AI 시대에 나를 찾는 법

게시일: 2026년 1월 14일 | 원문 작성일: 2026년 1월 14일 | 저자: Luca Rossi | 원문 보기

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두 개의 블로그 포스트

최근 두 개의 글이 AI에 대한 엔지니어들의 정반대 반응을 보여줬어요. 한 쪽에서는 “LLM으로 코딩하는 건 재미없다”고 했고, 다른 쪽에서는 “웹 개발이 다시 재미있어졌다”고 했죠.

왜 같은 기술에 대해 이렇게 다른 감정이 나올까요? 한 쪽은 두려움과 분노, 심지어 슬픔을 느끼고, 다른 쪽은 흥분과 가능성을 보는 이유가 뭘까요?

이 문장이 핵심을 찌르고 있어요. 바로 퍼즐과 문제의 차이예요.

퍼즐 풀기 vs 문제 해결

우리는 문제를 해결하는 대가로 돈을 받아요. 지적 자극을 추구하는 대가로 받는 게 아니에요.

우리는 퍼즐 풀기가 아니라 문제 해결에 대한 대가를 받아요. 둘이 겹치는 건 행운이에요.

많은 엔지니어가 코딩을 시작한 이유는 사람들과의 피곤하고 복잡한 관계에서 벗어나고 싶어서예요. 컴퓨터는 명확하고, 논리적이고, 예측 가능하니까요. 하지만 그 지적 도전은 일의 부산물이지, 일 그 자체가 아니에요.

정원사 비유

전문 정원사가 있다고 해봐요. 이 정원사는 직접 물을 주는 걸 좋아해요. 정원을 거닐며 명상하고, 운동도 되고, 혼자만의 시간도 가질 수 있으니까요. 하지만 관개 시스템이 발명되면 어떻게 될까요?

물 주기가 정원사의 진짜 일이 아니었어요. 아름다운 정원을 가꾸는 게 일이었죠. 관개 시스템이 생겨도 정원사의 일은 사라지지 않아요. 오히려 더 많은 정원을 가꿀 수 있게 돼요.

위험 신호들

다음과 같은 말을 하고 있다면 주의가 필요해요:

• “나는 LLM을 자동완성으로만 써서 모든 줄을 직접 확인해"
• "LLM 코드를 리뷰하는 게 직접 짜는 것보다 더 오래 걸려"
• "AI가 코드를 쓰면 내 실력이 녹슬 거야”

이런 말들은 팀이나 비즈니스 성과보다 내 편안함을 우선시하고 있다는 신호일 수 있어요.

반대 마인드셋

AI에 설레는 엔지니어들은 “아이디어를 현실로 만드는 것”에 집중해요. 이들에게 복잡성은 매력이 아니라 장애물이에요. AI는 경쟁자가 아니라 지루한 작업에 맞서는 도구가 돼요.

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더 넓은 정체성 찾기

15년 이상 경력의 테크 베테랑 Thiago Ghisi의 이야기를 해볼게요. AMEX, Apple, Thoughtworks를 거쳐 Nubank2에서 엔지니어링 디렉터로 일했던 사람이에요.

그가 최근 안식년을 가졌어요. Claude Code3를 사용해서 15년간의 노트, 이메일 데이터, 소셜 미디어 패턴을 분석했죠. 결과는? 임상심리학 박사 과정에 지원하고 있어요.

넓은 정체성으로 바라보면, 커리어 전환이 무작위가 아니라 일관되게 느껴져요.

정체성의 재구성

이 넓은 렌즈로 보면, 전혀 다른 커리어로의 전환도 무작위가 아니라 일관되게 느껴져요. Thiago는 이제 엔지니어링과 심리학 전문성을 결합한 테크 임원 코칭 프로그램을 계획하고 있어요.

자기 발견 질문들

• 왜 내가 하는 일을 하는 걸까?
• 내 일의 더 넓은 버전은 뭘까?
• 어떤 취미가 이 넓은 정체성과 연결될까?
• 내 모든 활동의 최대공약수는 뭘까?

정체성 확장의 예시

”백엔드 소프트웨어를 만든다” → “소프트웨어 제품을 만든다” → “유용한 것을 만든다”

좁은 정체성에서 넓은 정체성으로. 취미도 같은 넓은 범위 안에 들어올 수 있어요.

두 가지 마인드셋을 비교해봐요:

1. “나는 알고리즘과 자료구조 전문 백엔드 엔지니어야"
2. "나는 제품을 만드는 소프트웨어 엔지니어야. 지금은 자료구조로 일하고 있어”

첫 번째 사람은 AI가 자신의 알고리즘 스킬을 따라잡으면 분개해요. 두 번째 사람은 “좋아, 이 작업은 AI한테 맡기고 다른 걸 해보자”고 해요.

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매니저를 위한 가이드

AI는 바닥을 높여요 — 기본 생산성이 올라가죠. 하지만 천장까지 높이지 않으면 어떻게 될까요? 엔지니어들은 같은 일을 더 빨리, 하지만 더 지겹게 반복하는 덫에 빠져요.

남는 시간의 문제

AI가 일부 작업을 처리하면 시간이 남아요. 그 시간으로 뭘 해야 할까요? 답이 “똑같은 걸 더 많이”라면 문제가 있어요.

새로운 범위의 조건

1. 전문적 성장을 만들어야 해요
2. 비즈니스 가치를 전달해야 해요

둘 다 필수예요. 성장이 없으면 떠나고, 가치가 없으면 낭비예요.

엔지니어를 진짜 문제와 연결하기

엔지니어가 사람을 위한 문제 해결에 관심을 갖게 해야 해요:

• 제품 엔지니어링: 고객을 위한 문제 해결
• 플랫폼 엔지니어링: 다른 엔지니어를 위한 문제 해결
• 크로스펑셔널: 영업, 고객 성공, 운영 팀 지원

정렬 전략

엔지니어가 자신의 일이 비즈니스 성공과 어떻게 연결되는지 이해하면, AI는 올바른 방향으로의 이동을 가속해요. 사람들은 의미 있는 새로운 도전을 추구하지, 엉뚱한 곳으로 빠지지 않아요.

핵심 질문

엔지니어들이 퍼즐 풀기에서 문제 해결로 이동한다면, 그들이 더 큰 문제가 뭔지 실제로 이해하고 있을까요? 매니저가 그 큰 그림을 보여줘야 해요.

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마치며

AI가 당신의 일을 빼앗을까요? 그건 “당신의 일”을 어떻게 정의하느냐에 달려있어요.

일을 좁게 정의하면 — “나는 알고리즘을 짜는 사람이야” — AI는 분명 위협이에요. 하지만 넓게 정의하면 — “나는 사람들에게 유용한 것을 만드는 사람이야” — AI는 그 일을 더 잘 하게 해주는 도구가 돼요.

정원사가 관개 시스템을 두려워할 이유가 없는 것처럼, 문제를 해결하는 엔지니어가 AI를 두려워할 이유도 없어요. 물 주기가 아니라 정원 가꾸기가 일이었으니까요.