AI가 코드의 95%를 짠다고? 그래서 뭐?

 

요즘 비개발자 친구들한테 연락이 많이 옵니다.

"나 앱 만들었어!"

일주일 후

"근데 이거 왜 안 돼?"

Cursor, Claude Code 같은 도구들 덕분에 누구나 코드를 "생성"할 수 있게 됐습니다. 근데 그게 "작동하는 앱"이 되는 건 전혀 다른 문제더라고요.

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95%와 5%의 차이

요즘 뉴스에서 이런 말 많이 들립니다:

"AI가 코드의 95%를 짠다"
"개발자 없이도 앱 만든다"
"코딩 배울 필요 없다"

 

근데 저는 이렇게 생각합니다.

 

"그래서 나머지 5%가 뭔데?"

 

AI가 짜는 95%:

• 보일러플레이트 코드
• CRUD 로직
• UI 컴포넌트
• API 연동
• 반복적인 패턴

AI가 못 짜는 5%:

• 뭘 만들어야 하는지 정하는 것
• 이게 맞는지 검증하는 것
• 왜 안 되는지 파악하는 것

숫자로는 5%지만, 이 5%가 프로젝트의 성패를 결정합니다.

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주변에서 본 현실

친구들이 막힐 때 물어보면 대부분 이런 문제입니다:

문제 1: "AI한테 뭘 시켜야 할지 모르겠어"

AI는 지시를 잘 따릅니다. 문제는 뭘 지시해야 하는지 모르는 것.

"로그인 기능 만들어줘"라고 하면 만들어줍니다.
근데 그 로그인이 OAuth여야 하는지, 이메일 인증이어야 하는지, 소셜 로그인이어야 하는지는 AI가 모릅니다.

그건 비즈니스 결정이니까요.

문제 2: "결과가 이상한데 뭐가 이상한지 모르겠어"

AI가 만든 코드가 "작동"은 합니다.
근데 그게 "올바르게" 작동하는지 판단하려면 기대 결과를 알아야 합니다.

기대 결과를 모르면, 이상한지 아닌지도 모릅니다.

문제 3: "이게 맞는 건지 판단이 안 돼"

AI가 제안한 방식이 "가능한" 방식입니다.
근데 그게 "좋은" 방식인지, "우리 상황에 맞는" 방식인지는 다른 문제입니다.

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결국 내가 해주는 건 코드 수정이 아니다

친구들이 막힐 때 제가 해주는 건 이런 겁니다:

"그래서 뭘 만들려는 거야?"
"사용자가 이 버튼 누르면 뭘 기대해?"
"이 기능이 진짜 필요한 거 맞아?"
"그걸 왜 그렇게 하려고?"

 

코드를 고쳐주는 게 아니라, 질문을 해줍니다.

그리고 그 질문에 스스로 답하다 보면, 뭘 해야 하는지 명확해집니다.

AI는 코드를 짜줬는데, '뭘 짜야 하는지'는 여전히 사람 몫이었습니다.

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5%의 가치가 100배가 됐다

95%를 AI가 짠다는 건 개발자가 필요 없다는 뜻이 아닙니다.

나머지 5%의 가치가 100배가 됐다는 뜻입니다.

예전에는:

• 95%의 시간: 코드 작성
• 5%의 시간: 문제 정의, 검증

이제는:

• 5%의 시간: 코드 작성 (AI가 함)
• 95%의 시간: 문제 정의, 검증 (이게 본업)

결국 개발자의 일이 원래 해야 했던 일로 돌아가는 겁니다.

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그 5%를 잘하려면?

1. 문제 정의 능력

• 고객이 진짜 원하는 게 뭔지 파악
• 비즈니스 목표와 기술 구현 연결
• 우선순위 판단

2. 검증 능력

• 작동하는 것 vs 올바르게 작동하는 것 구분
• 엣지 케이스 예측
• 사용자 관점에서 테스트

3. 맥락 파악 능력

• 버그인지 요구사항 문제인지 구분
• 기술 문제인지 비즈니스 문제인지 구분
• "왜"를 계속 물어보기

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결론: 그 5%를 할 줄 아는 사람

AI 시대에 개발자가 살아남는 방법은 "AI보다 코드를 잘 짜는 것"이 아닙니다.

AI가 못 하는 5%를 잘하는 것입니다.

• 뭘 만들어야 하는지 정하기
• 이게 맞는지 검증하기
• 왜 안 되는지 파악하기

이걸 할 줄 아는 사람이 앞으로 더 귀해집니다.

 

여러분은 그 5%에서 어떤 가치를 만들고 계신가요?