소프트웨어 엔지니어링은 과거의 확정적(Deterministic) 방식에서 AI 네이티브 환경의 확률적(Probabilistic) 방식으로 근본적인 변화를 겪고 있음. 과거에는 코드를 작성하고 테스트하면 그 동작을 확신할 수 있었으나, 이제는 AI가 생성한 방대한 코드가 "아마도 작동할 것"이라는 확률적 믿음 위에서 시스템이 구축되고 있음.

24시간 근무하는 직원과 에이전트 군단

• 에이전트 병렬화: 현대의 지식 노동자는 이제 자신의 뇌를 복제한 듯한 AI 에이전트 군단을 활용함. 퇴근 후에도 AI가 수십 개의 풀 리퀘스트(PR)를 생성하고 리뷰하며, 인간은 아침에 일어나 그 결과를 결정(Triage)하는 역할을 수행함.
• 제번스의 역설(Jevons Paradox): 코드 작성 비용이 0에 수렴함에 따라 코드의 양은 줄어드는 것이 아니라 오히려 폭발적으로 증가함. 이에 따라 무엇을 만들고 어떤 결과물을 선택할지에 대한 '판단력'이 가장 높은 레버리지를 갖게 됨.

역할의 양극화와 검증의 비대칭성

• 역할 분절: 최상위 엔지니어는 시스템 설계자와 제품 관리자로 레벨업하는 반면, 다수의 엔지니어는 AI의 결과물을 검토하고 프롬프트를 작성하는 '에이전트 베이비시터'로 전락할 위험이 있음.
• 검증의 어려움: AI는 500줄의 코드를 1분 만에 생성할 수 있지만, 인간이 그 안의 미묘한 버그를 찾아내는 데는 훨씬 많은 시간이 소요됨. 생성은 기하급수적으로 늘어나지만 검증 능력은 선형적으로만 증가하여 시스템의 신뢰도가 잠식될 수 있음.

미래를 위한 준비

조직은 현재 사용 중인 AI 모델이 "가장 멍청한 모델"임을 인지하고, 2-3년 뒤에 올 더 강력한 모델을 수용할 수 있는 '비계(Scaffolding)'를 미리 구축해야 함. 또한, AI에만 의존하여 주니어들의 숙련도와 판단력이 퇴화하는 '기술적 근육 손실'을 막기 위한 의도적인 훈련이 필요함.