AI가 그렇게 코딩을 잘한다는데, 여전히 우리가 코딩을 배워야 하는 이유

AI가 그렇게 코딩을 잘한다는데, 여전히 우리가 코딩을 배워야 하는 이유

"AI가 이제 코딩까지 대신해준다는데, 우리가 굳이 배울 필요가 있을까?" 이런 질문이 요즘 많이 나오고 있습니다. 

 

 

안녕하세요, 여러분! AI의 발전이 가속화되면서 "코딩은 이제 AI가 대신해주는 시대"라는 말이 심심치 않게 들려옵니다.

 

하지만 정말 그런 걸까요? 그렇다면 우리는 이제 코딩을 배울 필요가 없는 걸까요?

 

오늘은 이 질문에 대한 답을 찾아보고, 왜 여전히 우리가 코딩을 배워야 하는지에 대해 이야기해보려고 합니다.

목차

AI가 코딩을 대신하는 시대, 정말 가능할까? AI가 잘하는 영역: 반복적이고 규칙적인 작업 AI가 잘 못하는 영역: 창의성과 논리가 필요한 작업 코딩을 이해해야 AI를 제대로 활용할 수 있다 코딩 능력이 여전히 커리어에 중요한 이유 Github를 통해 효과적으로 코딩을 배우는 방법

AI가 코딩을 대신하는 시대, 정말 가능할까?

여러분, AI가 코딩을 다 해주는 세상이 올까요?

 

ChatGPT, GitHub Copilot 같은 AI 도구들이 등장하면서 개발자들의 역할이 점점 변하고 있어요.

 

AI가 코드까지 짜준다는데, 이제 개발자는 필요 없는 걸까요? 🤔 솔직히 말하면, 그건 아닙니다!

 

AI는 분명 강력한 도구지만, 코딩은 단순히 코드 한 줄을 짜는 게 아니라 문제를 이해하고 해결하는 과정이에요.

 

문제를 정의하고, 비즈니스 요구 사항을 반영하고, 최적의 방법을 찾는 건 여전히 인간의 몫이죠.

 

🎯 AI가 코딩을 대체할 수 없는 이유

1️⃣ 코딩은 그냥 ‘코드 작성’이 아니다

코드를 작성하는 게 코딩의 전부라면 AI가 대체할 수도 있겠죠. 하지만 코딩은 논리적인 사고력과 창의적인 접근이 필요한 작업이에요.

 

예를 들어, 고객의 니즈를 파악하고, 서비스의 목표를 정의하고, 최적의 설계를 고민하는 건 AI가 못하는 부분입니다.

 

2️⃣ AI는 패턴을 학습하지만, 맥락을 이해하지 못한다

AI는 기존 데이터에서 패턴을 찾아 코드로 변환하는 방식으로 동작해요.

 

하지만 맥락까지 고려해 완전히 새로운 방식을 제안하는 건 아직 어려워요.

 

개발자들이 특정 코드가 프로젝트의 비즈니스 로직과 맞는지 판단하는 이유죠.

 

💡 결론: AI가 코드를 자동으로 생성하는 건 가능하지만, 완전히 대체하는 건 어렵다.

AI가 잘하는 영역: 반복적이고 규칙적인 작업

AI는 반복적이고 정형화된 작업에서는 빛을 발합니다. 예를 들면,

 

✔ 자동 코드 생성 → API 호출, CRUD 기능, 데이터 처리 코드
✔ 코드 리뷰 & 버그 탐지 → 정해진 패턴을 기반으로 코드 오류 감지
✔ 테스트 코드 자동 생성 → 반복적인 유닛 테스트 작성
✔ 데이터 분석 & 시각화 → 방대한 데이터를 분석하고 리포트 생성

 

📌 예제: 자동 이메일 발송 시스템
기업에서는 고객 응대 자동화를 위해 이메일 발송 시스템을 활용해요.

 

AI는 특정 이벤트(구매 완료, 비밀번호 변경 요청 등)에 맞춰 이메일을 자동으로 생성하고 전송할 수 있죠.

 

단순 반복 작업은 AI가 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

 

AI가 한계를 가지는 영역: 창의성과 논리가 필요한 작업

AI가 코드를 생성할 수 있어도, 새로운 아이디어를 창출하거나 문제를 창의적으로 해결하는 건 어렵습니다.

 

🚫 비즈니스 로직 설계 → 제품 기획과 서비스 전략을 고민하는 단계
🚫 창의적인 프로그래밍 → 새로운 알고리즘 개발 및 최적화
🚫 UI/UX 설계 및 개선 → 사용자의 경험을 반영한 인터페이스 디자인
🚫 성능 최적화 & 보안 강화 → 상황에 따라 달라지는 최적화 작업

 

📌 예제: 맞춤형 추천 시스템
AI는 사용자의 과거 행동을 분석해 영화나 상품을 추천할 수 있어요.

 

하지만 사용자의 기분, 최근 관심사, 사회적 트렌드까지 반영하는 건 쉽지 않잖아요? 

 

"친구가 추천한 영화" 같은 맥락까지 고려하려면 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

코딩을 이해해야 AI를 제대로 활용할 수 있다

AI가 코드를 대신 써줄 수는 있지만, 코드를 이해하지 못하면 제대로 활용할 수 없습니다.

 

AI가 생성한 코드를 그대로 실행하는 것만으로는 실전에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 어렵죠.

 

📌 예제: 웹 크롤러 만들기
웹사이트에서 뉴스 제목을 수집하는 크롤러를 만든다고 가정해볼게요.

 

AI가 기본 코드를 생성해줄 수 있지만, 웹사이트 구조가 바뀌면 코드가 작동하지 않을 가능성이 큽니다.

 

이럴 때 개발자는 직접 HTML 구조를 분석하고, 크롤러를 수정할 줄 알아야 합니다.

 

👉 즉, AI가 코드를 대신 짠다고 해도, 개발자는 여전히 코드를 읽고 수정할 줄 알아야 합니다.

 

코딩 능력이 여전히 커리어에 중요한 이유

AI가 코딩을 도와주면서, "코딩을 몰라도 개발할 수 있다"는 얘기가 나오지만, 실제로는 코딩을 아는 사람과 모르는 사람의 격차가 더 커질 겁니다.

 

✅ AI가 코드를 짜주는 시대 → 인간은 더 창의적이고 논리적인 역할을 맡아야 함
✅ 단순 반복 작업은 AI가 자동화 → 전략적 기획과 문제 해결 능력이 중요한 시대
✅ AI 활용 능력 + 코딩 지식 → 진짜 경쟁력이 되는 조합

 

AI가 단순 작업을 자동화하는 만큼, 인간은 더 높은 수준의 사고력과 문제 해결 능력을 요구받고 있기 때문입니다.

✅ 코딩이 중요한 이유

1. 기획 및 의사결정 역량 강화: AI의 한계를 알고, 어떤 방식으로 활용할지 전략적으로 판단 가능
2. 데이터 분석 및 최적화: 단순한 데이터가 아닌, 의미 있는 패턴을 분석하고 최적화 가능
3. 창의적인 문제 해결 능력: 단순한 코딩이 아니라, 비즈니스적 사고와 결합하여 솔루션을 개발할 수 있음

📌 예제: 데이터 기반 의사결정

기업에서 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 때, AI가 데이터를 분석하는 것은 가능하지만,

 

어떤 데이터를 분석해야 하는지 기획하고, 결과를 해석하여 실제 비즈니스에 적용하는 것은 인간의 역할입니다.

 

예를 들어:

• AI가 추천하는 광고 전략이 있다면, 해당 전략이 브랜드에 적합한지 판단하는 것은 인간이 해야 함
• 데이터 기반의 서비스 개선 작업에서도 AI의 결과를 어떻게 해석하고 활용할지는 코딩을 이해하는 사람이 결정해야 함

👉 즉, 코딩을 배우면 단순한 실행이 아닌 전략적인 사고를 할 수 있게 됩니다.

 

2025.03.22 - [AI 정복기/Prompt Engineering - 어떻게 말하지?] - AI 시대 직장인 필수 스킬, 프롬프트 엔지니어링(+직장인용 프롬프트 생성기 무료 배포)

AI 시대 직장인 필수 스킬, 프롬프트 엔지니어링(+직장인용 프롬프트 생성기 무료 배포)

 

Github를 통해 효과적으로 코딩을 배우는 방법

GitHub는 전 세계 개발자들이 코드 저장 및 공유, 협업을 위해 사용하는 플랫폼입니다.

 

단순히 코드를 저장하는 공간이 아니라, 다양한 오픈소스 프로젝트를 살펴보고, 협업하며, 직접 기여할 수 있는 곳이죠. 프로그래밍을 배우는 입장에서 GitHub를 활용하면, 실전 경험을 쌓고 최신 기술을 접할 수 있는 강력한 학습 도구가 됩니다.

GitHub에서 활용할 수 있는 주요 기능

기능	설명
Repository (저장소)	코드를 저장하고 관리하는 공간. 프로젝트별로 생성할 수 있으며, 공개 또는 비공개로 설정 가능.
Pull Request (PR)	오픈소스 프로젝트에 기여할 때 사용하는 기능. 코드 변경 사항을 제안하고 검토받을 수 있음.
Issue (이슈)	버그 리포트, 기능 요청 등 프로젝트 관련 논의를 하는 공간.
Fork (포크)	다른 사람의 프로젝트를 내 계정으로 복사하여 독립적으로 작업할 수 있음.
Star (스타)	좋은 프로젝트를 저장해두고 나중에 참고할 수 있는 기능.

GitHub를 활용한 효과적인 학습 방법

GitHub를 활용하면 이론적인 학습을 넘어, 실제 개발 환경에서 배우고 성장할 기회를 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 GitHub를 학습 도구로 활용해보세요.

• 오픈소스 프로젝트 참여: 초보자를 위한 프로젝트를 찾아 기여해 보세요. 작은 코드 수정이나 문서 업데이트도 좋은 시작점입니다.
• 다른 사람의 코드 분석: 경험 많은 개발자들이 어떻게 코드를 작성하는지 배우고, 자신의 코드 스타일을 발전시킬 수 있습니다.
• 자신만의 프로젝트 만들기: 간단한 웹사이트나 스크립트 프로젝트를 만들어 GitHub에 업로드하고 관리해보세요.
• Pull Request를 활용한 실전 경험: 직접 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 코드 리뷰를 받아보는 경험이 중요합니다.
• GitHub Actions 활용: CI/CD 자동화 등을 경험하며, 실무에서 어떻게 DevOps가 활용되는지 익힐 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

AI가 코드를 대신 짜줄 수 있는데 왜 코딩을 배워야 하나요?

AI는 코드를 자동으로 생성할 수 있지만, 문제를 이해하고 해결하는 능력은 인간이 필요합니다. AI가 만든 코드를 분석하고 최적화할 수 있어야 실무에서 제대로 활용할 수 있습니다.

AI가 더 발전하면 결국 프로그래머가 필요 없어지지 않을까요?

AI는 반복적인 작업을 자동화할 수 있지만, 창의적이고 복잡한 문제 해결 능력은 인간이 더 우수합니다. AI를 활용하는 개발자는 여전히 필요하며, 앞으로는 AI와 협업하는 방식으로 발전할 것입니다.

코딩을 배우는 가장 효과적인 방법은 무엇인가요?

기본 개념을 학습한 후, 직접 프로젝트를 만들어 보며 실습하는 것이 가장 효과적입니다. 또한 GitHub에서 오픈소스 프로젝트를 분석하고 기여하는 것도 좋은 방법입니다.

GitHub를 어떻게 활용하면 코딩을 더 효과적으로 배울 수 있을까요?

GitHub를 활용하면 다양한 오픈소스 프로젝트를 살펴보면서 실전 경험을 쌓을 수 있습니다. 특히 초보자 친화적인 프로젝트에 기여하면서 코드 리뷰를 받고 피드백을 반영하는 것이 학습에 큰 도움이 됩니다.

마무리 및 최종 생각

AI가 발전하면서 많은 사람들이 "코딩을 이제 배울 필요가 없지 않을까?"라는 의문을 가지지만, 현실은 정반대입니다.

 

AI가 강력한 도구가 될수록, 이를 제대로 활용하고 효과적으로 협업하기 위해서는 기본적인 코딩 지식이 필수입니다.

 

AI가 단순한 코드 작성은 대신할 수 있을지 몰라도, 코드를 이해하고, 수정하고, 창의적으로 활용하는 능력은 여전히 인간의 몫입니다.

 

AI를 효과적으로 활용하려면 기초적인 프로그래밍 개념과 논리적 사고력을 갖추는 것이 앞으로 더욱 중요한 경쟁력이 될 것입니다.

 

이제 여러분도 코딩을 배우고 싶다는 생각이 들었다면, 우리 같이 한 걸음씩 도전해봐요!

 

 

2025.03.19 - [AI 정복기/Python - 혼자할 수 있을까?] - 노베이스 비전공자들에게 파이썬이 희망인 이유

노베이스 비전공자들에게 파이썬이 희망인 이유