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◼ 게스트 : 이승민 AI혁신 센터장 / 솔트룩스 (seungmin.lee@saltlux.com)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 AI 도입이 본격화될수록 IT 업계의 직무가 “대체”와 “재배치(유지)”로 나뉘며, 특히 개발·운영·인프라·QA·유지보수까지 업무 방식이 근본적으로 바뀐다는 관점을 제시합니다.
1. IT 직무는 “대체”인가 “재배치”인가: 코딩 직무는 7:3
코딩/개발 직무를 기준으로 보면 자동화로 대체되는 영역과 사람이 유지/재배치되는 영역의 비율을 7:3 정도로 본다.
사람의 영역(3)은 다음 역할이 중심이 된다.
– 기획자
– 코드 디렉터, PM 역할
– 요구분석 전문가
즉 “코드를 쓰는 행위” 자체는 많이 자동화되지만, 무엇을 만들지 정의하고(기획/요구분석), 방향과 품질을 책임지고(디렉팅/PM), 검수·통제하는 역할은 중요해진다는 구조다.
2. 비용은 70%가 0원이 되지 않는다: 토큰/AI자원 비용이 생긴다
코딩이 70% 대체된다고 해서 비용이 70%가 그대로 사라지는 것이 아니라, AI 자원 사용료(토큰 사용료 등)가 새 비용으로 들어온다.
그럼에도 전체 비용은 대략 60~70% 수준으로 줄어들 수 있다는 관점을 제시한다.
핵심은 “비용 절감”보다 “생산성의 물리적 한계가 사라진다”는 변화다.
3. AI 코딩이 만드는 결정적 변화: 물리적 제약이 없어지고 스프린트가 바뀐다
사람이 코드를 짜면 6개월 동안 많아도 10만 줄 정도라는 물리적 제약이 생긴다.
하지만 AI 코딩은 시공간 제약이 약하고, 기획이 되면 훨씬 빠르게 대량의 코드를 생성할 수 있다.
그래서 기능 확장 속도와 회수 속도가 빨라지고, 고객 요구에 맞춰 더 애자일하게 스프린트를 운영하는 방식으로 바뀔 수 있다고 본다.
4. IT 생태계의 구조 변화: “코어”와 “설계”는 남고, “개발 수행 아웃소싱”은 줄어든다
IT 생태계에서 앞으로 남는 것은 코어(핵심 IP/체계/노하우)다.
프로젝트 관점에서는 설계/요구분석/PM·PMO·아키텍트 같은 상위 기능은 쉽게 사라지기 어렵다.
반대로 “설계 뒤에 붙어서 개발을 수행하는” 형태의 아웃소싱/수행 중심 업체는 감소할 가능성이 크다는 관점을 제시한다.
대형 시스템 운영도 일부 기능 단위로는 자동화/대체가 가능하지만, 메이저 인력 감소는 시간이 걸린다고 본다.
5. 컨설팅/서비스 단가(객단가)는 어떻게 될까
AI 도움으로 컨설팅 결과물을 더 쉽게 얻는 “레시피”가 퍼지면 단가 하락이 가속될 수 있다.
다만 수요 대비 사람의 공급이 적거나, 보수적인 문화가 강하면 변화 속도는 더딜 수 있다고 본다.
6. 유지보수는 두 갈래로 간다: 레거시는 유지, AI기반은 CI/CD+프롬프트 체계
레거시 애플리케이션을 유지하는 영역은 유지보수가 그대로 남을 가능성이 높다.
반면 AI 코드 어시스턴트 기반으로 개발한 영역은 CI/CD로 운영되고, 변경 요청은 백로그로 관리한 뒤 프롬프트로 수정하는 체계로 간다.
이때 사람은 완전히 없어지지 않지만, 투입 리소스는 과거 대비 크게 줄어드는 방향으로 간다.
7. “개발 회사가 실제로 바뀌는 시나리오”를 단계적으로 보면
제안서/문서 작업도 AI로 끝까지 밀어붙이는 비중이 커진다.
개발에서는 백엔드가 상대적으로 더 정형화되어 AI 코드 어시스턴트로 먼저 대체가 빠르게 진행될 수 있다.
프론트엔드는 요구분석 변동 폭이 커서 대체 속도가 상대적으로 느릴 수 있다.
인프라 엔지니어는 IaC(인프라를 코드로)와 자동화가 결합되면서 대체 확률이 높아진다.
리소스 생성, 배포, 이미지 푸시, 빌드/배포 파이프라인 구성 같은 흐름이 “계정에 직접 로그인하지 않아도” 코드/도구로 자동화되는 방향을 강조한다.
QA도 자동 리뷰/자동 테스트/로그 기반 품질 개선 루프가 강화되면서 자동화 비중이 커진다.
결과적으로 운영/유지보수도 부분부분 자동화가 누적되어 궁극적으로는 대체가 진행된다는 그림이다.
8. 남는 엔지니어/조직: 풀스택 PM, 휴먼 오케스트레이터
결론적으로 “사람이 AI 에이전트를 쓰는 구조”가 된다.
따라서 남는 역할은 AI 에이전트가 만든 결과물을 검수할 수 있고, 전체 과정을 통제하는 역할이다.
풀스택 PM은 프론트/백엔드만이 아니라 디자인부터 QA까지 전 과정을 아우른다.
개인의 커리어 방향으로는 가능한 빨리 “휴먼 오케스트레이터(풀스택 PM)” 쪽으로 이동하는 것이 올바른 방향이라는 메시지다.
9. 페이즈2는 언제 오나: 약 3년
조직과 직무 변화가 더 본격화되는 페이즈2는 약 3년 정도로 본다.
모든 것이 바뀌어도 오히려 자원이 부족할 수 있다고 말하며, 변화가 “일자리의 단순 소멸”이라기보다 “역할 재편과 생산성 폭발”로 나타날 가능성을 함께 제시한다.
10. 3줄 요약 (핵심만)
– 코딩/개발은 자동화 대체 비중이 크고(7), 기획·PM·요구분석 같은 역할이 사람의 핵심 영역(3)으로 남는다.
– 비용은 0원이 아니라 AI자원 비용이 생기지만, 생산성의 물리적 제약이 줄어 스프린트/애자일 방식 자체가 바뀐다.
– 최종적으로 남는 인재상은 AI 에이전트를 통제·검수하며 전 과정을 오케스트레이션하는 풀스택 PM(휴먼 오케스트레이터)이다.
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