스티브 예거가 말하는 AI 에이전트와 소프트웨어 엔지니어링의 미래

1. LLM, 손코딩의 종말, 그리고 S 커브

스티브는 꽤 실용적인 사람이에요. 컴파일러, 디버거 도구에 관심이 많았고, 아마존과 구글에서 어려운 문제들을 다뤘죠. AI가 나왔을 때 “이건 대단하다!”라고 말한 기억이 없는데요. LLM에 대한 첫 반응은 어땠나요?

스티브: “꽤 놀랐어요. LLM이 상당히 그럴듯한 Emacs와 Lisp 함수를 작성할 수 있다는 게. 2022년 12월의 오리지널 ChatGPT도 이상한 언어로 코드를 쓸 수 있었거든요. 많이는 아니었고, 불안정했지만, 저한테는 그게 시작이었죠. 20년 동안 ‘곧 된다, 금방 된다’고 말해온 친구들이 있었는데, 2022년이 처음으로 ‘아, 이제 보인다’고 느낀 순간이었어요.

작년 초에 Claude Code에 대한 소문이 돌기 시작했을 때도 여전히 회의적이었어요. Anthropic에 내부적으로 코드를 작성하는 커맨드라인 도구가 있다는 거였는데, 많은 사람들처럼 제 반응도 ‘에이, 설마’였죠. 그런데 써보니까 ‘아, 이제 알겠다. 우리 다 망했다’고 느꼈어요. 그때 The Death of the Junior Developer를 쓰게 됐죠.

그래서, 회의적이었냐고요? 네. 하지만 처음부터 그 곡선을 주시하고 있었냐고요? 그것도 네. 그 시점에서 ‘이건 곡선이다, 하나의 흐름이다, 멈추지 않을 거다, 일단 올라타고 어디로 가는지 보자’라고 생각했어요. 그래서 뛰어들었죠. 뒤처진 느낌이었거든요. AI의 기초도, 용어도 몰랐으니까. 1년을 논문 읽고 따라잡는 데만 썼어요.”

스티브의 책 ‘Vibe Coding’은 뒷표지에 “손코딩의 시대는 끝났다”고 쓰여 있어요. 언제 이 결론에 도달했나요?

스티브: “1년 전이었고(2025년 초), 사실 그건 제 말도 아니에요. 에릭 마이어 박사 — 프로그래밍 세계에서 수많은 것을 발명한, 세계에서 가장 중요한 컴파일러 전문가 중 한 명이에요. 평생을 개발자가 코드를 쓸 수 있는 기술을 만드는 데 바친 사람이, 개발자가 더 이상 코드를 쓰지 않을 거라고 말하는 거예요. 그래서 진 킴(The Phoenix Project의 저자이자 Tripwire의 전 CTO)과 저는 같은 생각을 했어요. ‘이 업계에서 그만큼 많은 것을 만들어낸 사람이 코드 쓰기는 끝이라고 한다면, 우리가 아직 못 보는 걸 그는 보고 있는 거 아닌가?‘

그가 보는 건 곡선이에요. 단순해요. 지수적 곡선은 정말 가파르게, 정말 빠르게 올라가거든요. 올해 바로 그 가파른 부분에 진입하고 있어요.”

진 킴과 스티브가 쓴 Vibe Coding. 2025년 중반 출간. 뒷표지에 “손코딩의 시대는 끝났다”고 적혀 있다

엔지니어로서 곡선을 그릴 수는 있지만, 언제 끝나는지, 평탄해지는지는 알 수 없잖아요. 이 곡선이 계속될 거라고 믿는 이유는 뭔가요?

스티브: “세상에는 불신자들이 가득해요. S 커브가 올라갔다가 평탄해진다고, 지금이 바로 그 정점이라고 생각하는 사람들이요. GPT-3.5가 나왔을 때부터 그랬어요. ‘이보다 더 좋아지진 않을 거야’라고 하는데, GPT-4가 나오면 ‘이게 한계야’라고 또 하죠. 이제 Opus 4.5가 나왔는데, 대부분은 써보지도 않았고 거기에 뭐가 있는지도 몰라요. 그런데 그건 이미 두 달 전 모델이거든요.

모델 간 반감기가 작년 초 약 4개월에서 올해 초 Anthropic 기준 2개월로 줄었고, 곧 또 새 모델이 나올 텐데, 곡선에서 훨씬 더 위에 있어서 사람들이 정말 놀랄 거예요. 모든 버그, 모든 실수가 바로 훈련 데이터로 피드백되어서 다음엔 그 실수를 안 하거든요. 사람들이 이걸 이해 못 하고 있어요.

또한 시간은 계속 흐르고 있고, 이 여러 곡선들이 결국 충돌할 수밖에 없어요. 사회적 격변이 올 거예요. 이미 시작됐고 사람들은 당연히 화가 나 있어요. 저도 화나요. 아마존이 16,000명을 해고하면서 AI 전략도 없이 AI 탓을 하는 게 화나요. 그 사람들 대부분은 대체로 새 일자리를 찾기 어려울 거고, 이건 시작에 불과해요. 아무도 이에 대한 계획이 없어요.”

다음 모델의 능력을 보면 많은 사람들이 걱정할 거라고 이야기하는 스티브

2. “50% 다이얼”과 대규모 감원

아마존이 AI 전략도 없이 왜 그런 정리해고를 했다고 생각하나요?

스티브: “사람들이 이 말에 저를 싫어할 거고, 제가 말한다고 사실이 되는 건 아니에요. 이미 사실이었던 거죠. 모든 회사에는 다이얼이 있어요 — 0부터 100까지 돌릴 수 있는, 직원 몇 퍼센트를 줄일지 정하는 다이얼이요. 기본값은, 나머지 엔지니어들에게 AI를 쓰게 해주려면 몇 퍼센트를 잘라야 하느냐예요. 엔지니어 한 명이 쓰는 토큰 비용이 벌써 자기 월급에 맞먹을 정도거든요.

그래서 적어도 당분간은, 엔지니어들의 생산성을 최대화하려면 절반을 줄여야 나머지 절반이 최대 생산성을 발휘할 수 있어요. 그리고 마침 절반의 엔지니어는 프롬프팅을 하기 싫어서 떠날 준비가 되어 있기도 하고요.

지금 일어나고 있는 건, 모든 회사가 평균적으로 그 다이얼을 약 50%에 놓고 있다는 거예요. 대기업에서 엔지니어의 약 절반을 잃게 될 건데, 무섭죠.”

그러면 코로나19 팬데믹 때보다 더 큰 규모겠네요.

스티브: “훨씬 더 클 거예요. 끔찍할 거고요. 하지만 동시에 다른 일도 일어나고 있어요. AI가 비프로그래머도 코드를 쓸 수 있게 해주고 있다는 거죠. 또한 곡선이 계속 올라갈 거라고 믿는 엔지니어들이 모여서 대기업의 산출물에 필적하는 일을 할 수 있게 되고 있어요.

그래서 바닥에서부터 올라오는 혁신의 물결이 있어요. 그리고 대기업에서는 지식 노동자들이 해고당하고 있죠. 대기업이 더 이상 적절한 규모가 아닌 건 명백하니까요.

앤디 재시(아마존 CEO)도 더 적은 인원으로 같은 일을 하겠다고 말하고 있잖아요. 그러면 회사가 백만 배로 늘어날까요? 소프트웨어의 대폭발이 일어날까요, 아니면 사람들이 소프트웨어를 완전히 떠나 다른 일을 할까요? 이게 어디로 갈지 정말 궁금해요.”

3. AI 채택의 8단계

다른 곳에서 ‘요즘 IDE를 쓰면 나쁜 엔지니어’라고 말씀하셨는데, 많은 사람을 자극할 수 있는 발언이에요.

스티브: “좀 도발적이어야 하잖아요! 나쁜 엔지니어라고 말하진 않을게요. 저보다 뛰어난 매우 훌륭한 엔지니어들 중에 아직 제 차트에서 1단계나 2단계에 있는 사람들도 있거든요. 하지만 안타까운 게, 저보다 뛰어난 엔지니어가 — 또는 예전에 뛰어났던 사람이 — Cursor를 쓰면서 가끔 질문하고, AI가 쓴 코드를 꼼꼼히 리뷰한 다음에야 커밋하는 걸 보면 마음이 아파요. ‘이봐, 이 속도면 잘리겠어. 최신 도구를 제대로 활용하지 못하고 있으니까. 내가 아는 최고의 엔지니어 중 한 명인데도’ 하고 생각하게 돼요.”

AI 채택 8단계 — IDE에서 코딩 에이전트, YOLO 모드, 다중 에이전트, 오케스트레이터까지의 진화. 출처: Justin Abrahms

그 차트와 8단계에 대해 이야기해 주세요.

스티브: “호주에서 큰 그룹 앞에서 보드에 그린 거예요. 다들 다른 단계에 있는 걸 보여주려고요. 어떤 사람은 IDE를 열어놓고, 어떤 사람은 넓은 범위의 코딩 에이전트를, 다른 사람은 좁은 범위의 코딩 에이전트를 쓰고 있었죠. 스펙트럼 위에 다 올려놓은 거예요. 이게 그 단계들이에요:

• AI 없음
• IDE에서 코딩 에이전트 사용, 권한 켜둠
• IDE에서 코딩 에이전트, “YOLO 모드”3. 신뢰도가 올라가고 있음
• diff를 보기보다 에이전트가 뭘 하는지를 보기 시작. 리뷰를 덜 하고, 더 많이 통과시키고, 에이전트와의 대화에 집중
• ”에이전트만 있으면 돼. 코드는 나중에 IDE에서 보겠지만 IDE로 코딩하진 않아”
• 에이전트 여러 개. 에이전트가 바쁘면 심심하니까 또 하나 띄우고, 또 하나. 여러 에이전트 사이를 왔다 갔다 하면서 “떠날 수가 없어”지기 시작함
• 10개 이상의 에이전트를 수동으로 관리. “엉망이 됐다! 실수로 다른 에이전트에 메시지를 보냈다. 이 에이전트들을 어떻게 조율하지? Claude Code가 Claude Code를 실행할 수 있다면?”
• 더 많은 에이전트를 조율하기 위한 자체 오케스트레이터를 구축

AI 사용의 8단계 멘탈 모델을 설명하는 스티브

4. 드라큘라 효과: AI 사용의 피로감

AI가 사람을 정말 “지치게” 만든다고 말씀하신 적 있는데요.

스티브: “커뮤니티로서 이야기하기 시작해야 하는 현상이 있어요. AI에는 드라큘라 같은 효과가 있어요. 흥분시키고, 열심히 일하게 만들고, 엄청난 가치를 뽑아내게 하죠 — 그런데 그 과정에서 당신의 기력도 함께 빨아먹어요.

저도 낮에 낮잠을 자게 되고, 스타트업에 있는 친구들에게 물어보면 그들도 낮에 낮잠을 자고 있어요. 피곤하고 짜증이 나기 시작하는 거예요.

회사는 당신에게서 가치를 뽑아내고, 그 대가를 지불하도록 설계되어 있어요. 모든 회사가 항상 그래왔죠 — 부서질 때까지 더 많은 일을 시킵니다. 사람들은 거절하는 기술을 배워야 해요. 엔지니어가 100배 더 생산적이 된다고 칩시다. 그 가치를 누가 차지하게 될까요? 엔지니어가 출근해서 8시간 일하면서 100배의 결과물을 내면, 그 가치는 전부 회사가 가져가요. 공정한 거래가 아니죠.

또 다른 부류의 사람들이 있어요. 하루에 10분 일하면서 100배의 결과물을 내고, 아무에게도 말 안 하고, 모든 가치를 자기가 가져가는 사람들이요. 그것도 이상적이진 않죠?

정답은 우리 모두가 빨리 ‘아니오’라고 말하는 법을 배워야 한다는 거예요.

진심으로, 창업자와 회사 리더, 엔지니어링 리더, 라인 매니저까지 모든 레벨의 리더가 이걸 인식해야 해요. 바이브 코딩을 최고 속도로 하는 사람에게서 하루 3시간의 생산적인 시간밖에 못 뽑아낼 수도 있다는 걸요. 하지만 그래도 AI 없이 일할 때보다 100배 더 생산적이에요. 그러면 하루 3시간만 일하게 할 건가요? 답은 ‘예’예요. 안 그러면 사람들이 번아웃으로 무너져요.”

5. 대기업은 이미 죽었다 — 아직 모를 뿐

비기술직 사람들이 소프트웨어를 만들게 되면, 유지보수를 엔지니어가 맡는 일자리가 생길 수 있을까요? 예를 들어 웹사이트는 Wix나 워드프레스가 있어서 엔지니어가 필요 없지만, 웹사이트가 정말 중요한 대기업에서는 프론트엔드 엔지니어가 있잖아요. AI에서도 비슷한 일이 생길 수 있을까요?

스티브: “소프트웨어 엔지니어링을 하는 엔지니어는 여전히 많을 거예요. 다만 우리 모두가 AI와 함께 할 거라는 거죠. 회사가 인간의 개입 없이 AI만으로 코드를 작성하고 배포하는 것을 신뢰하기까지는 꽤 오래 걸릴 거예요. 회의론자들이 놓치고 있는 핵심은, AI가 당신의 일자리를 대체하러 오는 게 아니라는 거예요. 대체 기능이 아니라 증강 기능이에요. 당신을 더 잘하게 만들어주는 거죠. 그건 사실 나쁜 게 아니에요.”

AI가 엔지니어와 팀을 더 효율적으로 만든다면, 왜 더 많고 더 좋은 소프트웨어가 나오지 않는 걸까요? 엔지니어링 팀이 제품이 아니라 AI 관련 내부 도구 구축에 집중하고 있어서일 수도 있을까요?

스티브: “뒤집어서 물어볼게요. 우리가 보고 있는 게 대기업에서 혁신이 죽어가는 모습은 아닐까요? 혁신이 작은 곳에서만 나타나게 되는 건 아닐까요? 클라우드가 나왔을 때도 비슷한 일이 있었거든요.

메타를 보세요. 지금은 세계에서 가장 큰 회사처럼 느껴지지만, 처음에는 한 사람이었잖아요. 새로운 플랫폼 기술 기반이 등장하면, 가장자리에서 혁신이 일어나요. 혁신자의 딜레마 때문이죠 — 성공한 대기업이 기존 사업에 묶여서 바깥의 혁신을 무시하다가 뒤처지는 현상이요. 대기업은 혁신할 수 없어요. 다 이 문제에 부딪히고 있죠.

대기업에 엄청나게 생산적인 엔지니어가 있을 수 있어요. 엄청난 속도로 결과물을 쏟아내는. 하지만 회사의 리뷰, 배포, 의사결정 프로세스가 그 속도를 따라갈 수 없어요. 다운스트림에서 병목에 걸리고, 엔지니어들은 작업이 반려되거나 묶이면서 결국 그만두고 있어요. 그래서 우리 모두가 대기업을 보면서 ‘언제 뭔가 보여줄 거야?‘라고 하는데, 답은 — 우리가 보고 있는 건 큰 죽은 회사들이에요. 아직 죽은 줄 모를 뿐이죠.”

6. AI 시대에 무의미해진 가치들

이전 커리어에서 가졌던 믿음 중 AI 때문에 더 이상 통하지 않는 것들이 있나요?

스티브: “‘엔지니어는 특별하다.’ 하나 있죠. 물론 컴퓨터가 이제 할 수 있는 걸 손으로 하는 법을 배웠죠. 뭐, 멋지긴 하네요.”

하지만 “엔지니어 마인드셋”은요? 코딩만 하는 게 아니잖아요.

스티브: “제가 믿는 건, 새로운 소프트웨어에 대한 우리의 갈증은 절대 줄지 않을 거라는 거예요. 오히려 커질 거예요. 우린 소프트웨어의 시작점에 있고, 지금 가진 소프트웨어는 쓰레기예요. 특히 OBS 같은 거요.

앞으로 10년 안에 소프트웨어가 흔하고 좋은 새로운 세계를 보게 될 거예요. 선택지도 많아질 거고요. 지금은 정말 나쁜 OAuth 솔루션 세 개 중에서 고르거나, 회사 HR 시스템이나 그런 것들 중에서 골라야 하잖아요. 선택지가 형편없고, SaaS는 끔찍하고요.

항공사 앱은 특히 나쁘죠? 시드니에서 바이브 코딩 워크숍을 했는데, 한 참가자가 자기를 위한 항공사 체크인 앱을 직접 만들어서 Southwest가 알아차리고 차단하기 전에 안드로이드 스토어 심사에 넣었어요.

그게 사람들이 원하는 거예요. 개인화된, 맞춤형 소프트웨어. 그리고 그걸 갖게 될 거예요.”

미래에는 소프트웨어 품질이 나쁘면 사업이 실패할 거라고 믿는데요. 어떻게 생각하세요?

스티브: “기업들이 점점 더 복잡한 소프트웨어로 경쟁할 거라고 생각해요. 천장이 계속 올라갈 거예요. 데스스타 같은 걸 만들 때까지. 점점 더 큰 것들을 만들고 있잖아요. 그래서 이상하게도 저는 낙관론자예요! 제 기본 믿음은 결국 다 잘 될 거라는 거예요.”

소프트웨어 복잡성의 천장이 계속 올라갈 거라고 이야기하는 스티브. 전체 녹화 보기

낙관론자에게 묻겠습니다. 어떤 소프트웨어든 쉽게 복제할 수 있는 시점에 도달하면, 우리에게 무엇이 남을까요? 복제할 수 없는 것은 뭐죠?

스티브: “인간적 연결이 아마 가장 큰 거겠죠? 거의 역설적이게도, 소프트웨어가 점점 더 자동화되면 사람들은 ‘그건 그냥 자동화된 거잖아, 인간이 해줬으면 좋겠어’라고 할 거예요. 드론 대신 인간이 뭔가를 가져다주기를 원할 거고, 인간이 큐레이션해주기를 원할 거예요. 인간이 곧 해자(moat)가 될 거예요.”

소규모 스타트업들이 일하는 방식을 바꾸는 걸 보고 있나요?

스티브: “모든 게 달라질 거예요. 우선, 새로운 세계에서는 하는 모든 것이 완전히 투명하거나, 이유가 있어서 숨겨져야 해요. 보여주고 싶으면 하면서 바로바로 공개해야 해요, 안 그러면 기차가 지나가버려요.

블로그에 쓴 이야기가 있는데, 어떤 스타트업에서 팀원에게 소리를 질렀어요. 2시간 전에 요청한 기능을 구현했다고 화를 낸 거예요. ‘2시간 전 거잖아, 그새 너무 많이 바뀌었어’라고. 그 팀원은 ‘그러면 어떡해?‘라고 했죠.

일어나고 있는 건, 모든 것이 너무 빨리 움직여서 볼륨 때문에 사실상 보이지 않게 된다는 거예요. 그래서 극도로 크게, 투명하게, 의도적으로 자기가 뭘 하고 있는지 말해야 해요. 다른 사람이 같은 걸 하고 있으면 바로 멈출 수 있게, 연동이 필요하면 바로 시작할 수 있게요.”

제품과 고객을 찾고 있는 스타트업, 프로덕트-마켓 핏을 찾으려는 곳들 이야기네요. 전통적인 지혜는 대단한 걸 만들어서 세상에 내놓으라는 거였죠.

스티브: “그게 공식이었어요. 예전에는 그렇게 하는 거였죠. 하지만 Gas Town을 만들면서 혼자서는 프로덕트 마켓 핏을 찾을 수 없다는 걸 깨달았어요. 그래서 대충 작동할 때 바로 출시하고 ‘도와줘’라고 했죠. 세상에 내놓으니까 프로덕트 마켓 핏에 더 가까워졌어요.”

사업으로 전환할 수 있는 기회를 가져다준 건 뭐였나요?

스티브: “만약 당신이 Gas Town을 만들었다면, 지금쯤 진드기처럼 달라붙는 VC들을 떼어내느라 바쁠 거예요. VC들이 어디서든 저를 찾아와요. 프로젝트에 투자하고 싶어 안달인 돈이 많아요. 여기저기 생겨나는 다양한 마이크로 이코노미에서 볼 수 있는데, 특히 멋진 걸 출시할 때 가장 확실히 보여요. 제프리 헌틀리가 만든 Ralph Wiggum4(자율 AI 코딩 기법) 같은 걸 출시하면 모든 VC가 대화하고 싶어 하죠.

다만 정말 조심해야 해요. 지금 만드는 것의 유통기한이 짧을 가능성이 높거든요. Gas Town에 애착도 없어요. 6개월, 아니 그보다 빨리 더 좋은 걸로 대체될 거라고 생각하니까요.”

7. 디버깅과 프로그래밍 언어

디버깅 도구의 미래는 어떻게 될까요? 에이전트와 함께하는 디버깅의 미래는?

스티브: “에이전트가 ‘이걸 디버깅해야지’라고 하면 다들 printf 구문을 써요. 궁금하긴 해요. 아직 디버거로 훈련이 안 된 것뿐이고, 6개월 후에 ‘아, 이걸 쓸 걸’라고 깨달을 수도 있어요. 하지만 디버거가 더 이상 필요 없을 수도 있고요. 모르겠어요.”

이전에 개발자 생산성의 가장 중요한 예측 변수 중 하나가 언어 설계라고 하셨잖아요. AI 때문에 완전히 사라진 건가요, 아니면 다시 돌아올 수 있을까요?

스티브: “AI가 AI를 위해 만든 맞춤형 언어가 나올 수도 있을 거예요. 하지만 지금은 좀 이상한 상황이에요. 어떤 언어는 훈련 데이터가 더 많아서 더 잘 작동하는데, 시간이 충분히 지나면 모든 언어가 똑같이 잘 작동할 거예요.”

새 언어를 출시하는 게 자살행위가 되면 — 훈련 데이터가 없으면 — 정체 상태를 보게 될까요?

스티브: “한편으로는 언어가 그냥 중요하지 않다고 생각해요. 정말 중요한 걸 최적화하려는 소수를 제외하면, 어셈블리어가 중요하지 않은 것처럼요. 하지만 다른 한편으로는, 에너지가 이 행성에서 가장 제약이 크고 중요한 자원이고 점점 더 심해질 거라고 생각해요. 더 나은 알고리즘과 문제 해결 방법을 찾는 건 종종 언어 문제이거나 도메인 특화 언어(DSL)를 찾는 문제예요. 최적화와 효율성 관점에서 새로운 언어의 탐색은 계속될 거예요.

하지만 일상적으로는 뭘 고르든 상관없다고 생각해요. 에이전트가 어떤 언어를 쓰는지 물어보지도 않을 수 있어요.”

8. 손코딩의 종말을 애도하며

언어, 디버거, 도구를 사랑하는 소프트웨어 전문가로서, 우리가 논의한 많은 것들이 꽤 슬프네요. 아름다움, 도전들이 사라질 것 같아요. 이걸 어떻게 소화했나요? 반면 기대되는 건 뭔가요?

스티브: “저는 30년 동안의 그래픽 진화를 겪은 덕분이에요. 손으로 하던 멋진 것들이 하드웨어로 들어갈 때의 슬픔을 봤는데, 결과는 훨씬 더 좋은 게임이었거든요. 우리가 익숙해서 슬픈 거지, 변화는 인생의 일부예요.

어느 순간 어셈블리어에 작별을 고해야 했어요. 대부분의 컴파일러 개발자처럼 결국 따라잡았고, 처음에는 화가 났지만 나중에는 더 행복해졌어요. 컴파일러가 어셈블리어를 직접 쓰는 것보다 분명히 훨씬 낫거든요. ‘요즘 어셈블리어를 못 쓰면 좋은 엔지니어가 아니다’라고 말하는 건 바보 같은 소리지만, 1992년에는 실제로 그렇게 말했었어요.

그렇긴 해도, 슬픔의 다섯 단계를 거치죠:

• 부정
• 분노
• 타협
• 우울
• 그리고 마침내 — 수용

진정으로 슬퍼본 적이 있다면, 누군가를 잃어본 적이 있다면, 그게 이상한 방식으로 밀려온다는 걸 알 거예요. 현실이 단절된 느낌, 아픔, 멍함, 세상이 흑백이 되고 모든 색이 사라져요. 저는 약 일주일 동안 그 과정을 겪었고, 다행히 오래 걸리진 않았어요.

하지만 한동안, 더 이상 의미 없어진 것들을 하나씩 체크해 나갔어요. 정말 아끼던 것들이요 — 머릿속에 코드를 담아두는 능력, 직접 코드를 짜는 능력, 컴퓨팅에 관한 모든 것. 어쩌면 그런 것들이 저를 특별한 사람으로 만들어줬기 때문에, 무척 슬펐어요.

하지만 그 단계를 지나니까 ‘잠깐, 전보다 10배 더 많은 코드를 쓰고 있고, 재미있는데, 왜 슬퍼해야 하지’라는 생각이 들었어요. 그래픽에서도 그랬듯이 옛것에 집착하는 것뿐이라는 걸 깨달았죠. 의미가 없어요. 미래가 현재보다 사실 더 재미있으니까요.”

9. 예측

2027년에 대한 예측을 해봅시다. 개발 방식이나 기술 업계에서 일어날 수 있는 일들이요.

스티브: “제 아내가 내년 여름까지 우리 비디오 게임의 최고 기여자가 될 거라고 생각해요.”

아내분은 코더가 아닌 거죠?

스티브: “전혀요. 하지만 우리 게임을 정말 좋아하고 아이디어도 많아요. 사실 온 가족이 참여할 수도 있을 거예요. 프로그래밍이 모든 사람을 위한 것이 될 거고, 정말 놀라운 일이 될 거예요. 우리가 그동안 사람들에게 프로그래밍이 정말 재미있다고 말해왔잖아요. 이제 그들도 그걸 경험하게 될 거예요.”

제 아이들이 AI로 뭔가를 만들 때 정말 즐거워하는 걸 봐요. Gemini에 프롬프트를 보내면서 상상력을 발휘하죠. 이상하다고 생각하지 않고요. 재미있는 일과 새로운 것들이 정말 많다는 걸 깨닫게 돼요.

스티브: “AI가 사람들에게 아주 정교한 매시업을 할 수 있는 능력을 줬어요. 매시업이야말로 혁신이 일어나는 곳이거든요. 혁신은 것들을 가져다가 합쳐보고 어디로 가는지 보는 데서 오죠. 그래서 모든 사람이 혁신하게 될 거고, 정말 놀라운 일이 될 거예요.

그다음에는 당신이 좋아하는 걸 찾아주는 에이전트 생태계가 필요해질 거예요. 콘텐츠가 너무 많아질 테니까. 정말 좋아하는 걸 어떻게 찾을 건가요? 당신을 정말 잘 아는 에이전트가 있어야죠. 지금 큰 사업을 하고 싶은 소프트웨어 엔지니어라면 이 새로운 세계를 검색하는 에이전트를 만들기 시작해야 해요.

생각해보세요. 인터넷이 등장하고 모든 사람이 웹페이지를 만들고 콘텐츠를 올릴 수 있게 됐을 때, 애그리게이터, 검색 엔진, 좋은 것을 조직하고 표면화하는 방법이 필요했잖아요. 그런 게 지금은 없어요(AI 앱을 위한 더 발전된 검색 엔진 같은 것), 하지만 모든 사람이 곧 코딩을 시작할 거예요.

그래서 앞서 나갈 수 있어요. 그래서 계속 말하는 거예요 — 곡선을 믿으세요. 곡선 위의 한 점을 골라서 그걸 목표로 삼으세요. 거기에 도달할 거고, AI가 당신의 것에 준비됐을 때 당신이 첫 번째일 거예요.”

전체 녹화를 여기서 볼 수 있어요.