🧑🏻💻 Ep.04 | 주니어 개발자가 AI 시대에 실력을 쌓는 법
선배 개발자에게 물어보면 다들 비슷한 이야기를 합니다.
“삽질하면서 배웠다.”
새벽에 로그를 뒤지며
NullPointerException의 원인을 찾고, 공식 문서를 세 번 읽고 나서야 동작 원리를 이해하고, 잘못된 설계 때문에 처음부터 다시 짜면서 왜 그 패턴이 존재하는지 깨닫는 과정.그런데 지금은 AI에게 물어보면 30초 만에 답이 나옵니다. 이게 꼭 좋은 것만은 아닙니다.
1. 답을 빨리 얻는 것의 함정
모르는 게 나왔을 때 바로 AI에게 물어보는 건 효율적입니다. 맞는 이야기입니다.
하지만 “왜 이게 동작하는지”를 이해하지 않고 넘어가면 비슷한 상황이 조금 다른 형태로 다시 왔을 때 또 물어봐야 합니다.
예를 들어 트랜잭션 격리 수준 문제로 버그가 생겼다고 합시다.
AI가 이렇게 말합니다.
@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)이렇게 바꾸라고 합니다. 적용하면 실제로 문제가 해결됩니다.
하지만 여기서 멈추면 문제가 생깁니다.
- 왜
SERIALIZABLE이 필요한지
READ_COMMITTED와 무엇이 다른지
- 성능에는 어떤 영향이 있는지
이걸 모르면 다음에 비슷한 문제가 왔을 때 판단을 못합니다. 답을 아는 것과 이해하는 것은 다릅니다.
2. 처음에는 직접 해보자
추천하는 방식은 생각보다 단순합니다. 새로운 개념을 배울 때는 처음에 직접 해보세요. 익숙해진 다음에 AI로 가속하는 겁니다.
예를 들면 이런 식입니다.
- HTTP 요청을 배울 때 → Postman보다 curl로 직접 요청 보내보기
- SQL을 배울 때 → ORM 없이 직접 쿼리 작성해보기
- Docker를 배울 때 → Dockerfile을 한 줄씩 작성하며 확인하기
이 과정을 거치면 차이가 생깁니다.
충분히 이해한 다음 AI를 쓰면 AI의 답이 맞는지 틀린지 판단할 수 있습니다. 순서가 중요합니다.
3. AI의 답을 검증하는 습관
AI가 알려준 코드를 그대로 쓰기 전에 한 가지만 해보세요. “왜 이렇게 짰어?”라고 물어보는 것.
AI는 꽤 상세하게 설명합니다. 그 설명을 읽다가 이해가 안 되는 부분이 나오면 그때 더 파고들면 됩니다. 이 과정 자체가 학습입니다.
그리고 하나 더. AI의 답이 유일한 정답은 아닙니다. 이렇게 물어보세요.
다른 접근법은 없어?
그러면 여러 대안을 제시합니다. 그리고 그 대안의 장단점을 비교하는 과정이 좋은 훈련이 됩니다.
4. 코드를 읽는 시간을 확보하자
AI가 코드를 대신 짜주면서 직접 코드를 작성하는 시간은 줄어들었습니다. 그렇다면 질문은 하나입니다.
“줄어든 시간을 어디에 쓸 것인가?” → 코드를 읽는 데 쓰는 걸 추천합니다.
- 좋은 오픈소스 코드 읽기
- 회사 시니어의 코드 읽기
- PR 리뷰 적극적으로 참여하기
코드를 읽는 능력은 코드를 쓰는 능력보다 기르기 어렵습니다. 그리고 AI 시대에는 더 중요해집니다. 왜냐하면 AI가 만든 코드를 리뷰해야 하기 때문입니다.
5. 디버깅은 직접 하자
솔직히 말하면, AI에게 맡기지 말아야 할 일 1순위가 있습니다. 바로 디버깅입니다. 디버깅은 가장 고통스럽지만 가장 많은 것을 배우는 과정입니다.
- 로그를 읽고
- 가설을 세우고
- 하나씩 확인하면서
- 문제 범위를 좁혀가는 과정
이 과정에서 시스템 이해도가 급격히 올라갑니다.
AI에게 물어보면 이렇게 답합니다.
가능한 원인 5가지
편합니다. 하지만 그중 어떤 게 맞는지 확인하는 과정을 건너뛰면 실력은 쌓이지 않습니다.
그래서 이렇게 추천합니다.
- 5분 고민 → AI 질문 ❌
- 30분 고민 → 그래도 모르겠으면 질문 ⭕
이 정도의 버퍼는 두는 게 좋습니다.
6. 기본기는 변하지 않는다
AI 도구가 아무리 발전해도 변하지 않는 게 있습니다.
- 자료구조를 모르면 AI가 만든 코드가 효율적인지 판단할 수 없습니다.
- 네트워크를 모르면 AI가 제안한 아키텍처가 맞는지 알 수 없습니다.
AI는 기본기를 대체하지 않습니다. 기본기 위에서 속도를 올려줄 뿐입니다.
정리하면 이렇습니다.
- 기초가 튼튼한 사람 + AI → 10배 빠른 개발자
- 기초가 없는 사람 + AI → 10배 빠르게 잘못된 방향
7. 지름길은 생겼지만 목적지가 바뀌는 것은 아니다
AI 덕분에 많은 것이 달라졌습니다.
이제는
- 보일러플레이트를 직접 짜지 않아도 되고
- 문법을 외우지 않아도 되고
- 반복 작업에 시간을 쓰지 않아도 됩니다.
하지만 도착해야 할 곳은 변하지 않습니다.
- 시스템을 이해하고
- 문제를 정의하고
- 적절한 해결책을 선택하고
- 그 결과에 책임지는 엔지니어
AI가 있든 없든 결국 목표는 같습니다. 달라진 것은 가는 방법입니다. 그리고 지금 주니어 개발자에게 중요한 건 이것입니다.
무엇을 직접 걸어보고, 무엇을 AI에게 맡길지 선택하는 것
그 판단이 실력을 만듭니다.
8. AI 시대에도 실력은 ‘환경’에서 만들어집니다
AI가 답을 더 빨리 주는 시대입니다. 하지만 글에서 이야기했듯, 답을 아는 것과 이해하는 것은 다릅니다. 결국 개발자의 실력은
- 스스로 고민해본 시간
- 디버깅으로 버텨본 경험
- 다른 사람의 코드를 읽고 토론한 과정
이런 것들 위에서 쌓입니다.
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