생성형AI 시대, 지각변동 채용시장..개발자 생존 전략은?

SPRi, 'SW 개발자 채용시장의 변화와 생성형AI의 영향' 보고서 발표

생성형AI의 등장으로 개발자 채용시장이 큰 변화를 맞이하고 있다.

단순 반복 작업의 자동화로 초급 개발자 수요는 감소하는 반면, 창의적 문제해결과 AI 활용 능력을 갖춘 고급 개발자의 수요는 증가하는 양극화 현상이 두드러지고 있다.

이 위기를 극복하기 위해 초급 개발자들은 창의적 문제 해결 능력과 AI 활용 역량을 강화할 필요성이 늘고 있다. 또한 기업은 채용 방식을 실무 중심의 프로젝트 평가와 AI 도구 활용 능력 검증 등으로 재편할 필요성이 요구된다.

생성형AI의 등장으로 기업에서 개발자들에게 요구하는 능력이 달라지고 있다(이미지=오픈AI)

12일 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 'SW 개발자 채용시장의 변화와 생성형AI의 영향' 보고서를 통해 SW 개발자 요구 역량 및 이에 따른 채용 변화와 관련한 정부와 개발자들의 대응 방향을 제시했다.

보고서에 따르면 팬데믹과 디지털 전환, 경기 침체와 투자 위축이라는 대규모 변화 속에서 생성형AI는 SW 취업 시장을 재편하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

팬데믹 기간 동안 디지털 전환이 가속화되며 SW 개발자 수요가 폭발적으로 증가했다. 원격 근무와 비대면 서비스 확산으로 인해 클라우드, 빅데이터, 인공지능(AI) 기술에 대한 수요가 급증하며 기업의 SW 개발자 채용 열풍을 일으켰다.

그러나 팬데믹 이후 글로벌 경기 침체와 고금리 정책으로 인해 IT 기업과 스타트업의 투자가 위축되면서 채용 시장은 점차 양극화되는 추세다.

이러한 상황에서 생성형AI의 도입은 단순히 채용 시장을 변화시키는 데 그치지 않고, SW 개발자의 역할과 역량에 대한 새로운 요구를 제시하고 있다.

생성형AI는 단순하고 반복적인 작업을 자동화하며 초급 개발자 채용 수요를 감소시키고 있다.

예를 들어 코드 작성, 테스트, 문서화 등 초급 개발자가 맡았던 역할은 이제 AI가 효율적으로 수행할 수 있다. 이에 따라 기업들은 초급 개발자를 다수 고용하기보다 AI를 활용할 줄 아는 고급 개발자를 선호하는 경향을 보이고 있다.

기업들은 AI 도구가 생성한 코드의 품질을 검토하고, 복잡한 문제를 해결하며, 시스템 통합 및 프로젝트를 리딩할 수 있는 고급 개발자에 대한 수요는 증가하며 채용 시장의 양극화를 더욱 심화되고 있다.

생성형AI의 도입은 SW 개발자들에게 기존의 역량 외에 새로운 기술과 능력을 요구하고 있다. 단순 코딩 능력보다는 창의적이고 복합적인 문제 해결 능력이 점점 더 중요해지고 있다. AI 도구가 제공하는 결과물을 분석하고 오류를 검증할 수 있는 정보 판별 능력도 필수적인 역량으로 떠오르고 있다. 특히 프롬프트 엔지니어링 능력이 중요한 역할을 하게 됐다.

이는 AI에게 명확한 지시를 내려 원하는 결과를 얻는 기술로, AI 도구와 협력하는 데 핵심적인 역량이다. 또한 다양한 깃허브, 코파일럿 등 AI 기반 도구를 자유롭게 사용할 수 있는 능력도 필수적인 요구로 자리 잡았다.

이와 함께, 협업, 커뮤니케이션, 창의적 사고와 같은 소프트스킬의 중요성도 강조되고 있다. 이는 AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 가치로, 개발자들이 기술적 역량 외에 비기술적 역량도 갖춰야 하는 이유가 되고 있다.

이러한 변화 속에서 SW 개발자들의 역할도 새롭게 정의되고 있다. 초급 개발자의 경우, AI 도구가 단순 반복 작업을 대신하면서 기존 역할은 축소되고 있다. 그러나 초급 개발자들은 AI 도구를 활용하여 기존보다 더 고도화된 업무를 수행하고 빠르게 성장할 기회를 얻고 있다.

이를 통해 창의적 문제 해결과 전략적 사고 역량을 바탕으로 기존 초급 개발자와 차별화된 역할을 수행할 수 있다. 중·고급 개발자들의 역할은 더욱 복잡해지고 고도화되고 있다.

이들은 팀을 리딩하고 AI가 대체할 수 없는 복잡한 문제를 해결하며, 시스템 설계와 프로젝트 기획을 주도해야 한다. 또한, 단순한 기술적 역할에서 벗어나 팀 관리와 전략적 의사결정을 수행하는 관리자의 역할로 전환되고 있다.

채용 방식도 이러한 변화에 따라 새롭게 정비되고 있다. 기존의 단순 코딩 테스트는 AI 도구가 기본적인 코딩을 대신할 수 있는 상황에서 실효성을 잃어가고 있다.

대신, 실무 중심의 프로젝트 과제를 통해 지원자의 문제 해결 능력을 평가하는 방식이 도입되고 있다. AI 도구 활용 능력과 창의성을 검증할 수 있는 평가 방식이 중요해지고 있으며, 협업, 커뮤니케이션 등 소프트스킬을 평가하는 비기술적 요소도 강화되고 있다.

보고서는 이러한 변화에 대응하기 위해 정부, 기업, 그리고 개발자들은 각각의 위치에서 적응과 발전을 도모할 것을 권했다.

정부는 교육 체계를 개편해 AI 활용 능력, 데이터 과학, 소프트스킬을 포함한 실무 중심의 교육 프로그램을 확대할 필요가 있다. 더불어 재직자를 대상으로 AI와 신기술 활용 역량을 강화할 수 있는 재교육 프로그램을 지원하며, 윤리적 가이드라인을 마련해 데이터 보안 문제를 해결해야 한다는 것이다.

기업은 채용 프로세스를 개선해 AI 시대에 적합한 새로운 평가 모델을 도입하고, 초급 개발자가 AI 도구를 활용해 실무 경험을 쌓을 수 있도록 멘토링 및 실습 프로그램을 마련할 것을 조언했다.

개발자들도 변화에 맞춰 스스로를 발전시킬 필요가 있다고 지적했다. AI 도구를 활용한 문제 해결과 창의적 솔루션 설계 능력을 강화하고, 지속적인 학습을 통해 최신 기술 트렌드와 AI 기반 기술에 적응해야 한다는 것이다.

이를 통해 초급 개발자는 AI로 대체되지 않는 차별화된 역량을 확보하고, 중·고급 개발자는 리더십과 전략적 사고를 강화할 것을 제언했다.

신승윤 SW기반정책·인재연구실 선임연구원은 "생성형AI는 SW 취업 시장의 판도를 변화시키며, 개발자들에게 새로운 도전과 기회를 동시에 제공하고 있다" 이 변화에 얼마나 효과적으로 적응하느냐가 앞으로의 성공을 결정할 중요한 열쇠가 될 것"이라고 보고서를 통해 강조했다.