AI 개발 시대, 그런데 개발자가 코드를 설명하지 못한다

최근 외주 개발을 맡긴 프로젝트에서 조금 흥미로운 경험을 했습니다.

프로그램에서 오류가 발생해 코드 리뷰를 진행하게 되었는데

개발자에게 간단한 질문을 했습니다.

개발자는 잠시 코드를 보더니

명확한 설명을 하지 못했습니다.

사실 개발을 하다 보면 이런 질문은 매우 일반적인 질문입니다.

코드를 작성한 사람이라면 보통 이런 식으로 답을 합니다.

• 성능 때문에 이렇게 처리했습니다

• 기존 로직과 맞추기 위해 이렇게 설계했습니다

• 예외 상황을 고려해 구조를 이렇게 만들었습니다

그런데 이번에는 그런 설명이 나오지 않았습니다.

코드를 만든 사람인데도 왜 그런 구조가 되었는지 설명하기 어려워하는 상황이었습니다.

왜 이런 일이 생길까?

요즘 개발 환경이 크게 바뀌고 있기 때문입니다.

개발자들이 사용하는 도구도 과거와 다릅니다.

최근에는 AI 기반 코드 생성 도구를 활용해 개발하는 경우가 매우 많습니다.

이런 도구들은 요구사항을 입력하면

코드의 상당 부분을 자동으로 만들어 줍니다.

덕분에 개발 속도는 매우 빨라졌습니다.

하지만 그 대신 새로운 현상이 나타나고 있습니다.

코드는 동작하지만, 코드의 의도를 설명하기 어려운 경우가 생긴다는 것입니다.

개발 방식이 바뀌고 있다

전통적인 개발 방식은 이렇습니다.

요구사항 분석

→ 구조 설계

→ 코드 작성

→ 테스트

하지만 최근에는 이런 흐름도 많습니다.

요구사항 입력

→ AI가 코드 생성

→ 테스트

→ 오류 수정

이 방식의 장점은 명확합니다.

개발 속도가 매우 빠릅니다.

하지만 한 가지 질문이 남습니다.

기업 시스템에서는 조금 다른 문제

웹 서비스나 스타트업에서는

빠르게 만들고 빠르게 수정하는 방식이 잘 맞을 수 있습니다.

하지만 기업 시스템은 조금 다릅니다.

ERP

MES

현장 운영 시스템

품질 관리 시스템

이런 시스템들은 보통 10년 이상 운영됩니다.

단순한 오류가 아니라

• 데이터 구조 문제

• 성능 문제

• 업무 프로세스 문제

같은 상황이 발생하면

코드를 만든 이유와 구조를 이해하는 것이 중요해집니다.

AI 시대, 개발자의 역할

AI 덕분에 코드 작성 자체는 점점 쉬워지고 있습니다.

하지만 그 대신 더 중요해지는 것이 있습니다.

• 시스템 구조 설계

• 데이터 모델링

• 업무 프로세스 이해

즉 개발자의 역할이 점점 코드를 작성하는 사람에서 시스템을 설계하는 사람으로 이동하고 있는 것입니다.

AI는 강력한 도구입니다.

하지만 여전히 중요한 질문이 있습니다.

AI 시대에도

시스템을 이해하는 개발자의 가치는 여전히 중요합니다.

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