요즘은 코딩 역량을 평가하는 기준이 근본적으로 재편되고 있음을 느낀다.
AI 도구의 발전으로 기능 구현의 장벽과 비용이 낮아지면서,
구현 속도나 기능의 참신함만으로 소프트웨어의 경쟁력을 평가하기 어려워지고 있다.
앞으로 중요한 것은 무엇을 만들 수 있는가보다
무엇을 유지할 가치가 있는지 판단하고, 이를 지속적으로 관리할 체계를 갖추는가에 있다.
AI는 코드를 빠르게 생성하지만,
시스템 전체의 설계 원칙과 호환성, 보안, 성능, 유지보수성까지 보장하지는 못한다.
따라서 생성된 코드를 분석/검증/통제하고, 변화 속에서도 시스템의 일관성을 유지하는 역량이 중요해진다.
개인 간 역량의 차이는 AI 도구를 얼마나 능숙하게 활용하는가보다,
생성된 결과물의 가치를 정확히 판단하고 그 품질과 지속 가능성을 책임지는 능력에서 더욱 뚜렷하게 나타난다.
즉, 경쟁력은 단순한 구현을 넘어, 시스템 전체를 이해하고 변화와 복잡성을 통제하는 능력에 있다.
- 💫Glitter Gim
AI 도구의 발전으로 기능 구현의 장벽과 비용이 낮아지면서,
구현 속도나 기능의 참신함만으로 소프트웨어의 경쟁력을 평가하기 어려워지고 있다.
앞으로 중요한 것은 무엇을 만들 수 있는가보다
무엇을 유지할 가치가 있는지 판단하고, 이를 지속적으로 관리할 체계를 갖추는가에 있다.
AI는 코드를 빠르게 생성하지만,
시스템 전체의 설계 원칙과 호환성, 보안, 성능, 유지보수성까지 보장하지는 못한다.
따라서 생성된 코드를 분석/검증/통제하고, 변화 속에서도 시스템의 일관성을 유지하는 역량이 중요해진다.
개인 간 역량의 차이는 AI 도구를 얼마나 능숙하게 활용하는가보다,
생성된 결과물의 가치를 정확히 판단하고 그 품질과 지속 가능성을 책임지는 능력에서 더욱 뚜렷하게 나타난다.
즉, 경쟁력은 단순한 구현을 넘어, 시스템 전체를 이해하고 변화와 복잡성을 통제하는 능력에 있다.
- 💫Glitter Gim
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댓글 15개
대부분 AI 작업 자들은 문제생기면 다시만든다는 생각을 가지구있네요
앞으로 비용이 문제일듯
다시 만드는 비용은 낮아졌지만,
검증과 통합, 유지보수 비용까지 낮아진 건 아니니까요.
결국 무엇을 다시 만들고 무엇을 유지할지 판단하는 능력이 중요해질 겁니다.
자신의 사유를 공개할 때는
서술의 논리와 적절한 단어 선택, 오탈자 등을 점검하며 몇 번의 퇴고를 거쳐야 하는 것이고,
이는 읽는 사람에 대한 배려랍니다.
글에서도 이야기했듯이,
누가 문장을 만들었느냐보다 그 내용에 담긴 판단과 결과에 대해 누가 책임을 지느냐가 중요하다는 것이죠.
1.AI 이전에도 시스템 전체의 설계 원칙과 호환성, 보안, 성능, 유지보수성을 함께 확보하는 일은 어려운 일이고
현 수준의 AI가 그런 품질까지 보장하지 못한다는 것이 새로운 통찰이 되는 것은 아니고
그렇다면 AI 등장 전후를 비교했을 때, 코딩 능력이 어떻게 재편된다는 거죠?
2.생성된 결과물의 가치를 정확히 판단하고<==
결과물의 가치는 금방 아는거 아닌가요?
쉽게 말해 족됐는지 아닌지,,그걸 정확히 판단하는게 역량이 되나요?
"빼도 박도 못하게 족된거야" 이렇게 되면 정확히 판단하는 역량이 되나요?
말하자면 빵을 존나 구웟는데 먹어보면 금방 알거고,
하루에 한개 팔릴까 말까면 족된거 아닌가요?
아냐 내년에는 우르르 팔릴지도 몰라,,
그러니 버티자,,내년에도 안팔리면 이제 진짜 족된건가요?
그런데 곧 썩을 건데 어떻게 버티죠?ㅋ
결과물의 품질을 책임지는 능력? <==
책임은 부담을 누구에게 지우느냐는 위치, 범위의 문제입니다, 그것이 개발하는 개인과 사용자간에서 개인에게 이동한다는 것인지 아니면 정확이 무엇인가요?
지속가능성을 책임지는 능력이란 또 무엇인가요? 기이한 표현이라 ㅋ 형이상학적 표현일까요?
편의상 자동차에 비유해보겠습니다. ‘지속 가능성을 책임지는 능력’이란 게 리터당 주행 가능성을 책임지는 능력이라는 걸까요?
그 책임이 운전자에게 있다는 건지, 정유사에 있다는 건지, 자동차 제조사에 있다는 건지부터 모호하군요.
무엇을 지속 가능하게 만든다는 것인지, 그 지속 가능성이라는 게 형이상학보다 어렵네요.
건달도 아니고 양아치도 아닌것이 반달일가요? 어렵네요 ㅋ
첫째, AI 이전에도 설계/보안/성능/유지보수는 중요했습니다.
제가 이야기하는 변화는 그 중요성이 새롭게 생겼다는 뜻이 아닌데, 논점을 확대하셨군요.
AI로 인해 기능 구현의 비용이 낮아지면서,
단순히 구현할 수 있다는 사실만으로는 역량의 차이를 설명하기 어려워졌다는 것입니다.
그에 따라 설계/검증/통제 역량의 상대적 비중이 커진다는 의미랍니다.
둘째, 결과물의 가치는 단순히 작동 여부나 당장의 성과만으로 판단할 수 없습니다.
기능의 필요성뿐 아니라 유지 비용, 기술 부채, 호환성, 확장 가능성, 장기적인 효용 등을 종합적으로 고려해야 하는 것입니다.
무엇을 만들 것인지뿐 아니라 무엇을 유지하고, 개선하거나 폐기할 것인지 판단하는 역량이 더 중요해졌다는 뜻입니다.
일례로 이 플랫폼에 공개된 결과물 중에서도 구현 자체는 이루어졌지만,
장기적인 유지보수나 호환성 측면에서 충분한 검토가 필요한 사례들을 종종 볼 수 있습니다.
셋째, 품질과 지속 가능성을 책임진다는 것은 결과물에 대한 모든 책임을 개인에게 전가한다는 의미가 아닙니다.
자신이 맡은 역할과 권한의 범위에서 결과물의 품질을 검증하고,
결함과 변경에 대응하며 장기적으로 유지할 수 있도록 관리하는 능력을 말한 겁니다.
여기서 지속 가능성이란 변화하는 환경에서도 합리적인 비용과 노력으로 운영/수정/확장을 지속할 수 있는 상태를 의미한답니다.
결국 코딩 능력의 재편은 기존 역량이 사라지거나 새로운 개념이 등장한다는 뜻이 아니라,
AI 도구로 구현의 장벽이 낮아진 환경에서 어떤 역량이 경쟁력을 좌우하는지 그 상대적 비중이 어떻게 달라지는지를 논한 겁니다.
원문에서도 이 점을 이야기했는데, 이해 과정에서 다르게 받아들이신 듯하군요.
A(코딩) B C D E(나머지)
a(역할 축소) B C D E가 된게 재편은 아니고 역할 변화겠죠
즉, 피사체는 거의 그대로고 카메라 각도가 약간 변한 겁니다,
B C D E가 새로 생긴것도 아닙니다,
부연 설명으로 말하는 내용이라면 애초에
A(코딩)이 a(역할 축소)되니 B C D E
남는 시간에 관장할 수 있는 영역이 추가된것으로 봐야합니다,
다시 말해 장바구니에 A(코딩) B C D E(나머지)를 담던것이
a(역할 축소) B C D E가 되니 더 담을 수 있거나 여유가 생긴것입니다,
그리고 장바구니의 사이즈는 애초에 사람마다 달랐고,
또 담는 물건도 달랐습니다,
그런데 어떻게 재편되고 있다는 것인가요? 이게 불분명하면
애매한 현상을 정리한 것도 아니고
역할 관계의 변화를 알려주는 것도 아니고
역할 변화가 있는거 같은데 같이 생각해보자도 아니고
피상적인 단어 놀이에 불과하다고 봐야죠?
AI 도구의 발전으로 구현의 장벽이 낮아지면서 설계/검증/유지보수 역량의 상대적 중요성이 커지고,
경쟁력을 평가하는 기준이 달라지는 것.
이것이 제가 말한 '코딩 능력의 재편'입니다.
말씀하신 장바구니 비유는 작업 간의 재배분을 설명할 뿐,
역량의 상대적 가치변화를 반박하지는 못합니다.
무엇에 투입하는 시간이 달라지는 것과 무엇이 경쟁력을 결정하는지가 달라지는 것은 별개의 문제랍니다.
반박하시려거든 용어에 대한 해석보다 이러한 변화가 왜 성립하지 않는지 논증을 하시는 것이 적절하겠네요.
말하는 비중은 변화일 것이고,,,관계가 어떻게 달라져서 재편이라는 것인지 논리가 빈약합니다,
재편이라고 하려면 최소한 관찰가능하면서 유의미한 변화가 있어야 할 것인데
무엇이 그런 변화가 있다는것이죠?
동네 공원에 알부 꽂이 지고 피었다면 화단이나 공원의 재편입니까?
국지적인 변화입니까?
꽂 몇송이가 아니라 공원 화단에서 꽂의 수량, 종류의 변화나 토양, 빛, 관계 등이 바뀌어 화단의 재편이라 할 관찰가능하면서 유의미한 변화를 제시할 수 있어야죠,
이건 단어 꼬투리 물기가 아니고 주장하는 역량의 변화가 어떻게 재편되고 있느냐에 대해 언급이 없는 부실한 논리라는 겁니다,
ai이 등장으로 변화가 있다는건 주지의 사실입니다,
그 변화가 어떻게 재편으로 둔갑하는지 설명 혹은 근거가 부족한 취약한 논리겠죠,
이러한 인과관계에 동의하지 않으실 수는 있습니다만,
변화의 정도를 어디까지 '변화'라 하고 어디부터 '재편'이라 부를 것인지는 별도의 논점입니다.
원문은 산업 전반의 변화를 통계적으로 입증한 연구가 아니라,
AI 도구 사용 환경에서 개발 역량의 평가 기준이 달라지고 있다는 관찰과 전망입니다.
이미 설명한 논지를 반복하는 것은 생산적이지 않으니, 제 답변은 여기까지 하겠습니다.
어디에나 적용할 수 있는 내용은 아무것도 말하지 않는 것과 같으며 피상적인 어휘나열은 이미 언급한대로 애매한 현상을 정리한 것도 아니고
역할 관계의 변화를 알려주는 것도 아니고
역할 변화가 있는거 같은데 같이 생각해보자도 아니니 나 또한 마치겠습니다,
예전에는 사진수정 등은 포토샾을 잘하는사람이 담당하고, 영상제작은 영상담당자가 하는등 자기 업무가 구분이 되었는데요.
AI가 다 가능하게 해주니까 한사람이 디자인, 개발, 영상작업까지 다 하게 내몰리는 것 같습니다.
"AI를 비서삼아서 혼자 다 해라" 이런 흐름으로 가는것 같습니다
요즘은 도구로 인해 개인이 수행할 수 있는 업무의 범위는 넓어졌지만,
그렇다고 모든 영역의 전문성과 책임까지 한 사람이 감당할 수 있게 된 것은 아니니까요.
결국 중요한 것은 얼마나 많은 일을 혼자 할 수 있느냐보다,
각 영역의 결과물을 얼마나 정확하게 판단/검증/통합할 수 있느냐에 있다고 봅니다.
AI 도구의 무분별한 활용으로 업무의 경계가 허물어질 수 있다는 점에서
오히려 전체를 이해하고 통제하는 역량이 더 중요해지는 것이겠죠.
조금 다른 측면의 사례이지만,
AI 도구로 생성한 결과물이 구체적으로 무엇이며 어떤 원리로 작동하는지 충분히 이해하지 못한 채,
그 결과물에 대한 자신의 전문성과 역할을 과대평가하는 경우를 들 수 있겠습니다.