AI와 주니어 개발자는 공존할 수 있을까? [Microsoft × 트레바리 '삶의 동반자로서의 AI' 강연 후기]

2025. 6. 26(목) 오후 7시 30분 트레바리 안국 아지트에서 진행된 이벤트/강연. 무엇보다도 Microsoft Copilot 소개가 눈에 띄었다

강연에서 얻은 5가지 핵심 지침 (단순한 기술 활용법을 넘어, A(G)I 시대를 살아가는 철학)
1. 기술 적응성 높이기 - "앞으로 사용하게 될 AI는 지금의 AI가 최악의 AI다"라는 마인드로 변화를 두려워하지 않기
2. AI와의 일상적 대화 루틴 실천 - 필요할 때만 잠깐 쓰지 말고 동반자로서 삶에 받아들이기, 특별한 일이 없어도 "오늘 재미있는 뉴스 없어?" 같은 대화를 나누며 친해지는 루틴 만들기
3. 증강에 집중하기 - 자동화가 아닌, 나 자신을 강화하는 방향으로 AI 활용하기
4. AI 답변/작업물에 대한 비판적 사고 - 인공지능이 제시한 결과에 대해 질문하고 생각하기
5. 인간성에 대한 성찰 - "나는 어떤 존재이지?" "나는 어디까지 해야 하지?"라는 근본적 질문을 놓지 않기

 

Microsoft와 트레바리에서 만난 AI 시대의 새로운 인사이트를 찾아

Claude, ChatGPT, Gemini 등 LLM AI 도구들을 본격적으로 일상적으로 사용한 지 3개월 정도 되었다. AI 도구를 사용하면서 결과를 빨리 내야 할 것 같은 조바심과 압박, AI의 환각이나 유료 플랜에 대한 우려가 있었다. 바이브 코딩 관련 강의도 들으며 나름대로 실험을 해보았지만, 과연 내가 제대로 활용하고 있는 건지 의문이 들었다.

Cursor, GitHub Copilot 등 코딩 자동화 도구를 활용하여 PWA 앱을 24시간 안에 만들어 내 스마트폰 배경화면에 설치까지 해보고, 업무나 개인 공부할 때 보는 코드들에 대한 간단한 질의응답부터 Streamlit 프로젝트 파일 하나를 구조화된 디렉토리 구조로 뚝딱 리팩토링을 해보기도 했다. 이렇게 AI와 함께 만든 프로그램은 누구의 업적일까? 회사에서는 혼자서 하나의 마이크로서비스를 담당하여 시스템을 개발하는 상황에서 AI가 시니어 개발자 역할을 하고 있는데 이런 의존이 과연 건전한 것일까?

최근 AI의 급속한 발전과 미래 변화에 대해 깊이 고민했던 것도 Microsoft × 트레바리 강연 '삶의 동반자로서의 AI - working and living with AI' 참석 동기 중 하나였다. Windows 10 지원이 2025년 10월에 종료되면서 Windows 11으로의 전환이 필수가 된 시점에, Microsoft가 제시하는 AI 시대의 비전이 궁금했다. 또 표면적으로는 어느 정도 알고 있지만, 실제 AI 전문가는 어떤 철학과 기준을 가지고 있을까? 트레바리 독서 커뮤니티와의 협업으로 만들어진 이 특별한 강연에서 그 답을 찾고 싶었다.

강연장에 소개된 Microsoft 제품들

강연자는 퓨처웨이브 대표이자 MIT Technology Review Korea 편집위원인 변형균님이었다.

강연자 님 약력: KT에서 데이터거버넌스, 빅데이터 기획, 데이터 트랜스포메이션, AI/BigData 서비스 및 디지털·바이오헬스 사업을 총괄하는 상무로, BC카드에서 AI빅데이터본부장, 데이터사업본부장으로 일했습니다. K-방역으로 주목받은 '통신 데이터를 활용한 이용자 동선 시스템'의 개발과 글로벌 확산을 이끌었으며, 빌&멀린다 게이츠 재단으로부터 <AI기반의 차세대 방역 연구> 과제 추진 투자(1,000만 달러)를 유치하기도 했습니다. AI 시대의 경영과 리더십을 고민하며 『통찰하는 기계 질문하는 리더』를 써내기도 했고, 『멀티모달 생성 AI 인사이드』, 『테크노 사피엔스』, 『기술경영』의 공저자로 참여했습니다. 현재 퓨처웨이브의 대표로서 작가이자 미래경영 전문가로 활동하고 있으며, MIT Technology Review Korea 편집위원이자, 차 의과학대학교 AI헬스케어융합학과 겸임교수입니다. 미국 CTI사 CPCC, 리더십 서클(Leadership Circle) 및 한국코치협회 인증코치와 하트스마일명상 지도자로도 활동하며 조직과 개인의 변혁과 내면성찰을 돕고 있기도 합니다. (출처: 트레바리 이벤트 소개)

 

예상보다 빠르게 다가온 현실과 미래 전망

강연 초반~중반의 AI가 바꾼 세상, AI가 인간의 삶과 일을 어떻게 바꾸는지에 대한 현황 소개는 어디선가 듣고 본 내용이 많았다. 하지만 강연이 후반부로 갈수록 점점 더 큰 인상을 받았다. 특히 "마이크로소프트 코딩의 30%는 지금 AI가 하고 있다"는 말과 함께 미국 컴퓨터공학과 졸업생 취업 상황이 예전보다 어려워졌다는 통계는 예상보다 빠르게 변화가 일어나고 있음을 보여줬다.

더 놀라웠던 것은 우리나라의 현실이었다. "우리나라가 AI 시대에 굉장히 힘들 것 같다"는 강연자님의 진단이 적지 않은 경각심을 불러일으켰다. 삼성전자도 NVIDIA에 칩을 납품하지 못하고, TSMC보다 1-2년 뒤처진 상황이라니.

AI 미래에 대한 전문가들의 예측도 놀라웠다. 불과 6-7년 전만 해도 AGI(인공일반지능)가 100년 후에나 올 것이라고 생각했는데, 최근 타임즈지 설문조사에서는 샘 알트만 등 전문가들이 2029년 AGI 도달을 예측하고 있다고 했다. 흥미로운 점은 전문가들이 크게 활성론자와 파멸론자로 나뉜다는 것이다. 샘 알트만 같은 활성론자들은 AI가 에너지, 기후 등 인류의 문제를 해결할 것이라고 보는 반면, 파멸론자들은 AI의 위험성을 경고한다.

최근 YouTube에서 본 장동선의 '궁금한 뇌' 채널에서 프레데릭 페르트 인터뷰를 통해 접했던 'future-ready mind' 개념이 떠올랐다. 페르트가 그의 저서 "What's Next Is Now"에서 제시한 다섯 가지 심리적 도구 - 극단적 낙관주의, 무조건적 개방성, 강박적 호기심, 끊임없는 실험, 공감 - 중에서도 특히 '극단적 낙관주의'가 필요한 시점인 것 같다. 우려스럽긴 하지만, 미래가 더 나아질 거라는 믿음을 가지고 준비해야겠다는 생각이 드는..

 

증강(augmentation) vs 자동화(automation)

강연에서 가장 뚜렷하게 와닿은 부분은 내가 AI 기술을 써서 나를 증강(augment)시킬 건지, 아니면 나를 자동화할(automate) 건지 하는 질문이었다.

강연자 발표 장표 - 증강 vs 자동화

강연자님께서는 "증강을 하는 것까지는 괜찮은데, 자동화를 해버리면 우리의 job은 없어지잖아요"라며 그 경계선을 개인이 결정해야 한다고 강조하셨다. 이 말을 듣는 순간, 지금까지 내가 AI를 사용하는 방식을 돌아보게 됐다. Claude에게 에러 로그를 분석해달라고 요청할 때, 나는 정말 '증강'을 하고 있는 걸까, 아니면 사고 과정을 그저 '자동화'하고 있는 걸까?

이에 따라 명확하게 방향을 지시(directing, prompting)하고 AI의 결과물에 대해 비판적 평가(critical reasoning) 및 판단(judgement)하고 최종 의사결정(decision-making)하는 능력은 내가 강화해야 하는 역량이다. AI가 결과물의 95%까지는 빠르게 만들어줄 수 있어도, 나만의 관점과 손길로 5%를 더해서 완성시켜야 한다는 것이다. 이렇게 인간의 정서, 정성, 노력이 들어간 것에 사람들은 훨씬 깊이 반응하고 가치를 인정한다고 한다.

 

Microsoft Copilot과의 만남

강연 다음날 회사 PC에서 Windows 11 Copilot을 바로 사용해 보기로 했다. 다른 생성형 AI 챗 서비스는 웹브라우저를 열거나 별도의 앱 아이콘을 더블클릭해서 실행시켜야 하는 반면, Microsoft Copilot은 Windows 11이 설치된 PC에서 Alt + 스페이스바로 바로 접근할 수 있는 점이 신기하고 편리했다. Windows 11로의 전환과 Copilot 사용은 새로운 시대의 필수품이 될 것 같다.

hello, Windows 11 Copilot

Windows 11에서 열리는 Copilot 창은 다른 생성형 AI 서비스의 UI와 비슷하다. 몇 가지 설정을 해서 Windows 11 PC에서 조금 더 편하게 접근하고 사용할 수 있도록 했다.

Windows 11 Copilot 관련 설정 예시

Windows 11 Copilot UI 활용 예시

기존에 IDE extension으로 사용하던 GitHub Copilot도, GitHub을 2018년에 Microsoft가 인수했기 때문에 같은 회사 제품이라고 한다

Windows 11 Microsoft Store를 통해 추가 설치해본 M365는 PC를 활용해 각종 문서를 읽고 쓰는 업무를 하는 누구라도 단순한 AI 도구를 넘어 진정한 업무 동반자를 PC에 둔 것처럼 느낄 수 있겠다는 생각이 들었다. Office 365 계정으로 로그인하면 여러 형태의 오피스 문서를 쉽게 접근하고 쉽게 작업할 수 있도록 되어있었다. 업무 시간에 형식적인 일은 AI 도구에게 아웃소싱하고(아래 첨부 이미지 중 'AI를 잘 사용하는 방법들 예시' 참고), 비즈니스 로직에 조금 더 집중하고 전략이나 구조를 세우는 일에 시간과 에너지를 집중할 수 있을 것이다.

단, Windows 11 Copilot에 따르면 M365 Copilot 구독 플랜이 있어야 사용 가능하다고 한다. 예를 들어 MS Excel 파일 내용을 분석하고 내용을 편집하는 등의 작업을 MS Excel 프로그램 내에서 바로 할 수 있기를 기대했는데, 나는 구독 플랜이 없기 때문에 할 수 없었다.

M365 Copilot 구독 필요

대신, Windows 11 Copilot과의 대화창에 해당 Excel 파일을 업로드하고 요청 사항을 이야기했다.

Excel 파일 업로드 및 분석 요청

Excel 파일 편집 시도 결과

Excel 파일 내용 직접 편집 요청 후, 파일 다운로드를 할 수 있게 되었다는 답변을 받았는데, 실제로는 위와 같은 이유로 다운로드 받지는 못했다.

 

실제로 해본 AI 활용 실험들

한편, 강연 후 집에 가는 길에 스마트폰으로 바로 실험해본 것들이 있다. 먼저 GPT에게 질문할 때 바로 질문을 던지는 대신, "이 문제를 해결하기 위해 어떤 프롬프트를 쓰면 가장 도움이 되는 답변을 줄 수 있을까?"라고 물어봤다. GPT가 제안한 프롬프트가 훨씬 구체적이고 체계적이었다. 이런 프롬프트를 많이 보다 보면 좋은 품질의 답변을 얻기 위해서는 내 프롬프트가 어떤 패턴을 가지고 구체적으로 어떤 것을 요청해야 하는지 체득할 수 있을 것 같다.

프롬프트: 현재 내가 너에게 작성한 프롬프트는 어떤지 설명해줘. 그리고 지금 이 프롬프트를 어떻게 더 개선할 수 있을지, 그리고 이 프롬프트에 대한 너의 피드백을 반영해서 앞으로도 프롬프트 작성 시 적용할 수 있도록, 구체적이고 자세히 알려줘

답변: (중략) 네가 방금 한 질문을 개선한다면 이렇게 될 수 있어:
"기존 필수 해시태그 7개 외에 추가로 10-15개의 해시태그를 추천받고 싶습니다. 블로그와 인스타그램 양쪽에서 사용할 예정이므로 플랫폼별 차이점도 고려해주세요. 각 추천 해시태그에 대해서는 선택 이유와 예상 효과를 간단히 설명해주시고, 카테고리별로 분류해서 제시해주세요. 그리고 이 프롬프트 자체의 품질에 대한 피드백과 앞으로 더 효과적인 프롬프트 작성을 위한 구체적인 가이드라인을 제공해주세요."

또한 ChatGPT, Gemini, Claude에게 같은 기술적 질문을 던지고, 각각의 답변을 다른 AI에게 보여주며 상호 피드백을 요청해봤다. 이 과정에서 흥미로운 점을 발견했다. AI들이 서로의 답변을 보고 더 날카로운 지적을 하면서, 내가 놓쳤을 수 있는 중요한 관점들을 제시해주었다.

1단계 - ChatGPT: "마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성 보장 방법은?"
2단계 - Claude: "ChatGPT가 제안한 이 방법들에 대해 어떻게 생각해? [ChatGPT 답변 첨부]"
3단계 - Gemini: "두 AI의 의견을 종합할 때 놓친 관점이 있을까? [이전 답변들 첨부]"

업무 관련 프롬프트 작성 방식도 의식적으로 바꿔봤다. 기존에는 "~해줘"라고 요청했다면, 이제는 "~해보자"라고 협업하는 톤으로 바꿨다. 작은 변화 같지만, AI를 그냥 문제 해결 도구가 아닌, 나의 동료로서 인식하는 자세, 그리고 AI와의 관계에서 주도권을 내가 쥐고 있다는 느낌이 확실히 달랐다.

프롬프트: "Spring Boot에서 JPA 연관관계 매핑할 때 N+1 문제 해결해줘"
예상 응답: 일반적인 해결방법 나열 (Fetch Join, EntityGraph 등)

vs

프롬프트: "크립토 거래 시스템에서 주문-거래내역 간 일대다 관계 조회 시 N+1 문제가 발생하고 있어. 이 문제를 효과적으로 해결하기 위한 가장 적절한 프롬프트를 먼저 제안해줄래? 그 다음에 해결책을 함께 논의해보자."
예상 응답: 맞춤형 프롬프트 제안 + 도메인 특성 고려한 구체적 해결책

 

AI 시대 개발자의 기준점과 트레바리의 가치

이번 강연을 관통하는 주요 질문 중 하나는 "AI와 함께 살아가는 시대에 우리는 무엇을 기준으로 삼아야 할까?"였다. 이 질문에 대한 나만의 답을 찾아가는 과정을 스스로 가져야 한다는 점이 이번 강연을 통해 얻은 중요한 통찰이었다.

첫 번째 기준은 주체성 유지다. AI가 그럴 듯해 보이는 답을 줘도 "왜 이런 답변을 했을까?" "AI가 이렇게 답을 하는 의미/뜻이 무엇일까?"를 생각해보는 것이다. 또 AI 활용에 대한 제도적, 사회적 규제에 대해서도 책임감을 갖고 주체적으로 고민해 봐야겠다. 예를 들어 AI 드론의 군사적 사용, AI가 해주는 심리 상담 서비스의 내용 및 방법, 자율 주행 자동차의 사고 처리 방법 등의 문제에 대해서 주도적으로 생각해보고 윤리적 기준을 마련해야 할 것 같다.

두 번째는 문해력과 사고력 보존이다. 종이책, 스마트폰, PC로 읽을 때 각각 작동되는 뇌의 부위가 다르다고 한다. 또 언어를 통해 AI를 활용하는 시대이기 때문에 AI에게 더 좋은 질문을 던지고 더 깊이 있는 대화를 나누기 위해서는 나 자신의 사고력을 끊임없이 발전시키고 나의 지식/교양 수준이 높아야 할 것이다.

강연자 발표 장표 - AI는 인간의 읽기와 쓰기를 어떻게 바꾸고 있나?

다만 예술, 문학 같은 교양을 꼭 쌓아야 할까? 아마 강연자님의 의도는 AI에게 다양한 관점에서 질문할 수 있는 능력을 기르라는 것 같은데, 이것이 꼭 모든 분야의 교양을 쌓아야 한다는 의미는 아닐 것이다. 현재 나는 뒤늦게 시작한 백엔드 개발자 관련 기술과 금융 도메인 지식, AI 공부만 해도 할 게 많다고 느끼기 때문이다. 내가 쌓은 도메인 지식은 분명 AI의 답변에 대해 지혜롭게 판단할 수 있는 기준이 될 수 있다고 한다.

우리가 세상을 '너무 복잡하다'고 말할 때, 우리는 단지 세상의 복잡성을 경험하는 것이 아니다. 우리는 지금 이 순간 세상의 복잡성과 우리 자신의 복잡성 사이의 불일치를 경험하고 있는 것이다. 이러한 불일치를 해결하는 논리적인 방법은 두 가지 뿐이다. 세상의 복잡성을 줄이거나 우리의 복잡성을 늘리는 것이다.

로버트 케간과 리사 로헤이의 "변화면역"

이 부분에서는 트레바리 '과학의 눈' 클럽 활동의 가치를 새삼 깨달았다. 2024년 4월부터 참여해온 이 모임에서 매월 한 권의 과학 도서를 읽고, 독후감(띄어쓰기 제외 400자 이상)을 작성하며, 다른 멤버분들과 토론하는 경험이 AI 시대에 더욱 소중한 자산이 될 것 같다. 비전공자 개발자로서 과학자들의 사고방식이 궁금하고 과학자의 눈으로 세상을 바라보고 싶다는 개인적 열망에서 시작한 모임이었는데, 나만의 사고 과정을 기르고 타인과의 커뮤니케이션을 훈련하는 역할도 하고 있다는 생각이 든다. 토론 과정에서 서로 다른 관점을 나누고 비판적으로 사고하는 경험은 AI와의 대화에서도 더 좋은 질문을 던질 수 있는 기반이 되고 있다.

 

미래 전략의 재정비

이번 강연을 통해 내 커리어 전략도 수정하게 됐다. 기존에는 백엔드 개발 vs 머신러닝/딥러닝/AI 공부 사이에서 균형을 찾기 어려웠는데, 이제는 두 영역을 통합할 실마리를 찾은 것 같다.

앞서 언급한 2029년 AGI 예측을 고려하면 1-2년이라는 시간은 생각보다 짧을 수 있다. 하지만 AI 도구를 적극적으로 활용하여 프로그래밍의 생산성을 증대하고, 현재 진행 중인 인공지능 공부(모델링 등) 내용을 백엔드 서비스로 구현, 확장하고, AI 인프라를 구축해보는 등 개인 프로젝트를 계속해 나갈 것이다.

강연자 발표 장표 - AI를 잘 사용하는 방법들 예시

ADP 자격증 공부에 대해서는 아직 고민 중이다. 엄밀히 말하면 AI 개발자와 데이터 분석가는 다른 직군이다. 하지만 AI 시대에는 백엔드 개발자도 기본적으로 데이터를 다룰 수 있는 능력을 갖추는 게 해가 되지는 않을 것이다. 회사에서 업무 확장 범위와 관련이 있다고 하신 만큼, 현재 담당하고 있는 크립토 거래 시스템 개발에서도 데이터 분석 역량을 활용할 기회가 있을 것이다.

한편 강연자님께서는 미래에는 AI만이 우리의 동료가 될 수도 있다고 하셨다. 5년 후의 나는 혼자서 AGI와 함께 높은 생산성을 내면서도, 동시에 사람들과 협업할 수 있는 균형감각을 잃지 않는 개발자가 되고 싶다. 강연자님의 말씀처럼 업무 플로우에서 내가 AI에게 무엇을 맡겨서 어떤 부분을 자동화하되, 어떤 부분은 내가 가져가겠다는 치열한 고민과 명확한 기준 수립이 필요하다.

 

트레바리 커뮤니티의 지속적 연결

이번 Microsoft × 트레바리 강연은 단순한 기술 세미나를 넘어 AI 시대를 사는, 그리고 AGI 시대에 대비하는, 현대인의 철학을 고민하게 해주었다. 트레바리라는 독서 커뮤니티의 특성상 Q&A 세션에서 늦은 시각까지 다양한 분야의 참석자들이 제기한 질문들(교육자의 AI 윤리 고민, 예술가의 창작 과정 변화, 마케터의 콘텐츠 제작 방식 전환 등)과 강연자님의 정성 어린 답변을 들으며 AI가 모든 영역에 미치는 파급력을 실감했다. 이런 다학제적 논의가 가능한 것이 트레바리 커뮤니티의 강점인 것 같다.

AI가 세상을 바꾸는 혁명적 시기에 살고 있다는 것이 긴장되고 두렵기도 하지만, 동시에 전례 없는 기회와 시도, 창의적인 실험, 개인 성찰과 개발의 시기로도 받아들여야겠다.

강연 현장

Further Questions of Mine
1. GPT와의 대화를 어떻게 효과적이고 효율적으로 아카이브할지? 강연자 님께서는 일상적 대화 루틴을 강조했는데, 이런 대화들을 체계적으로 정리하고 활용하는 방법이 궁금하다. 단순히 대화 기록을 저장하는 것을 넘어, 의미 있는 인사이트를 추출하고 재활용할 수 있는 시스템이 필요하다.
2, AI Agent 시대에서 백엔드 개발자의 구체적 역할 변화는? 현재는 코딩 도구 수준이지만, 진정한 AI Agent가 등장했을 때 우리가 준비해야 할 기술 스택과 역량은 무엇일까?
3, 포스트-AGI 시대의 기술 융합(양자컴퓨팅, 뇌-컴퓨터 인터페이스) 대비책은? 이론적으로는 알고 있지만, 실무진 입장에서 어떤 구체적 준비를 해야 할지 여전히 모호하다.
4. 인간성 성찰과 기술 역량 개발의 균형점은? 강연자 님이 강조한 인간성 성찰을 실무에서 어떻게 구체화할지, 기술 학습과 어떤 비율로 시간을 배분해야 할지 고민이다.

 

P.S.

집에 가는 길에 열어본 welcome box에 가득 담긴 다과는 감동이었다(이외에 Microsoft 수첩, 펜, 문진 등이 담긴 선물 상자가 또 있었다는 건 안 비밀!)