요즘 개발계에서 가장 핫한 이슈는 단연코 ‘입코딩’입니다. 말 그대로 키보드를 거의 건드리지 않고 입으로 코딩을 끝내는 시대가 도래한 겁니다. 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 신조어까지 생겼습니다. 말의 뉘앙스를 그대로 따라가보면 "그냥 바이브에 맡겨라, 코드가 있는지조차 잊어버려라"는 식입니다. 이제 인간의 자연어만으로도 AI는 코드를 생성하고, 심지어 바로 적용까지 할 수 있습니다.
1. 커서(Cursor) AI
최근 등장한 커서(Cursor) 같은 도구는 그야말로 게임 체인저입니다. 비주얼 스튜디오 코드에 붙어 있는 확장 프로그램인데, 사용자의 명령어를 바탕으로 코드 베이스 전체를 분석해 정확히 필요한 위치에 필요한 코드를 ‘자동’으로 삽입해 줍니다. 복사-붙여넣기조차 필요 없습니다. 명령만 하면 끝입니다.
2. AI 없으면 코딩 못 하는 세대의 등장
최근 2년 내 코딩을 시작한 이들 중 상당수는 AI 없이 코딩을 해 본 적이 없습니다. 손으로 직접 코드를 써본 경험이 없는 ‘AI 네이티브’ 세대가 등장한 것이죠. 이들은 코드 작성 능력보다는 도구 활용 능력을 통해 프로덕트를 만들고 문제를 해결합니다. 실제로 미국 스타트업 창업자 중 25%가 “우리 서비스의 95% 코드는 AI가 짜줬다”고 말합니다. 개발자 없이도 서비스가 가능하다는 말이 낯설지 않은 시대입니다.
3. 그럼에도 불구하고 ‘개발 지식’은 여전히 필요하다
하지만 AI가 모든 것을 해결해 주는 것은 아닙니다. 코드를 직접 작성하지 않더라도, 적어도 그것을 ‘읽고’, ‘디버깅’하고, ‘판단’할 수 있는 능력은 필수입니다. 특히 AI가 작성한 코드가 좋은 코드인지, 중복되거나 비효율적인지는 스스로 판단해야 합니다. 아무리 바이브 코딩을 하더라도, LM이 엉뚱한 출력을 내놓을 수 있다는 사실을 간과해선 안 됩니다.
4. 디버깅은 여전히 인간의 몫
AI는 새로운 코드를 ‘생성’하는 데는 탁월하지만, 이미 작성된 코드를 ‘분석’하거나 시스템 전반을 이해해 디버깅하는 데는 한계가 있습니다. 특히 여러 파일이 얽히고설킨 구조적 문제에 대해서는, 인간이 단계별로 지시를 내리지 않으면 AI가 제대로 문제를 해결하지 못하는 경우가 많습니다. 결국 시스템 전체를 이해하는 시니어 개발자의 통찰이 필요한 순간이 반드시 오게 됩니다.
5. 코드 천 줄 짜는데 6초면 충분하다는 말
한편으로는 ‘코드에 대한 애착’ 자체를 버리자는 의견도 있습니다. AI는 어차피 빠르고 효율적으로 새 코드를 짜주니까, 문제가 생기면 디버깅하지 말고 그냥 통째로 새로 짜버리자는 겁니다. 이런 관점은 개발에 대한 패러다임 자체를 바꾸고 있습니다. 이제는 코드를 직접 짜는 것보다 ‘어떤 방향으로 짜야 하는지’를 감각적으로 이해하는 것이 더 중요한 시대가 된 것이죠.
6. 면접도 바뀐다: “3시간 안에 제품 하나 만들어 보세요”
개발자 채용도 변화하고 있습니다. 예전처럼 알고리즘 테스트나 문법 테스트를 보는 시대는 저물고 있습니다. 이제는 “어떤 도구든 써서 일정 시간 안에 완제품을 만들어 보세요” 같은 실전 중심의 과제가 면접에서 주어지기도 합니다. 생산성 중심으로 채용 기준이 완전히 바뀌고 있는 것입니다.
7. 개발자는 두 종류로 나뉜다
앞으로의 개발자는 크게 두 부류로 나뉠 가능성이 높습니다. 하나는 ‘프로덕트 중심 개발자’입니다. 이들은 사용자의 니즈를 이해하고, 문제 해결 중심의 사고로 코딩을 도구처럼 활용할 줄 아는 사람들입니다. 다른 하나는 ‘시스템 아키텍트’입니다. 대규모 트래픽과 구조적 복잡성 속에서도 시스템을 안정적으로 운영할 수 있는 깊은 기술력을 가진 소수의 인재들이죠.
8. 개발자 계층도 분화된다
대부분의 개발자들은 충분히 괜찮은 수준의 생산성을 가진, AI 도구를 활용한 중간층으로 자리잡을 것입니다. 하지만 그 위에는 ‘찐또배기’ 개발자들, 다시 말해 AI 없이도 문제를 해결할 수 있는 상위 1%의 고수들이 존재하게 됩니다. 그리고 이들이 진짜 대형 서비스를 설계하고 운영하는 핵심 인력으로 자리매김할 것입니다.9.
9. 무에서 유를 만드는 시대에는 속도가 중요하다. 그러나!
초기 스타트업이나 실험 단계의 서비스에서는 속도와 생산성이 가장 중요합니다. 이때는 AI를 활용한 바이브 코딩이 정말 유용합니다. 하지만 어느 순간 유저가 폭증하고 트래픽이 터지기 시작하면, 시스템은 단순한 ‘코드’가 아니라 ‘구조’가 됩니다. 이때는 시스템의 본질을 이해하고 고칠 수 있는 진짜 개발자가 필요합니다.
10. AI는 맥락을 모른다
가장 큰 차이는 ‘맥락’입니다. 인간은 회사의 방향, 서비스의 확장 가능성, 유저의 행동 패턴을 모두 염두에 두고 코드를 짭니다. 반면 AI는 지금 눈앞의 파일만 보고 작동합니다. 회의도 안 하고, 조직의 목표도 모르니까요. 그래서 사람이 짠 코드와 AI가 짠 코드는 근본적으로 다릅니다. 인간은 ‘기획된 미래’를 보고 코드를 짜지만, AI는 그저 ‘요청된 현재’만 본다는 점에서 말입니다.
11. 결국 코딩은 여전히 배워야 한다
앞으로는 초보 개발자도 AI 도구를 활용해 단시간에 ‘시니어처럼 보이는’ 결과물을 낼 수 있는 시대가 될 것입니다. 그러나 진짜 중요한 것은 경험입니다. 언제 어떤 기술을 써야 할지를 판단할 수 있는 경험, 실패와 시행착오에서 쌓인 감각이 결국 AI 시대의 진짜 실력입니다.
한 줄 요약: 코딩을 몰라도 코드를 만들 수는 있지만, 코딩을 알아야 AI를 제대로 활용할 수 있다.