AI가 코드를 작성하기 시작하면서 소프트웨어의 전반적인 품질이 떨어질 것이라는 우려가 여기저기서 들려온다. 의사결정권자들이 AI의 속도에만 매몰되어 나쁜 코드가 양산되는 것을 방관할 것이라는 공포다. 하지만 나는 이런 주장이 본질을 놓치고 있다고 생각한다. AI 때문에 기술 부채가 생긴다는 사람들을 보면 솔직히 이해가 잘 안 간다. 우리는 오히려 AI를 활용해서 그동안 해결하지 못했던 해묵은 기술 부채를 어떻게 청소할지 궁리해야 한다. 우리는 AI를 도구 삼아 이전보다 더 나은 코드를 만들 수 있다.

최근 개발자 커뮤니티에서 LLM이 생성하는 코드의 품질을 두고 매우 흥미로운 논쟁이 벌어졌다. '너의 LLM은 정확한 코드가 아니라 그럴듯한 코드를 쓴다’는 제목의 글이 큰 화제가 되었는데, 한 개발자가 Rust로 SQLite를 처음부터 끝까지 재구현한 프로젝트를 분석한 내용이다. 겉으로 보기에는 수십만 줄의 방대한 코드가 완벽한 구조를 갖추고 테스트를 통과하며 실제 SQLite 파일 포맷을 읽고 쓰는 것처럼 보이지만, 성능 면에서는 원본 SQLite보다 2만 배나 느리다는 충격적인 결과가 나왔다. 이는 LLM이 아키텍처나 모듈의 이름 같은 외형은 그럴듯하게 흉내 내지만, 성능을 결정짓는 핵심적인 최적화 로직이나 불변식은 놓치기 쉽다는 점을 시사한다.

최근 AI 업계에서 가장 도발적이면서도 설득력 있는 주장이 하나 들려왔다. 바로 AI 엔지니어가 지구상에 남는 마지막 직업이 될 것이라는 예측이다. 처음에는 2023년의 AI 엔지니어 부상을 강조하기 위한 일종의 밈(meme)처럼 시작되었지만, 2026년에 들어선 지금 이 농담은 점점 더 무거운 현실로 다가오고 있다. 인공지능이 화이트칼라 업무의 70%를 수행할 수 있다는 분석이 지배적인 상황에서, 왜 하필 소프트웨어 엔지니어링 포스팅은 오히려 늘어나고 있는지에 대한 답이 여기에 숨어 있다. 단순히 코딩을 잘하는 사람의 시대가 가고, AI를 활용해 세상을 재설계하는 엔지니어의 시대가 오고 있다.