좋은 카메라가 저렴해졌을 때, 모두가 전문 사진 작가의 종말을 예견했습니다. 하지만 그 예측은 틀렸습니다. 저가 시장(low end)은 완전히 사라졌습니다. 스톡 라이브러리, 저렴한 인물 사진, 대규모 행사 취재는 스마트폰과 무료 편집 앱을 가진 누구에게나 넘어갔습니다. 반면 고가 시장(high end)은 그 어느 때보다 잘 나갔습니다. 에디토리얼 작업, 누구도 가질 수 없는 접근성을 가진 보도 사진, 동일한 장비를 구매해서는 재현할 수 없는 미학적 가치 등이 그러합니다. 타격을 입은 곳은 중간 계층(middle)이었습니다. 소규모 웨딩, 기업 프로필 사진, 부동산 매물 사진 등 시장의 꾸준하고 화려하지 않은 대량 수요 부문 말입니다. 멸종이 아니라 압축이 일어난 것입니다. 가격은 하락했고, 물량은 더 저렴한 대체재로 이동했으며, 살아남은 이들은 상위 단계로 올라가거나 전문화되었습니다.

그 압축이야말로 AI 보조 코딩 (AI-assisted coding)이 소프트웨어 작업에 무엇을 하고 있는지 보여주는 가장 명확한 지도라고 저는 생각합니다. 그리고 이 논의의 절반은 내부자로서 알고 있습니다. 20년 동안 개발 팀을 이끌었고, 이제는 그들을 위한 AI 툴링 (AI tooling)을 구축하고 있기 때문입니다.

논쟁의 안락한 절반
이 논쟁의 안심시키는 버전은 현재 어디에나 있습니다. 당신은 타이핑을 하기 위해 돈을 받는 것이 아니라 생각하기 위해 돈을 받는 것이므로, AI는 당신이 가치 있는 부분에 집중할 수 있도록 자유를 줄 뿐이라는 논리입니다. 틀린 말은 아닙니다. 다만 듣기 편한 절반일 뿐입니다. 나머지 절반은 당신이 아니라 시장에 관한 이야기입니다.

판단력, 아키텍처 (architecture), 유지보수 시 무엇이 망가질지 아는 능력, 무엇을 만들지 말지 결정하는 능력 — 명령에 따라 그럴듯한 코드를 작성하는 모델은 이러한 가치들을 범용화 (commoditize)하지 못합니다. 저는 유능한 모델이 생성한 것을 읽지 못하는 사람들 때문에 몇 주간의 혼란이 발생하는 것을 목격해 왔습니다. 그 격차는 결코 도구의 문제가 아니었으며, 더 나은 AI 자동 완성 (autocomplete) 기능이 나온다고 해서 그 격차가 메워지지는 않습니다.

하지만 "타이핑보다 판단력이 중요하다"는 말은 기술에 대한 질문에는 답이 될 수 있어도, 시장 구조에 대한 질문은 회피합니다. AI는 개발자라는 계층 전체를 대체하는 것이 아니라, 특정 세그먼트(segment)를 범용화(commoditize)합니다. AI가 가장 먼저 타격하는 세그먼트는 카메라가 타격했던 곳과 동일합니다. 바로 중간 계층입니다. CRUD 앱, 단순한 통합(integration), 브로슈어 사이트, 그리고 폼(form)과 테이블(table) 뒤에 숨겨진 표준적인 내부 도구로 생계를 유지하던 주니어에서 미드 레벨(junior-to-mid tier) 계층 말입니다. 그런 작업은 언제나 알려진 사양(spec)에 따른 구현(implementation)이었으며, 알려진 사양에 따른 구현은 바로 지금 모델이 저렴하게 해낼 수 있는 일입니다.

저는 사이드 프로젝트를 통해 이를 직접 느꼈습니다. 저는 시각적 노코드(no-code) 플랫폼에서 콘텐츠 파이프라인을 구축하기 위해 수개월 동안 저녁 시간을 보냈습니다. 하지만 AI 지원 코딩(AI-assisted coding)이 계산법을 바꾸었을 때, 저는 그것을 몇 주 만에 제대로 된 코드로 다시 구축했습니다. 그 수개월의 시간이 낭비된 것은 아닙니다. 그 시간 덕분에 무엇을 만들어야 할지 정확히 알 수 있었으니까요. 하지만 이제 동일한 작업에 드는 비용은 수개월이 아니라 수주입니다.

"그럼 중간 계층은 그냥 더 잘 생각하는 법을 배우면 되나요?"
이는 당연한 반론이며, 진지하게 고려할 가치가 있습니다. 왜냐하면 그 답변이 이 모든 상황의 향방을 결정하기 때문입니다.

첫 번째 문제: "더 잘 생각하는 법을 배워서 살아남는다"는 것은 논지를 반박하는 것이 아니라 오히려 확인해 주는 것입니다. 이 주장은 결코 사람에 관한 것이 아니라, 작업(work)에 관한 것이었습니다. 중간 계층의 누군가가 진정한 아키텍처적 판단력(architectural judgment)을 갖추게 되었을 때, 그들은 중간 계층을 구한 것이 아니라 그곳을 떠난 것입니다. 그들은 상위 계층으로 올라간 것입니다. 중간 계층은 승진을 통해서든, 탈출을 통해서든 여전히 비어갈 것입니다. 웨딩 사진작가에서 수요가 높은 에디토리얼(editorial) 사진작가가 되었다고 해서 웨딩 시장이 살아남았음을 증명하는 것은 아닙니다.

두 번째 문제: "더 잘 생각하는 것"은 기존의 업무에 단순히 덧붙이는 소프트웨어 업그레이드가 아닙니다. 사양을 구현하는 단계에서 무엇을 만들지 결정하고, 트레이드오프(tradeoff)를 판단하며, 전체 시스템을 머릿속에 담아두고, 8개월 뒤 운영 환경(production)에서 나타날 실패를 예측하는 단계로 넘어가는 것은 사용하는 근육 자체가 바뀌는 것입니다. 어떤 사람들은 이 능력을 키웁니다. 어떤 사람들은 키우지 못할 것이고, 어떤 사람들은 진심으로 원하지도 않을 것입니다. 그들은 구현하는 것을 좋아했고 그것을 잘했으니까요. 기술의 축(skill axis)은 실재하지만, 그것이 기본적으로 모든 사람을 위로 끌어올려 주지는 않습니다.

세 번째 문제, 그리고 이것은 안심시키는 글들이 결코 도달하지 못하는 지점입니다: 바로 역량 (capacity)입니다. 만약 중간 계층의 모든 사람이 하룻밤 사이에 강력한 시스템 사고가 (systems thinker)가 된다고 가정해 봅시다. 시장은 여전히 그만큼 많은 아키텍트 (architects), 보안 전문가 (security specialists), 성능 엔지니어 (performance engineers), 그리고 신뢰할 수 있는 고문 (trusted advisors)을 필요로 하지 않습니다. 상위 계층은 정의상 좁으며, 바로 그 점이 그곳을 상위 계층으로 만듭니다. 프리미엄 편집 사진 (Premium editorial photography) 분야는 자신이 대체한 모든 웨딩 사진사를 흡수할 만한 여유가 결코 없었습니다.

따라서 사람들이 "더 잘 생각한다"는 것이 단순히 "컨설턴트가 된다"는 것을 의미하느냐고 묻는다면, 솔직한 대답은 부분적으로 그렇다는 것입니다. 신뢰할 수 있는 기술 고문은 중간 계층에서 벗어나는 하나의 탈출구이며 좋은 방법이지만, 유일한 방법은 아닙니다. 아키텍처 (Architecture)가 탈출구입니다. 심도 있는 보안 및 성능 작업이 탈출구입니다. 복잡한 도메인 전문 지식 — AI가 지팡이가 아닌 지렛대가 될 정도로 비즈니스를 완벽하게 이해하는 종류의 지식 — 이 탈출구입니다. 몇 주가 걸려야 할 프로토타입이 오후 한때에 완성될 때, 그 속도는 결코 모델에서 나오는 것이 아닙니다. 그것은 첫 번째 프롬프트 (prompt)를 입력하기 전에 정확한 문제를 파악하고 있는 20년의 경험에서 나옵니다. 도구는 그 위치를 만들어내는 것이 아니라, 이미 그곳에 존재하던 것을 증폭시킬 뿐입니다.

이 비유의 솔직한 한계
소프트웨어가 사진처럼 움직인다고 주장한다면 그것은 당신에게 무언가를 팔려는 속임수일 것입니다. 그렇지 않습니다. 사진은 대략 고정된 수요를 가지고 있었습니다. 카메라가 저렴해졌다고 해서 결혼식 횟수가 세 배로 늘어나지는 않았습니다. 소프트웨어는 그럴 수도 있습니다. 소프트웨어에 대한 총 수요는 40년 동안 성장해 왔으며, 더 저렴해진 생산 방식은 이를 더욱 성장시킬 수 있습니다. 이는 대체된 중간 계층의 일부가 이전에는 존재하지 않았던 업무로 재흡수될 수 있음을 의미합니다. 웨딩 시장에는 그런 탈출구가 없었습니다.

그러므로 저는 개발자의 80%가 실직할 것이라고 말하지 않겠습니다. 저는 그것을 믿지 않으며, 그렇게 말하는 사람들은 추측을 하고 있는 것입니다. 방어 가능한 주장은 더 좁고 여전히 불편합니다: 중간 계층의 업무는 범용화 (commoditizes)되고, 가치는 양 극단으로 이동하며, 당신은 중간 계층이 유지되기를 바라기보다는 그에 맞춰 계획을 세워야 한다는 것입니다.

개인에게 있어 변화의 방향은, 범용화(commoditizing)되는 계층을 방어하기 위해 그 일을 조금 더 빠르게 수행하는 것이 아니라, 판단(judgment), 아키텍처(architecture), 그리고 자문(advisory) 업무를 향해 올라가는 것입니다. 축소되는 영역 안에서 속도를 높이는 것은, 당신보다 저렴하면서 매주 더 발전하고 있는 도구를 상대로 벌이는 패배할 수밖에 없는 경주입니다.

기술 팀이나 실무 조직을 운영하는 누구에게나, 이는 시니어 주도(senior-led) 업무가 더욱 강력해져야 한다는 논거가 됩니다. 중간 계층은 정확히 액체처럼 녹아내리고 있는(liquified) 층입니다. 가치는 애초에 중간 단계의 업무를 수행하지 않았던 사람들, 즉 시스템, 트레이드오프(tradeoff), 도메인(domain), 그리고 무엇을 만들지 말아야 할지에 대한 결정을 내리는 데 기여해 온 사람들에게 집중됩니다. 이것이 바로 이 실무가 시니어 주도(senior-led)이며 창업자 중심(founder-run)으로 운영되는 이유입니다. 이것은 전략적인 선택이 아니라, 지도가 가리키는 방향입니다.

고민해야 할 질문은 당신이 AI보다 더 깊이 생각할 수 있느냐가 아닙니다. 운이 좋은 날이라면 아마 가능할 것입니다. 질문은 그 사고(thinking)가 어느 영역에 속해 있는지, 그리고 그 영역이 여전히 존재할 것인지입니다. 당신이 최근에 출시(ship)한 마지막 다섯 가지 항목을 살펴보십시오. 그중 다른 사람이 작성한 명세(spec)에 따라 구현(implementation)한 것이 몇 개인지 세어 보십시오. 그 숫자가 바로 당신의 노출도(exposure)입니다.

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