아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

"AI가 다 하면 나는 뭘 하지?"라는 불안요즘 개발자 사이에서 가장 자주 오가는 불안이 있다. 모델이 코드를 짜고 문서를 쓰고 테스트까지 만들어 내는데, 그러면 사람이 하던 생산은 누구 몫이 되며 나는 무엇으로 가치를 내는가 하는 물음이다. 손을 빠르게 움직이는 일이 곧 실력이라고 믿어 온 사람일수록 이 질문이 더 무겁게 다가온다.이 글은 그 불안에 대한 답을 하나만 붙잡고 간다. AI가 생산을 가져갈수록 사람에게 남는 전문성은 분별하는 안목이고, 그 안목이 좋은 검증을 만든다는 것이다. 여기서 검증 레이어(생산물이 옳은지 가려내기 위해 사람이 쌓아 두는 판단의 층)는 단순한 자동 테스트가 아니라, 도메인을 깊이 아는 사람만 만들 수 있는 자산이다. 결론부터 말하면, 빼앗기는 게 아니라 더 귀한 능력만..

AI에게 코드를 짜게 하고, 문서를 쓰게 하고, 설계를 맡긴다. 그런데 막상 결과물을 받아 들면 "이걸 믿어도 되나" 하는 멈칫이 온다. 사람이 짠 코드라면 리뷰하고 테스트를 돌려 믿음을 만든다. AI 결과물도 똑같이, 믿음은 검증에서 나온다. 다만 무엇을 어떻게 검증하느냐가 조금 다르다.개인 작업에 AI를 깊게 끼워 넣을수록(흔히 AX, AI Transformation이라 부르는 그 변화 말이다) 이 질문이 매일 돌아온다. 검증 없이 받아들이면 어느 순간 잘못된 결과가 조용히 쌓인다. 그래서 검증을 하나의 막연한 작업이 아니라 세 종류의 레이어로 나눠 보면 훨씬 다루기 쉬워진다.## 검증은 한 덩어리가 아니라 세 레이어다 다이어그램 설명. 하나의 "AI 결과물"을 세 갈래 검증으로 동시에 거는 구조를 ..