AI한테 다 시켜봤다. 안 되는 게 분명히 있다
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앞선 글에서 AI 때문에 개발 인력의 양극화가 심해지고 있다는 얘기를 했습니다.
그러면 자연스럽게 드는 질문이 있습니다. "대체 AI가 못하는 게 뭔데?"
저도 처음에 같은 생각이었습니다. AI의 성능이 너무 뛰어나서, 그 강렬한 첫인상 때문에 "이거 다 자동화되는 거 아닌가?" 싶었습니다. 그래서 실제로 다 시켜봤습니다.
결론부터 말하면, 안 되는 게 분명히 있습니다.
AI가 잘하는 것
할 일이 분명하고, 범위가 명확한 작은 단위의 작업은 AI가 확실히 잘합니다.
"이 컴포넌트 만들어줘", "이 함수 리팩토링해줘", "이 API 연동 코드 짜줘" — 이런 건 빠르고 정확하게 나옵니다. 반복 작업이면 더 그렇습니다. 사람이 하면 실수하는 부분에서도 AI는 일관성 있게 처리합니다.
여기까지만 보면 정말 다 대체될 것 같습니다.
근데 프로젝트 단위로 가면 얘기가 달라집니다
실제로 복잡한 프로젝트를 AI에 맡겨보면 한계가 보이기 시작합니다.
전체 프로젝트 구조를 유지보수까지 고려해서 설계하는 것 — 이건 아직 사람이 직접 해야 합니다.
그리고 그 안에서 AI가 처리할 수 있는 단순 반복 업무를 분류하고, 어떤 식으로 AI에게 명령을 내릴지 설계하는 것도 사람의 몫입니다.
정리하면, 사람이 직접 해야 하는 건 네 가지입니다:
- 전체 설계 — 프로젝트 구조를 유지보수 관점에서 잡는 것
- 업무 분류 — AI에게 시킬 것과 사람이 할 것을 나누는 것
- 파이프라인 검수 — 자동화 흐름에서 병목이나 토큰 낭비, 중복 연산이 없는지 확인하는 것
- 결과물 검수 — 각 단계마다 AI가 뱉어내는 결과물에 오류가 없는지 확인하는 것
직접 다 시켜봤습니다
솔직히 말하면, 위에 나열한 "사람이 해야 하는 부분"도 AI에게 자동화시키려고 다방면으로 테스트해봤습니다.
설계도 시켜봤고, 업무 분류도 시켜봤고, 검수도 시켜봤습니다.
결론: 확실히 아직은 무리입니다.
나중에 에이전틱 AI가 고도화되면 어떨지는 모르겠습니다. 하지만 지금 시점에서, 이 부분은 사람이 직접 해야 합니다. 그것도 아무나 할 수 있는 게 아닙니다.
그래서 누가 살아남는가
위에서 사람이 직접 해야 하는 부분의 공통점이 있습니다.
프로젝트 전 과정을 세세하게 알고 있고, AI가 만들어낸 결과물을 직접 확인해서 잘못된 점이 없는지 판단할 수 있을 정도의 실력이 바탕이 되어야 한다는 것입니다.
이게 팀장급 시니어 개발자의 몸값이 오르는 이유입니다. 그리고 주니어 개발자의 자리가 사라지는 이유입니다.
AI는 도구입니다. 강력한 도구입니다. 하지만 그 도구를 설계하고, 관리하고, 검수할 수 있는 사람이 결국 살아남습니다.
그러면 웹퍼블리셔는 어떻게 해야 하는가? 다음 글에서 마무리하겠습니다.