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[IT뉴스]코딩 못 하는 당신에게 AI가 보내는 초대장

온카뱅크관리자

2026-05-26 06:07:32

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 AI 생성 이미지
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 여러분, 요즘 어딜 가나 'AI 에이전트', '바이브 코딩', '하네스 엔지니어링' 같은 말이 쏟아지고, "1인 1 에이전트 시대"라는 구호까지 들립니다. 듣다 보면 화려하긴 한데, 묘하게 소외감이 듭니다. "저건 결국 개발자들 얘기 아닌가? 나는 어디서부터 따라가야 하지?" 이런 막막하고 답답함을 느끼셨던 적 없으신가요? 코딩이라고는 평생 한 줄도 짜본 적 없는, 문과 출신의 기자도 예외는 아닙니다.
 그런데 이번에 AWS(아마존 웹 서비스) 서밋 2026에서 한 강연을 듣고 이런 생각이 조금 바뀌었습니다. 이 강연의 내용은 개발자들이 아니라, 오히려 코딩 못 하는 저 같은 일반인들에게 보내는 초대장에 가까웠기 때문입니다.
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 <img alt="앤트로픽의 장동진 개발자가 ‘에이전트의 진화’라는 주제로 강연을 하고 있다" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/kbs/20260526060357409kxby.png" data-org-width="1577" dmcf-mid="ZPTloR9Uhe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/kbs/20260526060357409kxby.png" width="658">
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 앤트로픽의 장동진 개발자가 ‘에이전트의 진화’라는 주제로 강연을 하고 있다
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 "이제 소프트웨어는 도구가 아니라 동료입니다." 발표자는 클로드를 서비스하는 AI 기업 앤트로픽의 장동진 박사였습니다.
 자, 직장인 여러분! 우리 한번 옛날(?)을 회상해 봅시다. 
 2000년대부터 2020년대 초반까지, 소프트웨어는 분명한 '도구'였습니다. 우리가 엑셀에 함수를 입력하면 계산을 해주고, 검색창에 단어를 넣으면 결과를 뱉어내는 식이지요. 내가 지시하면 그것이 답한다. 명령과 응답의 관계였습니다.
 지금은 다릅니다. 우리는 더 이상 프로그램에 일일이 지시를 내리지 않습니다. 대신 챗GPT나 클로드, 제미나이같은 AI 도구에게 "이번 주 회의 내용을 정리하고 후속할 일을 찾아 줘"처럼, 내가 원하는 '목표'를 통째로 건넵니다. 그리고 단편적인 답이 아니라, 일의 처음부터 끝까지 완성된 결과물을 기대하지요. 발표자의 표현을 빌리면, 소프트웨어가 '도구'에서 '함께 일하는 동료'로 바뀐 것입니다.
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 <img alt="앤트로픽의 장동진 개발자는 AI 에이전트 시대에 AI를 도구가 아닌 동료로 생각하고 사람은 방향을 설정하고 실무는 AI에게 맡기라고 조언한다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/kbs/20260526060358830kwqi.png" data-org-width="1578" dmcf-mid="5UaLKUGhCR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/kbs/20260526060358830kwqi.png" width="658">
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 앤트로픽의 장동진 개발자는 AI 에이전트 시대에 AI를 도구가 아닌 동료로 생각하고 사람은 방향을 설정하고 실무는 AI에게 맡기라고 조언한다.
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 무엇이 이 변화를 만들었을까요? 답은 '에이전트(agent)'라는 한 단어로 모입니다. 말은 거창하지만, 작동 방식은 우리가 일하는 모습과 똑 닮았습니다.
 요즘 인공지능(AI) 도구들은 일을 받으면 ① 먼저 잘게 쪼개 계획을 세우고(Plan), ② 단계별로 직접 실행하며(Act), ③ 결과가 애초 의도에 맞는지 스스로 되짚어 본다(Reflect)는 것이지요. 어긋난 부분이 있으면 다시 앞 단계로 돌아가 고칩니다.
 생각해 보면 우리가 보고서 한 편을 쓰는 과정과 다를 게 없습니다. 목차를 잡고, 자료를 모아 초안을 쓰고, 읽어보며 어색한 곳을 손보고. 단순히 묻는 말에 답만 하던 AI가 이 '계획-실행-성찰'의 회로를 갖추면서, 비로소 일을 끝까지 책임지는 동료의 모습을 띠게 된 것입니다.
 ■ 가장 먼저 성공한 동네, 코딩
 이 '동료'가 가장 먼저, 가장 확실하게 성공을 거둔 분야는 다들 짐작하시는 대로 코딩입니다.
 발표자가 보여준 타임라인이 흥미로웠습니다. 불과 재작년 중반만 해도, 개발자들은 자기가 짜던 코드 일부를 복사해 AI 채팅창에 붙여 넣고, 답을 받아 다시 복사해 옮기는 식이었습니다. 번거롭지만 그래도 손으로 하는 것보다는 나았기에 다들 기꺼이 그렇게 했지요.
 그러다 'AI가 아예 터미널 안에서 파일을 다루고 작업까지 실행해 주는' 도구가 나오면서 복사·붙여넣기가 사라졌고, 성능이 거듭 좋아지자, 이제는 개인의 생산성을 넘어 조직 전체의 생산성을 바꾸는 단계에 이르렀습니다.
 상징적인 장면이 있습니다. 음악 스트리밍 기업 스포티파이의 최고 개발자들이 어느 시점 이후로 "코드를 직접 한 줄도 쓰지 않게 되었다"는 외신 보도입니다.
 이들은 이제 코드를 손수 타이핑하는 대신, 방향을 정하고 결과를 검토하는 역할로 옮겨갔다고 합니다. 복잡한 코드를 옮기는 작업에 쓰던 시간이 90%나 줄었다는 수치도 함께 제시됐습니다.
 여기까지 들으면 또 이런 생각이 드실 겁니다. "그래서, 결국 개발자 얘기잖아?" 맞습니다. 하지만 발표의 진짜 핵심은 바로 그다음에 있었습니다.
 ■ 진짜 비밀은 기술이 아니라 '자리'였다
 발표자는 청중에게 물었습니다. "코딩은 왜 성공했을까요? AI가 코드를 잘 짜서? 좋은 도구가 나와서?"
 둘 다 틀린 말은 아닙니다. 그러나 그가 짚은 가장 중요한 이유는 따로 있었습니다. 바로 사람의 역할을 바꿨기 때문이라는 것입니다. 그는 두 회사를 나란히 세워 비교했습니다.
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 A 회사는 생산성을 높이려고 AI를 들였습니다. 그런데 사람에게는 여전히 '코드 작성'이라는 기존 역할을 그대로 맡겨두고, AI에게는 함수 작성이나 정리 같은 '보조' 역할만 줬습니다. 사람의 자리는 그대로, AI는 곁다리.
 B 회사는 반대로 했습니다. 사람이 하던 '코드 작성'을 통째로 AI에게 넘기고, 사람은 한 칸 위로 올라가 '방향을 수립하고 결과를 판단하는' 역할을 맡았습니다.
 결과는 어땠을까요. B 회사가 이겼습니다. 이유는 단순합니다. 사람이 단순 작업에서 손을 떼자 시간이 비었고, 그 시간으로 새 프로젝트를 추진하고 더 가치 있는 일에 매달릴 수 있었으니까요.
 저는 이 대목에서 무릎을 쳤습니다. 우리가 흔히 품는 전제, 즉 "AI 시대를 따라가려면 결국 나도 기술을, 코딩을 어느 정도는 배워야 한다"는 생각을 정면으로 뒤집고 있었기 때문입니다.
 코딩이 성공한 진짜 비결은 AI에게 더 어려운 기술을 가르친 데 있지 않았습니다. 사람이 서 있던 자리를 한 칸 위로 옮긴 데 있었습니다. 잡일은 동료에게 넘기고, 사람은 '무엇을 시킬지'와 '결과가 쓸 만한지'를 결정하는 자리로 올라선 것이지요.
 그렇다면 질문이 달라집니다. 비개발자에게 필요한 것도 코딩 학습이 아닐지 모릅니다. 무엇을 맡기고 어떻게 판단할지를 정하는, 바로 그 '자리'로 올라서는 일입니다. 그리고 방향을 정하고 결과물을 가늠하는 안목이라면, 사실 우리 같은 보통 직장인이 수십 년간 회의실에서, 기획안 앞에서 갈고닦아 온 바로 그 능력 아닙니까?
 ■ "다음 차례는 당신입니다"
 발표자가 청중을 향해 던진 한마디가 그래서 인상적이었습니다. "개발자 다음 차례는, 바로 지식 노동자(사무직 회사원) 여러분입니다."
 코딩이라는 동네에서 먼저 검증된 이 방식이, 이제 문서를 만들고 회의를 하고 기획을 하는 모든 사무직의 일상으로 번져 오고 있다는 뜻입니다. 실제로 그가 시연한 도구는 코딩 화면이 아니었습니다.
 화면에는 '파일 만들기', '데이터 분석하기', '하루 준비하기', '메시지 보내기' 같은 일상 업무 버튼이 떠 있었고, 그는 그저 평범한 우리말로 "이번 주 회의들을 요약하고 할 일을 뽑아 줘. 내가 더 효율적으로 일할 수 있는 부분은 어디일까?"라고 입력했습니다.
 그러자 필요한 폴더가 자동으로 만들어지고, 애매한 부분은 되묻고, 계획을 세워 차례로 일을 처리해 나갔습니다. 코드는 한 줄도 등장하지 않았습니다.
 말뿐인 약속이 아닙니다. 발표에서 제시된 사례들이 그것을 뒷받침합니다.
 가장 인상 깊었던 건 덴마크 제약사 노보 노디스크의 이야기였습니다. 신약 허가를 위해 수백 페이지에 달하는 임상시험 보고서를 작성하는 일에 과거에는 50명 넘는 인력이 매달려 10주 넘게 걸렸다고 합니다. 그런데 AI를 업무에 결합한 뒤로는 단 3명이 '몇 분' 만에 초안을 만들어낸다는 것이었습니다. 
 주목할 점은, 이 일을 가능케 한 것이 사람을 줄인 게 아니라 사람의 역할을 바꾼 데 있었다는 사실입니다. 50명이 문서를 직접 쓰던 구조에서, 소수의 전문가가 AI가 만든 결과를 검토하고 다듬는 구조로 옮겨간 것이지요. 앞서 본 'B 회사'의 모습 그대로입니다.
 또 하나, 스웨덴의 작은 스타트업 이야기도 나왔습니다. 코딩을 모르는 사람도 말로 설명만 하면 앱을 만들어 주는 서비스를 내놓은 이 회사는, 직원이 45명 남짓한 규모로 8개월 만에 연 매출 약 1,400억 원(1억 달러) 규모에 도달했다고 합니다. 소프트웨어 역사상 가장 빠른 성장 기록 중 하나로 꼽힙니다.
 물론 이런 화려한 수치 앞에서는 냉정함도 필요합니다. 기업이 공개한 성공 사례는 본질적으로 가장 잘된 장면을 골라 보여주는 법이고, '몇 분 만에'라는 표현 뒤에는 수개월에 걸친 시스템 구축과 사람의 검수 과정이 숨어 있습니다.
 그러나 방향만큼은 분명합니다. 코딩이라는 좁은 길에서 시작된 변화가, 이제 사무실 책상 위로 올라오고 있다는 것 말입니다.
 ■ 그래서, 어디서부터 시작할까?
 여기까지 와도 막막함은 여전히 남습니다. 좋다, 그래서 나는 내일 아침 무엇부터 하면 되는가?
 발표자는 친절하게도 출발점을 일러줬습니다. 세 가지 원칙으로 추려 보겠습니다.
 첫째, '경계가 분명한 문제'부터 시작하라는 것입니다. 처음부터 거창하고 어려운 문제에 덤비지 말고, 목표가 또렷하고 잘됐는지 아닌지를 판단할 기준이 명확한 일부터 맡기라는 조언입니다.
 가령 "우리 회사를 혁신해 줘" 같은 막연한 주문 말고, "지난주 회의록 다섯 개에서 내 할 일만 뽑아 정리해줘" 같은 일 말이지요. 그래야 AI는 일하고 사람은 검토하는, 바로 그 '역할 분담'이 자연스럽게 만들어집니다.
 둘째, 맥락에 투자하라는 것입니다. 아무리 똑똑한 AI라도 우리 회사가 어떻게 일하는지, 어떤 자료를 쌓아왔는지 모르면 헛다리를 짚습니다. 발표자의 표현이 재미있었습니다. "맥락을 못 주면 아무리 좋은 모델도 소용없습니다." 결국 내가 가진 자료와 업무의 맥락을 AI가 알 수 있게 연결해 주는 일이, 도구의 성능만큼이나 중요하다는 뜻입니다.
 셋째, 지금 있는 그 자리에서 시작하라는 것입니다. 새 부서를 만들거나 거창한 시스템을 갖춘 다음에야 시작하는 게 아니라, 오늘 당장 내 책상 위의 일 중에서 한 가지를 골라 맡겨 보는 것. 출발점은 거기입니다.
 이 세 번째 원칙이 저는 가장 마음에 들었습니다. "있는 자리에서 시작하라(Start where you are)." 이건 사실, 코딩을 몰라 주눅든 우리 모두에게 건네는 말이기도 하니까요.
 ■ 결국 남는 질문은 '무엇을, 왜'
 다시 그 강연장으로 돌아가 봅니다. 사람들의 표정에는 호기심과 불안이 함께 어려 있었습니다. 저 변화가 신기하면서도, '혹시 내 자리를 위협하는 건 아닐까?' 하는 마음이었겠지요.
 그 불안은 당연합니다. 그러나 강연이 끝나고 제게 남은 결론은 조금 달랐습니다. 이 모든 이야기를 특정 회사의 특정 제품 자랑으로 좁혀 들을 필요는 없습니다. 시연에 등장한 도구가 무엇이었는지는 사실 곁가지입니다. 진짜 메시지는 도구 이름 바깥에 있습니다.
 AI를 도구로만 여기는 사람과, 함께 일하는 동료로 받아들여 자기 자리를 한 칸 위로 옮기는 사람. 그 둘의 격차는 앞으로 더 빠르게 벌어질 것입니다. 그리고 이 변화에서 가장 중요한 능력은, 역설적이게도 기계가 가장 못 하는 일입니다. 무엇을 맡기고, 무엇은 사람이 쥐고 있어야 하며, 그 결과가 정말 옳은지를 판단하는 일. 한마디로 '무엇을, 왜 해야 하는가?'를 정하는 의지입니다.
 코딩을 못 해도 괜찮습니다. 사실 코딩은 머지않아 AI가 가장 잘하는 잡일 중 하나가 될 테니까요. 우리에게 남는 것은, 그 잡일을 맡길지 말지를 정하고 결과를 가늠하는 판단의 자리입니다. 그 자리는 새로 배워야 하는 낯선 기술이 아니라, 우리가 일하며 이미 길러온 안목의 다른 이름입니다.
 그러니 너무 낯설어하지 않으셔도 됩니다. 거창한 준비도 필요 없습니다. 내일 아침, 늘 미뤄두던 자잘한 일 하나를 골라 AI에게 평범한 말로 부탁해 보는 것. 결과를 받고 "이건 됐고, 저건 다시" 하고 판단해 보는 것. 그 작은 한 걸음이, 어쩌면 자리를 한 칸 옮기는 시작일지 모릅니다.
 AI라는 거대한 쓰나미는 이미 우리 주변을 삼키고 있고, 멈출 생각이 없어 보입니다. 그렇다면 남는 질문은 하나입니다. 코딩을 배울 것인가가 아니라, 그 동료에게 무엇을 시키고 어떤 결과를 좋다고 할지 정하는 사람이 될 것인가.
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 김학재 기자 (windows@kbs.co.kr)
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