AI가 코드를 쓰기 시작하자, 제품을 만드는 사람의 일이 바뀌었다

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AI가 코드를 쓰기 시작하자, 제품을 만드는 사람의 일이 바뀌었다 얼마 전 「 개발자는 안 뽑습니다 」라는 글을 읽었다. 제목만 보면 개발자의 시대가 끝난다는 이야기처럼 보이지만, 글의 핵심은 조금 다르다. 개발자가 필요 없어지는 것이 아니라, 제품을 만드는 사람에게 요구되는 능력이 달라지고 있다는 이야기다. 과거에는 아이디어를 실제 제품으로 만드는 일이 쉽지 않았다. 문제를 발견한 사람이 기획서를 작성하면 디자이너가 화면을 만들고, 개발자가 코드를 작성하고, 다시 QA를 거쳐 제품을 출시했다. 아이디어와 실제 제품 사이에는 많은 사람이 필요했고, 상당한 시간이 필요했다. 그 과정에서 가장 희소한 능력 중 하나는 ‘구현할 수 있는 능력’이었다. 그런데 AI가 이 구조를 빠르게 바꾸고 있다. 이제는 기획자나 디자이너, 창업자처럼 직접 개발을 하지 않던 사람도 AI를 이용하면 실제 작동하는 제품을 만들 수 있다. 완벽한 제품은 아니더라도 아이디어를 화면으로 만들고, 데이터를 연결하고, 사용자에게 보여주고, 반응을 확인하는 것까지 가능해졌다. 그래서 제품 개발의 흐름도 조금씩 달라지고 있다. 예전에는 아이디어 → 기획서 → 디자인 → 개발 → 테스트 → 출시 였다면, 앞으로는 문제 발견 → 프로토타입 → 사용자 반응 → 수정 이라는 훨씬 짧은 반복이 가능해진다. 중요한 변화는 개발 속도만 빨라지는 것이 아니다. 제품을 만드는 사람의 역할 자체가 바뀐다는 점이다. 구현 능력보다 중요한 것이 생기기 시작했다 AI 이전에는 “어떻게 만들 것인가”가 중요한 문제였다. 서비스를 만들고 싶어도 개발할 사람이 없으면 시작하기 어려웠다. 하지만 AI가 구현 비용을 빠르게 낮추면서 질문이 달라지고 있다. 무엇을 만들 것인가. 왜 만들어야 하는가. 누구의 어떤 문제를 해결할 것인가. 어떤 기능을 만들지 않을 것인가. 그리고 실제로 만든 것이 효과가 있었는가. 이런 질문의 중요성이 훨씬 커진다. 코딩이 중요하지 않아지는 것이 아니다. 코딩이라는 생산 수단에 접근하기 위해 필요했던 진입장벽이 낮아지고 있는 것이다. 이 차이는 꽤 크다. 과거에는 아이디어가 있어도 구현 능력이 없으면 제품을 만들기 어려웠지만, 이제는 아이디어와 판단력이 있는 사람이 AI의 도움을 받아 직접 실험할 수 있다. 그렇다면 자연스럽게 희소성도 이동한다. ‘만드는 방법을 아는 사람’에서 ‘무엇을 만들어야 하는지 아는 사람’으로. AI Builder라는 새로운 형태의 사람 최근 이런 사람을 ‘AI Builder’라고 부르기 시작한다. AI Builder를 단순히 AI로 코딩하는 사람이라고 생각하면 조금 부족하다. 중요한 것은 AI 도구를 얼마나 많이 사용할 줄 아느냐가 아니다. 현실의 문제를 발견하고, 그것을 제품으로 바꾸고, 실제 사용자에게 전달하고, 결과를 확인할 때까지 전체 과정을 움직일 수 있는 사람이 AI Builder에 가깝다. 그래서 출신 직군도 크게 중요하지 않다. 개발자일 수도 있고, 기획자일 수도 있고, 디자이너일 수도 있고, 마케터나 창업자일 수도 있다. 중요한 것은 자신의 전문 영역을 넘어 제품 전체를 바라볼 수 있는가다. 문제를 발견하고, 가설을 세우고, AI를 이용해 빠르게 구현하고, 사용자에게 보여주고, 결과를 측정하고, 다시 수정한다. 이 과정 전체를 반복할 수 있는 사람이 점점 강해질 것이다. 오히려 ‘현장 경험’의 가치가 커진다 AI 시대에 역설적으로 더 중요해지는 것이 있다. 바로 도메인 지식과 현장 경험이다. AI는 많은 것을 알고 있다. 코드도 작성하고, 화면도 만들고, 문서도 정리한다. 하지만 어떤 문제가 정말 중요한지는 여전히 현실 속에 있다. 고객이 어디에서 불편함을 느끼는지, 어떤 절차 때문에 포기하는지, 사람들이 말로 표현하지 않는 불만은 무엇인지, 업계에서 당연하게 받아들이지만 사실은 비효율적인 것이 무엇인지. 이런 것은 현장에 있는 사람이 훨씬 잘 알 수 있다. 그래서 AI가 강해질수록 인간의 전문성이 필요 없어지는 것이 아니라 전문성의 종류가 달라질 가능성이 높다. 과거에는 특정 도구를 다루는 전문성이 중요했다면, 앞으로는 문제와 사람을 이해하는 전문성이 더 중요해질 수 있다. 무엇을 만들지보다 무엇을 만들지 않는지가 중요해진다 또 하나의 변화가 있다. AI를 이용하면 기능을 만드는 것이 너무 쉬워진다. 몇 년 전이라면 개발 비용 때문에 포기했을 기능도 이제는 며칠, 경우에 따라 몇 시간 안에 프로토타입으로 만들 수 있다. 그런데 이건 좋은 일만은 아니다. 쉽게 만들 수 있다는 것은 쉽게 불필요한 것도 만들 수 있다는 뜻이기 때문이다. 기능을 하나 더 추가하는 비용이 낮아질수록 제품은 오히려 복잡해질 위험이 있다. 그래서 앞으로 좋은 제품을 만드는 사람에게 중요한 능력 중 하나는 ‘만들지 않는 능력’이 될 것이다. 이 기능이 정말 필요한가. 이 문제가 실제로 존재하는가. 사용자가 원하는 것인가, 아니면 우리가 만들고 싶은 것인가. 지금 만들어야 하는가. 이 질문에 계속 답해야 한다. AI 시대에는 제작 능력보다 선택 능력이 더 중요해질 수 있다. Build보다 Measure가 중요해진다 제품을 만드는 비용이 내려가면 자연스럽게 병목도 이동한다. 과거에는 ‘만드는 것’이 병목이었다. 앞으로는 ‘무엇이 효과가 있었는지 알아내는 것’이 병목이 될 가능성이 크다. 제품을 출시했다고 끝나는 것이 아니다. 사람들이 실제로 사용하는가. 처음 방문한 사람이 가입하는가. 가입한 사람이 계속 사용하는가. 어디에서 이탈하는가. 어떤 기능은 사용하지 않는가. 우리가 해결했다고 생각했던 문제가 정말 해결됐는가. 이 데이터를 보고 다시 제품을 바꿔야 한다. 그래서 앞으로의 제품 개발 과정은 단순한 Think → Build → Deploy 가 아니라, Think → Build → Deploy → Measure → Learn → Build 이라는 반복에 가까워질 것이다. AI가 Build를 빠르게 해줄수록 Measure와 Learn의 중요성은 더욱 커진다. AI가 모든 전문가를 대체하는 것은 아니다 여기에는 반드시 주의해야 할 부분도 있다. AI가 만들어낸 제품이 화면에서 정상적으로 작동한다고 해서 좋은 제품인 것은 아니다. 보안, 개인정보, 데이터베이스 구조, 결제, 권한 관리, 대규모 트래픽, 장애 대응, 법률과 규제 같은 문제는 여전히 높은 전문성이 필요하다. AI Builder가 모든 것을 혼자 해야 한다는 의미도 아니다. 오히려 좋은 Builder에게 중요한 능력은 자신이 어디까지 판단할 수 있고 어디부터 전문가가 필요한지를 구분하는 것이다. AI는 전문가를 없애기보다는 전문가가 개입하는 지점을 바꿀 가능성이 크다. 반복적인 구현은 AI가 맡고, 복잡한 판단과 높은 위험이 존재하는 영역에는 더 높은 수준의 전문가가 집중하는 식이다. 결국 회사의 최소 단위도 달라질 수 있다 이 변화가 계속된다면 단순히 개인의 업무 방식만 달라지는 것이 아닐 수 있다. 회사의 형태도 달라질 것이다. 과거에는 하나의 인터넷 서비스를 만들기 위해 기획자, 디자이너, 프론트엔드 개발자, 백엔드 개발자, QA, 데이터 분석가 등 여러 역할이 필요했다. 앞으로는 한 사람이 AI를 통해 이 능력들의 상당 부분을 호출할 수 있다. 그렇다고 여덟 명이 필요했던 회사가 무조건 한 명의 회사가 된다는 뜻은 아니다. 좀 더 정확히 말하면, 한 사람이 여덟 가지 능력에 접근할 수 있게 된다는 것이다. 그리고 필요할 때 전문가와 협업한다. 조직에서 중요한 것은 사람 수가 아니라 판단과 실행의 밀도가 된다. 앞으로 경쟁력이 되는 것은 무엇일까 AI가 더 발전한다고 가정하면 제품을 만드는 사람에게 필요한 능력은 대략 다섯 가지로 정리할 수 있을 것 같다. 첫 번째는 문제를 발견하는 능력이다. 두 번째는 무엇을 만들고 무엇을 만들지 않을지 결정하는 제품 판단력이다. 세 번째는 AI를 단순히 사용하는 것이 아니라 여러 작업을 연결하고 검증하는 능력이다. 네 번째는 특정 분야에 대한 깊은 현장 지식이다. 마지막은 결과에 대한 책임이다. 기능을 만들었다는 것으로 끝나는 것이 아니라 그것이 실제로 사람들의 행동을 바꾸고 문제를 해결했는지 확인하는 것이다. 결국 앞으로 제품을 만드는 사람의 경쟁력은 얼마나 많은 코드를 작성했느냐보다, 얼마나 정확하게 문제를 발견하고, 얼마나 빠르게 실험하고, 얼마나 제대로 결과를 측정하며, 얼마나 집요하게 개선할 수 있는가에 가까워질 것이다. AI가 강해질수록 인간의 판단력이 중요해진다 AI 시대를 이야기할 때 우리는 자꾸 AI가 무엇을 할 수 있는지를 이야기한다. 코드를 작성한다. 디자인을 만든다. 문서를 작성한다. 데이터를 분석한다. 하지만 어쩌면 더 중요한 질문은 반대편에 있을지도 모른다. AI가 많은 일을 할 수 있게 되었을 때 인간은 무엇을 해야 하는가. 나는 그 답이 ‘판단’에 가까워지고 있다고 생각한다. 어떤 문제를 해결할 것인지. 누구를 위해 만들 것인지. 무엇을 중요하게 생각할 것인지. 무엇을 하지 않을 것인지. 그리고 결과에 책임질 것인지. AI가 구현 비용을 낮출수록 이런 질문들의 가치는 오히려 올라간다. 그래서 앞으로 좋은 제품을 만드는 사람은 AI보다 더 많은 것을 아는 사람이 아닐지도 모른다. AI에게 무엇을 맡기고, 자신은 어떤 판단을 해야 하는지를 아는 사람. 그리고 현실의 문제를 끝까지 바라보는 사람. 그런 사람이 앞으로의 Builder가 아닐까.