인프런 커뮤니티 질문&답변

사실 AI를 이용한 개발에 대해서는 저도 계속 고민하고 있습니다. 대략 이렇게 하면 좋겠다고 정리하고 나면 또 새로운 기술이 나와서 예상했던 것을 넘어서기도 하고, AI의 능력에 대해서 기대가 올라가기도 하고, 막상 적용하다보면 실망할 때도 있습니다. 아마 앞으로 몇년간은 계속 이런 상태가 반복이 될 듯합니다.

AI 도구를 사용해서 개발할 때 기대할 수 있는 것은 두 가지입니다.

하나는 생산성 향상입니다. 사람보다 빠르게 코드를 뽑아주죠. 또 익숙하지 않은 기술을 적용할 때도 굳이 학습을 하지 않아도 되도록 해주고요.

다른 하나는 별로 관심이 없는 경우가 많지만 AI를 통한 학습입니다. AI에게 질문하고 답변 받는 것 이상으로 AI를 이용해서 개발하면서 개발자 스스로 역량을 향상시킬 수 있는 많은 기회가 있습니다. 이걸 놓치고 AI로 생산성만 추구하면 시간이 흘러 개발자의 역량은 정체되거나 떨어지고, 그러면 AI를 쓰는 능력도 한계에 다다릅니다. 이게 딜레마긴한데, 그래서 AI로 개발하면서 내 역량은, 팀의 역량은 어떻게 키울 것인지 고민이 많이 필요합니다.

저는 실무에서 AI로 많은 시도를 해봅니다. 그런데 항상 좋은 결과가 있지 않고, 그래서 재시도 하다보면 시간이 더 오래 걸리기도 합니다. 실무 외에 많은 실험을 하면서 어떤 도구를 잘 활용하는 방법을 찾습니다. 또, 나만의 워크플로우를 만들려고 노력합니다.

간단한 프로토타이핑을 넘어서면 품질을 무시할 수 없습니다. 그래서 AI가 만든 결과물을 어떻게 효과적으로 리뷰하고 품질을 잘 유지시킬지 연구를 많이 합니다. 이게 가장 큰 문제입니다. AI가 3분에 뽑은 코드를 리뷰하는데 3시간이 걸리기도 합니다.

제가 개발자들에게 보통 이야기하는 것은 AI 도구를 활용해서 개발하는 것과 개발에 사용하는 기술을 익히는 것의 균형을 잘 유지하는 것이 중요하다는 점입니다. AI로만 100% 개발하려고만 하면 반드시 부작용을 크게 겪습니다. AI가 최신 기술을 쓰는데, 개발자는 구버전 기술 밖에 모르면 리뷰를 못합니다. 그러다 큰 사고가 나죠. 반대도 마찬가지입니다. AI를 피하기만 하면 또 뒤쳐지겠죠.

AI를 잘 활용해서 개발하는 분들을 보면, 우선 자기가 사용하는 기술에 대해서 일정 수준 이상으로 충분한 지식을 가지고, 스스로도 개발 가능하도록 학습하고 연습한 상태인 경우가 많습니다. AI를 쓰면 원래 잘 모르던 언어로도 개발할 수 있습니다. 하지만 개발하는 기본 원리와 코드가 만들어지고 동작하는 방식에 대한 충분한 이해가 없으면 결국 실패할 겁니다. 그래서 제가 권장하는 것은 적어도 한가지 언어와 기술에 대해서는 꾸준히 충분한 학습과 코드 작성 훈련을 하는 것입니다. 스프링으로 DB 개발과 웹 API 개발을 깊이 이해하고 해본 분이라면 AI를 써서 다른 언어나 기술로 백엔드 API 개발은 잘 할 수 있습니다. 결국 같은 원리니까요. 언어나 기술 사용법이 다른 부분은 AI가 만드는 코드를 보면서, 질문을 하고 이해하면서 진행하면 됩니다. 물론 일정 수준을 넘어서려면 결국은 사용하는 언어와 기술에 대해서 본격적인 학습이 필요합니다.

AI를 어떻게 쓰게 될지는 저도 모릅니다. 다음 달에 또 깜짝 놀랄 수준의 AI 코딩 도구가 나올지 모르죠. 하지만 지금까지 발전하고 있는 것을 볼 때, 개발자가 필요없는 수준의 AI 개발은 당분간은 나오지 못할 겁니다. AI의 능력을 최대한 발휘할 수 있도록 개발자가 지휘하고, 가이드 하고, 리뷰하고, 함께 작업하는 수고가 꾸준히 필요할 겁니다.

주요한 AI 도구의 신기능을 꾸준히 학습하고 실험해보고, 동시에 개발 기술도 계속 공부해야 합니다.

개발자는 점점 더 피곤해질텐데.. 어쩔 수가 없네요.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 처음이야님께서 질문하신 AI 시대에서의 공부와 실무의 관계에 대한 고민은 현업 개발자들에게 매우 중요한 주제입니다.

AI와 공부 및 실무의 관계

1. AI의 역할:

   • AI는 개발자들에게 새로운 학습 방법을 제공할 뿐만 아니라, 실무에서도 효율성을 높이는 도구로 활용되고 있습니다. 공부 단계에서 AI를 활용하면 문제 해결에 필요한 자료를 빠르게 찾고, 이해를 돕는 데 유리할 수 있습니다. 그러나, 학습의 초기 단계에서는 AI에 너무 의존하기보다는 기초 지식을 쌓고, 문제를 스스로 해결하는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
     

2. AI 활용 전략:

   • 신규 업무 및 개인 프로젝트: 새로운 기술이나 프로젝트를 시작할 때 AI를 활용하면 초기 설정이나 환경 구축, 기본 코드 생성에 큰 도움이 됩니다. 더 나아가 최신 트렌드를 파악하고, 새로운 솔루션을 시도해 볼 여지를 제공합니다.
     
   • 기존 시스템 개선 및 확장: 기존 시스템에서는 AI를 사용하여 코드 품질을 높이고, 특히 반복적인 작업을 자동화하거나 코드 리뷰를 보다 효율적으로 수행하는 데 활용할 수 있습니다.
     

3. AI를 학습 도구로써 바라보는 관점:

   • AI는 개인의 학습 속도를 높여줄 수 있지만, 항상 AI를 활용하는 데 있어서 개발자로서 스스로 문제를 파악하고 해결하는 능력이 먼저 갖춰져야 합니다. AI는 이런 능력을 지원하는 보조 수단으로 바라보면 좋습니다.
     

4. 균형점 찾기:

   • 결국 중요한 것은 AI가 제공하는 효율성을 잘 활용하되, 본질적인 개발 능력을 키우는 데 집중하는 것입니다. 즉, 문제를 정의하고 해결 방안을 탐색하는 능력을 갖추면서, AI를 통해 생산성을 개선하는 것이 이상적인 접근입니다.
     

토비님의 관점

토비님은 강의에서 AI를 보조적인 수단으로 권장하셨으며, AI의 자동화 기능을 활용하더라도 기초에 충실한 학습을 강조하셨습니다. 실무에서는 AI를 활용하여 반복적인 작업을 줄이고, 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있는 방향으로 활용하는 것이 좋습니다.

아래는 관련 주제에 대해 도움이 될 링크입니다:
- 공부 방법에 대해서 질문드립니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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