예전에는 어느 정도 나이나 경험을 쌓으면 매니지먼트(Management) 측으로 이동하고, 기술은 젊은 층에게 맡긴다는 분위기가 있었던 것 같습니다.

물론 매니지먼트는 중요하며, 고객 조율이나 진척 관리, 과제 관리는 프로젝트를 진행하는 데 있어 필수적입니다.

한편, AI 시대에는 시니어 엔지니어에게도 일정 수준 이상의 기술력이 요구되고 있다고 느낍니다.

※ 여기서 말하는 시니어 엔지니어는 편의상 40세 이상의 엔지니어를 상정하고 있습니다.

특히 중요해지는 것은, 자신이 모든 구현을 담당하는 능력이 아니라, 젊은 층이나 AI가 작성한 코드에 대해 「이 구현을 OK라고 해도 되는가」를 판단하는 리뷰 역량이 아닐까 합니다.

AI에 의해 코드를 작성하는 속도는 올라갑니다. 하지만 코드를 빠르게 작성할 수 있다는 것은, 좋은 코드도 나쁜 코드도 빠르게 작성할 수 있다는 뜻입니다.

그렇기에 AI 시대의 시니어 엔지니어에게는 구현의 세부 사항뿐만 아니라, 설계·유지보수성·운용·보안·아키텍처(Architecture)의 관점에서 코드를 볼 수 있는 능력이 필요해질 것이라고 느낍니다.

이 기사에서는 AI 시대에 요구되는 리뷰 역량이란 무엇인가를 나름대로 정리해 보겠습니다.

• 왜 「기술은 젊은 층에게 맡긴다」만으로는 어려워졌는가
• AI 시대에 리뷰 역량이 중요해지는 이유
• 시니어 엔지니어가 봐야 할 리뷰 관점
• AI를 리뷰에 활용하기
• 리뷰 역량을 높이기 위해 해야 할 일
• 요약

이전에는 나이나 경험을 쌓으면 구현의 최전선에서 조금 벗어나, 매니지먼트나 조율을 맡는 커리어 흐름이 일반적이었던 것 같습니다. 구현은 젊은 층이나 손이 빠른 엔지니어에게 맡기고, 시니어 층은 고객 조율·진척 관리·과제 관리·멤버 지원을 담당하는 형태입니다.

이 자체가 틀린 것은 아닙니다. 다만 기술 혁신의 속도는 매우 빠르며, 프레임워크(Framework)·클라우드(Cloud)·CI/CD·모니터링 등 개발 현장에서 고려해야 할 요소는 계속해서 늘어나고 있습니다. 백엔드(Backend)와 프런트엔드(Frontend)의 경계도 없어지고, 시스템 전체를 이해한 상태에서 판단해야 하는 상황이 늘어났습니다.

여기에 AI가 더해집니다. AI가 코드의 초안을 만들고, 젊은 층이 그것을 결합하여 단시간에 대량의 구현이 진행되게 되면, 그것을 받아들여도 좋을지 판단하는 사람이 필요해집니다. 이때 시니어 엔지니어가 「나는 이제 코드를 보지 않으니 모른다」라고 해버리면, 프로젝트 전체의 품질을 유지하기가 어려워집니다.

그렇기에 시니어 엔지니어에게는 모든 것을 스스로 구현하는 능력이 아니라, 구현을 평가하는 기술력이 필요하다고 생각합니다.

AI에 의해 코드를 작성하는 것 자체는 상당히 지원받을 수 있게 되었습니다. 예를 들어 다음과 같은 작업은 AI와 궁합이 좋습니다.

이를 통해 구현의 초속은 올라갑니다. 반면 AI가 생성한 코드가 항상 프로젝트의 전제를 올바르게 이해하고 있다고는 할 수 없습니다. 기존 아키텍처에 맞는지, 프레임워크의 사상에 부합하는지, 책임 분담을 깨뜨리지 않는지, 향후 변경에 견딜 수 있는지, 본방 운용이나 보안에서 문제가 생기지 않을지. 이 부분은 인간이 확인할 필요가 있습니다.

AI 시대에 무서운 것은 「그럴싸하게 동작하는 코드」가 빠르게 늘어나는 것입니다. 동작하는 것과 유지보수할 수 있는 것은 다르며, 동작하는 것과 운용할 수 있는 것도 다릅니다. 따라서 AI 시대에는 코드를 작성하는 능력만큼이나 코드를 리뷰하는 능력이 중요해지지 않을까 합니다.

시니어 엔지니어가 봐야 할 리뷰 관점은 문법 실수나 세세한 작성법만이 아니라고 생각합니다. 명명(Naming)이나 작성 방식도 물론 중요하지만, 그 상당수는 AI나 정적 분석 도구로 잡아낼 수 있게 되었습니다. 인간, 특히 시니어 엔지니어가 봐야 할 것은 조금 더 상위의 관점이 아닐까 합니다.

여기서 중요한 것은 단순히 「코드가 동작하는가」가 아니라 이 구현을 프로젝트에 넣어도 되는가를 판단하는 것입니다. AI 시대의 리뷰 역량이란 구현을 받아들여도 좋을지를 판단하는 능력이라고 생각합니다.

그리고 이러한 관점은 경험이나 감에만 의존하면 사람에 따라 차이가 납니다. 안정시키기 위해서는 관점을 「형식」이나 체크리스트로서 언어화해 두는 것이 유효합니다. 구체적으로 체크리스트를 만들어 본 이야기는 이전에 다른 기사에서 정리했습니다.

관점을 언어화해 두면 인간의 리뷰가 통일될 뿐만 아니라, 그대로 AI에 대한 리뷰 지시로도 사용할 수 있습니다.

AI에게 리뷰를 맡길 때도 단순히 "리뷰해 주세요"라고 던지기만 하면 관점이 흔들립니다. 중요한 것은 스스로 언어화한 리뷰 관점을 그대로 전달하는 것입니다. 예를 들어 다음과 같이 지시할 수 있습니다.

다음 관점으로 코드 리뷰(Code Review)를 해주세요.
- 로그 출력에 불필요한 정보나 기밀 정보가 포함되어 있지 않은가
- 예외 처리(Exception Handling)가 적절한가
...

관점을 명시하면 AI의 지적 입도(Granularity)가 일정해져 결과를 비교하고 축적하기 쉬워집니다.

하지만 AI의 지적을 그대로 채택하는 것은 위험합니다. AI는 프로젝트 고유의 사정이나 지금까지의 경위까지는 알지 못합니다. 최종적으로 "이 지적을 받아들일 것인가", "이 구현을 머지(Merge)할 것인가"를 판단하는 것은 인간입니다. AI는 관점을 망라하여 지적을 양산하는 역할, 인간은 문맥을 고려하여 의사결정을 하는 역할로 역할을 나누는 것이 현실적이라고 생각합니다.

리뷰 능력은 코드를 쓰는 양만으로는 습득하기 어렵다고 느낍니다. 의식적으로 단련할 필요가 있습니다. 나름대로 유효하다고 생각하는 것들을 나열해 보겠습니다.

• 자신의 관점을 언어화하기 — 막연하게 위화감이 느껴지는 부분을 왜 신경 쓰이는지 말로 표현해 본다. 그것이 자신의 리뷰 패턴(Pattern)이 됩니다.
• 장애로부터 역산하기 — 과거의 장애나 트러블을 되돌아보며, 어떤 관점을 보고 있었다면 방지할 수 있었을지를 정리한다. 실제 운영에서 고생했던 관점일수록 리뷰에서 효과적입니다.
• 타인의 리뷰 읽기 — 자신이 놓치기 쉬운 관점을 깨달을 수 있습니다.
• AI와 벽치기(Wall-hitting/Brainstorming) 하기 — 자신의 리뷰 관점을 AI에게 던져보고, 빠진 관점이 없는지 확인한다.

요컨대 암묵지(Tacit Knowledge)가 되어 있는 리뷰 관점을 재현 가능한 형태로 바꾸어 가는 작업이라고 생각합니다.

AI에 의해 코드를 쓰는 속도는 빨라졌지만, 그것은 좋은 코드도 나쁜 코드도 빠르게 늘어난다는 의미이기도 합니다. 그렇기에 AI 시대의 시니어 엔지니어에게 요구되는 것은 모든 것을 스스로 구현하는 능력이 아니라, 구현을 받아들여도 좋을지를 판단하는 리뷰 능력이라고 생각합니다.

이를 위해 중요한 것은 설계(Design)·운영(Operation)·보안(Security)과 같은 상위 관점을 갖는 것, 그 관점을 "패턴(Pattern)"으로서 언어화하는 것, 그리고 그 패턴을 AI와도 공유하여 인간과 AI가 역할을 분담하는 것입니다.

리뷰 관점을 말로 표현하는 노력은 자신의 기술력을 유지할 뿐만 아니라, 팀의 품질과 AI 활용 모두를 끌어올려 줄 것입니다. AI 시대의 시니어 엔지니어에게 리뷰 능력이야말로 강력한 무기가 되지 않을까요.