미국 기업에서 7년간 일한 일본 엔지니어가 느끼는, 일본과 세계 AI 격차

저는 일본인 소프트웨어 엔지니어입니다.

일본에서 엔지니어로 일한 후, 약 7년 동안 미국 기업의 업무와 관련해 왔습니다.

그리고 최근 몇 년간 AI의 급속한 진화를 일본과 해외 양쪽에서 지켜보면서 강하게 느끼는 것이 있습니다.

일본은 AI 활용이라는 점에서 글로벌 시장에 뒤처지기 시작하는 것이 아닌가.

물론, 일본에도 우수한 엔지니어와 연구자가 많이 있고, AI에 적극적인 기업도 늘고 있습니다.

하지만 제가 느끼는 차이는 단순한 '기술력'의 차리가 아닙니다.

더 큰 차이는,

AI를 어떻게 인식하고, 얼마나 빠르게 시도하며, 실제 비즈니스나 개발 프로세스를 변화시켜 나가는가

라는 태도에 있습니다.

이 글에서는 미국 기업 업무와 오랫동안 관련해 온 일본인 엔지니어의 입장에서, 일본과 글로벌 시장의 AI에 대한 사고방식 차이, 그리고 앞으로 일본 엔지니어에게 필요할 것이 무엇인지에 대해 써보고자 합니다.

ChatGPT가 등장했을 무렵에는 생성형 AI는 '편리한 도구'라는 위치 설정이 강했다고 생각합니다.

• 글을 작성하기
• 코드를 작성하기
• 검색하기
• 요약하기
• 번역하기
• 아이디어를 얻기

물론, 현재도 이러한 활용 방식은 매우 유효합니다.

하지만 글로벌 시장에서는 그 다음 단계로의 이행이 급속하게 진행되고 있습니다.

그것은,

'AI에게 무엇을 질문할까'가 아니라, '업무의 어느 부분을 AI에 맡길까'

라는 사고방식입니다.

예를 들어 소프트웨어 개발에는,

요구사항 정리
↓
설계
...

와 같은 일련의 프로세스가 있습니다.

조금 전까지는 이 중 '구현'을 AI에게 도움받는 활용이 중심이었습니다.

하지만 현재는 다릅니다.

Human
↓
AI Agent
...

처럼, AI를 단일 도구로 사용하는 것이 아니라, 시스템이나 워크플로우 자체에 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다.

이 변화는 매우 크다고 생각합니다.

ChatGPT를 사용할 수 있다.
Claude를 사용할 수 있다.
Gemini를 사용할 수 있다.
GitHub Copilot이나 Codex를 사용할 수 있다.
프롬프트를 작성할 수 있다.

물론, 이것들은 중요합니다.

하지만 저는 이만으로는 앞으로 엔지니어로서 큰 차별화가 되지 못한다고 생각합니다.

왜냐하면 AI를 사용하는 것 자체가 당연해질 것이기 때문입니다.

중요한 것은,

'AI를 사용할 수 있느냐'가 아니라, 'AI에게 일을 시킬 수 있느냐'

입니다.

예를 들어,

• LLM과 API를 연결하기
• 사내 데이터를 RAG로 이용하기
• AI Agent에 여러 도구를 사용하게 하기
• 정형 업무 자동화하기
• AI의 출력을 프로그램으로 검증하기
• 여러 모델을 용도에 따라 구분하여 사용하기
• Human-in-the-loop를 설계하기
• AI가 실패했을 경우의 Fallback을 설계하기
• Logging / Authorization / Security를 설계하기

와 같은 능력입니다.

이것은 단순한 'AI 활용'이 아닙니다.

AI Integration / AI Automation

이라는, 소프트웨어 엔지니어링 그 자체입니다.

일본에서도 생성형 AI를 도입하는 기업은 급속히 늘고 있습니다.

이것은 매우 좋은 일이라고 생각합니다.

하지만,

ChatGPT를 도입했습니다
↓
직원이 사용할 수 있게 되었습니다...

로 끝나버린다면, 너무 아깝습니다.

정말로 중요한 것은 그 다음입니다.

AI를 도입한다
↓
업무 프로세스를 분석한다...

예를 들어,

3시간 걸리던 업무가 30분이 되었다.

사람이 매일 확인하던 작업을 AI가 일차 판단하게 되었다.

엔지니어가 단순 구현에 쓰던 시간을 설계나 리뷰에 쓸 수 있게 되었다.

이러한 변화까지 실현되어야 비로소 AI 도입이 비즈니스상의 가치로 연결됩니다.

AI를 도입하는 것과, AI를 통해 회사를 바꾸는 것은 완전히 다릅니다.

일본이 글로벌 시장과 경쟁하기 위해서는, 여기를 강하게 의식할 필요가 있다고 생각합니다.

AI에 대해 논하면,

'AI는 틀릴 수 있으니 위험하다'

라는 이야기가 자주 나옵니다.

이것이 틀린 것은 아닙니다.

LLM은 Hallucination을 일으킵니다.
코드를 잘못 작성할 수도 있습니다.
지시를 오해하는 경우도 있습니다.
하지만 중요한 것은,

'AI가 틀리는지 아닌지'만을 논하는 것이 아니라고

생각합니다.

소프트웨어 자체에도 버그가 있습니다.
인간도 실수합니다.

그렇기 때문에 엔지니어링이 있습니다.

AI에 대해서도 마찬가지입니다.

AI Output
↓
Validation
...

AI가 틀릴 수 있다는 것을 전제로, 안전하게 운영할 수 있는 시스템을 만드는 것.

이것이 엔지니어의 일입니다.

100% 정확해질 때까지 AI를 사용하지 않는 것이 아니라,

100% 정확하지 않은 AI를 어떻게 하면 실사회에서 안전하게 활용할 수 있을지.

이 발상이 매우 중요하다고 생각합니다.

제가 가장 위기감을 느끼는 것은 단순한 AI 모델의 성능 차이가 아닙니다.

변화하는 속도의 차이입니다.

AI 세계에서는 몇 년 전의 상식은커녕, 반년 전의 상식조차 통하지 않게 될 때가 있습니다.

새로운 모델이 등장합니다.

새로운 AI Agent가 등장합니다.

새로운 개발 방법이 생겨납니다.

몇 달 후에는 그것이 기존의 개발 프로세스를 변화시키고 있습니다.

이 속도감 속에서는,

검토
↓
회의
...

같은 프로세스에 오랜 시간을 들이는 동안, 기술 자체가 다음 단계로 나아가 버릴 가능성이 있습니다.

물론 보안이나 컴플라이언스를 무시하고 빠르게 진행하면 된다는 이야기는 아닙니다.

하지만,

'실패하지 않는 것'을 최우선으로 하는 문화는 AI 시대에 다른 리스크를 낳는다

라고 느낍니다.

그것은,

아무것도 하지 않음으로써 경쟁력을 잃을 위험입니다.

작게 시도한다.

실패한다.

배운다.

개선한다.

다시 시도한다.

AI 시대에는 이 사이클을 얼마나 빠르게 돌릴 수 있는지가 중요하다고 생각합니다.

일본에서도 해외에서도,

'AI 때문에 프로그래머가 사라지는가?'

라는 논의가 있습니다.

하지만 저는 이 질문 자체가 점차 중요하지 않게 되어 간다고 생각합니다.

진정으로 고민해야 할 것은,

'AI 때문에 엔지니어의 일이 어떻게 변하는가?'

이거든요.

예전에는,

Engineer
↓
Write Code
...

라는 관계가 중심이었습니다.

앞으로는,

Engineer
↓
Design / Architecture / Instructions
...

와 같은 형태가 늘어날지도 모릅니다.

즉, 엔지니어의 가치가,

'얼마나 코드를 많이 쓸 수 있느냐'

뿐만 아니라,

'AI를 포함한 시스템 전체를 얼마나 정확하게 설계할 수 있느냐'

로 옮겨갈 가능성이 있습니다.

'AI가 코드를 써준다면, 프로그래밍을 깊이 이해할 필요는 없어질 것'이라는 의견도 있습니다.

저는 오히려 그 반대라고 생각합니다.

AI가 대량의 코드를 생성할 수 있게 될수록,

• 이 코드가 올바른지
• 보안상의 문제는 없는지
• 데이터베이스 설계는 적절한지
• Race Condition이 발생하지 않을지
• Authorization은 올바른지
• Migration은 안전한지
• 운영 환경에서 Scale할 수 있을지
• Regression을 일으키지는 않을지
• AI가 생성한 코드를 신뢰해도 되는지

를 판단하는 능력이 중요해집니다.

AI는 구현 속도를 극적으로 높일 수 있습니다.

하지만,

빠르게 코드를 만드는 것과, 올바른 시스템을 만드는 것은 같지 않습니다.

Backend, Database, Infrastructure, Security, Testing, QA.

지금까지 소프트웨어 엔지니어가 쌓아온 지식은 AI에 의해 불필요해지는 것이 아니라, 오히려 중요성이 커진다고 생각합니다.

AI 뉴스를 보면,

'어느 나라가 가장 강력한 모델을 만들었는지'

'어느 기업이 가장 성능 좋은 LLM을 개발했는지'

라는 이야기가 눈에 띕니다.

물론 기반 모델의 연구 개발은 중요합니다.

하지만, 일본 기업이나 일본 엔지니어 모두가 거대한 LLM을 개발할 필요는 없습니다.

저는 일본에게 매우 큰 기회가 있는 곳은,

AI × 기존 산업

이라고 생각합니다.

예를 들어,

AI × Manufacturing
AI × Robotics
AI × Automotive
...

입니다.

일본에는 오랫동안 축적되어 온 산업 노하우가 있습니다.

현장에만 존재하는 지식도 있습니다.

아직 엑셀이나 종이, 인간의 판단에 의존하는 업무도 수없이 많이 존재합니다.

이것은 약점인 동시에,

AI Automation을 통해 큰 가치를 창출할 여지가 남아있다

는 의미이기도 합니다.

여기가 이 글에서 가장 전하고 싶은 내용입니다.

만약 일본이 현재 AI 분야에서 뒤처지고 있다면,

해외에서 성공한 것을 몇 년 후에 일본에 도입하는 것만으로는 그 격차를 좁힐 수 없습니다.

필요한 것은,

혁신(Innovation)
이라고 생각합니다.

해외의 AI 서비스를 사용하는 것에 그치지 않고,

일본 엔지니어 스스로가 시도하고.
만들고.
실패하고.
개선하고.
세계에 공개하는 것.
그리고 새로운 사용법을 창출하는 것입니다.

Learn
↓
Build
...

이 사이클을 더 빠르게 돌릴 필요가 있습니다.

일본에는 우수한 엔지니어가 많습니다. 기술력도 있고. 산업도 있고. 데이터도 있습니다. 오랜 기간 쌓아온 업무 지식도 있습니다.
부족한 것은 기술 그 자체가 아니라,
새로운 기술을 사용하여 기존 방식을 바꾸는 것에 대한 도전
일지도 모릅니다.

저는 일본인으로서 일본의 기술력을 비관하고 있는 것이 아닙니다. 오히려 반대입니다. 일본에는 큰 잠재력이 있다고 생각합니다.
다만, AI의 발전을 지켜보면,
'나중에 도입하면 된다'
라고 말할 수 있는 시간은 그리 길지 않다고도 느낍니다.
세계 전역의 엔지니어가 동일한 AI 모델, 동일한 API, 동일한 오픈소스 기술에 접근할 수 있는 시대입니다. 그러하기 때문에 차이를 만드는 것은,
'누가 가장 빨리 새로운 사용법을 발견하는가'
이 아닐까요?

일본에는 일본만이 가진 과제가 있습니다.
일본만이 가진 산업이 있습니다.
일본만이 가진 업무가 있습니다. 거기에 AI를 결합한다면, 일본에서 새로운 혁신(Innovation)을 창출하는 것도 충분히 가능하다고 생각합니다.

AI에 대해,
'AI에게 일자리를 빼앗기지 않을까'
라고 걱정하는 목소리가 있습니다. 하지만 엔지니어로서 저는 다른 질문이 더 중요하다고 생각합니다.
'AI를 사용해서 지금까지 만들 수 없었던 것은 무엇을 만들 수 있을까?'
ChatGPT, Claude, Gemini, Codex.
앞으로 더욱 많은 AI가 등장할 것입니다. 그러나 정말 중요한 것은 모델의 이름이 아닙니다. 그 기술을 사용해 무엇을 창출하느냐입니다.

일본이 AI에서 뒤처지고 있다면 비관할 필요는 없습니다. 하지만 아무것도 하지 않아도 되는 것도 아닙니다.
배우고.
시도하고.
만들고.
실패하고.
개선하고.
그리고 세계에 발신하는 것.
AI를 '해외에서 들어오는 새로운 기술'로 보는 것이 아니라, 일본에서 혁신(Innovation)을 창출하기 위한 도구로 사용하는 것.
지금 일본의 엔지니어들에게 필요한 것은 바로 그 자세가 아닐까 생각합니다.