AI가 코드 짜는 시대, 개발자는 뭘 하게 될까

대형 리테일 기업이 AI로 소프트웨어 개발 전 과정을 자동화하며 얻은 교훈. 개발자의 역할은 어떻게 바뀌고 있을까?

코드 리뷰에 3일 걸리던 일이 30분으로

미국의 한 대형 리테일 기업에서 일어난 일이다. 소프트웨어 엔지니어링 디렉터 프라사드 바날라가 이끄는 팀은 AI를 개발 전 과정에 도입했다. 결과는 놀라웠다. 기존에 3일이 걸리던 코드 리뷰가 30분으로, 테스트 케이스 작성 시간은 80% 단축됐다.

하지만 정작 중요한 건 시간 단축이 아니었다. 개발자들의 일하는 방식 자체가 바뀌고 있다는 점이다.

이 팀이 AI를 활용하는 영역은 생각보다 광범위하다:

요구사항 검증: 비즈니스 요구사항이 들어오면 AI가 먼저 모순점이나 빠진 부분을 찾아낸다. "이 기능을 구현하려면 A 시스템과 B 시스템 간 연동이 필요한데, 보안 정책은 어떻게 할 건가요?" 같은 질문을 AI가 던진다.

테스트 케이스 생성: 개발자가 코드를 짜면 AI가 자동으로 수십 개의 테스트 시나리오를 만들어낸다. 엣지 케이스까지 포함해서 말이다.

이슈 해결 가속화: 버그 리포트가 들어오면 AI가 관련 코드와 과거 유사 사례를 분석해 해결 방향을 제시한다.

핵심은 AI가 코드를 완전히 대체하는 게 아니라, 개발자가 더 중요한 일에 집중할 수 있게 돕는다는 점이다.

국내 IT 기업들도 비슷한 변화를 겪고 있다. 네이버, 카카오, 삼성SDS 같은 곳에서 AI 코딩 도구 도입이 활발하다. 하지만 현장 반응은 엇갈린다.

한 대기업 개발팀장은 "주니어 개발자들은 AI 도구를 잘 활용하는데, 시니어들은 오히려 거부감이 있다"고 말한다. 20년 경력의 베테랑 개발자가 AI 추천을 받는 걸 어색해한다는 것이다.

반면 스타트업 개발자들은 적극적이다. "3명이서 10명 몫을 해야 하는데 AI 없으면 불가능하다"는 반응이 일반적이다.

프라사드 팀의 성공 비결은 기술이 아닌 거버넌스에 있었다. AI가 생성한 모든 결과물에 대해 사람이 최종 검토하는 체계를 만들었다. 또한 AI 도구 사용에 대한 명확한 가이드라인을 설정했다.

"AI를 믿되 검증하라(Trust but Verify)"가 이들의 원칙이다. AI가 제안한 코드나 테스트 케이스라도 반드시 개발자가 검토하고 승인해야 한다.

이런 접근법은 한국 기업들에게도 시사점을 준다. AI 도입을 서두르기보다는, 어떤 프로세스로 AI를 활용할지부터 정하는 게 중요하다는 뜻이다.