지금은 아직 빈약해 보일 수 있지만, 현재 우리가 만들고 있는 AI가 진정한 ‘인공지능’ 수준으로 고도화된다면
특정 언어를 배우거나 직접 코딩을 해야 할 필요는 점점 사라질 것입니다.

자연어로 의도를 설명하는 것만으로도 시스템이 설계되고 구현되는 시대가 이미 문 앞까지 와 있습니다.

이러한 변화 속에서 가장 큰 수혜자는 분명 기획자입니다.

기술 장벽이 낮아지면서, 아이디어와 구조를 설계하는 능력만으로도 서비스를 현실화할 수 있는 환경이 열리고 있기 때문입니다.
이 점에서 지금은 기획자에게 분명히 ‘좋은 시대’가 맞습니다. ^^
 

하지만 동시에 한 가지 아이러니한 질문도 생깁니다.
만약 AI가 기획자의 사고 흐름, 판단 기준, 문제 해결 방식까지 학습하여
스스로 알고리즘화된 ‘기획 능력’을 갖추게 된다면,
그때는 기획자 역시 대체 대상이 되지 않을까요?
 

결국 중요한 것은 직무가 아니라 역할일 듯 합니다.
미래가 조금씩 보이니 무섭기도 하네요.

이미 바이브 코딩으로 일반 회사 대표님들이 자체 서비스를 직접 만드는걸 여러번 경험했고, 가끔씩 조언하고 있습니다.

최근 클로드봇(저작권 문제로 몰트봇으로 변경됨) 이 엄청 바이럴 되었는데, 개발자들이나 사람들이 열광한 이유는 자비스의 초기 모델을 보았기 때문입니다.
이제 그냥 완전한 비서로서 AI를 옆에 두고(맥미니가 인기)  필요한 일이 있으면, 시키면 되는 상황이 된거죠.
아직 할수 있는 일이 많지 않습니다만, 사람들이 열광하는 이유는,,, chatgpt 3.x 가 나왔을때도 전혀 실무에 쓸만하진 않았거든요. 그냥 말로 대화가 가능한 수준이었죠.(영어는 좀더 잘 알아듣고,,)
기능이 개선되는건 순식간이라서 벌써 클로드봇(몰트봇) 을 활용한 스토어가 만들어지고 있으며, 아마 조만간에 좀더 완성된 모델(자비스처럼)이 누구로보터 만들어지겠죠.

아이언맨의 자비스를 보면 토니 스타크가 말로만 코딩을 시키지 직접 코딩을 많이 하지는 않습니다. 화면을 보고 검토하는정도.. 
필요한것은 자비스가 직접 만들어내죠.(클로듯봇도 필요한 스킬은 직접 만들어서 사용함) 

우리는 이런 세상의 변화의 특이점에 서 있습니다. 코드 한줄이나, 알고리즘, 기초 공부를 하는것보다 이런 특이점을 관찰자로서 바라보는 시간이 더 중요할것입니다.

아직 주변에서  chatgpt 무료 버전으로 일부 코드 도움(?) 을 받으면서, ai 가 아직 멀었다고 당당히 얘기하는 개발자들을 봅니다.
분명 같은 세상인데, 누구는 클로드봇으로 자비스를 현실화 시키고 있는 반면, 누구는 chatgpt 가 구리다는 얘기를 하고 있습니다.
이런 양 극단이 왜 생길까 한번 고민해보니, 결국 관찰자의 역활을 하지 않기 때문이라고 생각합니다. 당장 오늘 한줄 코딩이 더 중요하다고 생각하는것이죠.

두서없이 적긴 했는데, 특이점은 아직 안온것이 아니라, 이미 특이점의 중간에 서있다고 생각하고, 변화를 더 많이 관찰할 시간을 가지시라고 조언 드립니다. 다들 오늘도 화이팅하세요.

 

멋진 댓글입니다.
핵심은 ‘관찰자’라는 역할에 있는 것 같습니다.
시대의 변화를 가장 먼저 인지하고, 빠르게 적응하는 사람만이
AI라는 거대한 흐름 속에서 새로운 가치를 만들고, 결국 수익으로까지 연결할 수 있지 않을까 생각합니다.
그 의미에서 ‘AI 관찰자’라는 표현이 꽤 정확한 이름처럼 느껴집니다.

개인적으로 지금 만들고 있는 AI나 제가 운영하는 여러 서비스 의미의 ‘사업’이라고 보지는 않습니다.
배워왔던 기술이 버리기엔 아깝고, 만들기엔 재미있는 하나의 놀이터에 가깝습니다.
그래서 이 변화 자체를 위기나 문제로 크게 받아들이고 있지는 않습니다.
 

다만, 그저 재미로 하는 작업임에도 불구하고
이처럼 복잡한 생각이 자연스럽게 따라온다는 점에서,
현업에 계신 개발자분들이 느끼는 고민은 훨씬 더 클 것이라 짐작하게 됩니다.

이 글은 문제 제기라기보다는
그저 스쳐 지나가는 나그네의 생각 정도로 읽어주셔도 괜찮습니다.
다만 한 번쯤은 각자의 자리에서
“AI 시대에 나는 어떤 위치에 서 있는가”를 생각해보는 계기가 되었으면 하는 마음입니다.

댓글 감사드립니다

AI를 개발하고 있다. AI가 주는 착시현상이고, 단어 인플레라고 생각해요.

단지 우리는 프롬포트를 이용해서 코드를 만들어 내고 있을 뿐이고, 얼마나 그걸 잘 활용하는 가에 대한 집중입니다.

AI를 개발한다는 행위는

  - 데이터셋 구축
  - 모델 구조 설계

  - 학습/파인튜닝
  - 평가 지표
  - 추론 엔진 구현 같은 과정들을 포함하는 개념이라고 생각합니다.

‘AI를 개발한다’기보다는
AI를 활용하면 느낀 패러다임의 변화라는 쪽이
더 잘 어울리지 않을까 개인적으로 생각해봅니다.

저는 작년에 ChatGPT 4.o 가 출시되었을 때쯤, 지피티를 활용하여 텍스트머드 게임을 만드는 시도를 해본 적이 있습니다. 

일단 저는 개발자도 아니고, 텍스트머드를 거의 해본적도 없지만, 뭔가 흥미로운 것을 해보고 싶어서 접근했었습니다.

2개월 넘게 지피티로 짬짬이 코딩을 파이썬으로 해보았는데요.

만족할 정도는 아니지만 어느 정도 구현은 되고, 정말 많은 시행착오를 하다가 시간이 아깝다는 생각에 폐기하였는데요.

그때 느낀 것은, 일단 지피티가 코딩을 해 주기 전에, 

제가 먼저 기본적인 프로그래밍 알고리즘을 알고 있어야 하겠다.

텍스트머드의 구조 및 전반적인 이해가 많아야 하고, 해당 게임을 많이 하고 숙달해야 하겠다.
지피티에게 일을 시키기 전에 기획단계에서 철저히 해야겠다.

뭐 이런 문제들에 봉착했습니다. 

폐기하고 다시 하고 지우고 다시하고...많이 하면서..그래도 프로그래밍 구조에 대한 것은 비개발자인 저도 공부는 되더라구요.

지금은 더 좋은 llm 들이 나와서 작년보다는 더 쉽게 만들고 완성도 높은 것도 만들수 있다는 생각이 듭니다.

어쨋든 AI 는 흥미로운 물건인 것 같습니다.

맞습니다. 이게 바로 자연어 인공지능의 본질인 것 같습니다.
 

이제는 프로그램을 ‘익히는 것’보다,
결과로 나타난 버그나 한계를 다시 자연어로 질문하는 행위 자체가
개발 프로세스가 되는 시대에 들어섰다고 봅니다.

AI는 그 질문을 이해하고, 원인을 분석하며,
필요한 로직과 코드를 스스로 보완해 나가죠.
그 과정에서 프로그램은 점점 ‘학습된 결과물’로 진화하게 됩니다.

이 흐름에서는 모든 코드를 완벽히 이해할 필요도 없습니다.
오히려 과거에는 필수였던 구조를 해석하고 외우는 시간이,
지금 시대에는 꼭 필요한 행위인지 다시 생각해볼 지점에 와 있습니다.

중요한 것은 문법이나 구현 방식이 아니라
의도가 정확히 전달되었는가, 그리고 결과가 원하는 방향으로 작동하는가입니다.

아직 정답이 있는 이야기는 아니지만,
분명한 것은 이제 많은 것들이 자연어에서 시작되고, 자연어로 수정되며,
자연어로 완성되는 시대로 향하고 있다는 점입니다.

앞으로는 단지 “항공 시스템”이라는 한 문장을 입력하는 것만으로도
운항 로직, 안전 규칙, 예외 처리까지 포함된 전체 구조가
자동으로 구성되는 날이 오게 될지도 모르겠습니다.

이 변화 속에서 우리는 개발자가 아니라
시스템을 관찰하고 방향을 제시하는 존재로
자연스럽게 이동하고 있는지도 모르겠습니다.

## 댓글도 ai가 알아서 만들어주는 시대 ##