Dayvi Schuster는 AI가 코드를 생성하더라도 개발자가 코드가 하는 일과 시스템에 미치는 영향을 이해해야 한다고 주장한다. 라이브러리와 AI를 활용하는 일은 전문성을 없애지 않으며, 생성된 결과를 읽고 검증하고 유지하는 역량은 여전히 중요하다는 의견이다.
Schuster는 SQL을 이해하는 것과 데이터베이스 엔진을 직접 만드는 것은 서로 다른 능력이라고 설명한다. 데이터베이스를 구현하지 않아도 조인, 트랜잭션, 격리 수준, 인덱스, 쿼리 실행 계획을 이해하고 잘못된 결과를 찾아낼 수 있다. PostgreSQL이나 Qt 같은 도구를 쓴다고 해서 그 도구와 애플리케이션이 상호작용하는 방식을 살필 책임까지 사라지는 것은 아니라고 덧붙인다.
Stack Overflow에서 답을 찾는 일도 그 자체로 부끄러운 일이 아니다. 중요한 것은 답을 복사하는 데 그치지 않고, 왜 작동하는지 설명하고 현재 애플리케이션에 맞지 않는 가정을 찾아내며 요구사항이 바뀌었을 때 수정할 수 있는지다. Schuster는 프로그래밍 실력을 키우려면 시간과 연습, 호기심, 질문을 편하게 할 수 있는 환경이 필요하다고 말한다.
AI 에이전트가 실패한 요청을 재시도하는 코드를 만들었다고 가정해 보자. 요청은 처리됐지만 응답만 유실된 경우 재시도가 결제를 두 번 발생시키지는 않는지 확인해야 한다. 다른 에이전트에게 검토와 테스트를 맡길 수 있지만, 팀에 결과를 판별할 사람이 없다면 두 번째 답을 받았을 뿐 첫 번째 답이 맞는지는 여전히 알 수 없다.
Schuster는 AI를 거부하거나 모든 코드를 직접 입력해야 한다고 주장하지 않는다. 대신 결과가 문제를 제대로 해결하는지, 잘못된 입력을 어떻게 처리하는지, 실제 사용 환경에서 성능이 적절한지, 다음 사람이 유지보수할 수 있는지를 따져야 한다고 말한다. AI가 코드를 작성하는 시대에도 코드와 시스템을 이해하고 그 결과를 평가할 사람이 필요하다는 것이 글의 핵심이다.
Schuster는 이전에도 호기심 많은 개발자가 사라지는 문제를 다뤘다. 이번 글에서도 새로운 도구에 대한 기대가 기존 개발자의 역량을 폄하하는 데 기대서는 안 된다고 주장한다.
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