누구나 코딩하는 시대, 개발자는 '핸들러'로 남을까

코드를 몰라도 말로 앱을 만드는 시대가 됐다. 이제는 남이 만든 앱을 AI 에이전트가 분석하고, 같은 기능을 내 프로젝트에 다시 만들어 주는 도구까지 나왔다.

필자는 개발자가 하는 일이 코드를 쓰는 일에서 AI를 지휘하고 결과를 확인하는 일로 바뀌고, 그 자리의 수도 줄어들 것이라고 본다. 방향은 이미 정해졌고 남은 것은 시기다. 채용 통계와 현장 조사도 그 흐름의 앞부분을 보여 준다.

누구나 앱을 만들 수 있게 됐다

바이브 코딩은 코드가 있다는 사실조차 잊고 AI에 개발을 맡기는 방식이다. OpenAI 창립 멤버 출신 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 2025년 2월 X에 올린 글에서 처음 이 이름을 붙였다.

개발 플랫폼의 문턱도 낮아졌다. GitHub은 연례 보고서에서 1년 동안 3,600만 명이 넘는 계정이 새로 가입했다고 밝혔고, 무료 Copilot이 나온 뒤 가입이 예상보다 크게 늘었다고 설명했다.

현업 개발자는 이미 AI와 함께 일한다. 스택오버플로(Stack Overflow)의 올해 개발자 설문에서 AI를 쓰는 용도로 가장 많이 꼽힌 것은 코딩 도우미와 에이전트였다.

남의 앱 기능도 에이전트가 다시 만든다

REA(Reverse Engineer Anything)는 소스 코드 없이 완성된 앱을 분석하는 오픈소스 도구다. Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트에 연결하면, 에이전트가 앱을 디컴파일하고 동작을 추적해 기능이 어떻게 만들어졌는지 설명한다. 설치와 사용법은 REA 가이드에 정리했다.

역공학은 원래 오랜 경험이 필요한 분야였다. REA 저장소는 다른 앱에서 내 제품에 넣고 싶은 기능을 보면 에이전트에게 조사를 맡기라고 권한다. 에이전트가 앱을 살펴 작동 방식과 근거를 보여 주고, 내 프로젝트에 맞는 버전까지 만들어 준다고 저장소는 소개한다.

개발자들의 관심도 컸다. 가이드를 쓴 10월 13일 REA 저장소의 GitHub 스타는 17만 4천 개였다. 일주일 뒤인 10월 20일에는 33만 7천 개로 두 배 가까이 늘었다.

법적인 경계는 아직 분명하지 않다. REA의 면책 문서는 DRM이나 라이선스 검사를 우회하는 일, 독점 소프트웨어의 코드를 복제하는 일은 돕지 않는다고 적었다. 10월 12일 저장소에는 에이전트가 공개된 원본 소스를 몰래 참고하지 않았다는 보장이 없어 저작권 다툼에 약하다는 지적이 올라왔고, 이 문제는 10월 20일 현재 해결되지 않았다.

채용은 경력직에만 몰린다

개발자 채용이 전체로 줄어든 것은 아니다. 채용 사이트 인디드(Indeed)에 따르면 미국 소프트웨어 개발 채용 공고는 Claude Code가 나온 2025년 2월 말 이후 거의 15% 늘었다. 같은 기간 전체 채용 공고는 7% 줄었다.

그래도 개발 공고는 코로나19 직전보다 약 27.5% 적다. 인디드는 공고가 다시 늘어난 시기와 AI 코딩 에이전트가 퍼진 시기가 겹친다고 짚으면서도, 둘 사이의 인과관계는 단정하지 않았다.

늘어난 공고는 대부분 경력직 몫이었다. 2025년 5월부터 1년 사이 늘어난 소프트웨어 개발 공고의 71%가 시니어 자리였다. 올해 1분기 개발 공고에서 시니어가 차지한 비중은 인디드가 분류한 직종 가운데 가장 높았다.

개발자 신입만 따로 본 대규모 통계는 아직 없다. 대신 AI에 많이 노출된 직종 전체를 본 연구가 있다. 미국 스탠퍼드대 디지털경제연구소(Stanford Digital Economy Lab)는 급여 데이터 수백만 건을 분석해, 이런 직종에서 사회 초년생(22~25세) 고용이 비교 집단보다 19% 적다고 밝혔다.

경력자에게서는 이런 차이가 없었다. 연구진은 감소가 해고보다 신규 채용을 줄이는 방식으로 나타났다고 분석했다.

한국은행 조사국은 최근 4년 사이 국내 청년층 일자리 변화를 분석했다. 이 기간 줄어든 청년층 일자리는 28만 5천 개다. 이 가운데 94%가 AI 노출도가 높은 업종에서 사라졌다.

한국은행은 일을 AI에 통째로 맡기는 업종일수록 청년 고용이 크게 줄었다고 봤다. 사람이 일하면서 AI를 초안 개선과 검증에 쓰는 업종에서는 뚜렷한 감소가 없었다. 신규 채용에서 청년 비중은 ChatGPT가 나오기 전부터 줄고 있었다는 점도 덧붙였다.

빨라진 만큼 확인할 일이 늘었다

필자의 체감은 이렇다. AI로 설계부터 구현까지 걸리는 시간은 크게 줄었다. 그러나 AI가 만든 결과물을 확인할 일이 늘어, 업무량은 오히려 50% 넘게 늘었다고 느낀다.

필자는 AI 에이전트에게 반복 업무를 맡기면서 같은 실수가 되풀이되고 규칙만 늘어나는 일을 겪었다. 그래서 규칙을 한 장으로 줄이고, 지켜야 할 것은 검사 스크립트가 막게 했다. 코드를 직접 쓰는 시간은 줄었지만, 그 자리를 규칙을 다듬고 결과를 확인하는 일이 채웠다. 현장 조사도 같은 결과를 내놨다. 엔지니어링 분석 업체 Faros AI는 2025년 개발자 1만여 명의 작업 기록을 분석했다. AI를 많이 쓰는 팀에서는 병합한 PR(코드 변경 요청)이 98% 많았다.

그만큼 검토 부담도 커졌다. 같은 팀에서 PR 하나를 검토하는 데 드는 시간은 91% 늘었다. Faros AI는 사람의 승인이 개발의 병목이 됐다고 진단했다.

사람이 검토를 따라가지 못하자 검토를 건너뛰는 일도 늘었다. Faros AI가 9월 낸 후속 조사에서 검토 없이 병합되는 PR은 76.3% 늘었다. 6개월 전 조사의 증가 폭보다 두 배 넘게 커진 값이다. 두 조사 모두 개발 분석 제품을 파는 회사가 낸 것이라는 점은 감안해야 한다.

구글의 DORA 연구팀도 2025년 보고서에서 비슷한 결론을 냈다. 개발 전문가의 90%가 AI를 쓰지만, AI를 많이 쓰는 조직일수록 배포한 소프트웨어가 장애 없이 돌아가는 정도는 낮았다. 연구팀은 AI로 코드 작성은 빨라져도 그 뒤 테스트와 배포 단계의 약점이 드러난다고 설명했다.

개발자는 '핸들러'로 남을까

AI 코딩 도구를 파는 회사도 같은 방향을 내다본다. 앤트로픽은 올해 낸 에이전트 코딩 동향 보고서에서, 코드를 한 줄씩 쓰던 엔지니어가 앞으로는 구현을 맡은 에이전트들을 지휘하고 설계와 전략에 집중하게 된다고 전망했다. 보고서는 사람의 주된 역할로 에이전트 조율, 결과물 평가, 방향 설정을 꼽았다.

아직은 사람 몫이 크다. 같은 보고서에서 개발자들은 업무의 약 60%에 AI를 쓴다고 답했다. 그러나 업무 가운데 AI에 완전히 맡길 수 있는 비율은 0~20%라고 답했다.

검토마저 AI가 나눠 맡기 시작했다. Faros AI 조사에서 많은 기업이 PR의 50~80%를 AI가 먼저 검토하게 하고 있었다. 기업들은 아직 에이전트에게 코드를 쓰게 하는 것보다 검토를 맡기는 것을 덜 불안해한다고 Faros AI는 봤다.

지금은 기존 개발자가 유리하다. 바이브 코딩이나 역공학 도구로 만든 결과물을 제품으로 내려면, 틀린 곳을 찾고 설계를 바로잡고 장애를 책임질 사람이 필요하다. AI 연구자 카파시가 같은 AI가 누구에겐 챗봇이고 누구에겐 동료인 이유로 설명했듯, 같은 도구라도 쓰는 사람의 역량에 따라 결과가 크게 다르다.

그 우위는 코드를 쓰는 능력이 아니라 AI를 부리고 결과를 판단하는 능력에서 나온다. 신입 채용이 줄면 당장은 경력자의 가치가 오르지만, 개발자라는 직업의 입구는 그만큼 좁아진다. 필자는 개발자가 에이전트에게 일을 주고 결과를 확인하고 책임지는 '핸들러'로만 남는 날이 멀지 않았다고 본다.