왜 주니어는 시니어만큼 AI에 미치지 않을까?
며칠 전, OKKY 멤버들끼리 밥먹다가 나온 얘기
“왜 시니어들은 AI에 저렇게까지 빠져 있는데, 주니어들은 상대적으로 덜 열광하는 걸까? 주위에 AI에 푹 빠져 눈이 빨개져서 잠못자면서까지 개발에 매달리고 있는 사람들은 거의 대부분 시니어들로 보인다.”
이 주제로 수다를 떨었는데, 그 내용을 공유해 드립니다.
“주니어는 기대치의 완결성을 정의하기가 어렵다”
R:
“주니어들은… 기대치를 잘 정의 못하는 것 같아요.”
K:
“맞아요. 시니어에 비해 기대치의 완결성을 생각하고 세분화된 계획, 타스크로 분리하는 역량이 상대적으로 낮기 떄문에 기대치가 작거나, 굉장히 사소한 경우가 많죠.
그래서 LLM의 ‘폭발력’을 활용하기가 어려운 거예요.”
시니어들은 이미 알고 있다.
‘이 정도만 되면, 그 다음 단계에서 뭐가 터질지’를.
예를 들어 이런 식이다.
프롬프트 몇 번 던졌을 뿐인데
👉 기본 구조가 갖춰진 서비스 코드가 나오고설정 좀 더 만지니
👉 CI/CD, 인프라 구성까지 한 번에 이어지고“아, 이거 DevOps 한 사이클이네?” 하고 깨닫는 순간이 온다
K:
“시니어들은 ‘이 정도면 된다’는 기대치와 완결성 기준이 있어요.
그러니까 조금만 진척돼도, 그 다음 다섯 단계가 자동으로 보이는 거죠.”
반면 주니어는 그 기준 자체가 아직 없다.
그래서 AI가 만들어준 결과물을 보고도 이렇게 느낀다.
“와… 신기하긴 한데
이걸로 뭘 더 할 수 있는지, 뭘 더 해야하는 지 잘 모르겠어요.”
시니어의 사고는 ‘그래프’고, 주니어의 사고는 ‘점’이다
K:
“시니어들은 생각이 그래프처럼 연결돼 있잖아요.
이걸 하면 이게 되고, 이게 되면 저걸 할 수 있고.”
AI는 연결된 사고를 증폭시키는 도구다.
이미 머릿속에 그래프가 있는 사람에게는
LLM이 가속기처럼 작동한다.
반면 주니어는?
문제를 단편적으로 보고
한 단계씩만 사고하고
‘다음 다음 단계’를 상상하기 전에 에너지가 소진된다
R:
“LLM이 워낙 상향 평준화되다 보니,
주니어 입장에선 오히려 너무 고수준 결과물이 한 번에 튀어나와요.
그걸 이해하는 데서 그냥 막혀버리는 거죠.”
AI가 준 답이 너무 앞서 있다는 느낌.
그래서 과정에서 오는도파민보다 답답함이 먼저 온다.
“이걸 자랑해도 되나?”라는 질문
이야기는 의외의 방향으로 흘렀다.
R:
“한 가지 이유가 더 있는 것 같아요.
…겸손이요.”
한국적인 정서.
특히 주니어에게 강하게 작동하는 감정이다.
이 프롬프트 자랑해도 되나?
이 결과물 올리면 잘난 척 같지 않나?
내가 이걸 말할 자격이 있나?
반면 시니어들, 특히 트렌드세터들은 다르다.
틀려도 말한다
며칠 뒤 오답이 되어도 상관하지 않는다
일단 던지고, 반응을 본다
R:
“요즘 SNS 보면요.
사소한 프롬프트 하나 올려도 사람들이 막 박수 쳐주잖아요.
그런 문화가 자연스러운 곳에서는 더 과감해질 수 있는데,
주니어들은 그게 아직 약한 것 같아요.”
결국 AI 활용의 차이는
기술의 문제가 아니라 ‘표현과 실험의 허용 범위’일지도 모른다.
“AI가 재미없어서가 아니라, 다음이 안 보여서다”
대화의 끝에서 한 문장이 정리처럼 나왔다.
K:
“주니어들이 AI에 덜 빠지는 건,
도파민이 안 나와서가 아니라…
‘그 다음’을 모르기 때문인 것 같아요.”
AI는 마법이 아니다.
하지만 다음 단계를 아는 사람에게는 마법처럼 느껴진다.
시니어에게 AI는
👉 사고의 연결을 단축시켜 주는 도구고주니어에게 AI는
👉 아직 해석하기 버거운 결과물 생성기다
이 차이가,
몰입도의 차이로 나타난다.
그래서 중요한 질문은 이것이다
“AI가 더 좋아지면 주니어도 자연스럽게 따라올까?”
아마 그렇지 않을 수도 있다.
오히려 중요한 건:
기대치를 어떻게 과정으로 만들어 학습하게 할 것인가
‘완결성의 기준’을 어떻게 체득하게 할 것인가
결과물을 말하고 공유해도 괜찮다는 문화를 어떻게 만들 것인가
AI의 문제라기보다는,
성장의 문제에 가깝다.
그리고 이 질문은,
주니어만이 아니라
지금 조직과 커뮤니티를 운영하는 시니어들에게 던져진 질문일지도 모른다.
