개발자는 결국 대체될까? 바이브코딩 트렌드 리포트

바이브코딩, 최근 가장 핫하고 변화도 빠른 분야입니다.

매일 새로운 서비스가 등장하고 이를 소개하는 컨텐츠도 많은데요,

그중  팀차원에서, 실무수준으로 운영가능한 코드 를 작성하는 관점의 컨텐츠는 거의 없습니다.

이번 레터에서는 바이브코딩 컨설팅업체를 운영하며 느낀 바이브코딩의 현 위치와,  제대로 사용하기위한 준비사항 들을 소개해보겠습니다.

바이브코딩이란?

바이브코딩은 쉽게 말해 AI가 대신 코딩하는 방법론입니다.

어려운 개발언어 공부할 필요 없이 "계산기 만들어줘"처럼 요청하면 되는거죠.

출처: 안드레이 카파시 X

원래도 AI로 간단한 코드 작성은 가능했습니다.

그러나 Cursor 같은 사용성 좋은 도구들이 등장하고, AI 모델들의 성능이 점차 발전함에 따라 이제 간단한 요청으로도 괜찮은 수준의 서비스를 개발할 수 있게 됐습니다.

이런 흐름에 따라 바이브코딩이라는 개념이 탄생했고, 가장 핫한 트렌드로 이어져오고 있습니다.

핫한 바이브코딩, 실무에서도 적극적으로 사용되고 있을까요?
아쉽게도 제가 느낀바론 그렇지 않습니다.

간단한 수준으론 많이 쓰이지만, 생산성을 극적으로 높인 사례는 드뭅니다. 왜일까요? 

많은 분들이 AI의 불확실성을 문제라고 말씀하시지만, 본질적 문제는 AI를  바라보는 인식 에 있습니다.

AI는 도구가 아닙니다.

AI는 우리가 지금껏 사용해온 도구들과 본질적으로 다릅니다. 원래 우리가 사용하던 도구들은 아주 빠르고, 아주 정확하거든요. AI 에이전트는 그렇지 않습니다.

대표적인 도구인 엑셀은 큰 데이터도 아주 빠르게 처리하고, 오류도 없습니다. 같은 수식을 입력하면 언제나 같은 결과가 나오죠. 사용자가 숙련도만 높이면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 도구들은 이렇게  빠르고 정확하다는 점 에서 인간을 보조해주고 있었습니다.

하지만 AI는 빠르지도 않고, 정확하지도 않습니다. 하나의 요청에 수분이 소요되고, 결과에 오류가 있을 수도 있습니다. 도구로서 활용 가치가 없는거죠.

많은 분들이 '바이브코딩 툴', 'AI 코딩 툴'을 학습하고 도입하려합니다. 이것이 바로 AI 에이전트를 활용할 때 문제가 생기는 이유입니다.  도구가 아닌데 도구로 사용하려는 접근, 그것 자체가 문제입니다. 

AI는 '아르바이트생'입니다.

그렇다면 AI를 어떻게 활용해야할까요?

AI의 가장 큰 차별점은  업무단위의 위임 이 가능하다는 것입니다. 따라서 우리는 AI에게 적절한 업무를 맡기고, 잘 일할 수 있도록 체계를 갖추고, 적절히 검토해줘야합니다.

편의점을 예로 들어보겠습니다.

점장은 왜 아르바이트생을 고용할까요? 본인보다 유능하지 않고 교육도 필요하지만, 제대로 지시하면  나의 업무를 덜어줄 수 있기 때문 입니다. 그래서 금전적 대가를 지불하며 번거롭게 채용하는 것이죠.

많은 분들이 다음과 같은 단점을 얘기하시는데요,

이는 아르바이트생에 대한 기대치가 너무 높거나, 체계적으로 위임하지 못했기 때문입니다.

우리는 AI에게  적절한 업무를, 체계를 갖춰 지시 해야합니다. 그 방법을 하나하나 소개하겠습니다.

1. 모든 업무를 맡길 수는 없습니다.

아르바이트생에게 매장경영과 관련된 모든 결정을 위임할 수 없습니다.

번거로운 재고정리, 진열, 접객만 맡기는 것이 효과적이겠죠.

AI도 마찬가지입니다. 가장 어려운 설계, 복잡한 구현은 여전히 인간의 몫입니다. 아직 AI가 그정도로 높은 수준까지 도달하진 못했습니다. 입력을 매우 자세하게 전달하면 가능할 수 있겠지만, 비용과 시간효율 측면에서 현실적이지 않습니다.

 단순하고 지루한 일을 위임하는 시스템 설계 에 집중해야합니다. 이것만으로도 큰 가치가 있습니다.

업무 중 '아르바이트생'에게 맡길 수 있는 작업을 구분하고, 이것들만 AI를 통해 자동화하세요.

대표적으로 '테스트코드 작성', '퍼블리싱', 'API 연동'등이 있습니다.

2. 모두 확인하는 대신 '보고' 받으세요.

아르바이트생의 업무결과를 100% 신뢰할 수 없겠지만, 그렇다고 24시간 내내 CCTV로 감시할 수도 없는 노릇입니다. 재고관리/시재점검 등 업무방식을 만들어 보고서만 검토해야죠.

AI도 마찬가지입니다. 생성된 코드에 대한 검토는 필연적이지만 핵심은  효율적으로 검토 하는 것입니다. 어젯밤에 재고가 잘 들어왔는지, 잔고에 오류는 없는지 장부만 보고 확인하는거죠. 일일이 세어보지 않고요.

이처럼 우리는 모든 디테일을 확인하지 않고도 검증할 수 있는 보고 체게를 만들어야합니다.

이를 위해 '시나리오 기반 E2E 테스트', 'AI 코드 리뷰'등을 시도해볼 수 있습니다.

추천하는 도구는 CodeRabbit입니다. AI기반 코드리뷰 자동화 서비스인데요, 개발자가 Git으로 작업결과를 올리면, 알아서 검토하고 리뷰까지 남겨줍니다.

리뷰 퀄리티가 생각보다 좋습니다. 저는 인당 월 $30씩 지불하며 유료로 사용중입니다. 무료 체험도 제공하니, 한번 사용해보셔도 좋을 것 같아요.

그외 자세한 파이프라인은 회사와 프로젝트의 특성에 맞춰 설계해야합니다. 도움이 필요하다면 아래 홈페이지를 통해 문의해주세요.

3. '업무 지시'도 체계적으로 해야합니다.

아르바이트생이 일을 잘하기위해선 업무 매뉴얼을 갖추고 정확히 인수인계하는게 중요한데요,

AI를 활용할 때도 결국 정확히 지시하고 가이드하는게 가장 중요합니다. 이를 '프롬프트 엔지니어링'이라고 하는데요, 프롬프트의 중요성은 모두 이미 알고 계실겁니다.

하지만 현재 프롬프트 퀄리티는 대부분  개인의 역량에 의존 하고 있습니다. AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트를 잘 쓰지만, 그렇지 않은 사람은 훨씬 낮은 효율로 AI를 사용하게 되는거죠. 프롬프트가 결과 품질을 결정하는 가장 중요한 요인인만큼, 이를 팀차원에서 관리하고 지속 개선할 필요가 있습니다.

제가 추천드리는 방법은 '프롬프트 리뷰' 단계를 업무 프로세스에 명시적으로 포함하는 것입니다.

모든 개발자는 작업을 바로 구현하는 대신, 프롬프트를 먼저 작성합니다. 이 프롬프트를 다른 개발자가 리뷰하는 것입니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.

이렇게 교정된 프롬프트를 AI에게 그대로 입력하면,  한번에 괜찮은 수준의 코드가 생성됩니다. 

저희 회사에서 사용한 프롬프트를 예시로 첨부하겠습니다. 저희는 보통 프롬프트를 적는데 1시간을 쓰고, AI의 결과물을 검수하는데 1시간을 사용합니다. 결과적으로 총 2시간 소요로 큰 티켓 하나를 완수할 수 있습니다.

부스터AI 작업 프롬프트 예시

위의 프롬프트는 주니어 개발자가 바로 작성하기는 다소 무리가 있을 것입니다.

하지만 프롬프트를 자세히 작성할 수 없다면, 해당 작업을 구현할 능력도 없는 것과 마찬가지입니다.

그래서 단순한 태스크부터 시작하며 제대로 설계하고 AI에게 지시하는 능력을 키워가야합니다. 프롬프트 리뷰 프로세스가 이러한 성장과정에 도움이 많이 되기 때문에, 적극 추천드립니다.

개발자의 미래 전망

많은 분들이 주니어 개발자의 미래를 어둡게 보고계시지만, 제 생각은 조금 다릅니다.

오히려  3~5년차의 '구현속도만 빠른' 미들급 개발자가 위험 하다고 생각합니다. 이제는 주니어도 프롬프트 작성능력만 갖추면 구현은 AI로 10분만에 할 수 있거든요. 결국 체계 자체를 설계할 수 있는 시니어 아키텍트와, 인간으로서 AI의 결과를 검증할 수 있는 주니어만 남을거라 생각합니다.

일이 되게 만드는 체계를 구축하는,  산업 공학적 역량 이 시니어리티의 핵심이 되는 것이죠.

이런 인재가 가장 좋은 대우를 받게될거라 생각합니다. 가장 임팩트가 큰 분야니까요.

마치며

"이렇게 바뀌어가면서까지 AI를 활용해야하나요? 너무 번거로워요"

라는 의문이 드실 수 있습니다.

하지만 AI는 활용하지 않기엔 너무 저렴한 리소스입니다. 월급 10만원에 고용할 수 있는 아르바이트생이죠. 안 쓸 이유가 있을까요? 압도적인 비용 효율을 보여주는만큼, 업무 시스템 전체가 이들을 잘 활용하기위해 최적화될 필요가 있습니다. AI를 '도구로서 활용'하는 기업과, '팀원으로서 위임'하는 기업의 차이는 계속 벌어질 것입니다.

다음 뉴스레터에서는 '비개발자를 위한 바이브코딩 학습 로드맵'을 소개하겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다. :)

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