AI가 자체 소프트웨어를 작성할 수 있게 되면, 우리는 여전히 앱이 필요할까요?

저자가 제시하는 핵심 주장입니다. 본문과 영어 번역은 AI의 도움을 받아 작성되었으며, 표지는 AI로 생성되었습니다. 이 글은 가능한 미래에 대한 의견 에세이입니다.

인간이 만든 소프트웨어와 프로토콜은 더 이상 업무를 수행하기 위한 필수 전제 조건이 아닐 것입니다.

사람들이 목표를 설정할 것이고, AI가 실행 가능한 코드를 생성하고, 협업 규칙을 협상하며, 작업을 조직할 것입니다. 고정된 애플리케이션을 중심으로 조직되던 시대는 막을 내리고 있습니다.

우리의 하루 중 소프트웨어에 할애되는 시간은 얼마나 될까요?

익숙한 근무일을 상상해 보세요. 업무를 받기 위해 메시징 앱을 열고, 첨부 파일을 찾기 위해 공유 드라이브를 검색하며, 스프레드시트에 데이터를 복사하고, 그 결과를 프레젠테이션으로 만듭니다. 회의가 끝난 후에는 프로젝트 트래커를 업데이트하고, 알림을 보내며, 캘린더에 마감일을 추가합니다.

하나의 일관된 업무가 여러 애플리케이션에 걸쳐 분산되어 있습니다. 사람은 그 조각들이 어디에 있는지 기억하고, 워크플로우를 연결하며, 동일한 목표를 반복적으로 설명해야 합니다.

경비 보고서 작성이 이러한 배열을 특히 명확하게 보여줍니다. 구매는 완료되었지만, 직원은 여전히 인보이스를 다운로드하고, 영수증을 업로드하고, 카테고리를 선택하고, 금액을 입력해야 합니다. 시스템에는 이미 일부 정보가 담겨 있습니다. 하지만 직원은 그것들을 다시 조립해야만 합니다.

우리는 이러한 활동들을 '업무'라고 부릅니다. 그 업무 중 얼마나 많은 부분이 가치를 창출하며, 얼마나 많은 부분이 시스템을 수용하기 위해 존재하는 것일까요?

소프트웨어는 인간의 역량을 확장했습니다. 하지만 또한 우리에게 특정한 순서를 받아들이도록 훈련시켰습니다: 먼저 도구를 배우고, 나중에 목표를 추구하는 것입니다; 먼저 워크플로우에 적응하고, 나중에 업무를 진행시키는 방식입니다. 사용자들은 주의(attention)로 비용을 지불했고, 고용주들은 교육으로 비용을 지불했습니다. 친숙함과 다른 곳으로 이동하기 어렵다는 점이 상업적인 방어 수단이 되었습니다.

AI는 근본적인 질문을 던집니다: 우리는 계속해서 그 대가를 지불해야 할까요?

AI가 하나를 구축하고, 또 다른 AI가 작동시킵니다.

오늘날 한쪽은 AI를 사용하여 소프트웨어를 작성합니다. 페이지, 버튼, 양식, 워크플로우 등이 그것입니다. 다른 쪽은 그 소프트웨어를 작동시키는 데 AI를 사용합니다: 페이지를 인식하고, 버튼을 찾고, 양식을 채우는 것입니다.

한 AI가 특정 기능을 패키징하고, 다른 AI가 그것을 언패킹합니다.

시스템이 데이터를 대시보드로 렌더링하면, AI가 결론을 추출합니다. 시스템이 메뉴에 기능들을 배열하면, AI는 무엇을 클릭해야 할지 파악합니다.

이러한 접근 방식은 즉각적인 가치를 지닙니다. 전 세계의 많은 운영 역량(operational capability)이 기존 시스템 내에 잠겨 있으며, AI는 무언가를 수행하기 위해 그 시스템들을 거쳐야 합니다. 하지만 유용한 전환 과정이 영구적인 아키텍처가 될 필요는 없습니다.

양쪽 모두 작업(task)을 이해할 수 있다면, 왜 사람을 위해 설계된 전체 상호작용 구조를 통해 통신해야 할까요?

다음 단계는 목표(goals), 제약 조건(constraints), 그리고 결과(results)를 직접 교환하는 것입니다. AI는 작업별 코드(task-specific code)를 생성하고 데이터 형식, 수용 기준(acceptance criteria), 상호작용 규칙을 협상할 수 있습니다. 사람들은 예상되는 모든 필요에 대해 별도의 애플리케이션을 구축하거나 가능한 모든 협업에 고정된 워크플로우를 규정할 필요가 없습니다.

여기에는 중요한 기술적 구분이 있습니다. 어셈블리 코드(Assembly) 또는 기계어 코드(machine code)는 여전히 소프트웨어이며 하드웨어의 명령어 세트(instruction set)를 따라야 합니다. 장치 간 통신은 여전히 공유 규칙이 필요합니다. 달라지는 것은 그 규칙을 누가 생성하는지, 그리고 미리 고정되어야 하는지 여부입니다.

소프트웨어와 프로토콜(protocols)을 설계하는 것이 AI 실행 과정 자체의 일부가 될 것입니다.

Original diagram drawn programmatically. A task-centered future still requires shared communication foundations, explicit authorization, and verification.

미래는 앱을 여는 것에서 시작되지 않을 것이다

미래의 출장 생활을 상상해 보세요.

당신은 목적지, 일정, 예산을 지정합니다. AI는 회의를 확인하고 교통 및 숙박 서비스와 조율하며, 검토할 수 있는 계획을 제시합니다. 당신은 재료비 지출을 승인합니다. 여행에 변경 사항이 생기면 제안된 조정 사항이 트리거됩니다. 출장이 끝나면, 경비와 영수증이 취합되어 확인됩니다.

당신은 예약 정보를 어떤 앱이 가지고 있는지 기억할 필요도 없고, 시스템 간에 동일한 정보를 휴대할 필요도 없습니다. 당신은 전체 여행을 파악하고 관리합니다.

이제 작은 공장이 주문을 받는 상황을 상상해 보십시오. 고객의 AI가 사양과 납기일을 제공합니다. 공장의 AI는 재고, 생산 능력, 비용 등을 바탕으로 제안서를 작성합니다. 양측은 품질 표준과 수락 조건을 설정합니다. 승인된 한도 내에서 생산이 진행됩니다. 만약 납품 일정이 변경되면, 시스템은 대안을 제시하고 책임자는 트레이드오프(trade-off)를 결정합니다.

한때 애플리케이션 구매, 워크플로우 구성, 직원 교육이 필요했던 역량들이 이제는 작업 중심으로 조립될 수 있게 됩니다.

인터페이스 역시 변화할 것입니다. 비교 분석은 표를 불러옵니다. 디자인 작업은 캔버스(canvas)를 불러옵니다. 의사 결정은 증거 자료를 불러옵니다. 업무가 완료되면, 임시 작업 공간은 닫힙니다. 도구들은 작업 주변에 나타나고, 인간의 주의는 문제 자체로 돌아갑니다.

애플리케이션이 사라질 때 남는 것은 무엇인가?

이러한 미래는 소프트웨어 산업에게 스스로 가치를 증명해야 하는 압박을 가합니다.

신뢰할 수 있는 데이터, 희소한 전문 지식, 정확한 실행 능력, 그리고 약속을 이행하는 능력이 페이지 수나 기능 목록보다 더 중요해질 것입니다. 복잡한 운영 방식, 폐쇄적인 형식(closed formats), 마이그레이션 마찰에 의존하던 기업들은 압박을 받게 될 것입니다.

사용자들 역시 새로운 판단에 직면하게 됩니다. AI가 목표를 이해했는가? 협상된 조건은 공정한가? 실행이 권한을 초과하지 않았는가? 중요한 결정, 검증 기록, 그리고 오류를 수정하는 방법들은 항상 눈에 보이도록 남아 있어야 합니다.

기회는 도구를 유지 관리하는 데 쓰는 시간을 줄이고, 방향을 선택하고, 가치를 창출하며, 우리의 결정에 책임을 지는 데 더 많은 시간을 사용하는 것입니다.

한 AI에게 미로를 만들게 하고 다른 AI에게 출구를 찾으라고 요구하는 것을 멈추십시오.

사람들이 목표를 설정하게 하십시오. AI가 필요한 코드를 생성하고, 명시적인 승인과 검증을 거쳐 협업의 규칙을 협상하도록 하십시오.

인간이 작성한 소프트웨어와 프로토콜은 더 이상 작업을 수행하기 위한 전제 조건이 아닐 것입니다.

소프트웨어 산업의 오래된 질서는 바로 그 지점에서 무너져 내리기 시작합니다.

• 인텔 프로세서 아키텍처 매뉴얼(Intel processor architecture manuals): https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html

• RFC 1122: 인터넷 통신 계층(Internet communication layers): https://www.rfc-editor.org/info/rfc1122/