“클로드로 하면 되잖아” 식의 업무 지시, 다른 회사도 이런가요?
안녕하세요.
AI 도입 이후 회사 업무 방식에 대해 궁금한 점이 있어 질문드립니다.
현재 저는 석사 졸업 후 신입 AI 개발자로 근무하고 있습니다.
부서는 연구소 성격의 업무를 하고 있는데, 석사 때 경험했던 연구/개발 방식과 현재 회사 업무 방식 사이에 괴리감이 커서 고민입니다.
석사 때는 어떤 문제를 해결할 때,
“이 업무에는 어떤 방식이 적합한지”
“어떤 모델을 사용할 수 있는지”
“실제로 적용 가능한지”
“성능이나 한계는 무엇인지”
같은 리서치와 검증 과정을 거쳤습니다.
그런데 현재 회사에서는 업무가 조금 다르게 진행됩니다.
예를 들어 팀장님이 ChatGPT로 회의나 아이디어 정리를 한 뒤, 나온 결과물을 저에게 전달하면서 “이 방향으로 AI 작업을 해보라”고 지시하십니다.
문제는 그 결과물 안에 YOLO, LLM, 파인튜닝, 특정 모델 적용 같은 내용이 들어가 있어도, 실제로 그 방식이 가능한지나 적절한지에 대한 검증 과정은 거의 없습니다.
제가 처음 접하는 영역이라 리서치가 필요하고 시간이 걸릴 것 같다고 말씀드리면,
“그거 내가 준 내용으로 Claude에 넣어서 작업해보면 되는 거 아니냐”
라는 식의 답변을 듣는 경우도 있습니다.
결국 저는 전달받은 내용을 기반으로 AI 도구를 사용해 구현을 진행하게 됩니다.
그런데 이렇게 하다 보니, 정작 제가 이 기술을 왜 쓰는지, 어떤 구조로 동작하는지, 어떤 판단을 해서 구현했는지가 머릿속에 잘 남지 않습니다.
구현이 끝난 뒤 복기해보려고 해도, 이미 AI를 통해 만들어진 코드를 다시 처음부터 이해하는 것도 쉽지 않고, 다음 업무가 바로 넘어오다 보니 기본적인 파이프라인만 메모하고 넘어가는 식이 됩니다.
결국 현재 상황은 이런 느낌입니다.
AI를 통해 기획이 만들어지고,
그 기획으로 개발자 한 명이 감당해야 할 업무 난이도는 올라가고,
그 높아진 난이도의 업무를 다시 AI를 이용해 구현하는 구조입니다.
그러다 보니 개발자로서 제게 남는 것이 별로 없다는 느낌이 듭니다.
솔직히 저도 회사 프로젝트를 경험하면서 부족한 부분을 채우고 싶었습니다.
예를 들면 PyTorch 기본기, 모델 구조 이해, CS 기초, 실무 개발 흐름 같은 부분을 프로젝트를 통해 배우고 싶었습니다.
하지만 실제 업무에서는 이런 부분을 깊게 이해하기보다, AI에게 맡겨서 결과물을 만드는 방향으로 흘러가고 있습니다.
그래서 부족한 부분은 퇴근 후 따로 공부하고 있는 상황입니다.
현재 저희 회사 분위기는 전반적으로 “AI를 쓰면 된다”에 가깝습니다.
팀장급에서는 AI로 기획한 프로젝트를 가져오고, 예전 같으면 신입 개발자 혼자 감당하기 어려웠을 업무도 “AI를 써서 만들어보라”고 지시합니다.
개발자는 그 내용을 다시 AI에 넣고 결과물을 만들지만, 정작 배우는 것은 많지 않은 느낌입니다.
이런 상황이 저희 회사만의 문제인지 궁금합니다.
AI 도입 이후 실제 개발 현장에서도 이런 식으로 업무가 진행되는 경우가 많은가요?
그리고 이런 환경에서 신입 개발자는 어떻게 해야 제대로 성장할 수 있을까요?
선배 개발자분들의 현실적인 의견이 궁금합니다.
