[번역] The Next Two Years of Software Engineering

Career•2026.01.19

원문: https://addyosmani.com/blog/next-two-years

Addy Osmani - 2025년 1월 5일

소프트웨어 산업은 기묘한 변곡점에 서 있습니다. AI 코딩은 단순히 기능을 강화한 자동 완성 수준에서 벗어나, 개발 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 에이전트(Agent)로 진화했습니다. 기술 업계의 채용 열풍을 부추겼던 경제적 호황은 이제 효율성이라는 지상 과제에 자리를 내주었습니다. 기업들은 이제 성장보다는 수익성을, 신입보다는 경력직을, 그리고 더 나은 도구로 무장한 소규모 팀을 선호하는 경우가 많아졌습니다.

한편, 새로운 세대의 개발자들은 이전과는 다른 계산법을 가지고 노동 시장에 진입하고 있습니다. 이들은 커리어의 안정성에 대해 실용적이며, 허슬 문화(Hustle culture)에 회의적이고, 시작부터 AI의 도움을 받으며 성장한 세대입니다.

다음에 어떤 일이 벌어질지는 진정 불확실합니다. 아래는 2026년까지 소프트웨어 엔지니어링의 향방을 결정지을 다섯 가지 핵심 질문이며, 각 질문에 대해 두 가지 대조적인 시나리오를 제시합니다. 이는 단순한 예측이라기보다 대비를 위한 렌즈에 가깝습니다. 목표는 현재의 데이터에 근거하고 이 커뮤니티 특유의 건강한 회의론을 가미하여, 다음에 올 상황에 대처하기 위한 명확한 로드맵을 제시하는 것입니다.

1. 주니어 개발자 문제

핵심 요약: AI가 입문 수준의 작업을 자동화함에 따라 주니어 개발자 채용이 붕괴될 수도 있고, 반대로 소프트웨어가 모든 산업으로 확산되면서 다시 반등할 수도 있습니다. 두 미래 모두 서로 다른 생존 전략을 요구합니다.

"코딩을 배우고, 주니어 직업을 얻고, 시니어로 성장한다"는 전통적인 경로가 흔들리고 있습니다. 6,200만 명의 노동자를 대상으로 한 하버드 연구에 따르면, 기업이 생성형 AI를 도입할 때 주니어 개발자 고용은 6분기 이내에 약 9~10% 감소하는 반면, 시니어 고용은 거의 변하지 않는 것으로 나타났습니다. 빅테크 기업들은 지난 3년 동안 신입 졸업생 채용을 50% 줄였습니다. 한 엔지니어가 냉소적으로 표현했듯이, "AI 코딩 에이전트 비용이 훨씬 적게 드는데 왜 주니어를 9만 달러에 고용하겠습니까?"

이것은 단지 AI 때문만은 아닙니다. 금리 인상과 팬데믹 이후의 조정과 같은 거시적 요인들이 AI 도구가 널리 보급되기 전인 2022년경에 이미 타격을 주었습니다. 하지만 AI가 이러한 추세를 가속화했습니다. 이제 AI의 도움을 받는 단 한 명의 시니어 엔지니어가 과거에 소규모 팀이 필요했던 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 기업들은 누군가를 해고하기보다는 조용히 주니어를 채용하지 않는 방식을 택하고 있습니다.

반대 시나리오: AI가 기술 분야뿐만 아니라 모든 산업에서 개발자에 대한 엄청난 수요를 촉발합니다. 의료, 농업, 제조업, 금융 분야에서 소프트웨어와 자동화를 내재화하기 시작합니다. AI는 개발자를 대체하는 대신, 코더를 고용해 본 적 없는 영역으로 개발 업무를 확산시키는 힘의 승수(Force multiplier)가 됩니다. 우리는 더 많은 입문 수준의 역할을 보게 될 것이지만, 그 성격은 다를 것입니다. 즉, 특정 니즈에 맞는 자동화와 통합을 빠르게 구축하는 "AI 네이티브" 개발자들이 등장할 것입니다.

미국 노동통계국은 여전히 2024년부터 2034년까지 소프트웨어 일자리가 약 15% 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 기업이 AI를 단순히 인원 감축이 아니라 생산량 확대를 위해 사용한다면, AI가 창출하는 기회를 잡기 위해 인간이 필요할 것입니다.

비관적인 시나리오의 장기적 위험은 종종 간과됩니다. 오늘의 주니어는 내일의 시니어 엔지니어이자 기술 리더입니다. 인재 파이프라인을 완전히 차단하면 5~10년 후에 리더십 공백이 발생합니다. 업계 베테랑들은 이를 "서서히 진행되는 부패(Slow decay)"라고 부릅니다. 즉, 후계자를 양성하지 않는 생태계가 되는 것입니다.

대응 방안:

주니어 개발자: AI에 능숙해지고 다재다능해지십시오. 주니어 한 명과 AI가 소규모 팀의 결과물과 맞먹을 수 있음을 증명하십시오. AI 코딩 에이전트(Cursor/Antigravity/Claude Code/Gemini CLI)를 사용하여 더 큰 기능을 구축하되, 전부는 아니더라도 모든 줄을 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 소통, 문제 분해, 도메인 지식 등 AI가 쉽게 대체할 수 없는 기술에 집중하십시오. QA, DevRel, 데이터 분석과 같은 인접 역할을 입문 경로로 고려하십시오. 특히 AI API를 통합한 프로젝트로 포트폴리오를 구축하십시오. 수습, 인턴십, 계약직 또는 오픈 소스를 고려하십시오. "교육이 필요한 또 다른 신입"이 되지 말고, "빠르게 배우고 즉시 유용한 엔지니어"가 되십시오.

시니어 개발자: 주니어가 적어진다는 것은 더 많은 허드렛일이 여러분의 몫이 된다는 것을 의미합니다. 일상적인 작업에는 자동화에 의존하되, 모든 것을 혼자 하지는 마십시오. 기본적인 문제를 잡기 위해 CI/CD, 린터(Linter), AI 지원 테스트를 설정하십시오. 오픈 소스나 타 부서 동료 코칭을 통해 비공식적으로 멘토링하십시오. 경영진에게 시니어만으로 구성된 팀의 위험성에 대해 솔직하게 말하십시오. 주니어 수요가 반등하면 효과적으로 온보딩하고 AI를 활용하는 방식으로 업무를 위임할 준비를 하십시오. 여러분의 가치는 단순히 자신의 코드가 아니라 팀 전체의 결과물을 배가시키는 데 있습니다.

2. 기술 역량 문제

핵심 요약: AI가 대부분의 코드를 작성함에 따라 핵심 프로그래밍 기술이 퇴화할 수도 있고, 인간 개발자가 감독에 집중하게 되면서 그 어느 때보다 중요해질 수도 있습니다. 다가올 몇 년은 우리가 속도를 위해 이해력을 포기할지 여부를 결정할 것입니다.

현재 개발자의 84%가 정기적으로 AI 지원을 사용합니다. 많은 이들에게 버그나 새로운 기능에 직면했을 때의 첫 번째 본능은 처음부터 코드를 작성하는 것이 아니라, 프롬프트를 작성하고 AI가 생성한 조각들을 이어 붙이는 것입니다. 입문 단계의 코더들은 "어려운 길"을 건너뛰고 있습니다. 그들은 이진 탐색 트리(Binary search tree)를 처음부터 구축하거나 메모리 누수(Memory leak)를 스스로 디버깅해 본 적이 없을 수도 있습니다.

기술 역량은 알고리즘을 구현하는 것에서 AI에게 올바른 질문을 던지고 그 결과물을 검증하는 방법으로 옮겨가고 있습니다. 이제 사다리의 첫 번째 칸은 순수한 코딩 능력을 증명하는 것이 아니라 AI를 프롬프팅하고 검증하는 능력을 요구합니다. 일부 시니어 엔지니어들은 이것이 독립적으로 코딩을 잘하지 못하는 세대, 즉 일종의 기술 저하(Deskilling)를 초래할까 봐 걱정합니다. AI가 생성한 코드는 경험이 적은 개발자가 놓칠 수 있는 미묘한 버그와 보안 취약점을 유발합니다.

반대 시나리오: AI가 일상적인 80%를 처리함에 따라, 인간은 가장 어려운 20%에 집중합니다. 아키텍처, 까다로운 통합, 창의적인 디자인, 예외 상황(Edge case) 등 기계 혼자서는 해결할 수 없는 문제들입니다. AI의 편재성은 깊은 지식을 쓸모없게 만드는 것이 아니라, 인간의 전문성을 그 어느 때보다 중요하게 만듭니다. 이것이 바로 AI를 힘의 승수로 사용하면서도 이를 효과적으로 다루기 위해 시스템을 깊이 이해해야 하는 "고레버리지 엔지니어(High-leverage engineer)"입니다.

모든 사람이 AI 코딩 에이전트에 접근할 수 있다면, 훌륭한 개발자를 구분 짓는 것은 AI가 언제 틀렸는지 또는 최적이 아닌지를 아는 것입니다. 한 시니어 엔지니어가 말했듯이, "최고의 소프트웨어 엔지니어는 가장 빠른 코더가 아니라, 언제 AI를 불신해야 할지 아는 사람일 것입니다."

프로그래밍의 변화: 상용구(Boilerplate)를 입력하는 일은 줄어들고, 논리적 오류, 보안 결함, 요구 사항과의 불일치에 대해 AI 결과물을 검토하는 일이 늘어납니다. 소프트웨어 아키텍처, 시스템 디자인, 성능 튜닝, 보안 분석이 핵심 기술이 됩니다. AI는 웹 앱을 빠르게 제작할 수 있지만, 전문가 엔지니어는 AI가 보안 모범 사례를 따랐는지, 경쟁 상태(Race condition)를 유발하지 않았는지 확인합니다.

2025년의 개발자 담론은 갈라졌습니다. 어떤 이들은 "수작업"으로 코드를 작성하는 일이 거의 없으며 코딩 인터뷰가 진화해야 한다고 인정했습니다. 다른 이들은 기초를 건너뛰면 AI의 결과물이 망가졌을 때 더 많은 소방 활동(Firefighting)을 하게 된다고 주장했습니다. 업계는 이제 엔지니어에게 AI의 속도와 품질을 위한 기초적인 지혜라는 두 가지 모두를 기대하기 시작했습니다.

대응 방안:

주니어 개발자: AI를 목발이 아닌 학습 도구로 사용하십시오. AI 코딩 에이전트(Cursor/Antigravity/Claude Code/Gemini CLI)가 코드를 제안하면 왜 그렇게 작동하는지 검토하고 약점을 파악하십시오. 가끔은 AI 도우미를 끄고 핵심 알고리즘을 처음부터 작성해 보십시오. 데이터 구조, 알고리즘, 복잡도, 메모리 관리와 같은 CS 기초를 우선시하십시오. 프로젝트를 AI와 함께 한 번, 없이 한 번 구현해 보고 비교해 보십시오. 프롬프트 엔지니어링과 도구 숙달을 익히십시오. 엄격한 테스트 훈련을 하십시오. 단위 테스트를 작성하고, AI에게 즉시 묻지 않고 스택 추적(Stack trace)을 읽으며, 디버거에 익숙해지십시오. 시스템 디자인, 사용자 경험 직관, 동시성 추론 등 AI가 복제할 수 없는 보완 기술을 심화하십시오. AI로 솔루션을 쏟아낼 수 있을 뿐만 아니라 AI가 실패했을 때 까다로운 문제를 해결할 수 있음을 보여주십시오.

시니어 개발자: 품질과 복잡성의 수호자로 자신을 포지셔닝하십시오. 아키텍처, 보안, 확장성, 도메인 지식 등 핵심 전문성을 연마하십시오. AI 구성 요소가 포함된 시스템을 모델링하고 실패 모드(Failure mode)를 철저히 생각하는 연습을 하십시오. AI 생성 코드의 취약점에 대해 최신 상태를 유지하십시오. 멘토이자 검토자로서의 역할을 받아들이십시오. AI 사용이 허용되는 부분과 수동 검토가 필수적인 부분(결제 또는 안전 관련 코드)을 정의하십시오. 창의적이고 전략적인 업무에 집중하십시오. 주니어와 AI 조합이 일상적인 API 연결을 처리하게 하고, 여러분은 어떤 API를 구축할지 결정하십시오. 소프트 스킬과 교차 도메인 지식에 투자하십시오. 새로운 도구와 모범 사례에 대해 최신 상태를 유지하십시오. 건전한 판단력, 시스템 수준의 사고, 멘토링 등 인간 개발자를 대체 불가능하게 만드는 요소에 집중하십시오.

3. 역할 문제

핵심 요약: 개발자의 역할은 제한적인 감사(AI가 생성한 코드 감독)로 축소될 수도 있고, AI 기반 시스템을 설계하고 거버넌스를 담당하는 중추적인 오케스트레이터(Orchestrator) 위치로 확장될 수도 있습니다. 어느 쪽이든 가치를 더한다는 것은 단순히 코딩하는 것 이상의 의미를 갖게 됩니다.

여기서의 극단적인 상황은 극명합니다. 한 가지 비전에서 개발자들은 자신의 창의적 책임이 줄어드는 것을 목격합니다. 소프트웨어를 구축하기보다는 주로 AI 결과물을 감사하고 돌보는 일을 합니다. AI 시스템(또는 노코드 플랫폼을 사용하는 "시민 개발자")이 생산을 담당하고, 인간 개발자는 자동 생성된 코드를 검토하고 오류, 편향 또는 보안 문제를 확인하며 배포를 승인합니다. 제작자(Maker)가 검사자(Checker)가 되는 것입니다. 코드 생성의 즐거움은 리스크 관리의 불안감으로 대체됩니다.

엔지니어들이 AI가 생성한 풀 리퀘스트(Pull request)를 평가하고 자동화된 파이프라인을 관리하는 데 더 많은 시간을 쓰고, 처음부터 코드를 짜는 데는 시간을 덜 쓴다는 보고가 있습니다. 프로그래밍은 창의적인 문제 해결보다는 규정 준수(Compliance)처럼 느껴지기 시작합니다. 한 엔지니어는 이렇게 한탄했습니다. "AI가 던져주는 것을 치우는 코드 청소부(Code janitor)로 끝나고 싶지 않습니다."

대안적인 미래는 훨씬 더 흥미롭습니다. 개발자는 기술적, 전략적, 윤리적 책임을 결합한 고수준의 오케스트레이터로 진화합니다. AI "작업자"가 있다는 것은 인간 개발자가 아키텍트나 종합 건설업자 역할을 맡아 전체 시스템을 설계하고, 어떤 작업을 어떤 AI나 소프트웨어 구성 요소에 맡길지 결정하며, 여러 움직이는 부품들로부터 솔루션을 엮어내는 것을 의미합니다.

한 로우코드 플랫폼의 CEO는 이러한 비전을 명확히 했습니다. "에이전트 중심(Agentic)" 개발 환경에서 엔지니어는 AI 에이전트와 소프트웨어 서비스의 앙상블을 지휘하는 "작곡가"가 됩니다. 그들은 모든 음표를 직접 쓰지는 않지만, 아키텍처, 인터페이스, 에이전트 간의 상호작용 방식 등 멜로디를 정의합니다. 이 역할은 학제 간 연구이며 창의적입니다. 소프트웨어 엔지니어이자 시스템 아키텍트이며 제품 전략가이기도 합니다.

낙관적인 견해: AI가 반복적인 작업을 처리함에 따라 개발자의 역할은 필연적으로 더 높은 가치의 활동으로 이동합니다. 직업은 더 흥미로워질 수 있습니다. 누군가는 AI가 무엇을 구축해야 할지 결정하고, 제품이 타당한지 확인하며, 지속적으로 개선해야 합니다.

어느 방향으로 갈지는 조직이 AI를 어떻게 통합하기로 선택하느냐에 달려 있을 수 있습니다. AI를 노동력 대체 수단으로 보는 기업은 개발 팀을 축소하고 남은 엔지니어들에게 자동화 시스템을 유지하도록 요구할 수 있습니다. AI를 팀의 역량을 증폭시키는 수단으로 보는 기업은 인원수를 비슷하게 유지하되 각 엔지니어가 더 야심 찬 프로젝트를 수행하도록 할 수 있습니다.

대응 방안:

주니어 개발자: 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 기회를 찾으십시오. 테스트 케이스 작성, CI 파이프라인 설정 또는 애플리케이션 모니터링과 같이 감사자/관리자 역할에 부합하는 기술을 자원하여 배우십시오. 개인 프로젝트를 통해 창의적인 코딩 감각을 유지하여 구축의 즐거움을 잃지 마십시오. 시스템적 사고방식을 기르십시오. 구성 요소가 어떻게 통신하는지, 무엇이 잘 설계된 API를 만드는지 배우십시오. 엔지니어링 블로그와 시스템 디자인 사례 연구를 읽으십시오. 코드 생성 이상의 AI 및 자동화 도구(오케스트레이션 프레임워크, AI API)에 익숙해지십시오. 서면 및 구두 소통 능력을 향상시키십시오. 다른 사람에게 설명하듯이 문서를 작성하십시오. 시니어 동료에게 단순히 "내 코드가 작동하나요?"라고 묻지 말고 "내가 올바른 것들을 고려했나요?"라고 물으십시오. 코더가 아닌 검증자, 설계자, 소통자가 될 준비를 하십시오.

시니어 개발자: 리더십과 아키텍처 책임에 집중하십시오. AI와 주니어 팀원들이 따를 표준과 프레임워크를 만드십시오. 코드 품질 체크리스트와 윤리적 AI 사용 정책을 정의하십시오. AI가 생산한 소프트웨어의 규정 준수 및 보안 주제에 대해 최신 상태를 유지하십시오. 시스템 디자인 및 통합 전문성에 집중하십시오. 서비스 간의 데이터 흐름을 매핑하고 실패 지점을 식별하는 일에 자원하십시오. 오케스트레이션 플랫폼(Kubernetes, Airflow, 서버리스 프레임워크, 에이전트 오케스트레이션 도구)에 익숙해지십시오. 기술 멘토로서의 역할을 강화하십시오. 더 많은 코드 리뷰, 디자인 토론, 기술 가이드라인을 제공하십시오. 다른 사람(또는 무언가)의 코드를 빠르게 평가하고 고수준의 피드백을 주는 능력을 연마하십시오. 제품 및 비즈니스 감각을 기르십시오. 왜 기능이 구축되는지, 고객이 무엇을 중요하게 생각하는지 이해하십시오. 제품 관리자를 섀도잉(Shadowing)하거나 고객 피드백 세션에 참여하십시오. 프로토타입, 해커톤 또는 신기술 연구를 통해 창의적인 열정을 지키십시오. 코더에서 지휘자로 진화하십시오.

4. 스페셜리스트 vs. 제너럴리스트 문제

핵심 요약: 좁은 범위의 스페셜리스트는 자신의 니즈가 자동화되거나 구식이 될 위험이 있습니다. 빠르게 변화하고 AI가 주입된 환경은 한두 개의 깊은 기술과 폭넓은 적응력을 갖춘 T자형 엔지니어에게 보상을 제공합니다.

모델, 도구, 프레임워크가 얼마나 빨리 뜨고 지는지 고려할 때, 단일 기술 스택에 커리어를 거는 것은 위험합니다. 레거시 프레임워크의 전문가는 새로운 AI 도구가 최소한의 인간 개입으로 해당 기술을 처리하게 될 때 갑자기 수요가 줄어드는 것을 발견할 수 있습니다. "단일 스택, 프레임워크 또는 제품 영역"에만 좁게 특화된 개발자들은 어느 날 깨어나 그 영역이 쇠퇴하거나 불필요해졌음을 알게 될 수도 있습니다.

업계가 이동했을 때 피벗(Pivot)하지 못한 COBOL 개발자, Flash 개발자 또는 모바일 게임 엔진 전문가를 생각해 보십시오. 지금 다른 점은 변화의 속도입니다. AI 자동화는 특정 프로그래밍 작업을 사소하게 만들어, 그 작업들을 중심으로 돌아가던 역할의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다. 한 가지 일(SQL 쿼리 튜닝, 포토샵 디자인을 HTML로 슬라이싱하기)만 아는 스페셜리스트는 AI가 그 업무의 90%를 처리하는 상황에 직면할 수 있습니다.

채용 담당자들은 최신 니즈를 쫓습니다. 몇 년 전에는 모두가 클라우드 인프라 전문가를 원했습니다. 지금은 AI/ML 엔지니어가 급증하고 있습니다. 어제의 기술에만 좁게 특화된 사람들은 그 분야가 빛을 잃으면서 정체됨을 느낍니다.

반대 결과는 새로운 형태의 전문화, 즉 "다재다능한 스페셜리스트" 또는 T자형 개발자입니다. 한두 분야에서의 깊은 전문성(수직 막대)과 다른 많은 분야에 대한 폭넓은 친숙함(수평 막대)을 갖춘 사람입니다. 이러한 엔지니어들은 다학제적 팀에서 "접착제(Glue)" 역할을 합니다. 이들은 다른 성향의 전문가들과 소통하고 필요할 때 공백을 메웁니다.

기업들은 이제 너무 얕거나 너무 좁게 집중된 개발자를 원하지 않습니다. 그들은 강력한 핵심 역량과 더불어 스택 전체를 아우르는 능력을 원합니다. 그 이유 중 하나는 효율성입니다. T자형 엔지니어는 종종 인수인계를 기다리지 않고 문제를 엔드 투 엔드(End-to-end)로 해결할 수 있습니다. 또 다른 이유는 혁신입니다. 지식의 교차 오염이 더 나은 솔루션으로 이어지기 때문입니다.

AI 도구는 실제로 제너럴리스트를 더 많이 보강하여, 한 사람이 여러 구성 요소를 처리하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 백엔드 엔지니어는 AI의 도움을 받아 괜찮은 UI를 만들 수 있고, 프런트엔드 전문가는 AI가 생성한 서버 상용구 코드를 가질 수 있습니다. AI가 풍부한 환경은 사람들이 더 폭넓게 활동할 수 있게 해줍니다. 반면, 깊은 스페셜리스트는 자신의 분야가 부분적으로 자동화되면서 확장할 쉬운 방법을 찾지 못할 수도 있습니다.

현재 엔지니어링 역할의 거의 45%가 여러 도메인에 대한 숙련도를 기대합니다. 프로그래밍에 클라우드 인프라 지식을 더하거나, 프런트엔드에 ML 친숙도를 더하는 식입니다.

대응 방안:

주니어 개발자: 초기에 폭넓은 기초를 다지십시오. 특정 역할을 위해 고용되었더라도 그 사일로(Silo) 밖을 엿보십시오. 모바일을 하고 있다면 백엔드 기초를 배우고, 프런트엔드를 하고 있다면 간단한 서버를 작성해 보십시오. 배포 프로세스와 Docker 또는 GitHub Actions와 같은 도구를 배우십시오. 진정으로 흥미를 느끼는 한두 가지 영역을 찾아 더 깊이 파고드십시오. 이것이 여러분의 수직적 전문성이 됩니다. "클라우드 보안에 중점을 둔 풀스택 개발자" 또는 "UX 전문성을 갖춘 프런트엔드 개발자"와 같이 하이브리드 형태로 자신을 브랜딩하십시오. AI 도구를 사용하여 새로운 도메인을 빠르게 배우십시오. 백엔드 초보자라면 ChatGPT로 스타터 API 코드를 생성하고 이를 연구하십시오. 지속적으로 기술을 재연마하는 습관을 기르십시오. 해커톤이나 교차 기능 프로젝트에 참여하여 자신을 제너럴리스트 모드로 강제 전환해 보십시오. 매니저에게 프로젝트의 다른 부분에 노출되고 싶다고 말하십시오. 커리어 초기에는 적응력이 슈퍼파워입니다.

시니어 개발자: 자신의 기술 그래프를 그려보십시오. 무엇에 전문가이고, 어떤 인접 도메인을 겉핥기식으로만 접했습니까? 한두 개의 인접 도메인을 선택하여 대화가 가능한 수준이 되도록 노력하십시오. 백엔드 데이터베이스 전문가라면 현대적인 프런트엔드 프레임워크에 익숙해지거나 ML 파이프라인 기초를 배우십시오. AI의 도움을 받아 취약한 분야의 작은 프로젝트를 수행해 보십시오. 깊은 전문성을 새로운 맥락과 통합하십시오. 웹 앱 성능 전문이라면 그 기술이 ML 추론 최적화에 어떻게 적용되는지 탐구하십시오. 자신의 역할이 더 교차 기능적이 되도록 옹호하거나 설계하십시오. 여러 영역에 걸친 프로젝트의 "통합 챔피언"이 되도록 자원하십시오. 다른 사람들에게 기술을 전파하는 동시에 그들로부터 무언가를 배우는 멘토링 서클을 만드십시오. 다재다능함을 반영하여 이력서를 업데이트하십시오. 경험을 사용하여 패턴과 전이 가능한 지식을 식별하십시오. 자신의 전문 분야에서는 깊이가 있어 권위와 신뢰를 주되, 수평적으로는 적극적으로 확장하는 T자형 롤모델이 되십시오.

5. 교육 문제

핵심 요약: 컴퓨터 공학(CS) 학위가 여전히 골드 스탠다드로 남을까요, 아니면 더 빠른 학습 경로(부트캠프, 온라인 플랫폼, 기업 교육)가 이를 추월할까요? 대학은 몇 달마다 변하는 산업을 따라잡기 위해 고군분투할 수 있습니다.

4년제 컴퓨터 공학 학위는 오랫동안 소프트웨어 역할로 들어가는 주요 티켓이었습니다. 하지만 그 전통이 의심받고 있습니다.

한 가지 미래: 대학은 여전히 중요하지만 관련성을 유지하기 위해 고군분투합니다. 학위는 기본 자격 증명으로 남지만, 느린 커리큘럼 업데이트 주기와 관료적인 승인 프로세스로 인해 프로그램은 급변하는 요구 사항에 뒤처집니다. 학생과 고용주들은 학계가 산업과 단절되어 있으며, 취업 기술로 연결되지 않는 이론이나 구식 관행을 가르친다고 느낍니다.

최근 졸업생들은 학위 과정 동안 클라우드 컴퓨팅, 현대적 DevOps 또는 AI 툴링에 대해 전혀 배우지 못했다고 보고합니다. 대학이 높은 시간적, 재정적 투자를 요구하면서 관련성 낮은 교육을 제공한다면, 비싼 문지기(Gatekeeper)로 간주될 위험이 있습니다. 하지만 많은 기업이 여전히 관성적으로 학사 학위를 요구하므로, 부트캠프, 온라인 강의, 독학 프로젝트로 그 공백을 메워야 하는 부담은 학생들에게 전가됩니다.

학자금 대출 부채는 엄청나며, 기업들은 신입 졸업생들을 교육하는 데 수십억 달러를 지출합니다. 졸업생들에게 현장에서 필요한 기술이 부족하기 때문입니다. 대학은 여기저기 AI 윤리 수업이나 클라우드 컴퓨팅 선택 과목을 추가할 수도 있지만, 그들이 무언가를 구현할 때쯤이면 산업 도구는 이미 이동해 있습니다.

파괴적인 시나리오: 전통적인 교육이 점차 새로운 시스템으로 대체됩니다. 코딩 부트캠프, 온라인 인증, 독학 포트폴리오, 기업이 만든 교육 아카데미 등이 그 예입니다. 많은 유명 고용주(Google, IBM)는 특정 기술 역할에 대해 학위 요구 사항을 폐지했습니다. 2024년에는 거의 45%의 기업이 적어도 일부 직무에 대해 학사 학위 요구 사항을 없앨 계획이었습니다.

부트캠프는 성숙해졌습니다. 이들은 CS 졸업생들과 나란히 최고 기업에 취업하는 졸업생들을 배출합니다. 이러한 프로그램은 기간이 짧고(12주 집중 과정) 현재의 프레임워크, 클라우드 서비스, 팀워크와 같은 실무 기술에 집중합니다. 채용의 화폐는 라이브 포트폴리오, 마이크로 자격 증명(Micro-credential), 검증된 기술로 옮겨가고 있습니다. 강력한 GitHub 포트폴리오나 공인된 자격증은 학위 요구 사항을 우회할 수 있습니다.

기업 주도 교육이 부상하고 있습니다. 기업이 자체 교육 파이프라인을 만들거나 부트캠프와 파트너십을 맺는 방식입니다. 일부 빅테크 기업은 비전공자 후보생을 위한 내부 "대학"을 시작했습니다. AI 자체도 새로운 학습 방법을 제공합니다. AI 튜너, 대화형 코딩 샌드박스, 대학 밖에서의 개인화된 교육 등이 있습니다.

모듈식 학습 생태계는 비싼 4년제 학위보다 훨씬 접근성이 높습니다. 강력한 CS 대학이 없는 국가의 아이도 실리콘 밸리의 누군가와 똑같은 Coursera 강의를 듣고 똑같은 포트폴리오를 쌓을 수 있습니다.

대응 방안:

지망생/주니어 개발자: 전통적인 CS 프로그램에 있다면 그것에만 전적으로 의존하지 마십시오. 웹 앱 구축, 오픈 소스 기여 등 실제 프로젝트로 교과 과정을 보강하십시오. 인턴십이나 협동 학습(Co-op) 기회를 찾으십시오. 커리큘럼에서 핫한 주제를 놓치고 있다면 온라인 플랫폼을 통해 배우십시오. 실무 지식을 증명하기 위해 업계 공인 자격증(GCP, AWS, Azure)을 취득하십시오. 독학 중이거나 부트캠프에 있다면 설득력 있는 포트폴리오에 집중하십시오. 문서화가 잘 된 실질적인 프로젝트가 적어도 하나는 있어야 합니다. 오픈 소스 기여, 기술 포스팅 작성 등 개발자 커뮤니티에서 활동하십시오. LinkedIn, 미트업, 개발자 이벤트를 통해 네트워킹하십시오. 경험 많은 개발자가 여러분을 보증하게 하십시오. 지속적으로 학습하십시오. 기술적 역량의 반감기는 짧습니다. AI를 개인 튜터로 활용하십시오. 포트폴리오, 자격증, 그리고 자신의 작업에 대해 지적으로 대화할 수 있는 능력을 통해 구체적인 방식으로 실력을 증명하면 문이 열릴 것입니다.

시니어 개발자 및 리더: 자격증만으로는 영원히 버틸 수 없습니다. 온라인 강의, 워크숍, 컨퍼런스, 자격증 등 지속적인 교육에 투자하십시오. 새로운 방식으로 자신의 기술을 검증하십시오. 실제 문제를 통해 현재의 역량을 평가하는 인터뷰에 대비하십시오. 새로운 기술로 사이드 프로젝트를 유지하십시오. 채용 요구 사항을 재평가하십시오. 신입 사원에게 정말 CS 학위가 필요한가요, 아니면 특정 기술과 학습 능력이 필요한가요? 인재 풀을 넓히기 위해 기술 우선 채용을 추진하십시오. 사내 교육 프로그램이나 도제식 역할을 지원하십시오. 정규 교육 배경이 없는 주니어 개발자들을 위한 멘토링 서클을 옹호하십시오. 자문 위원회, 초청 강연, 커리큘럼 공백에 대한 피드백 등을 통해 학계 및 대안 교육 기관과 교류하십시오. 이를 자신의 커리어 성장에도 반영하십시오. 추가 학위보다 실제 성과와 지속적인 학습이 더 중요합니다.

관통하는 맥락

이러한 시나리오들은 상호 배타적이지 않습니다. 현실은 이 모든 요소들이 조금씩 다가올 것입니다. 어떤 기업은 주니어 채용을 줄이는 반면, 다른 기업은 새로운 도메인에서 채용을 확대할 것입니다. AI는 일상적인 코딩을 자동화하는 동시에 인간이 다루는 코드의 기준을 높일 것입니다. 개발자들은 오전에는 AI 결과물을 검토하고 오후에는 고수준 아키텍처를 구상하며 시간을 보낼 수도 있습니다.

일관된 맥락은 변화만이 유일한 상수라는 점입니다. 기술 트렌드에 촉을 세우고(동시에 회의론을 유지함으로써), 유행이나 파멸론에 허를 찔리는 것을 피할 수 있습니다. 기술을 업데이트하고, 능력을 다양화하며, 인간만이 가진 측면(창의성, 비판적 사고, 협업)에 집중함으로써 여러분은 흐름 속에 머물 수 있습니다.

미래가 코딩의 르네상스를 가져오든, 코드가 스스로를 작성하는 세상을 가져오든, 총체적으로 생각하고 지속적으로 배우며 실제 문제를 해결하기 위해 기술을 추진하는 엔지니어에 대한 수요는 항상 존재할 것입니다.

미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 능동적으로 미래를 설계(Engineering)하는 것입니다.