백엔드 개발자, 프론트엔드 개발자처럼 애플리케이션을 만들고 유지보수하는 일은 이제 AI가 사람보다 훨씬 빠르고, 비용도 적게 들 것 같다.
그래서 앞으로는 이런 개별 능력치보다, 기획·개발·유지보수로 이어지는 업무 흐름 전체를 AI-네이티브하게 설계하고, 그게 실제로 돌아가게 만드는 역할이 훨씬 더 중요해질 것 같다는 생각이 든다.
돌이켜보면 지금까지 ‘유지보수하기 좋은 코드’, ‘확장성 좋은 코드’의 기준은 전부 사람의 관점이었다.
사람이 읽기 쉽고, 사람이 고치기 쉬운 코드.
이제는 같은 질문을 AI의 관점에서 다시 던져봐야 하는 시점인 것 같다.
결국 중요한 건 이런 것들이 아닐까 싶다.
- 비즈니스를 깊이 이해하는 것
- 코드에 녹아 있는 비즈니스 로직 수준이 아니라, 사업이 어떻게 굴러가고 어디서 임팩트를 낼 수 있는지에 대한 이해
- AI 에이전트가 어떻게 동작하는지 잘 이해하는 것
- 그래서 AI가 의도한 대로 동작하도록 만드는 것
물론 아직까지 내가 경험한 바로는, 최종적으로 책임지는 건 사람의 몫이다. 그래서 사람이 개입해야 할 부분도 여전히 많다.
하지만 언젠가는 AI가 책임지고 사람이 보조하는 구조가 더 효율적인 날이 올 수도 있겠다는 생각도 든다.
실제로 이런 방향의 채용 공고도 보인다. OpenAI의 Software Engineer, API Agents 공고(2026-10-16 기준)에서는 팀을 이렇게 소개한다.
API Agents builds the shared agent harness, tools, and infrastructure that turn OpenAI’s frontier models into systems that can reliably complete real work.
(모델을 실제 업무를 안정적으로 끝내는 시스템으로 만드는 에이전트 하네스·도구·인프라를 만든다.)
역할에 대해서는 이렇게 쓰여 있다.
This is software and systems engineering rather than model training: success comes from strong backend fundamentals, high agency, and the ability to turn fast-moving research capabilities into dependable production primitives.
(모델 학습이 아니라 소프트웨어·시스템 엔지니어링이다. 빠르게 발전하는 AI 역량을 믿고 쓸 수 있는 프로덕션 기반으로 바꾸는 능력이 핵심이다.)
결국 AI가 ‘일을 할 수 있게’ 만드는 판을 깔고, 그게 의도대로 굴러가게 하는 것. 위에서 말한 방향과 맞닿아 있다고 느꼈다.