AWS CEO, "AI로 주니어 직원을 대체하는 건 내가 들어본 것 중 가장 멍청한 발상"

(theregister.com)

15P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 10개

AWS CEO Matt Garman은 AI가 주니어 직원을 대체할 수 있다는 발상은 "내가 들어본 것 중 가장 멍청한 말"이라고 발언함
그는 주니어 직원이 가장 비용이 낮으면서도 AI 도구 활용에 적극적이라며, 인재 육성과 학습 기회를 제공하는 것이 필수적이라고 강조함
또한 AI의 성과를 코드 작성량으로 측정하는 것은 무의미한 지표라며, 불필요하게 많은 코드보다 적고 품질 높은 코드가 중요하다고 지적함
AWS 내부에서는 이미 80% 이상의 개발자가 AI를 활용하고 있으며, 단위 테스트, 문서 작성, 코드 보조, 에이전트 기반 워크플로우 등 다양한 방식으로 적용되고 있음
Garman은 급격히 변하는 기술 환경에서 장기적으로 필요한 것은 비판적 사고, 창의성, 학습 능력이며, 이러한 역량을 가진 인재가 AI 시대에 성공할 것이라고 전망함

주니어 직원 대체 논란에 대한 입장

Garman은 일부 경영진이 AI로 모든 주니어 직원을 대체할 수 있다고 주장하는 것에 대해 강하게 반박
- 주니어 직원은 “가장 비용이 적게 들면서도 AI 활용에 가장 적극적”이라는 점을 강조
- “10년 뒤에 아무도 경험을 쌓지 못한다면 어떻게 되겠는가”라며 인재 육성의 필요성을 역설
그는 여전히 대학 졸업생을 채용해 문제 해결 방법을 가르치고 훈련시키는 과정이 필수적이라고 주장

AI 활용 방식과 지표에 대한 비판

코드 작성량을 기준으로 AI 성과를 측정하는 관행을 “쓸데없는 지표”라고 비판
- 무한히 많은 코드를 생성할 수는 있지만, 그 코드가 나쁜 품질일 수 있음
- “적은 코드가 더 나은 경우가 많다”며 양적 지표에 집착하는 태도를 지적
AWS 내부 데이터에 따르면 개발자 80% 이상이 이미 AI를 활용
- 단위 테스트 자동화, 문서 작성 지원, 코드 일부 작성, 에이전트 기반 협업 등 다양한 방식으로 사용
- 이러한 AI 도구 사용률은 매주 증가하는 추세임

AI 시대의 교육과 커리어에 대한 조언

Garman은 AI 시대에 필요한 역량으로 비판적 사고, 창의성, 학습 태도를 꼽음
- 특정 기술 습득이 아닌 “학습하는 방법” 자체
- “스스로 사고하는 방법, 문제를 분해해 해결하는 능력, 새로운 것을 배우려는 자세”가 핵심이라고 강조
기술 발전이 너무 빠르기 때문에 특정 기술만 배우는 것은 30년 커리어를 지탱하기 어렵다고 지적
따라서 교육자들은 학생들에게 문제를 분해하고 사고하는 능력, 새로운 것을 배우는 태도를 가르쳐야 하며, 이를 갖춘 인재가 AI 시대에 번영할 것이라고 전망

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GN⁺ 1일전 [-]

Hacker News 의견

완전히 동의함
한편, LLM 코드 실제로 사용하려면 정말 프롬프트 마법사가 되어야 한다고 느껴짐
나는 가끔 디버깅이나 UI를 빠르게 스케치할 때만 사용함
실제 코드에 관해서는 LLM이 작성한 코드는 정말 스파게티 코드에 장황하고 성능과 보안 면에서 심각한 위험이 있으며, 내가 준 거의 모든 디자인 패턴에 대해 완전히 오해한 코드임
- Hacker News와 Reddit에서 AI 코딩에 회의적인 글을 볼 때마다 점점 놀라워지는 중임
  우리 모두 완전히 다른 세계에 살고 있는 듯함
  도구의 다양성도 원인인 것 같음
  "LLM 코드를 쓴다"는 게 사람마다 의미가 다르다고 생각함
  구체적으로 어떤 LLM을 사용하는지, 어떤 컨텍스트가 주어지는지, 어떤 IDE를 사용하는지가 결과에 영향을 많이 주는 것 같음
  나는 agentic coding이 뜨기 전까지 20만 줄의 B2B SaaS 코드를 직접 썼음
  Sonnet 4 Agent 모드에서 지금은 매일 짜는 코드의 20% 정도만 내가 쓰고 나머지 80%는 VS Code의 interactive Sonnet과 GitHub Copilot Agents가 작성함
  Markdown으로 문서화를 많이 하면 할수록 그 비중이 높아짐
  결과물을 꼼꼼히 리뷰하고 테스트함
- 어떤 툴을 쓰는지 궁금함
  나는 aider를 쓰고 있는데, 심지어 gpt-5처럼 코딩에 약하다고 소문난 모델을 써도, 네가 말하는 그런 경험이 전혀 없었음
  실제로 "좋은" 코드를 작성하고, 기존 코드 스타일도 잘 맞춰줌
  프롬프트 작성이 정말 중요하고, 기존 코드베이스에서는 구체적으로 구현 힌트를 줄 수 있을 때 성공률이 확연히 올라감
  이는 코드베이스를 잘 아는 시니어가 쉽게 할 수 있지만 주니어에겐 어려울 수 있는 부분임
  모든 면을 명확하게 봐야 한다고 생각함
  아직까지는 aider로 돌리는 것보다 내가 직접 하는 게 미세하게 더 빠른 경우가 많지만, 차이가 크지 않고 계속 나아지는 중임
  LLM이 주니어 개발자가 할 수 있는 몇몇 일은 대체할 수 있지만, 완전히 대체할 수 없음
  주니어는 회의도 가고, 논의도 주도하고, 결국 시니어가 되는 성장 경로도 있기 때문임
  하지만 경영진 입장에선 이런 사실에 관심 없을 수 있음
- AI는 대량의 정보를 흐릿하게 조회하는 데 환상적인 도구임
  요즘 Kagi의 Assistant를 일반 검색보다 먼저 쓰는 일이 자꾸 늘어남
  내가 부족한 단어를 알게 해주고, 그 단어로 페이지를 뒤지면 결국 원하는 걸 찾게 됨
  하지만 vibe coding에서 그다지 지속적으로 가치를 얻었던 적은 없음
  원오프 업무에서는 훌륭함
  예를 들어 matplotlib 차트를 만들 때, 원하는 내용을 말해주고 데이터 스키마만 보여주면 90%는 잘 맞춤
  쉘 스크립트도 간단하게 만들어줌
  최근에는 RAW 사진을 EXIF 정보로 폴더 정리하는 작은 CLI 도구를 시켜봤는데, 이런 류엔 아주 만족스러움
  하지만 조금만 더 복잡한 걸 시키면 쓸모없는 일을 많이 함
  이미 프로젝트에 있는 모델을 중복 생성하거나, 관련 없는 변경을 하거나, 없는 API 함수를 헛소리로 만들어냄
  결과를 검증할 바엔 내가 직접 쓰는 게 나음
  그리고 나에겐 직접 코딩하는 과정이 가장 즐거운 부분임
  LLM은 인간이 프롬프트를 통해 일시적으로 결과를 얻고 바로 저장, 통합, 전달하는 실 사용 과정에는 아직 적합한 예시를 못 찾음
- AI가 수백 개에 광고 범벅인 엉망진창 사이트에서 내가 찾는 답을 빠르게 걸러주는 데에는 매우 유용함
  Duck Duck Go AI를 질문 응답 용도로 자주 쓰고 있음
  데이터센터를 던질 수 있는 거리만큼만 신뢰하지만, 빠르게 검증 가능한 정보, 예를 들어 프로그램의 문법이나 커맨드 옵션처럼 명확한 내용엔 유용함
- AI 활용에선 '넣는 만큼 얻는다'는 말이 딱임
  많은 시간을 들여 내부 동작, 엣지 케이스, 아키텍처, 라이브러리 선정 등을 설명하고 꼼꼼히 Markdown에 작성하면 몇 번만 반복해도 쓸 만한 코드가 나올 가능성이 높음
  "X 기능 만들어줘" 같은 짧은 프롬프트와 큰 차이가 발생함
  그런데 이렇게 좋은 프롬프트를 쓸 정도면 사실상 문제를 거의 다 푼 것이고, LLM은 그저 빠른 자동 타이핑기 역할임
  타이핑만 빨라질 뿐 사고의 대부분은 인간이 이미 했음
적어도 한명의 CEO는 이 부분을 이해하고 있다고 생각함
주니어 인력을 건너뛰고 AI로만 채우려는 생각은 장기적으로 기업에 악영향임
시니어 인력이 독립해서 나가면 남는 게 없음
솔직히 AI가 어떤 엔지니어에게도, 주니어도 포함해, 정말로 이로운지 잘 모르겠음
소프트웨어 엔지니어링은 탐구와 학습의 여정임
AI를 쓸 때마다 수학 선생님이 "계산기 쓰면 머리에 남는 게 없다"던 말이 떠오름
전체적으로 AI가 지난 45년간의 미국 경제 정책의 자연스러운 결과라는 기분도 듦
오로지 1%만을 위한 단기 성과 추구이고, 건강한 기업생태계나 경제의 장기적 발전을 해치는 방식임
이런 걸 보면 잭 웰치가 매우 자랑스러워할 듯한 상황임
- “시니어가 나가면 어떻게 될까?”
  CEO는 actually 시니어가 나가는 걸 걱정하는 사람이 아님
  오히려 "주니어를 남겨라"를 외치지만, 그 내포는 "시니어를 내보내라"며, 기존 업계 트렌드와 일치함
  OP 인용문에서 "[주니어 대체]라는 발상은 ‘내가 들어본 것 중 가장 멍청한 것’이라는 말과 함께, 주니어가 아마 가장 저렴한 직원이자 AI 툴 사용에 가장 적극적이라는 이유가 언급됨"
  결국 능력과 실력을 위협, 위험요소로 본다는 것임
  업계 전체가 계속 '덤벙거림'을 유지하며 지적 경쟁력이 무너지는 속도를 최대한 빠르게 하라는 신호임
- "CEO가 적어도 한 명은 제대로 이해하고 있다"<br>> "AI는 모든 엔지니어에게 이득이 아닐 수 있다"
  CEO 인터뷰를 들어보면 이 CEO는 오히려 코딩용 LLM 도입에 올인한 사람임
  AWS 엔지니어 80%가 이미 LLM을 쓰고 있고 앞으로도 늘어날 거라 자랑스럽게 말함
  10분 정도만 인터뷰를 들어보길 추천함
- AI는 전반적으로 내 학습 과정에 도움을 줬다고 생각함
  수년간 만들고 싶었던 개인 프로젝트가 항상 시작 장벽이 너무 높아서 포기했음
  AI 덕분에 반복적이고 지루한 일을 쉽게 처리할 수 있으니 실제 프로젝트를 완성까지 밀어붙일 수 있었음
  AI 없이 처음부터 끝까지 혼자 밀어붙였다면 더 많이 배웠을지 모르겠지만, 아예 시작도 못 했다면 얻은 게 아무것도 없었음
  지금은 실제로 배우는 양이 확실히 늘었음
- 시니어가 남아도 변화나 도입에 관심 없거나 굼뜨면 그 역시 리스크임
  AI 도입으로 주니어의 배움과 성장 속도가 엄청나게 빨라질 것이라고 생각함
최근 몇 달 동안 스타트업들과 일해보니, LLM vibe coding에 깊이 빠져 더이상 빠져나올 수 없는 상황에 빠진 경우를 많이 봤음
제대로 인재를 뽑지 못했거나 기술 인력을 놓친 경우가 많았음
그들은 AI 코드, 특히 Claude 코드를 내부 10x 엔지니어로 착각하고 더 빠른 반복과 더 좋은 코드를 기대함
상당히 현명한 창업자들이 직접 Claude 코드가 마치 수 주 혹은 수 년 분량의 소프트웨어 엔지니어링 작업을 한 것처럼 느껴지는 도파민에 중독되는 모습을 목격함
AI가 복잡한 문제를 ‘생각’하거나 ‘이해’할 수 있다고 믿는 건 너무 후하게 평가하는 것임
우리는 실제 사고력보다 ‘타자 속도의 절감’을 측정해야 한다고 봄
[1] vibebusters.com
"생각하는 법"과 "문제 분해 방법"을 가르치라는 것에 완전히 동의함
엔지니어링 학교 최고의 교수님은 항상 오픈북 시험을 내셨음
현실에서는 모두가 모든 데이터와 정보를 볼 수 있는 환경임
그저 데이터를 찾는 일에 사람을 돈 주고 쓰지 않고, 데이터를 분석하고, 이해하고, 논리적으로 응용하는 능력에 돈을 줌
이런 것을 바로 엔지니어링이라 부르며, 그 교수님은 바로 이걸 가르쳤음
- 대학 시절 추상대수학 강의를 들었음
  모든 시험 문제는 유명한 증명을 외워서 쓰기, 그리고 새로운 증명을 만들어내기였음
  외우기 자체가 억지로 느껴졌지만, 증명을 이해하지 않고는 외울 수 없다는 걸 깨달았음
  직접 새로운 증명을 만들 땐 이미 머리속 모듈이 있어서, 훨씬 직관적으로 접근이 가능해짐
  진정한 암기란 알고리즘 문제 풀이 스타일의 코드 외우기와는 다르며, 실제 애플리케이션 코딩은 훨씬 더 인간 중심의 즉흥, 상태 기반 즉석 그래프 탐색에 가깝다고 생각함
  현실적 문제는 늘 새 순서가 있는 게 아님, 결국 휴리스틱이 핵심임
- 이 분야 채용이 직면한 핵심 문제라고 생각함
  정말 유능한 개발자는 본질적으로 제너럴리스트임
  전문성은 분명 가치가 있지만, 구식 레거시 코드 지옥이나 한계 돌파 같은 상황이 아니면, 전문가가 반드시 필수는 아님
  오히려 생소한 스택을 다뤄본 사람이 약점을 메워주거나 신선한 시각을 줌
  능력 있는 일반 개발자라면 어떤 스택도 빠르게 적응함
  회사마다 사용 기술이 다 엉망진창이기 때문임
  "15년 React 경력" 같은 조건 붙여봤자, 누가 오더라도 바로 만렙 생산성은 불가능함
  무조건 온보딩 시간이 필요함
  하지만 현업 채용 담당자들은 이런 걸 잘 모름
  대기업이 그나마 트레이닝을 해주지만 요즘은 그런 분위기도 예전 같지 않음
  채용경쟁 때문에 수십만 달러를 쓰면서도, 실제로 누군가를 채워 키우는 비용은 크게 생각 안 함
  전체 업계적으로도 전문직협회가 있어야 아예 채용과 인재 육성 구조가 엉망이 되는 걸 막을 텐데, 그런 게 없어서 더 문제임
  (요즘 구조조정, 외주화 등으로 노조가 주목받는 것도 같은 맥락이라고 생각함)
- 이미 그런 변화가 일어나고 있지 않나 싶음
  전통적인 CS 커리큘럼 절반은 수학, 나머지 절반은 이름만 다를 뿐 사실상 수학임
  학계에 대한 비판이 많긴 하지만, 누가 "학계는 멍청하다, 이런 걸 가르쳤으면 좋겠다"라고 하면, 그걸 이미 하고 있거나 혹은 신속하게 필요한 만큼만 습득하면 되는 내용임
  새로운 트렌드는 대부분 이미 하고 있는 것임
- 대학 시절 철학과가 "생각하는 전공, 생각을 전공하세요"라는 마케팅 슬로건이 있었음
  채용 담당자로서 경험상 인문학을 공부한 사람들이 분석, 이해 같은 본질적 과제에 훨씬 강함
  나도 CS/철학 복수 전공이라 편견이 있긴 하지만, 정말로 코드만 많이 쓸 줄 아는 사람보다 분석적 사고력을 갖춘 주니어가 훨씬 귀함
  분석적 사고는 코딩보다 훨씬 가르치기 어려움
- 컴퓨터공학 엘리트가 비즈니스나 사용자 관점에서 문제를 분해하지 않고 바로 코딩하려는 걸 “crazy finger syndrome”이라고 부르던 교수님이 첫 학기에 계셨음
  그 교수님의 '코딩만 하고 싶은 불안한 학생' 관련 농담이 그리움
  최근 부트캠프들은 높은 윤리 기준과 항상 맞닿아 있지 않다고 생각함
“미래에 아무도 제대로 배운 사람이 없으면 어떻게 되는가?”라는 질문을 들음
이 결론은 이미 많은 사람들이 당연하게 받아들이고 있을 것임
그런데도 대부분의 기업이 장기적 지속 가능성보다 단기 수익성에 집중하는 구조에서 벗어나기는 쉽지 않다고 봄
그나마 인턴십/코옵이 인재 파이프라인을 유지하는 대책으로 계속 강조되고 있음
앞으로 주니어 개발자 채용의 어려움을 피해 더 강하게 인턴십에 집중하는 트렌드도 예상함
내 경험을 요약하면 이런 느낌임
우리 사장이 "AI 도입 때문에 사람을 대거 내보낼 것"이라는 선언적 PR을 하면서 AI 리더인 척했지만, 실제 해보니 완전 엉망이었고, 지금은 내가 나서서 사과와 해명을 하고 있는 중임
- 사장 -> VP: "AI 때문에 사람 줄여야 함"<br>VP -> 대중: "2년 안에 모든 엔지니어를 AI로 대체하겠다"<br>사장 -> VP: "VP도 AI 때문에 줄여야 함"<br>VP -> 대중: "사람을 AI로 대체하는 건 멍청한 짓임"
- 여전히 주니어 개발자는 채용하지 않고 있음
AWS CEO도 입장을 바꾼 듯함
1년 전엔 "AI가 2년 안에 전부 코딩하게 될 것"이라는 말을 했었음 [1]
드디어 c-suite가 현실을 받아들이는 듯함
[1] https://news.ycombinator.com/item?id=41462545
- CEO가 실제로 그런 말을 했던 건 아님
  그는, 2년 내에 개발자가 코드를 거의 작성하지 않게 될 수 있다고만 말함
  그리고 이어서 "이제는 무엇을 어떻게 만들고, 실제 고객에게 필요한 것이 무엇인지에 더 집중해야 한다"
  기사 링크
  전제부터 지금 발언까지 일관된 맥락임
  "코드 쓰기" 자체는 덜 중요해질 수 있고, 그래서 주니어를 채용해서 배움의 방법을 가르치고, 실질적으로 쓸모 있는 역량을 키워야 한다고 함
- 이론적으로 Amazon 기업가치 대부분은 인재 역량임
  일부는 인력을 비용으로만 보고 모든 가치는 주주 몫이라 주장함
  그런데 실제로 인적 자산이 가치가 있다면, AI만으로 누구나 그 가치를 얻을 수 있다고 주장하는 건 오히려 주가에 악영향임
  PE(주가수익비율) 하락 위험까지 있는데, 이걸 긍정적으로 해석하는 게 이상함
  만약 정말 AI만 있으면 뭐든 할 수 있다고 믿으면, 주주 입장에선 자금이 FAANG처럼 안정적으로 묶여있지 못하고 계속 새로운 '신성장 아이템'을 찾아야 하는 부담만 커짐
- 임원진이라면 항상 시대 흐름을 감지하는 것이 필수임
- 전혀 모순적이지 않은 발언임
  자율성 있는 AI에게 지시하려면, 시니어 뿐 아니라 주니어부터 키우는 인재 파이프라인이 반드시 필요함
  대기업은 이 파이프라인을 걱정하고, 작은 회사들은 그걸 받아 단기적으로 시니어만 채용하면서 인턴들은 안 뽑을 수도 있음
- 두 발언 사이에 논리적 모순 없음
  주니어를 계속 뽑으면서 그들의 일이 실질 코딩과는 달라질 수 있음
사장과 입장이 다른 것 같으면 직접 확인해보라고 권하고 싶음
뉴스 기사를 그냥 맥락 없이 인용하는 건 바람직하지 않음
누구도 실제로 미래를 예측할 수 없기 때문임
[1]: https://shrm.org/topics-tools/news/…
- 두 CEO의 발언이 서로 충돌한다고 생각하지 않음
  "대학 졸업생을 계속 채용해서 소프트웨어를 만드는 올바른 방법을 가르쳐야 한다" - Matt Garman
  "오늘 하는 여러 일에 사람이 덜 필요해질 것" - Andy Jassy
  뉘앙스에서만 다를 뿐 본질은 비슷함
- 인용할 땐 반드시 원문을 맥락과 함께 최대한 동등하게 인용하는 게 윤리적이라고 생각함
  누굴 인용 대상으로 고를지, 어떤 맥락을 만들지에 따라 뉴스의 논조가 결정됨
- 두 발언이 논리적으로 매우 일관적임
- AWS에서 나와본 경험자로서, AWS 공식 발언은 전적으로 신뢰하지 않음
  원래 AWS가 어떤 회사란 것도 알았고, 46세에 8번째 직장으로 갔었음
  "영구 원격"이라고 한 직무도, 내가 이미 퇴사한 후 재택근무 복귀 명령(RTO)이 떨어진 사례도 있었음
학계 연구 인재 파이프라인은 다음과 같음
학부생 -> 대학원생 -> 박사후연구원 -> 테뉴어/시니어
아주 일부 예외를 빼면, 처음 두 단계를 건너뛰고 시니어 연구원이 되는 일은 없음
어느 업계든 마찬가지임
주니어가 없으면 시니어가 나올 수 없으므로, '봇'이 모든 걸 하기를 바란다면 그 리스크도 준비해야 함
이 모델들과 오랫동안 일해본 사람이라면 다들 동의할 거라고 확신함
o3 릴리즈 전 sama AGI 포스트와 그 당시 테크계의 doomer 포스팅들은, 돌이켜보면 정말 어이없었음
- AGI doomerism은 마케팅 전략에 불과했음
  지금은 모두가 AI의 본질을 이해하고 있고, 이제는 AI가 문서를 다 읽어주는 새로운 서치 시장의 반복을 구경하는 상황임
- 원래부터 바보 같은 노이즈였지만, 그 누구도 ‘하이프’에 자유롭진 않음
  특히 엄청난 돈이 기술 실체 이상으로 부풀리기(astroturfing)에 투입됐기에 더더욱 그렇다고 생각함
- ChatGPT가 내가 일해본 어떤 주니어 개발자보다 낫다고 봄
  주니어는 1년 가까이 팀에 마이너스임
  실제 프로젝트를 책임지는 사람 입장에선 "주니어 좀 더 있었으면 좋겠다"고 생각해 본 적이 없음
  오히려 20% 더 쳐주고 중견급을 스카웃하는 게 훨씬 나음