미래는 그냥 하는 사람의 것

게시일: 2025년 10월 29일 | 원문 작성일: 2025년 2월 7일 | 작성자: Geoffrey Huntley | 원문 보기

핵심 요약

이제 말해야겠어요. 2026년 말이면 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 손으로 직접 커밋을 작성하는 시대는 끝날 거예요. AI가 코드베이스 전체를 작성할 수 있게 되면서, 소프트웨어 개발의 본질이 바뀌고 있습니다.

주요 내용:

주니어/중급 엔지니어 채용 중단: AI가 이미 작은 규모 코드베이스(10만~20만 토큰)를 100% 작성할 수 있는 수준
새로운 개발 프로세스: 대화 → 스펙 생성 → AI 코딩 → QA → 배포로 변화
엔지니어의 새로운 역할: 코드 작성이 아닌 LLM을 “프로그래밍”하는 능력이 핵심
기회의 순간: 실행력 있는 사람에게는 공동 창업자 없이도 제품을 만들 수 있는 최고의 시기

현실 확인: AI가 이미 코딩하고 있어요

저는 이제 주니어나 중급 소프트웨어 엔지니어를 채용하지 않아요.

우리가 만드는 프로덕트들의 코드베이스 크기를 보면:

프로젝트	코드베이스 크기	AI 커버리지
Gumroad	2M 토큰	곧 가능
Flexile	800K 토큰	곧 가능
Helper	500K 토큰	곧 가능
Iffy	200K 토큰	✅ 현재 100% 가능
Shortest	100K 토큰	✅ 현재 100% 가능

Claude 3.5 Sonnet과 o3-mini는 이미 20만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어요. 프롬프트만 잘 작성하면 Iffy와 Shortest의 코드를 100% 작성할 수 있다는 뜻이죠. Helper, Flexile, Gumroad의 모든 코드를 AI가 작성하는 날도 머지않았어요.

새로운 개발 프로세스

Gumroad의 새로운 워크플로우:

뭘 만들지 대화하면서 Deep Research로 리서치하기
AI가 모든 걸 기록하고 스펙으로 변환
스펙 다듬고 디자인 요구사항 추가
Devin이 코딩
QA하고, 머지하고, (자동으로) 프로덕션 배포

- Sahil Lavingia (Gumroad 창업자)

graph LR A["아이디어 논의"] --> B["Deep Research"] B --> C["AI가 스펙 생성"] C --> D["스펙 다듬기"] D --> E["Devin 코딩"] E --> F["QA & 머지"] F --> G["자동 배포"]

소프트웨어 개발이 43년간 거의 같은 방식으로 진행됐는데, 이제 또 다른 추상화 레이어로 올라갈 시간이에요. 어셈블리에서 고수준 컴파일러로, 그리고 이제는 LLM을 프로그래밍하는 시대로 말이죠.

회사들이 알아야 할 것: 사람들의 AI 적응 단계

직원들이 겪는 단계를 이해하고 지원해야 해요:

graph TD A["부정/불신"] --> B["실험적 사용"] B --> C["멘붕/걱정"] C --> D["우려/경보"] D --> E["적극적 학습"] E --> F["LLM 프로그래밍"] A -.-> |"AI는 아직 멀었어"| A B -.-> |"이것저것 써보기"| B C -.-> |"내 일자리는?"| C D -.-> |"계획을 다시 짜야 해"| D E -.-> |"Cursor 같은 툴 사용"| E F -.-> |"stdlib 구축"| F

단계	특징
1. 부정/코핑/불신	”충분히 좋지 않아” / “AI가 과장 광고가 아니라는 증거를 보여줘”
2. 실험적 사용	LLM을 이것저것 써보기 시작
3. 멘붕/걱정	AI가 잘하는 게 점점 늘어나면서 “내 일자리가 있을까?” 고민
4. 우려/경보	”지금 하고 있는 다른 모든 게 별로 중요하지 않게 느껴져”
5. 적극적 참여	AI를 소비하고 Cursor 같은 걸로 빌딩 시작. 새로운 접근법 시도
6. LLM 프로그래밍	LLM을 프로그래밍할 수 있다는 걸 깨닫고 실행

회사가 할 수 있는 것들

사람은 두 종류예요: 실패하고 실패하면서 창업가가 된 사람들과 안정적이고 예측 가능한 월급을 선택한 사람들. 직장인들은 안정성 때문에 회사에 온 거예요. 이 불확실한 시기에 그 안정성(직원들에게는 화폐)을 계속 제공하는 게 배를 안정시키고 인재를 유지하는 핵심이에요.

구체적인 액션 아이템

직원들의 “오 씨발” 순간을 앞당기세요: 경비 정책을 조정해서 집에서 쓰더라도 LLM/AI 툴을 개인 경비로 처리할 수 있게 해주세요
내부 트레이닝 개발: “LLM을 구글 대체품으로 쓰기”에서 “LLM을 프로그래밍해서 정확하게 작업 자동화하기”로 빠르게 마인드셋 전환
실험할 공간 만들기: 회사에서 LLM을 실험할 시간과 여유를 주세요. 매달 근무시간 중 해커톤 하는 거죠

기술적으로 배운 것들

현재 세대의 자율 에이전트는 무차별 대입(brute force)으로 작동해요. “강화” 기법으로 쓸 수 있는 것들에 투자하는 게 필수예요:

강화 기법	설명
강한 타입 시스템 & 컴파일러 에러	언어의 타입 시스템이 강하고 컴파일러 에러가 좋을수록 LLM을 더 세게 몰아붙일 수 있어요. 컴파일이 안 되면 실패, 되면 성공이라는 명확한 시그널
테스트	실패하는 테스트는 LLM이 변경을 만들 때 잘못된 경로로 갔을 수 있다는 강화 신호. 테스트 커버리지가 높은 팀과 코드베이스가 LLM을 활용하기 최적
사이클 타임	컴파일 시간이 중요하고, 테스트 스위트가 빨리 돌아야 해요. 내부 루프가 빠를수록 LLM에 더 빨리 강화를 주고 패스/실패 보상 가능
개발 환경 온보딩	인간을 위한 개발 환경 온보딩 시간이 거의 제로에 가깝고 완전 자동화되어야 해요

소프트웨어 개발자들이 알아야 할 것

소프트웨어 엔지니어들이 지금 깨닫지 못하는 엄청난 사실은 – LLM을 프로그래밍할 수 있고, 성공적인 LLM 결과물을 만드는 “stdlib”를 구축할 수 있다는 거예요.

사람들은 아직 “AI 동료가 있다면” 수준에서 생각하고 있지만, 아직 이런 생각까지는 못했어요…

아니 친구들아, 1000명의 AI 동료가 동시에 전체 이슈 백로그를 공략하면 어떨까?

- Anni Betts (Anthropic)

왜 IDE에 직접 코드를 작성해요? LLM을 프로그래밍해서 공동 창업자를 찾을 필요를 대체할 수 있는데요?

현재 능숙한 소프트웨어 엔지니어라면 누구든 이 순간을 활용해서 다음 Garry Brewer가 될 수 있는 무한한 기회가 있어요. 사람들이 아직 “오 씨발” 순간을 겪지 않았거나 “멘붕” 단계에 갇혀 있는 지금이 바로 그 때죠.

실행력 있는 사람이라면, 살기 좋은 때가 이렇게 없었어요…

뒤집히는 패러다임

알잖아요, 그 오래된 말? “아이디어는 싸고 실행이 전부다”라는 거요? AI가 그걸 뒤집어 놓고 있어요.

graph LR A["과거"] --> B["아이디어는 싸다"] A --> C["실행이 전부"] D["현재"] --> E["실행이 싸다"] D --> F["중요한 것들"] F --> G["브랜드"] F --> H["유통"] F --> I["아이디어"] F --> J["이해하는 사람 유지"] style E fill:#fff3cd style F fill:#e8f4f8

실행이 이제 싸졌어요. 이제 중요한 건 브랜드, 유통, 아이디어, 그리고 이해하는 사람들을 유지하는 거예요. 시간과 전달 속도의 개념 자체가 이제 다르거든요.

마무리하며

지난 43년간 소프트웨어 개발 방식이 대체로 비슷했지만, 이제 또 다른 추상화 레이어로 올라갈 시간이에요. 엔지니어들이 이런 새 툴을 받아들이는 게 critical하고, 회사들은 직원들의 “time to oh-fuck” 순간을 앞당겨야 해요.

회사들은 신중하게 개발한 로드맵을 보고 더 이상 말이 안 되는 부분들을 버릴 걸 고려하세요. 직원들이 어떻게 생각하는지 업스킬링하는 방향으로 움직이세요. 지금 조직 내에 겁먹은 사람들이 많을 거예요. “오 씨발, 미래에 내 일자리가 있을까?”라는 감정적인 “멘붕” 단계를 넘어서도록 이끄는 게 중요해요.

참고: 이 글은 Geoffrey Huntley가 자신의 블로그에 게시한 아티클을 번역하고 요약한 것입니다.

원문: https://ghuntley.com/dothings/

생성: Claude (Anthropic)

총괄: 존 (디노이저denoiser)