AI시대에 개발자는 어떤걸 대비해야할까요?

역사를 보면 됩니다. 조선 후기에 광작이나 영국에 인클로저 운동을 보면 되는데여. 당시 농촌에서는 기술발전으로 소수에 인원으로도 목축이나 경작이 가능해지면서 대부분이 빈민층으로 전락했습니다. 그리고 여기에 편승해서 한번에 경작할수 있는 토지을 늘렸던 사람들이 다음에 오는 시대에 지배계급이 되었습니다.

저도 최소 당분간은 AI가 주도하는 역할보다는 보조하는 역할일거라 생각하는데요 그런면에서 AI를 적재적소에 잘 활용하는 역량을 키워보면 어떨까 합니다 저는 크게 두가지 영역으로 구분해서 활용중인데요, 1. 내가 전문성이 있어서 퀄리티 검증을 할 수 있는 영역 2. 퀄리티 검증이 굳이 필요 없는 영역 1번 관련해서는 귀찮은 작업, 반복적인 작업 (boiler plate 작성, 인터페이스 간 / 언어 간 단순 변환 작업 등)을 맡기고 내가 한번 검토하는 방식, 또는 내가 놓치고 있는게 있을지 한번 던져보고 적절히 적용하는 방식, 아니면 새로운 언어나 프레임워크를 배울 때 내가 알고 있는 지식 베이스 기반으로 확장해서 물어보는 식입니다. (ex Go의 비동기 프로그래밍 방식을 Java나 Node계열과 비교해 설명해줘) 2번 관련해서는 정답이 없는 아이디어 제시나, 변수명 추천 등이 있겠고요 그 외에는 AI 리터러시를 키우면 도움이 될 것 같습니다. 예를 들어 api 설계나 캐싱은 원래 (백엔드)서버 개발자의 영역이었는데, 프론트-백엔드가 구분되고 rest api가 보편화되면서 프론트엔드 개발자도 restful 한 api 구조에 대해 알게 되는 것처럼, 또는 SSR/CSR이 확대되면서 프론트엔드 사이드에서 캐싱 등이 필요해진 것처럼, AI 연동할 일이 많아질테니 AI가 어떤 한계가 있고 (예를 들어 할루시네이션), use case에 따라 응답방식은 어떻게 받는게 좋으며 (http vs SSE), 프로토콜 같은건 어떤게 있는지 (MCP) 정도 알면 좋지 않을까 싶습니다.