AI시대, 어떻게 대비해야 할까.

저도 한 번 써보는 AI 관련 글입니다.

수년간 개발해온 개발자라면 AI 할아버지가 와도 기술적으로 따라잡는거 별로 어렵지 않습니다.

제가 생존해온 방식은 늘 트랜드를 파악하며 시대가 원하는 기술을 미리 익혀왔던 형태였습니다.

지금도 마찬가지로 매일 AI 트랜드를 파악하고, 기술력을 갈고 닦고 있습니다.

그렇다면 어떤 개발자들이 기회를 잡거나 오래 살아남을까요?

1. 시스템 설계를 할 줄 아는 개발자

• 이제 코딩은 AI가 더 잘하는 시대입니다. 물론 전체 프로젝트 소스를 다 만들어주진 않습니다. 전체적인 구조를 설계하고 부분 기능들을 구현하여 덧붙이는 구조입니다. 이제 점점 더 시스템 분석, 설계를 할 줄 아는 개발자가 더 중요해질 것이라고 봅니다.

• 코딩은 이제 AI가 대부분 생성해 줄 것이고, 생성된 코드를 읽고 잘못된 부분, 비효율적 부분을 발견하여 개선할 수 있어야 합니다.

• 더 정교한 예외처리, 더 많은 예외상황을 예측할 수 있어야 합니다. 코드의 질을 높일 수 있어야 합니다.

• 더 넓은 분야의 지식이 필요합니다. 네트워크, 각종 이기종 간의 통신, 트랜잭션 안정화 등.

1. 커뮤니케이션이 원활한 개발자

• 이건 원래 중요한 부분이었지만 AI 시대에는 더 많은 사람들에게 그 역량이 요구될 것입니다. 이해관계자가 더 많아지고 더 넓은 시야로 내가 맡고 있는 시스템을 바라봐야 합니다. 더 근본적인 시스템 내부, 더 넓은 연동을 하게 됩니다.

• 이제 실질 코딩 업무 대신 타분야의 전문가, 현업과 더 많은 회의를 진행하게 됩니다. 상대방 말을 잘 들을 줄 알고, 핵심을 발췌하고 의견 조율을 할 줄 알아야 합니다. 합리적인 사고와 논리적인 의견 표출이 더욱 중요하게 됩니다.

1. AI 활용능력이 뛰어난 개발자

• AI 툴이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 데이터 학습을 머신러닝으로 돌릴지 딥러닝으로 돌릴지, 해당 데이터는 비정형인지 패턴이 있는지, 이상탐지, 군집, 분류, 시각화 등 각각의 개념은 무너지, 기초적인 AI 지식부터 AI 시스템 연동구축까지 할 줄 안다면 당연히 몸값이 엄청 오를 것이라고 봅니다.

• 생성형 AI의 대화 스킬도 중요합니다. 한 때 검색어 키워드를 어떻게 넣느냐에 따라 문제해결력의 차이가 났던 시대에서 이제 생성형 AI와 어떻게 대화하느냐에 따라 문제해결력의 차이가 나는 시대로 변화했습니다.

하지만 한가지 변수가 있죠.

AI 시대를 가져오는 것은 바로 정부의 대규모 AI 투자와 대기업 총수들의 AI R&D 투자입니다.