AI는 프로그래머의 일자리까지도 빼앗을까?
라이프 인 커리어 - AI Talk
AI는 미래에 프로그래머의 일자리까지도 빼앗게 될까?
ChatGPT-4o 이후로는, 실제로 왠만한 Function 코딩은 물론, Query 튜닝을 포함한 데이터 분석 추출까지, 실제 업무에 활용하기에 충분한 수준으로 기술이 발전되었다. 이제는 IT 종사자에게 조차도, 특정 개발 환경의 경험이 없거나 프로그래밍 언어에 대한 이해 부족이 과거만큼 생산성에 치명적인 이유가 되지 않는다.
아마도 이러한 측면에서는, AI가 프로그래머의 역할까지도 대체할 수 있다고 얘기할 수 있을 것 같다.
그런데, 어떤 영역의 역할을 대체하는 것과 일자리를 대체하는 것은 구분해서 바라볼 필요가 있다.
AI가 가져올 미래에 관해 논하는 수많은 책들과 글들로부터, 콜센터 상담, 단순 재고관리, 콘텐츠 검수 등, 단순 반복적인 공정 작업들을 중심으로 먼저 대체가 진행되고 있다는 내용은 모두가 알고 있는 내용이다. 하지만 사람들이 더 이상 소모적이고 반복적인 업무에 시간을 쏟지 않고, 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 긍정적인 측면도 함께 언급되고 있다. 따라서 특정 역할은 대체되지만, 그렇다고 일자리 자체도 없어지기 보다는 일자리의 역할 성격이 변화된다고 보는 시각들이 많다. 나 또한 기본적으로는 이러한 시각에 동의한다.
그런데, 과연 AI는 단순 반복적인 업무만 대체하게 될까?
어떤 영역에 있어서는 전략적인 업무 조차도 AI가 사람보다 더 빠르고 우수하게 수행할 가능성이 높다. 특히, 수많은 데이터를 수집 분석하여 최적의 전략을 도출해내는 데이터 기반의 전략 및 의사결정과 같은 영역은 AI가 잘하는 대표적 영역이기도 하다. 그렇다면 AI가 어디까지 우리의 일자리를 빼앗게 될까?
해당 주제에 대해서는, 무엇이 맞고 틀릴까를 예측하기 전에, 논쟁의 관점을 잘 정의할 필요가 있다. 현재 존재하는 일자리에 한정하여 미래에 AI가 대체할 영역을 논하게 된다면, 아마도 창의성과 정서 교감을 필요로하는 몇몇 일자리 외에는 많은 부분들이 대체될 가능성이 높다.
하지만, 기술이 발전하고 세상이 변하면서, 분명 과거에 없던 새로운 일자리가 창출되는 면도 존재한다.
단순하게,컴퓨터가 세상에 나오기 전에는 당연히 SW개발자라는 직업 자체가 존재하지 않았을 것이다. 하지만 컴퓨터와 유관 기술의 발전은, 프로그래머라는 직업을 매우 중요하면서 보편적인 일자리 중 하나로 자리잡게 했다. 분명히 컴퓨터의 출현은 과거 존재하는 직업의 일부를 줄이는 역할을 했겠지만, 더 생산성이 높은 새로운 일자리를 창출하여, 결론적으로는 모든 인류가 더 풍요로와지는 역할을 해왔다.
아주 먼 역사까지 가지 않더라도, 내가 대학 1학년 때 처음으로 수강했던 과목은 어셈블러 언어였다. 그 뒤로 PASCAL, C언어, ADA등을 배웠는데, 대학원에 들어가보니 Java라는 언어가 새롭게 세상에 나와 있었다. 사실, 아주 천천히 다가와서 우리가 느끼지 못했을 뿐이지, 만일 요즘과 같은 오픈 소스 세상이, ChatGPT 출연 이후의 AI발전 속도와 같이 어느날 갑자기 빠르게 다가왔다면, 그 당시 역시 기존 프로그래머의 일자리를 위협하는 변화라고 위기감을 느꼈을 지도 모르겠다. 하지만 결국 오픈소스는, 프로그래머의 생산성은 물론 창의성을 도욱 돋보이게 해주었을 뿐 아니라, SW를 통해 세상을 발전시키는 게임 체인저가 되었다.
과거에는 개발언어의 활용 능력과 SW 아키텍처, Logic 설계가 SW 개발 역량에서 주로 요구되었다면, 지금은 세상에 존재하는 여러 오픈소스나 개발 환경, 레퍼런스들을 빠르게 찾아 필요에 맞게 적용하는 응용 역량이 더 중요한 SW개발 역량으로 자리 잡았다. 지금의 AI는 이러한 오픈소스나 레퍼런스를 찾아내는 수고로움조차 덜어줌으로써, SW개발자가 그들의 역량을 온전히 주어진 문제를 해결하기 위한 응용과 창작에 집중할 수 있도록 도와줄 것으로 기대한다.
이처럼, AI가 가져올 새로운 일자리 역시, 과거와는 다른 새로운 역량 포인트를 요구할 것으로 보인다.
'Creativity'는 향후 AI와 SW를 응용하여 문제를 해결하는 많은 직업군에서 더욱 중요한 역량 요소로 작용할 것이다. 상세한 Output 스펙을 명확히 전달받은 것만 일정에 맞추어 코딩할 줄 알던 개발자들은, 향후 본인의 기존 역량에 대한 챌린지를 지속적으로 받을 가능성이 높다. 반면에 보다 상위적인 문제를 인식하고 이를 해결해나가기 위한 스펙 자체를 구상할 수 있는 설계자는, AI 환경을 도구 삼아 더욱 높은 생산성으로 사회에 기여하게 될 것이다.
그러한 의미에서, 현재 데이터 분석가, 프론트앤드/백앤드 개발자 등 포괄적인 SW업계에 종사하는 분들은, 빠르게 업데이트되고 있는 AI기술을 배워가는 것도 좋지만, 우선은 현재 본인이 맡은 영역에서 해결하고자 하는 문제를 폭넓게 이해하고 해결 과정을 스스로 찾아갈 수 있는 지혜와 습관을 습득하는 것도 중요하다고 생각한다. 조만간 미래에는 현실의 문제를 포괄적인 맥락에서 이해하고 유연하게 응용할 수 있는 Creativity를 갖춘, AI 시대의 새로운 Engineer/Scientist가 주요 직군으로 자리잡지 않을까.
