AI가 코드를 써도 프로그래머는 코드를 읽고 물어야 합니다

이제 새 코드의 상당 부분을 AI 코딩 도구가 씁니다. 이 글은 한국 기업과 국제 팀의 개발자와 개발 관리자를 위한 것입니다. 필자의 주장은 이렇습니다. 여전히 프로그래머를 프로그래머로 만드는 것은 코드에 질문을 던지고 코드 안에서 답을 찾는 습관입니다.

AI가 바꾼 개발 업무

Claude Code나 Cursor 같은 도구를 쓰면 코딩 경험이 적은 사람도 짧은 시간에 동작하는 애플리케이션을 만듭니다. 앤트로픽은 Claude Code를 코드베이스를 읽고, 파일을 고치고, 명령을 실행하는 에이전트형 코딩 도구로 소개합니다. 터미널, 코드 편집기, 데스크톱 앱, 브라우저에서 쓸 수 있습니다.

변화의 규모를 보여 주는 자료가 두 가지 있습니다.

• 2025년 3월 와이콤비네이터(Y Combinator)의 재러드 프리드먼 매니징 파트너는 2025년 겨울 기수 스타트업의 4분의 1이 코드베이스의 95%를 AI로 생성했다고 말했습니다. 라이브러리를 불러오는 코드는 계산에서 뺐습니다. 프리드먼은 이 창업자들이 모두 기술 역량이 높다고 강조했습니다(테크크런치 보도).
• 2022년 깃허브 실험에서는 전문 개발자 95명이 자바스크립트로 HTTP 서버를 만들었습니다. 깃허브 코파일럿을 쓴 그룹이 약 55% 빨리 끝냈습니다. 평균 1시간 11분 대 2시간 41분이었습니다. 과제 완료율은 코파일럿 그룹 78%, 다른 그룹 70%였습니다. 좁은 과제 하나에 대한 결과이므로 모든 개발 업무에 그대로 적용할 수는 없습니다.

이제 타자 속도나 문법 암기로는 예전만큼 차이가 나지 않습니다.

예전의 기준과 더 나은 기준

「진짜 개발자」 논쟁은 주로 기술적 깊이를 중심으로 이뤄졌습니다. 알고리즘과 자료구조, 언어 숙련도, 시스템 설계 능력입니다. 이 능력은 여전히 중요합니다. 하지만 그 능력으로 만들던 코드의 상당 부분을 이제 AI가 만듭니다.

필자가 보기에 이 일의 핵심은 처음부터 코드를 치는 일이 아니었습니다. 사업의 문제를 동작하는 소프트웨어로 바꾸는 일입니다. 프로그래머를 가르는 기준은 단순합니다. 어떤 코드에 질문을 던지고 그 코드에서 답을 찾을 수 있는가입니다.

AI 도구 사용과 프로그래밍의 차이

AI 도구로 하는 「바이브 코딩」을 예로 들어 보겠습니다. 원하는 것을 자연어로 설명하고, 결과가 기대대로 동작하는지 확인하고, 안 되면 AI에게 다시 고쳐 달라고 합니다. 코드는 읽지 않습니다. 쓸모 있는 일입니다. 하지만 프로그래밍이라기보다 AI 도구로 제품을 만드는 일에 가깝습니다.

프로그래밍은 AI가 쓴 코드라도 그 동작 원리를 이해하고 직접 고치고 개선할 수 있는 능력입니다. 소프트웨어가 예상과 다르게 움직이면 프로그래머는 문서나 외부 자료보다 실제로 돌아가는 코드를 먼저 봅니다.

와이콤비네이터 관련 테크크런치 보도도 같은 점을 짚었습니다. 와이콤비네이터의 개리 탄 최고경영자는 초기 추론 모델이 디버깅에 약하므로 창업자가 자기 제품을 깊이 이해해야 한다고 경고했습니다.

업무 현장의 코드 회피

필자는 코드 읽기를 피하는 개발자를 자주 봅니다. 새 프로젝트에 들어가면 문서나 동료의 설명에만 기댑니다. 문서가 부족해 개발을 시작할 수 없다고 하면서도 정작 문서는 잘 쓰지 않습니다. 필자의 경험으로는 경력 10년이 넘은 시니어 개발자에게서 의외로 자주 보입니다. 반면 1~3년 차 주니어 개발자는 새 언어와 프레임워크에 빨리 적응하는 경우가 많습니다. 필자는 이것을 학습 능력이 아니라 일하는 방식의 차이로 봅니다.

이 습관은 팀 전체에 해를 끼칩니다. 동작하는 소프트웨어가 이미 사업을 돌리고 있다면 그 코드가 사업이 어떻게 돌아가는지를 가장 정확하고 새롭게 담은 기록입니다. 코드를 읽지 않는 개발자는 팀이 사업을 이해하도록 돕지 못합니다.

흔한 핑계는 「레거시 코드가 지저분하다」는 것입니다. 그런데 같은 사람이 처음부터 참여한 프로젝트에도 같은 말을 하곤 합니다. 그렇다면 문제는 코드가 아니라 이해하려는 의지나 능력입니다. 자기가 이해하는지를 기준으로 코드를 평가하는 개발자도 있습니다. 이것은 객관적 기준이 될 수 없습니다. 여러 코드를 많이 읽은 개발자는 자기 코드와 남의 코드를 공정하게 비교하고, 어디에 설명이나 문서가 필요한지 판단할 수 있게 됩니다.

AI로 코드 읽기를 돕기

Claude나 ChatGPT 같은 AI 도구는 함수나 모듈이 하는 일을 쉬운 말로 설명해 줍니다. 그래서 코드 읽기의 문턱이 낮아졌습니다. 하지만 설명은 출발점일 뿐입니다. 설명을 실제 코드와 비교하고, 의도한 동작과 실제 동작의 차이를 찾고, 고칠 방법을 정하는 일은 여전히 개발자의 몫입니다. 프로젝트 전체 구조를 요약해 주는 에이전트형 도구도 코드를 이해하려는 태도가 있을 때 가장 쓸모가 있습니다.

개발자와 팀을 위한 점검표

1. 소프트웨어에 문제가 생기면 먼저 코드를 엽니다.
2. 코드 리뷰를 하고 모든 팀원이 동작하는 코드를 이해하도록 요구합니다.
3. 지저분한 레거시 코드는 피할 대상이 아니라 공부할 대상으로 봅니다.
4. AI를 배우는 도구로 씁니다. 코드가 무엇이어야 하는지뿐 아니라 왜 그렇게 동작하는지 묻습니다.
5. 채용에서는 AI 도구를 잘 쓰면서 그 도구가 만든 코드를 확인하고 검증할 수 있는 사람을 높이 평가하라고 필자는 제안합니다. 문제를 정의하고 사업 맥락을 이해하는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
6. 프롬프트 설계와 새 도구 학습도 쓸모 있는 기술이지만, 코드를 제대로 이해할 때 가장 잘 작동합니다.

필자의 결론은 이렇습니다. AI는 프로그래머의 역할을 없애지 않고 기준을 높입니다. 코드에 묻고 코드에서 답을 찾는 개발자가 계속 가치를 만들어 냅니다.