AI 시대에 2030 혹 10까지

GTP 3.5가 세상에 등장한 지 2년 반 정도 지난 지금 세상은 얼마나 달라졌을까요?

제가 몸담고 있는 현업에서는 발 빠르게 여러 가지 시도를 하면서 실무에 이를 적용하기 위한 TF를 운용해 왔습니다.
2년 반이 지난 지금 어느 정도 나온 결론은 다음과 같습니다.

- 데이터 분석 : AI 압승 및 관련 업무 부서 인원들을 재배치
- 제품 개발 : 초기 목업 현업 적용 안착, 주니어 동결

저는 개발 부서에 있는지라 분위기를 이야기해 보자면, 데이터를 분석해서 상품의 아이디어(?)를 제공하고 초기 목업까지 진행하는 부분에서는 기존에 4-5인 TF가 하던 것이 리더만 남으면 되는 상황이 되었습니다. 정말 뛰어나고 창의적?인 아이디어는 아니더라도 납득할만한 그냥저냥 한 것들(그리고 이런것들이 창의적인 것들을 제치고 항상 경영진에 선택되죠)이 쉽게 쉽게 뽑히고 리더는 이에 대한 선택 및 편집자 수준의 리터칭 작업만 하게 되었습니다.

하지만, 제품을 실제로 만드는 부분에서는 아직 AI가 모든 것을 해결해 주지 못하는 상황입니다. 핵심 이유는 연속성, 반복성과 분석 가능성으로 축약될 수 있습니다.
제품 목업에서 출발해서 실제 제품의 완성까지 가는 여정 동안 AI를 일관되게 끌고 가는 것이 현실적으로 불가능했습니다. 협업 중 발생하는 이슈들을 기존 컨텐츠와 함께 정리해서 그간의 내용을 지속적으로 업데이트 해주는 것만 해도 쉽지 않았었고, 이를 진행한다고 하더라도 완전히 결이 다른 방향으로 나오는 AI의 결과 때문에 이후 스탭을 관리하는 것이 쉽지 않았습니다. 온도를 낮춰도 문제(틀에 박힘), 높여도 문제(반복성이 낮아짐)가 되었죠. 중간중간 발생하는 컨텐츠의 소규모 업데이트가 AI 판단에 나비효과를 일으키며 그간에 세웠던 계획들을 더 이상 유지 못 하게 하는 상황들이 종종 발생했습니다.

가장 큰 문제는 문제가 생겼을 때였습니다. 제품을 구성하는데 들어가는 핵심 로직들을 AI가 맡다 보니 정작 제품에 문제가 발생했을 때 이를 대응할 방법이 없었습니다. 예를 들어 B라는 외부 모듈을 사용하는 A라는 장치가 원하는 동작을 하지 않았을 때 A라는 장치를 제대로 알지 못하는 입장에서는 그저 AI가 제대로 된 결과를 뽑아줄 때까지 재요청하며 기다리는 수밖에 없었고, 최종적으로 제대로 된 기능이 나오더라도 이게 어떻게 동작했는지를 분석할 수 없으므로 제품의 신뢰도에 의심을 품을 수 밖에 없는 상황이 만들어졌습니다. 제품의 품질 가이드에 맞춘 기능만 제대로 동작하면 그 내부를 다 알 필요는 없지 않을까라는 생각도 있었지만, 특정 압력을 버텨야 하는 고무호스가 가끔 백만 볼트 전류를 내뿜는다 같은 상황이 발생할 가능성이 0이라고 확정 짓지 못한다는 것은 끔찍한 일이었습니다.

결국, 제품 목업 이후 AI는 개발 보조적인 성격으로 돌아갔습니다. 스택 오버플로우와 다른 점은 웹페이지란 느낌에서 말 많고 아는 것도 많고 손도 빠른 주니어가 생긴 느낌이었습니다.

그렇습니다.

주니어.

제품 개발 부서에서 기존 시니어들의 역할은 부분적으로 변동(AI를 쓰니 효율을 두배로 올려나 채찍!!!) 되었지만, 필요성이 감소하지는 않았습니다.
하지만, 정확히 GPT 3.5 출시 이후 2023년부터 회사는 더 이상 공채를 진행하지 않고 있습니다. 경력직 채용만으로 몇 년간 운용되고 있죠.

GTP, Gemini, Claude보다 싼 주니어가 있을까요?

문제는 이렇게 주니어가 단절된 상태에서 십 수년이 지나 시니어들이 은퇴하기 시작할 때 생기는 기술 공백을 메울 수 없다는 것입니다.
현재 회사는 장기적인 이러한 이슈에 대해 답을 찾지는 못하는 상황입니다. 그동안 AI가 더 발전할 거라는 믿음인지, 어차피 세계 멸망이라고 생각하는 건지...
사실 돈 때문인 건 알고, 사기업이 십년지대계 같은 걸 이야기하는 것도 웃기긴 합니다.

적어도 제 업계에서는 "40대가 은퇴를 안 해서 2030의 앞길을 막고 있다"란 이야기는 Before GPT 시대의 화두였다면, 현재는 AI가 존재하는 한 주니어의 앞길은 없다로 귀결하고 있는 모양새입니다.

AI보다 비싼 인력이 준 시니어 급의 경험을 쌓는데 까지 사기업은 절대 기다려주지 못합니다. 하지만 이는 결국 국가의 붕괴를 초래할 수 있는 심각한 사항이기도 합니다.

대 AI 시대 2030의 미래와 국가의 산업 기반이 어떻게 변화해야 할지, 정말 많은 고민이 필요한 시대인 것 같습니다.

이상 별로 전문성 없는 직장인의 이야기를 읽어 주셔서 감사합니다.