임베디드 개발자에게 AI란?

안녕하세요. 제어쟁이입니다.

요즘 AI 정말 발전속도가 엄청난 것 같습니다.

저도 코딩부터 회로 검증 아이디어까지 틈만 나면 활용하고 있습니다. 덕분에 ‘속도’는 확실히 빨라졌는데, 동시에 “임베디드 개발자는 앞으로 어떻게 될까?” 에 대해서 저의 생각을 정리해보았습니다.

1. 임베디드 개발자에게 AI가 주는 실질적 이득

• 반복 업무 아웃소싱

레지스터 비트 계산, 데이터시트 요약, 테스트 스크립트 작성처럼 손이 많이 가지만 창의성은 적은 작업은 AI를 활용.

• 디버깅 힌트 제공

오동작하는 코드 분석, CAN 프레임 이상 현상 분석 등도 초안을 받아두면 문제 접근 속도가 확연히 빨라집니다.

2. 그럼 일자리는 괜찮을까?

• 완전 대체까지는 시간 필요

임베디드는 소프트웨어-하드웨어-인증 절차가 한 세트입니다. 보드에 전원 넣고 오실로스코프로 파형 찍어야 ‘동작 확인’이 가능하죠. AI가 지금 당장 이런 현장 작업까지 대신하기는 어렵습니다.

• 자동차·방산처럼 프로세스가 엄격한 분야

ISO 26262 규격은 문서화와 검증이 필수입니다. AI가 코드를 짜 줘도 최종 서명은 사람이 해야 하니, 개발자 자리는 남습니다.

• 순수 웹·앱보다 ‘대체 가능성 ↓’

코드만으로 결과가 나오는 영역은 이미 AI가 빠르게 침투 중이지만, 물리적 제약이 큰 임베디드는 상대적으로 안전지대입니다.

3. AI를 잘 활용하는 방법

“PWM 코드 만들어 줘”보다 “STM32F767 TIM1 CH1을 20 kHz, Dead-Time 1 µs로 설정해 줘”처럼 요구 조건을 명확하게하여 질문 해야합니다.

답이 돌아오면 데이터시트, 레퍼런스 매뉴얼, 오실로스코프 파형으로 반드시 교차 확인합니다.

사실 결국 회로이론, 전력전자, 제어 이론, 신호 처리, 마이크로컨트롤러와 같은 이론이 탄탄할수록 좋은 질문을 하게되고, 그에 맞는 좋은 답변을 얻을 확률이 높아지게 됩니다.

4. 한줄 결론

AI는 도구이자 든든한 A급 부사수라고 생각합니다. 하지만 아무리 A급 부사수라고 할지라도 실수는 할 수 있겠죠?

실무에서 도움을 받는것은 좋으나 의존하면 절대 안됩니다.

최종 의사결정과 현장 책임은 여전히 개발자의 몫입니다. 그러니 AI를 더 똑똑하게 활용할 수 있도록 내 실력부터 차근차근 쌓아 두는 것이 앞으로도 변하지 않을 생존 전략입니다.

궁금한 점이 생기면 언제든 댓글로 남겨 주세요. 가능한 한 빠르게 답변드리겠습니다!

감사합니다.