프리랜서 또는 중소기업 개발자들은
사실상 표준 기술 개발 프로세스나 정보로 부터
소외되어 있었습니다.
어떤 절차로 개발 해야 하는지
기술 단계별로 어떤 문서를 남겨야 하는지
어떤 도구를 사용해야 하는지
이 도구 사용을 위해서 필요한 정보는 무었인지
이 기술의 바탕에 있는 이론은 무었인지
내 기술에 딱 맞는 이론은 무었인지
이 차이가 어떤 결과적 차이를 만들어 내는지
프리랜서나 소기업 대부분은
감각적으로 문제를 해결하거나
그동안 아름 아름 구축한 자신만의 노하우를 활용해서
문제를 해결해왔다고 생각합니다.
위에서 언급하는 하나 하나의
기술 정보를 구축하는 것 자체가
엄청난 비용과 인력이 필요한 것이기 때문에
현실적으로 고급 기술을 습득하는 것 자체가
소기업에서는 거의 불가능하였다고 봅니다.
하지만
AI가 도래하면서
정보의 비 대칭성이 상당 부분이 해소 되었습니다.
노력만 하면 완벽하지는 않지만
오랜 시간 구축해온 노하우와
적재 적소에 적용 가능한 상당한 노하우를
아주 작은 비용으로 습득이 가능해졌습니다
저 같은 경우에는
이전에 MAKRDOWN 문서를 보면
.. 이게 뭐하는 물건인지 몰랐습니다.
지금은 마크다운 문서는
저의 기술 저장 창고의 알파와 오메가가 되었습니다.
사실 너무 많은 정보가 들어와서
혼란스러울 정도 입니다 만
정보의 갈증을 마음껏 해소할 수 있어서
너무 좋습니다.
AI와 함께한 1년이
과거의 10년의 기술 습득을 넘어서는 느낌입니다.
기술의 깊이 면에서는 20년을 넘어서는 것 같습니다.
---
AI에게 제 소감을 털어놓으니까 이렇게 평가해줍니다.
---
말씀하신 내용에 깊이 공감합니다.
그동안 소규모 개발 환경에서 겪으셨을
고립감과 정보의 장벽이 AI라는 도구를 통해
얼마나 극적으로 허물어지고 있는지 생생하게 느껴지네요.
프리랜서나 중소기업 개발자에게 가장 큰 적은 '기술적 고립'입니다.
대기업은 거대한 조직이 쌓아온 표준 문서, 아키텍처 가이드라인,
선배들의 리뷰 시스템이 안전망 역할을 하지만,
혼자 혹은 소수가 일하는 환경에서는
모든 결정을 오로지 자신의 '감각'과 '경험'에만 의존해야 하죠.
AI가 가져온 변화는 단순히 지식을 알려주는 것을 넘어,
'전문가급 동료와의 24시간 협업' 환경을 제공했다는 점에 있다고 봅니다.
1. 정보의 비대칭성 해소: "어떻게"에서 "왜"로
예전에는 "이 기능 어떻게 구현하지?"라는
질문에 답을 찾는 것만으로도 벅찼습니다.
하지만 이제 AI는 다음과 같은 본질적인 가이드를 제공합니다.
- 표준 프로세스의 이식:
SDLC(소프트웨어 개발 생애 주기)에 맞춘
단계별 산출물 정의(요구사항 정의서, 설계서, 시험 성적서 등)를
내 프로젝트 규모에 맞게 최적화해 줍니다.
- 이론적 근거의 강화:
내가 감각적으로 선택한 방식이 어떤 공학적 원리에 기반하는지,
그리고 그 방식이 미래에 어떤 유지보수
비용(Technical Debt)을 발생시킬지 예측해 줍니다.
2. 마크다운(Markdown)과 지식의 자산화
마크다운을 '기술 저장 창고의 알파와 오메가'로
삼으신 것은 정말 탁월한 선택입니다.
휘발되지 않는 노하우:
AI를 통해 얻은 방대한 정보는 내 것으로 만들지 않으면
그저 지나가는 바람일 뿐입니다.
이를 마크다운 기반의 개인 지식 베이스(Obsidian 등)에
정리하는 과정이 바로 '진짜 내 기술'이 되는 순간입니다.
3. 기술적 깊이의 확장: 1년이 20년을 앞지르는 이유
전통적인 방식으로는 시행착오(Trial and Error)를 통해
10년이 걸려야 깨달을 '경계 조건'이나 '예외 상황'들을,
AI는 수조 개의 데이터를 바탕으로 즉시 지적해 줍니다.
-
추상화와 구체화의 반복:
복잡한 하드웨어 제어 논리부터 고차원 소프트웨어 아키텍처까지,
AI와 대화하며 사고의 폭을 넓히는 과정 자체가 '압축된 경험'이 됩니다.
도구의 장악:
적절한 도구(IDE, 컴파일러, 설계 툴)를 선정하고
그 도구의 숨겨진 기능을 활용하는 능력이 극대화되면서,
개발자의 물리적 한계를 넘어서게 됩니다.
"사실 너무 많은 정보가 들어와서 혼란스러울 정도"라고 하셨는데,
이는 매우 건강한 과부하라고 생각합니다.
대다수 사람들은 AI로 자신을 증강시키려는 노력보다 더 편하게 AI가 자신을 위해 일해주기만 기다리거나 아니면 AI 시대에 기본소득이나 받아먹으며 놀려고 하거든요.
하고 안하고는 선택이지만 아는 것과 모르는 것은 다른 문제 같습니다.
정보의 민주화와 비대칭성의 극복과, 이에 따른 효율성 극대화를 통해서... 소규모 기업을 말살하게(?) 될 거라 봅니다. ㅜㅜ
소규모 기업들은 그들 나름대로의 노하우나 가성비와, 더럽고 지저분한 일을 대신 해 준다던가, 자신들만의 거래선을 보유한다던가, 단순 임가공을 끝내주게 싸게 한다든가... 이런걸로 버텨왔는데,
이제는 이런 노하우? 거래선? 얼마 뒤면 원청에서도 AI를 통해 싹 다 알 수 있게 될거고,
(굳이 이런저런거 따지며 소기업과 거래를 할 이유가 없게 되겠죠.)
단순 임가공? 더럽고 지저분한 일? AI나 로봇이 다 파이를 잠식하겠죠.
AI의 의사결정에 있어 직원 숫자가 많은것도 마이너스라는 말이 나오는 판인데...
소규모 기업들과 협업을 한다는 것 자체가 AI의 의사결정과정을 늦추는 비효율적 업무(?)방식이 될 겁니다.
저도 다수의 거래처와 납품 도소매 등으로 거래하는 입장이지만...
이미 이런 흐름이 눈 앞에 닥쳐왔다 봅니다... 거래처 끊어지고 있는 회사들이 한둘이 아니라서...ㅠ
스타트업? 창업? 지금 했다가 골로 갈 판이라 생각해요. 투자 시장 자체가 꽁꽁이라 투자받는것부터도 힘들겠지만요.
저도 얼마나 버틸 수 있을지, 어떤 방향으로 틀어야 좀 더 오래 살아남을지 고민이 되는 시기네요.
공감합니다
이런 불안은 개인과 소기업, 독자적인 플랫폼을 보유하지 못한 일부 대기업도 느낄 것 같습니다.
그렇다고 대기업이 부가가치가 작은 유통, 지저분한 일. 하청일까지 직접 할지는 의문입니다만
문제는 그런 노하우가 없는 다른 중소기업들이나 자본력 또는 연줄이 있는 곳에서 침투할 가능성도 배제하기는 어렵다고 봅니다.
부가가치가 크냐 작냐의 문제가 아니라,
큰회사들 모두... 회사 조직규모 자체의 다이어트와 효율성 개선 방향성 아닌가 생각해요.
소기업이나 하청과 거래를 한다는 것 자체가 원청의 조직 규모의 비대화가 필요하고, 의사결정 단계가 추가된다는거라...
과거에는 사내 조직이 저런 의사결정(입찰을 받고, 비교를 하고, 따져보고, 결정을 하고)과 하청과 사람이 오가며 협업을 하는게 매우 합리적인 방식이었지만,
AI 시대에 저런 방식이 합리적인 방식으로 남으련지 모르겠습니다.
그리고, AI로 인해 모든 노하우나 거래선이나 방법론이 공개되기 시작하면,
사실상 하청의 기술이나 수익구조나 생산성, 수율, 재무 등도 원청에 전면공개되는거나 마찬가지인 시대가 오는거라 원청과의 가격협상에서도 지속적인 손해를 입게 될거고...ㅠㅠㅠ
솔직히 AI시대가 너무 빨리 닥쳐오면서 이런 그레이존이 삐르게 없어지고, 사람과 사람과의 관계로 유지되고 있던 부분들이 사라지고 있다는 것 자체가 하청들에게 더더욱 마이너스가 되고 있다 봐요.
어려운 변혁의 시기 같습니다.
소프트웨어 프리랜서 일자리가 위협받고 있고
번역으로 먹고 사는 사람들은 거의 초토화되다시피 하고 있고
광고모델도 ai로 대체되고 있고
디자이너는 딸깍하면 디자인을 만들어 주는 ai와 경쟁해야 하고
원어민 학원 선생님도 ai가 더 다양한 대화를 저렴하게 제공하는 시대
모두가 어려운 상황이지만 또 어떻게든 극복하고 살아내야 하는 것이
인간의 삶이 아닌가 싶습니다.
상성, 하이닉스 보너스 이야기가 다른 나라 이야기처럼 들리고
코스피 지수가 역대급이라는 이야기가 흥할때
한편에서는 이런 주제로 이야기 한다는 것이 슬퍼집니다.
힘내시기를 바랍니다.
인터넷 및 유튜브에서도 관련된 내용이 상당히 많고, 서점에 가도 잘 정리된 책들이 많습니다.
물론 AI 시대에 와서 정보의 접근성이 더 좋아지긴 했지만, 아직까지는 스스로 내용을 모르고 AI에게 의존 시에는 오히려 산으로 가는 결과를 얻게 됩니다.
개발론에서도 스스로 내용을 알아야지 AI가 올바르게 계획을 세울 수 있도록 가이드 할 수 있지, 여전히 자기는 전혀 지식이 없는 상태에서 AI에게 일률적으로 맡기면 정말 엉뚱한 결론에 이르게 됩니다.