소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '소프트웨어 개발자 채용시장의 변화와 생성형 AI의 영향' 보고서에 따르면, 현재 SW 개발자 채용시장은 2020-2021년 호황기에 비해 크게 위축된 상태다. 2023년 스타트업 투자 건수는 965건으로 전년 대비 65% 줄었고, 투자금액도 51% 감소한 5조 8,110.9억원을 기록했다. 특히 스타트업 폐업 건수는 2021년 71건에서 2023년 119건, 2024년에는 144건으로 늘어났다. 원티드랩의 설문조사에 따르면, 현업 개발자들의 약 43%는 생성형 AI의 개발실력이 13년 차 경력자 수준이라고 평가했으며, 응답자의 91.8%는 생성형 AI가 개발자를 대체할 것이라는 데 동의했다.

중소벤처기업부(2024)의 조사에 따르면, 국내 벤처기업의 업종 중 SW 개발 및 에너지 등 첨단 제조·서비스 업종이 약 50.4%를 차지하고 있다. IT업계의 투자 위축은 이러한 벤처기업의 채용시장에 직접적인 영향을 미치고 있다. 특히 인건비 부담이 큰 개발자 채용이 가장 먼저 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.

코딩테스트는 필수? 기업 규모별 채용 평가 기준의 변화

채용과정에서 생성형 AI 도입으로 인한 변화도 감지되고 있다. 기술 면접에서는 단순 코딩 능력보다 AI 도구를 활용한 문제해결 능력과 통합적인 시스템 설계 능력이 더욱 중요해질 전망이다. 프롬프트 엔지니어링이 새로운 역량으로 부상했지만, 현업 개발자들은 이를 본질적 역량으로 보기에는 시기상조라는 의견이 지배적이다.

채용과정에서 코딩테스트의 필요성에 대한 의견이 엇갈리고 있다. 대기업과 대기업 연구소는 대량 검증과 평가를 위해 코딩테스트를 필수로 보는 반면, 중소기업과 스타트업은 실무 역량과의 연관성 부족을 지적하며 비용과 효용성에 의문을 제기하고 있다. 특히 스타트업의 경우 실질적 문제해결 능력과 조직문화 적합도를 더 중요시하며, 컬쳐핏(culture fit) 인터뷰를 통해 일하는 방식, 커뮤니케이션 방식, 리더십 등을 평가하고 있다.

생성형 AI가 초급 개발자에게 미치는 양면적 영향

생성형 AI는 초급 개발자들에게 양날의 검이 되고 있다. 맥킨지 보고서에 따르면, 생성형 AI는 개발자의 생산성을 빠르게 증가시킬 수 있으며, 특히 코드 문서화, 코드생성, 코드 재구성 등의 작업에서 20-50%의 작업 시간 절감률을 보인다. 반면 캡제미니의 설문조사에서는 생성형 AI 이니셔티브를 활발하게 도입한 조직이 그렇지 않은 조직보다 SW 개발주기 전반에서 생산성이 78% 향상된 것으로 나타났다.

현업 개발자들의 의견에 따르면, 아직까지 앱 배포, 테스트, QA 등의 업무에는 AI 도구를 활용하기 어려워 사람이 직접 해야 하는 영역이 남아있다. ChatGPT, Github Copilot 등 생성형 AI 코딩 도구는 코드 생성과 기본적인 문제 해결에는 도움이 되지만, 복잡한 시스템 설계나 비즈니스 로직 구현에는 한계가 있다는 평가다. 반면, 초급 개발자들은 이러한 AI 도구를 통해 지식을 빠르게 습득하고 실무 경험을 쌓을 수 있어, 오히려 경력 성장의 기회로 활용할 수 있다.

AI 시대의 새로운 개발자 필수역량

가트너는 2027년까지 SW 개발자의 80%가 역량 향상이 필요할 것으로 전망했다. 중‧고급 개발자들은 개발 역량보다는 팀 관리, 기획, 비즈니스 협업 역량이 더욱 강조될 것이며, 장기적으로는 개발 관리자 역할로 전환이 예상된다. 네이버는 2023년 231명을 신규 채용했는데, 이는 2022년의 599명 대비 절반 수준이었으며, 카카오도 2023년 425명의 신규 채용이 있었으나 2021년 994명, 2022년 870명과 비교하면 채용 규모가 크게 줄었다.

앞으로는 학습능력, 이슈의 본질적 이해, 문제해결 능력, 커뮤니케이션 능력, 모듈 디자인 능력, 생성형 AI 도구가 제공하는 지식에 대한 판별 능력 등이 중요한 역량으로 부각될 전망이다. 생성형 AI 도입으로 초급 SW 개발자의 역량이 상향 평준화될 것으로 예상되며, AI 도구 활용 시 정보 판별 능력이 새롭게 요구되는 역량으로 떠오를 것으로 보인다.

AI 시대의 개발자 재교육이 급선무

소프트웨어정책연구소는 O*NET의 65개 SW 관련 직무를 분석한 결과, 코드 작성, 코드 리뷰, 테스트, 사용설명서 작성 등의 작업이 생성형 AI의 영향을 가장 많이 받을 것으로 예측했다. 이에 따라 정부의 SW 개발자 교육 정책도 변화가 필요한 시점이다. AI와 데이터 과학을 필수 교육 과정에 포함하고 실무 중심의 교육 커리큘럼을 개발해야 한다는 목소리가 높다. 또한 산업 협력을 통한 현장 실습을 강화하고, 고급 개발자 신속 양성을 위한 특화 교육과정 개발이 시급하다는 의견이다.

특히 개발자들의 AI 윤리와 위험관리 역량 강화를 위한 표준화된 가이드라인 마련도 중요한 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 도구가 생성한 코드의 품질과 보안 위험을 평가할 수 있는 능력이 앞으로 더욱 중요해질 것으로 전망된다.

■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)