AI가 개발 생명주기 전체를 자동화한다면, 소프트웨어 개발의 중심은 고객 요구 파악, 좋은 결과 정의, 즐거운 사용 경험 설계로 옮겨갈 것 이 전망은 개발 생명주기 전반의 자동화와 사실상 상한이 없는 소프트웨어 수요를 가정함. 코드 검토와 유지보수는 발전하고 있지만, 운영과 확장 자동화는 아직 근거가 부족함 고객의 구체적인 요구는 학습 데이터가 아니라 고객의 머릿속에 있으며, 제품마다 ‘좋음’의 기준도 달라짐. 코드 생성 비용이 낮아질수록 문제를 정확히 정의하는 능력과 디자인 안목이 병목이자 경쟁 요소가 됨 고객과 함께 문제를 정의하고 구현하는 제품 엔지니어링은 이미 여러 직함으로 채용되고 있음. 반면 주니어가 코드를 작성하며 시니어의 판단력을 익히던 경로는 약해지고 있고, 이를 대체할 교육 체계는 매우 작음 향후 10년은 주니어 육성 경로의 공백과 코딩이라는 숙련 작업의 상실로 혼란스러울 수 있음. 장기적으로는 개발 인력과 소프트웨어가 늘고 보수는 비슷하게 유지되지만, 직접 코드를 입력하는 일은 거의 사라질 것으로 예상 전망의 출발점과 두 가지 가정 오픈소스의 경제성에 관한 논의에서 출발한 질문은 코드 작성 비용이 정말 급락했는지, 코드 생산 비용이 0에 가까워지면 개발자에게 어떤 일이 남는지임 앞선 분석을 토대로 향후 10년의 소프트웨어 산업을 전망함 2025년 초에는 AI로 프로그래머가 더 많아지고 업무가 달라질 것으로 예상함 2026년 3월에는 기업이 노동을 연산 자원으로 대체하는 속도가 기록적인 수준임을 확인함 7월 노동시장 분석에서는 주니어 시장은 크게 위축됐지만 시니어 시장은 성장하고 있었음 첫 번째 가정은 에이전트가 소프트웨어 개발 생명주기 전체를 맡게 된다는 것임 현재는 코드 작성에 강하지만 검토, 테스트, 버그 탐지와 수정, 배포, 모니터링, 확장에는 미흡함 이런 한계는 일시적이며, 에이전트의 발전을 막는 구조적 장애물은 없다는 가정에 전망이 의존함 두 번째 가정은 필요한 소프트웨어의 양에 상한이 없다는 것임 치과, 보험사, 학교, 정부 기관의 소프트웨어가 나쁜 이유는 더 잘 만드는 방법을 몰라서가 아니라 현재 가격으로는 개선 비용을 감당하기 어렵기 때문임 많은 소기업은 여전히 스프레드시트, 단체 채팅, 업무를 기억하는 사람에 의존함 적어도 10년 범위에서는 수요가 사실상 무한하며, 개발자 공급 과잉처럼 보이는 현상은 과도기의 일시적 상태로 봄 자동화될 비용과 남을 비용 소프트웨어 제작 비용을...
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