AI 시대, 주니어 개발자에 베팅하는 것은 더 좋아졌다
(tidyfirst.substack.com)- 켄트 벡은 주니어 개발자 채용이 여전히 비용처럼 보이지만, AI 환경에서는 오히려 투자 가치가 커진 선택으로 바뀌었다고 설명
- AI 도구는 주니어의 생산성을 즉시 높이기보다, 학습 속도를 극적으로 압축하는 역할을 수행함
- 핵심 전환점은 주니어를 산출물 생산이 아니라 학습을 위해 관리하는 접근임
- 학습 속도가 빨라질수록 이탈 위험 구간인 ‘후회의 계곡(Valley of Regret)’ 이 짧아짐
- 그 결과 더 많은 주니어가 살아남고, 조직 전체의 성장 속도까지 가속됨
The Valley of Regret
- 주니어 개발자는 현재 비용을 지불하고 미래 생산성을 기대하는 베팅에 가까움
- 초기에는 생산성이 낮고, 시니어의 시간과 코드 리뷰, 실수가 반복되며 비용이 누적됨
- 이 손실 구간을 ‘후회의 계곡’ 이라 부르며, 이 구간이 길수록 실패 확률이 커짐
- 이탈, 해고, 스타트업의 자금 부족 등으로 손익분기점에 도달하지 못할 위험이 상존함
- 이 때문에 많은 팀이 “지금은 주니어를 키울 여유가 없다”고 판단함
Shrinking the Valley
- AI 코딩 도우미를 잘 사용하는 주니어는 학습 곡선을 크게 압축함
- 핵심은 결과를 그대로 받아들이는 것이 아니라 탐색 공간을 줄이는 보조 수단으로 활용하는 방식임
- API 선택, 접근 방법 탐색 같은 시간이 시간 단위에서 분 단위로 감소함
- 절약된 시간은 기능을 더 찍어내는 데가 아니라 이해·리팩터링·트레이드오프 분석에 사용됨
- 이렇게 학습 속도가 빨라지면, 후회의 계곡은 얕고 짧아짐
First Order Effect: 더 많은 베팅이 성공함
- 주니어 이탈률이 연 20%라고 가정할 때, 24개월 램프업 모델에서는 약 36%가 손익분기 전에 이탈
- 9개월 램프업으로 압축되면 손익분기 전 이탈은 약 15% 로 감소함
- 단순히 생산성이 빨라지는 문제가 아니라, 아예 수익 구간에 도달할 확률 자체가 상승함
- 계곡이 짧아질수록, 건너편에 도달하는 주니어의 수가 늘어남
- 이는 조직 전체의 인력 투자 안정성을 크게 개선함
Second Order Effect: 성장 속도의 가속
- 생산적인 개발자는 단순히 코드를 작성하지 않음
- 새로운 주니어를 멘토링하고, 조직의 지식을 축적하며, 레버리지가 큰 일을 맡게 됨
- 한 명의 주니어가 빨리 성장할수록, 그가 키워낼 다음 사람들의 성장도 함께 빨라짐
- 따라서 학습 속도 가속은 개별 성과가 아니라 조직 성장률을 높이는 효과로 이어짐
What This Means
- 주니어 채용에 대한 베팅은 이전보다 명확히 좋아짐
- 그 이유는 주니어가 바뀌어서가 아니라, AI가 학습을 가속하는 환경이 만들어졌기 때문
- AI 도구에 대한 투자는 채용 전략에 대한 투자로 해석해야 함
- 특히 이탈률이 높은 환경일수록, 주니어 채용의 기대값은 크게 상승함
- 단, 이 효과는 자동으로 발생하지 않으며, 학습 중심의 관리와 ‘증강 코딩’ 문화가 필요함
핵심 메시지
- 주니어를 생산성 기준으로 관리하면 실패 확률이 커짐
- 주니어를 학습 기준으로 관리하면 베팅의 수익률이 개선됨
- AI 시대의 올바른 선택은 주니어를 줄이는 것이 아니라, 제대로 키울 수 있는 구조를 만드는 것임
저만 그렇게 생각할지 모르겠는데, 최근 채용을 위해서 인터뷰를 많이 하다보니 느낀게, 좋은 주니어의 풀이 더 줄어든 느낌이 듭니다. 원래 잘하던 주니어 그룹은 AI 툴을 사용하면서 실력이 좋아졌는데, 그 외의 그룹은 더 역량이 떨어진 것 처럼 느껴지더라고요. 글 자체에는 동의하는데, 주니어 세대에게는 여러가지 현상이 동시에 일어나고 있다는 생각입니다.
동감입니다. 저도 요즘 인터뷰를 해 보면 AI 활용 방법부터 격차가 엄청나다는게 보입니다. AI 툴을 깊이있게 공부하고 활용하는 소수가 있는가 하면, 커서나 웹으로 ChatGPT 정도 써 본게 전부인 경우도 있습니다. 예전엔 개발 도구를 활용하는 방법이 역량으로 직결될 정도는 아니었다 하면 이젠 AI 도구의 활용이 역량까지 직결되는 시대가 된 것 같습니다.