AI 코딩과 소프트웨어 산업화

요약

AI 코딩 확산으로 소프트웨어 개발이 산업화되고, 저가 대량생산이 가속화되며, 개발자의 역할과 책임이 크게 변화한다.

클립으로 정리됨 (생성형 AI 활용)

출처 및 참고 : https://chrisloy.dev/post/2025/12/30/the-rise-of-industrial-software

AI 코딩 덕분에 소프트웨어 만드는 일이 점점 싸지고, 빨라지고, 인간 개발자의 전문성이 덜 중요해지고 있습니다. 예전엔 장인이 한 땀 한 땀 만들던 '수공예품' 같았다면, 이제는 공장에서 찍어내는 '공산품'에 가까워지는 분위기죠.

이 변화는 단순히 "개발이 편해졌다"로 끝나지 않습니다. 소프트웨어의 가치, 품질, 생명 주기, 그리고 우리가 개발자로서 어떤 역할을 하게 될지까지 통째로 바꾸고 있습니다.

아래에서 산업화되는 소프트웨어의 미래, 'AI 슬롭(slop)'이라 불리는 저가형 소프트웨어의 폭발, 그리고 그 속에서 살아남을 개발과 제품의 방향을 차근차근 풀어 보겠습니다.

소프트웨어는 원래 '수작업 장인품'이었다

역사적으로 소프트웨어 개발은 재능 있는 사람들의 손과 머리에 크게 의존하는, 전형적인 고급 수작업이었습니다.

코드를 짠다는 건 단순히 타이핑이 아니라, 복잡한 시스템을 이해하고 설계하며, 문제를 구조적으로 해결하는 능력을 요구하는 일이었죠. 그래서 개발자의 시간과 역량이 곧 비용이었고, 이게 바로 소프트웨어가 비싼 이유였습니다.

또 하나 중요한 점은, 이 고급 인력이 전체 공급량을 제한하는 병목이었다는 점입니다. "개발자 더 뽑으면 되잖아?"라고 말은 쉽지만, 어느 산업에서나 숙련 인력은 급하게 늘릴 수 없습니다. 결국 적은 사람으로 한정된 수의 프로젝트만 진행할 수 있고, 그 때문에 좋은 소프트웨어는 귀한 자원이었습니다.

이 구조에서는 자연스럽게 소프트웨어 한 개 한 개가 '비싼 자산'이 됩니다. 누군가 큰 비용을 들여 만들고, 장기간 유지보수하며, 그 위에 기능을 계속 쌓아 올리는 '장기 투자 대상'이었던 거죠.

AI 코딩이 여는 '산업화된 소프트웨어' 시대

AI 코딩 도구는 이 전제를 정면에서 뒤흔듭니다.

이제는 일정 수준의 소프트웨어를 만드는 데 필요한 노동력이 급격히 줄어들고 있습니다. 코드를 직접 다 짜지 않아도 되고, 설계의 일부를 AI에게 떠넘길 수 있고, 반복적인 구현 작업은 거의 자동화할 수 있습니다.

산업화란 결국 "자동화와 대량 생산으로 단가를 낮추고, 생산 규모를 키우는 과정"입니다. 소프트웨어도 그 길을 따라가고 있습니다.

그 결과 생기는 1차적인 변화는 단순합니다. 소프트웨어 공급이 폭증하고, 진입 장벽이 떨어지며, 경쟁은 치열해지고, 변화 속도는 가속화됩니다.

개발자는 점점 '직접 만드는 사람'에서 '생산 라인을 설계하고 감독하는 사람' 쪽으로 역할이 이동합니다. 즉, AI가 만드는 결과물을 검수하고, 조합하고, 품질을 관리하는 쪽에 더 많은 시간이 쓰이게 되죠.

여기까지만 보면 꽤 멋있어 보입니다. 하지만 이 산업화는 동시에, 전혀 다른 종류의 소프트웨어를 폭발적으로 늘려 버립니다.

'일회용 소프트웨어'와 AI 슬롭의 탄생

산업화의 두 번째 효과는 "싸고, 빨리, 많이 만들 수 있는 저품질 대량 제품"을 가능하게 한다는 점입니다.

다른 산업을 떠올려 보면 익숙한 패턴입니다.

농업이 산업화되면서, 영양가 높고 신선한 식품만 늘어난 게 아니라, 값싸고 중독성 강한 초가공식품이 쏟아졌습니다.

인쇄·출판이 산업화되면서, 고급 서적만 늘어난 게 아니라, 엄청난 양의 싸구려 장르 소설, 소모적인 인쇄물들이 넘쳐났습니다.

디지털 카메라와 스마트폰의 대중화로, 예술 사진만 늘어난 게 아니라, 무한히 찍고 버리는 사진·영상의 시대가 열렸습니다.

소프트웨어도 똑같은 길을 걷고 있습니다.

AI를 활용해 만들 수 있는 새로운 부류의 제품이 등장했는데, 이를 '일회용 소프트웨어'라고 부를 수 있습니다.

이런 소프트웨어의 특징은 이렇습니다.

일각에서는 이런 걸 "바이브에 맞춰 대충 뽑아내는 코드", 혹은 비꼬는 말로 "AI 슬롭(slop)"이라고 부릅니다.

핵심은, 이런 소프트웨어 한 개의 경제적 가치는 기존 소프트웨어보다 훨씬 낮다는 점입니다. 재현이 너무 쉽고, 대체 가능한 게 너무 많기 때문입니다.

그래서 "대수롭지 않은 현상"처럼 보일 수도 있지만, 산업화의 역사에서 이런 값싼 저품질 대량 상품을 과소평가하는 건 늘 위험한 판단이었습니다.

왜 우리는 '소프트웨어 정크푸드'를 멈추기 힘들까

여기서 중요한 개념이 바로 '제번스 역설(Jevons paradox)'입니다.

어떤 자원을 더 효율적으로 쓰게 되면, 그 자원의 총 소비량이 줄어들기보다 오히려 늘어나는 현상을 말합니다. 예전엔 석탄 사용 효율이 좋아지자 석탄 소비가 줄어들 거라 기대했지만, 실제로는 석탄이 싸지고 쓰기 쉬워지면서 전체 사용량이 폭증했습니다.

AI도 비슷한 길을 걷고 있습니다. 모델이 더 똑똑해지고, 토큰당 비용이 떨어질수록 "그럼 더 많이 돌리자"라는 수요가 폭발적으로 늘어납니다.

소프트웨어 생산도 마찬가지일 가능성이 큽니다. "개발이 쉬워지면 고품질만 골라 만들겠지"가 아니라, "너무 쉬워져서 온 세상이 소프트웨어를 마구 찍어내는" 쪽으로 갈 가능성이 높다는 겁니다.

농업을 다시 떠올려 보겠습니다.

과학 농업이 발달하면 기아가 사라질 거라 기대했지만, 2025년 기준으로도 수억 명이 극심한 굶주림을 겪고 있습니다. 반대로, 가장 부유한 국가들에서는 비만, 당뇨, 초가공식품 중독이 심각한 사회 문제죠.

문제는 인간이 비이성적이어서가 아닙니다. 생산이 충분히 싸지고 효율적이 되면, 기업 입장에서 가장 이익이 되는 것은 "가장 건강한 것"이 아니라 "가장 많이 팔리는 것"이 되기 때문입니다.

소프트웨어도 곧 이런 구조에 들어갈 수 있습니다.

사용자는 "가장 완성도가 높은 서비스"만 쓰는 게 아니라, "당장 재미있고, 빨리 나오고, 자주 바뀌는 것"에 더 끌립니다.

AI가 만드는 '소프트웨어 정크푸드'는 바로 이 지점을 파고듭니다. 짧게 쓰고 버리는 앱, 일회성 자동화 스크립트, 콘텐츠 생성용 툴, 개인화된 실험 앱들이 소셜 미디어 콘텐츠처럼 쏟아질 수 있습니다.

그리고 이걸 한 번 맛본 사용자와 기업은 쉽게 돌아서지 못합니다. "조금 이상해도 그냥 새로 만들면 되지"라는 마인드가, 품질에 대한 감수성을 서서히 무디게 만들 수 있죠.

그렇다면 '전통적인 소프트웨어'는 사라질까?

초가공식품이 넘쳐나는 세상에서, 유기농 채소나 제대로 만든 식사는 완전히 사라지지 않았습니다. 오히려 건강, 지속 가능성, 윤리적 소비에 대한 관심이 커지면서 '좋은 음식'에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있습니다.

소프트웨어도 비슷한 길을 갈 가능성이 큽니다.

AI가 아무리 코드를 잘 짠다 해도,

이런 것들은 여전히 인간의 깊은 이해와 설계가 필요합니다.

다만 한 가지 중요한 차이가 있습니다. 옷이나 음식은 물리적인 한계 때문에 "새로운 부품을 무한히 재조합해서 완전히 새로운 제품"을 만들어내기가 어렵습니다. 하지만 소프트웨어는 처음부터 "재사용 가능한 구성요소들의 조합"으로 진화해 온 분야입니다.

오픈소스 라이브러리, 패키지 매니저, API, 마이크로서비스, 클라우드 인프라, 컨테이너… 우리는 이미 수십 년 동안 "한 번 만든 걸 다시 쓰고, 그 위에 또 얹는 방식"으로 발전해 왔습니다.

그래서 소프트웨어에서의 '혁신'은 단순히 "더 싸고 더 빨리" 만드는 차원이 아니라, "아예 존재하지 않던 문제를 해결하는 새로운 조합과 개념"을 만드는 쪽에 더 가깝습니다.

연구개발은 항상 비쌉니다. 하지만 새로운 가치를 만들고, 새로운 시장을 여는 유일한 방법이기도 합니다.

AI와 자동화는 그다음 단계, 즉 "이미 존재하는 걸 더 빠르고 싸게 보급하는 역할"에 최적화되어 있습니다. 혁신과 산업화가 번갈아 가며 서로를 밀어 올리는 구조, 그게 바로 기술 진보의 패턴입니다.

그래서 인간이 만든 고급 소프트웨어는, 아마 "니치하지만 높은 가치를 가진 영역"으로 수렴할 가능성이 큽니다. 맞춤형 정장이나 장인 수제 공예품처럼, 수요는 줄어도 완전히 사라지지는 않을 것입니다.

LLM은 소프트웨어의 증기기관, 하지만 시작은 이미 오래전이었다

거대한 언어 모델(LLM)은 소프트웨어 세계에서의 "증기기관 순간"에 가깝습니다.

인간이 직접 하던 지적 노동의 큰 부분을 자동화하면서, 생산성을 급격하게 끌어올렸다는 점에서 그렇습니다.

하지만 증기기관이 갑자기 하늘에서 떨어진 게 아니었듯, 소프트웨어 산업화도 어느 날 갑자기 시작된 게 아닙니다.

그 전에도 우리는 계속해서 산업화의 길을 밟아오고 있었습니다.

이 모든 것들이 "소프트웨어를 더 공장에서 찍어내기 좋은 형태"로 바꿔 온 과정이었습니다.

LLM은 여기에 강력한 가속 페달을 더해 줍니다. 새로운 아이디어가 나오면, 그걸 구현해서 실험해 보는 비용이 급격하게 낮아집니다. 그만큼 혁신의 주기도 빨라지고, 동시에 그 혁신이 곧바로 '대량 생산' 단계로 넘어가는 속도도 빨라집니다.

진보의 바퀴는 원래도 돌고 있었지만, 이제는 말 그대로 정신없이 빨라지고 있는 셈입니다.

대량 생산의 진짜 문제는 '만드는 것'이 아니다

앞선 산업혁명들은 공통적으로 한 가지 문제를 남겼습니다. 바로 "생산은 잘하는데, 그 부작용을 관리하는 능력은 뒤늦게 따라온다"는 점입니다.

환경 오염, 자원 고갈, 기후 위기 같은 것들이 대표적인 예죠. 당시에는 지구가 무한한 쓰레기 통처럼 보였기 때문에, 생산의 부작용이 진짜 비용으로 계산되지 않았습니다.

소프트웨어 세계에서도 비슷한 일이 일어나고 있습니다.

우리가 흔히 말하는 "기술 부채(technical debt)"는, 디지털 세계의 오염에 가깝습니다. 눈에 잘 안 보이고, 단기적으로는 괜찮아 보이지만, 어느 순간 전체 시스템 운영을 목 조를 수 있습니다.

AI로 코드 생산력이 기하급수적으로 늘어나면, 이 기술 부채 문제는 훨씬 더 빨리, 더 크게 커질 수 있습니다.

문제는 이겁니다. 대부분의 '일회용 소프트웨어'는 누가 만들었는지도 모호하고, 누가 책임지고 관리해야 하는지도 애매하다는 점입니다.

즉, "아무도 진짜로 소유하지 않는 소프트웨어"가 점점 늘어날 수 있습니다.

그러면 언젠가 이런 질문이 중요해집니다.

결국, AI가 소프트웨어 생산을 장악하는 시대의 가장 어려운 과제는 "어떻게 만들 것인가"가 아니라 "어떻게 관리하고, 돌보고, 책임질 것인가"로 옮겨갈 가능성이 큽니다.

시사점: AI 시대 개발자와 팀이 지금부터 준비해야 할 것들

앞으로 소프트웨어는 두 갈래로 점점 더 뚜렷해질 수 있습니다.

AI는 전자 쪽을 폭발적으로 키울 것입니다. 그건 막을 수 없고, 어쩌면 사용자 관점에서 꽤 유용하기도 할 것입니다.

하지만 그 속에서도 여전히 가치 있는 일, 그리고 인간 개발자가 할 수 있는 일들은 분명히 남습니다.

개인과 팀 차원에서 생각해 볼 포인트를 정리해 보겠습니다.

첫째, "무엇을 만들 것인가"에 더 집중해야 합니다. "코드를 얼마나 잘 짜느냐"보다, "어떤 문제를 정의하고, 어떤 시스템을 설계하며, 어떤 책임을 질 것인가"가 점점 더 핵심 역량이 됩니다.

둘째, 관리와 유지보수를 진지하게 설계해야 합니다. 기술 부채를 단순한 '개발자들의 푸념'이 아니라, 환경오염 같은 실질적 리스크로 보고 전략적으로 다루어야 합니다.

셋째, 인간이 하는 개발의 가치를 "속도"가 아니라 "깊이, 이해, 책임"에서 찾아야 합니다. AI는 이미 속도 싸움에서 인간을 압도하고 있습니다. 하지만 문제 정의, 장기적인 구조 설계, 윤리와 책임의 영역은 여전히 인간 몫입니다.

지금 우리는 소프트웨어 산업의 또 한 번의 산업혁명 초입에 서 있습니다. "AI가 코드를 대신 짜준다"는 표면적인 변화 뒤에는, 소프트웨어의 가치와 생태계 전체를 다시 설계해야 할 거대한 숙제가 숨어 있습니다.

앞으로 중요한 질문은 이 한 줄일지도 모릅니다.

"이 소프트웨어를 10년 뒤에도 돌릴 수 있게 만드는 사람은 누구인가?"

지금 우리가 어떤 기준과 철학으로 만들고, 버리고, 유지하느냐에 따라 AI 시대의 소프트웨어 풍경은 전혀 다른 모습이 될 것입니다.

출처 및 참고 : The rise of industrial software | Chris Loy