소프트웨어 개발자로서 현재 업계에서 가장 인기 있거나 가장 돈이 많이 드는 프로그래밍 언어가 무엇인지 알고 싶다면 항상 끊임없는 설문조사와 보고서를 통해 알려주기 바란다. 그리고 개발자를 위한 경력 조언에서는 일반적으로 업무에 대한 지속적인 학습이 필수적이라고 권장한다.

그러나 AI가 몇 가지 알기 쉬운 프롬프트에서 코드를 생성할 수 있다면 프로그래밍 언어 학습이 중복될까?

확실히 Nvidia CEO 젠슨 황은 미래 세대가 프로그래밍 언어를 전혀 배울 필요가 없을 것이라고 믿는다. “아무도 프로그래밍할 필요가 없고 프로그래밍 언어가 인간이 사용할 수 있는 컴퓨팅 기술을 만드는 것이 우리의 임무이다. 이제 전 세계 모든 사람이 프로그래머이다.”라고 그는 두바이에서 열린 세계 정부 정상 회담에서 말했다. "처음으로 회사의 모든 사람이 기술자인 것을 상상할 수 있다."

AI와 함께 황이 상상하는 미래는 비개발자만이 사용하는 것이 아닌 로우코드 및 노코드 도구의 확산으로 도움을 받고 있다. Forrester의 연구에 따르면 기업 개발자의 87%가 로우 코드 개발 플랫폼을 사용하여 이 시장에서 상당한 성장을 주도하고 있는 것으로 나타났다.

그러나 프로그래밍 없는 미래에 대한 황의 예측은 약간의 오해를 불러일으키는 것이 좋다. AI 과대 광고 기계를 최대 속도로 계속 실행하는 것은 Nvidia에 도움이 되지만, 프로그래밍은 수십 년간의 자동화 기술을 통해 지속되었다. 실제로 코드 생성기는 컴퓨터 과학 자체만큼 오랫동안 개발되어 왔다.

생성 AI의 길을 닦다.

신경망을 기반으로 한 예측 모델을 사용하는 도구는 90년대에 등장했으며 일반적으로 패턴 인식을 사용하여 코드의 문제를 감지하는 데 사용되었다. 이는 ChatGPT부터 GitHub의 Copilot까지, 그리고 그 사이에 있는 모든 도구에 이르기까지 오늘날 우리가 보유하고 있는 생성 AI 도구의 기반을 마련했다.

생성 AI 도구가 소프트웨어 개발 프로세스에 도입되기 시작하면서 개발자가 이러한 새로운 트렌드와 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 여전히 중요하다. 그러나 AI가 보조자 역할을 하도록 의도된 경우 개발자는 이 조합에 대해 더 많은 자격을 갖추어야 함을 의미한다. 소프트웨어 개발의 미래에서 앞서 나가려면 봇보다 더 많은 것을 알아야 한다.

새로운 연구에서는 AI가 교육에 미치는 영향을 조사하고 있다. 학생들을 위한 가상 AI 코딩 도우미를 실험한 하버드 컴퓨터 과학 과정의 강사들은 챗봇이 단순히 질문에 대한 답변을 내놓는 것이 아니라 교사처럼 학생들이 스스로 솔루션을 찾는 방법을 안내하도록 주의를 기울였다. 답을 찾기 위해 AI에 의존한다면 프로세스를 배우거나 코딩에 대한 기초적인 이해를 발전시킬 수 없기 때문이다.

개발자가 Copilot 도구를 사용하는 방법에 대한 GitHub의 추가 연구에 따르면 AI의 도움을 받을 때 평균적으로 작업을 최대 55% 더 빠르게 완료할 수 있는 것으로 나타났다. 이렇게 절약된 시간은 개발자에게 더 많은 언어와 프레임워크를 자세히 배울 수 있는 기회를 제공하여 프로그래밍 언어에 대한 지식을 제한하는 것이 아니라 확장할 수 있다는 제안이 있었다.

AI 지원 개발을 위해 배워야 할 새로운 기술도 있다. 예를 들어, 신속한 엔지니어링은 개발자의 광범위한 의사소통 기술에 도움이 될 수 있다. AI 비서를 위한 명확하고 직접적인 지침을 만들 수 있다면 동료들과 명확하게 의사소통하는 방법을 배우게 될 것이다.

일부 고용주는 다양한 생성 AI 애플리케이션에 대한 효과적인 프롬프트를 개발하고 최적화하는 Dell의 역할과 같은 풀타임 프롬프트 엔지니어를 고용하기도 하며 여전히 Python에 대한 유창함이 필요하다.

개발자는 여전히 코드 검토를 수행해야 하며 이는 동료의 코드를 검토하는 것과는 다르다. AI 생성 코드에는 예측하기 어려운 오류가 있을 가능성이 높으므로 보다 철저한 접근 방식이 필요하다.

즉, 개발자는 노코더의 위협을 받을 필요가 없으며 실제로 이러한 기술이 허용하는 지름길의 이점을 누릴 수 있다. 수년 동안 코딩은 접근성이 높아지는 방향으로 변화해 왔다. 예를 들어 Python과 같이 사용자 친화적인 언어의 인기를 살펴보면 된다. AI 도우미를 사용하면 개발자는 더 이상 구문과 구조를 외울 필요가 없지만 감독할 때는 여전히 이해해야 한다.

그것을 땜장이 VS 전문가로 생각해보자. 세탁기 수리를 도와줄 수 있는 사람을 구할 수도 있고 YouTube에서 직접 수리 방법을 배울 수도 있지만, 작업이 제대로 수행되도록 보장하기 위해 전문가를 고용할 수도 있으며 많은 사람들이 계속해서 그렇게 하고 있다.

그러나 일부 기업은 AI가 제공하는 기회를 활용하여 더 적은 시간, 더 적은 수의 개발자로 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 것이다. 채용 시장에서 개발자 역할의 수는 줄어들 가능성이 높다. 특히 도구 상자에 코딩만 있는 개발자의 경우 더욱 그렇다. 특히 주니어 직책은 수요가 적을 가능성이 높다.

현재 업계의 주니어 개발자라면 이제 자신의 역할을 한 단계 높이고 미래를 대비해야 할 때일 수 있다. 프랑스 IT 다국적 Atos는 현재 로우 코드 기술과 함께 작업할 수 있는 기술 리더를 찾고 있으며, Dataport의 수석 소프트웨어 설계자 역할은 창의적인 문제 해결 및 커뮤니케이션 기술을 실행할 수 있는 기회이다.

소프트웨어 개발에서 지속적인 학습을 옹호하는 것이 잘못된 것으로 밝혀지고 업계가 실제로 언어를 봇에게 맡긴다면 이러한 기술은 미래의 모든 역할에 유용하고 양도 가능한 기술이 될 것이다.