AI Native Engineer — 원리 위의 감각

AI Native Engineer는 대체 어떤 사람인가(Who).

드러난 것들 — 이전 시대 엔지니어와 다른 점

• Drew Hoskins: "도구와 언어가 너무 어려워서, 이를 익히고 사용하는 것 자체가 풀타임 직업이었다." AI가 이 풀타임 직업을 대신하기 시작하자, 원래 해야 했지만 가려져 있던 것들이 드러남
• 책임의 확대: 전달(delivery)보다 발견(discovery). "왜 이걸 만들어야 하지?"를 모르면 남는 역할이 없음
• 10배 빠른 학습: AI가 30초 만에 만든 200줄을 읽고 판단하려면 기초가 탄탄해야 함. AI가 만든 코드가 교재가 되는 셈이지만, 읽을 눈이 있어야 함
• 판단의 속도: Forsgren — "AI와 함께 일하면 30분 안에 수십 번 멘탈 모델을 재구성해야 한다." 빠른 판단은 깊은 이해에서 나옴

Maker의 역풍

• DORA 2025: AI 도입 후 PR 생성 98% 증가. 소프트웨어 딜리버리 성과? Flat. 코딩은 원래 병목이 아니었음
• 딸깍하는 만큼 남들도 딸깍함. 만드는 것 자체가 범용화(commodity). 딸깍은 더 이상 경쟁력이 아님
• 예전엔 "Maker가 Closer 마인드를 가지면" 칭찬이었음. 이제는 조건임

마법사의 오류 — 기술이 더 중요해지는 역설

• 저자의 iOS 삽질기: Golang은 핵심 로직에 곧바로 집중, iOS는 기술 역량 부족으로 AI와 2~3일 무한 루프. "iOS 엔지니어라면 5분이면 고쳤을 것"
• Carson Gross의 "마법사의 제자 함정": 주니어가 코드를 쓸 줄 모르면 읽을 줄도 모르게 됨. 읽을 줄 모르면 LLM에 휘둘림
• Steve Krouse: "바이브 코딩은 자신의 바이브가 정밀한 추상화라는 환상을 준다." 아무도 "바이브 라이팅"은 말하지 않음
• LLM은 본질적 복잡성을 줄이지 않는다. 우연적 복잡성을 쉽게 생성할 뿐 (Fred Brooks, No Silver Bullet)
• 도구 지식(Swift 문법, React 패턴) vs 원리 지식(네트워크, OS, 자료구조). AI가 도구 지식을 대체하니까 원리 지식이 더 빛남

원리 위의 감각 — Eval

• 감각 없는 원리는 학자. 원리만으로는 충분하지 않음
• Anthropic이 "taste"라고 부르는 것. AI를 가장 잘 만드는 사람들이 AI에 가장 마지막까지 맡기지 않는 것
• Linear CTO Thomas: "Taste is not mystical. It's a craft." Quality Wednesday로 2년간 2,500개 defect 수정 — taste가 근육처럼 붙음
• Eval = AI가 만든 결과물을 평가하는 판단력. "AI의 All Pass가 나에게도 All Pass인가?" 이 질문을 던질 수 있는 사람이 AI Native Engineer

결론 — 가속기 위의 나침반

• Terry Winograd(스탠포드 1세대 AI 연구자): "AI는 문제의 원인이 아니다. AI는 가속기(Accelerant)다." 달라진 건 속도지, 방향이 아님
• 원리 없는 감각은 추측이고, 감각 없는 원리는 학자다
• How(에이전틱 스킬)를 갖추고, Where(AX 조직)에서 일하더라도, Who(나 자신)가 원리 위에서 감각을 발휘하는 사람이 아니면 아무 의미가 없다