"개발자가 대체된다"는 유행은 왜 반복될까 ?
The Recurring Cycle of 'Developer Replacement' Hype
https://alonso.network/the-recurring-cycle-of-developer-replacement-hype/
NoCode부터 AI까지 , 개발자를 대체하겠다는 기술은 반복적으로 등장하지만 실제로는 기술 변화에 따라 역할이 변형 됨NoCode는 개발자를 없애지 않고 NoCode 전문가 와 통합 기술자를 탄생시켰고, 클라우드는 DevOps 엔지니어 라는 고급 직군을 만들었음
현재 AI 개발도구도 비슷한 길을 걷고 있으며, AI가 코드를 짜는 시대에도 시스템 아키텍처 설계 능력 은 여전히 핵심임
AI는 로컬 최적화는 잘하지만 전체 시스템 설계에는 약하며, 빠른 생성 속도로 인해 구조적 실수를 빠르게 고착화 할 위험이 있음
개발자 대체는 결국 기술 스택 변화에 따른 진화와 고도화 일 뿐, 본질적 역할은 계속 필요함
From NoCode to AI-Assisted
몇 년 주기로, 소프트웨어 개발자를 대체할 것이라 주장하는 새로운 기술 이 등장함
"코딩의 종말", "이제 누구나 앱을 만들 수 있음", "아이도 코딩한다" 등 과장된 기대 가 포함된 유사한 제목들이 반복적으로 생성됨
경영진과 컨설턴트들이 이 흐름에 주목하고, 예산이 이동하는 모습이 나타남
하지만 현실은 항상 “대체”가 아니라 “변형 ”이었음
복잡해진 기술을 다루는 새로운 역할 과 고도화된 전문직 이 탄생하고, 임금 수준도 상승 하는 경향이 반복적으로 드러남
NoCode는 전문 기술자 없이 앱을 만들 수 있다는 기대 를 만들었지만, 결국 데이터 모델링, 통합, 유지보수 등 복잡한 문제 가 존재했고 이를 해결할 새로운 직군 이 탄생함
클라우드는 시스템 관리자 없이 운영 가능하다는 믿음을 줬지만 실제로는 DevOps 엔지니어라는 고급 전문성 을 요구하게 되고, 임금도 상승함
AI도 마찬가지로, “AI가 코드를 대신 작성”할 수 있을 것 같지만 실제로는 AI를 관리·오케스트레이션 할 수 있는 숙련 개발자 의 중요성이 더욱 커짐
반복되는 대체 약속의 회전목마(The Endless Carousel of Replacement Promises)
NoCode/LowCode 혁신
직관적인 인터페이스로 모든 사용자가 앱을 만들 수 있다는 NoCode/LowCode 혁신이 등장
하지만 실제 현장에서는 데이터 모델 설계, 기존 시스템과 데이터베이스 통합, 예외 처리, 유지 관리 등 신규 문제 가 발생함
이에 따라 단순 개발자가 아닌, 도메인 지식과 기술적 한계를 동시에 이해하는 NoCode 전문가 가 필요해짐
이들은 기존 개발자보다 더 높은 연봉 을 받음
클라우드 혁명
클라우드로 이전하면 시스템 관리자가 필요 없어질 거라는 기대가 컸음
하지만 클라우드 관리 전문성 과 복잡성 이 오히려 증가함
기존 시스템 관리자는 DevOps 엔지니어 로 변신하여 더 높은 급여를 받고, 인프라 자동화, 배포 파이프라인, 분산 시스템 관리 등 업무 수준이 고도화됨
업무는 사라진 것이 아니라, 새로운 작업 형태로 진화함
마이크로서비스 전환에서도 복잡성이 커지고, 결국 근본적으로 시스템을 관리하는 전문가 의 역할이 중요함이 드러났음
오프쇼어(Offshore) 개발 바람
해외 아웃소싱으로 비용을 절감할 수 있다는 믿음이 생겨났지만, 커뮤니케이션 문제, 품질 저하, 도메인 지식 부족 으로 어려움 발생
결국 분산 팀 구조조, 명확한 소유권, 강력한 아키텍처 등으로 전략이 변화하며, 초기 기대했던 것보다 전체 비용이 증가하는 결과를 낳음
AI 코딩 어시스턴트 혁명
이제는 AI가 코드를 자동으로 생성 한다는 약속이 화두임
초기 현실에서는, AI가 만들어주는 코드는 종종 미묘한 오류와 일관성 문제 를 내포함
시니어 엔지니어가 AI 결과를 검토·수정하는 데 많은 시간을 쓰며, 경험 있는 개발자일수록 훨씬 더 많은 가치를 창출함
AI 보조만으로 구축된 시스템은 체계적인 아키텍처가 부재 한 경우가 많음
즉, 기술이 기술자를 대체하는 것이 아니라, 더 높은 추상화 계층으로 기술자의 전문성 을 끌어올리는 것임
이번 사이클이 특별한 이유
사람들이 간과하는 핵심: 코드는 자산이 아니라 부채
빠르고 쉽게 코드를 만들수록, 유지보수와 보안, 리팩터링의 부담도 커짐
AI는 함수 단위 최적화는 가능 하지만 전체 시스템 설계 능력은 부족
구현 속도가 빨라질수록 구조적 실수를 빠르게 고착화할 위험 존재
결국, AI 시대에도 진정한 자산은 시스템 아키텍처 설계 능력 이며, 이는 대체가 아닌 강화의 대상 임
"AI가 개발자를 대체한다"는 주장은 다음의 근본적 오해에서 비롯됨
코드는 자산이 아니라 부채 라는 사실코드는 지속적인 유지·검증·보안 관리·교체 가 필요하며, 그 라인 수만큼 부채가 증가함
AI가 코드를 빠르게 만들어준다는 것은, 부채를 그만큼 빠르게 발생시킨다는 것에 불과함 즉, AI는 로컬 최적화 (함수, 부분 기능)는 잘하지만, 글로벌 설계·아키텍처 결정 은 부족함
구현 속도가 빨라질수록, 잘못된 설계가 시스템 전체에 '굳어지는' 위험성 이 커짐
일회성 단기 사이트 제작에는 문제가 없으나, 장기적으로 발전하는 시스템에는 치명적임
기술 혁신의 패턴은 변함없이 유지됨
시스템 관리자는 DevOps 엔지니어가 되고, 백엔드 개발자는 클라우드 아키텍트가 됨
하지만 AI는 모든 것을 가속화함. 살아남고 발전하는 기술은 코드 작성이 아님
그것은 바로 시스템을 설계하는 것(Architecting systems). AI가 할 수 없는 유일한 일이 바로 그것임
