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SYDESYDESYDEAI가 주니어의 성장 사다리를 빼앗고 있어요
• AI가 주니어 개발자의 전통적인 학습 과제(버그 수정, 작은 기능 구현)를 대체하면서 주니어 채용이 2022년 이후 67% 감소했어요.
• AI를 적극 도입한 기업일수록 주니어 고용이 비도입 기업 대비 7.7% 더 빠르게 줄어들고 있어요.
• 2035년에 가능한 미래는 세 가지예요: 시니어 인재 공급 대란, 숙련자-초보자 양극화, 혹은 새로운 진입 경로의 등장.
• 지금 우리가 내리는 선택이 — 누구를 채용하고, 누구를 멘토링하고, 누가 실패할 기회를 갖느냐 — 10년 후 업계의 모습을 결정해요.
• 시니어 개발자, 매니저, 주니어, 리더십 각각의 입장에서 지금 당장 취할 수 있는 행동이 있어요.
수십 년간 개발자의 성장 경로는 명확했어요. 주니어로 입사 → 더 경험 많은 동료와 페어 프로그래밍 → 풀 리퀘스트 제출 → 피드백 받고 수정 → 다시 시도. 이 루프를 반복하면서 “판단력”이 쌓여요.
판단력이란 뭔지 아세요? 지름길이 나중에 발목을 잡을 때와 그냥 써도 될 때를 구분하는 감각, 애매한 상황에서 결정을 내리는 능력, 조직 내 복잡한 이해관계를 헤쳐나가는 능력이에요. 이건 문서를 읽거나 AI에게 물어봐서 얻을 수 있는 게 아니에요.
이 과정을 한마디로 표현하는 단어가 있어요. 바로 “흉터(scar tissue)“예요. 새벽 3시에 프로덕션 서버가 터져서 밤새워 고친 경험, 잘못 설계한 아키텍처를 처음부터 다시 만들어야 했던 기억, 어려운 이해관계자와 부딪혀 소통하는 법을 몸으로 익힌 경험들이요. AI는 시험 벼락치기처럼 답을 줄 수 있지만, 이런 흉터는 만들어 줄 수 없어요.
지금 이 전통적인 파이프라인이 여러 곳에서 동시에 무너지고 있어요.
🛑 채용 감소:
2022년 이후 엔트리 레벨 개발자 채용 공고가 67% 줄었어요. 스탠퍼드 연구에 따르면 22~25세 소프트웨어 개발자 취업률은 2022년 최고점 대비 약 20% 감소했고요.
🤖 AI의 업무 흡수:
버그 수정이나 작은 기능 구현 같이 주니어가 배우며 성장하던 과제들을 AI가 처리해요. LeadDev 설문 결과, 엔지니어링 리더의 54%가 “AI가 시니어들의 생산성을 높여주니 주니어를 덜 뽑아도 된다”고 응답했어요.
📊 AI 도입 기업의 역설:
하버드 연구에 따르면, AI를 적극 도입한 기업의 주니어 고용은 비도입 기업 대비 6분기 만에 7.7% 더 줄었어요. 단기 비용 절감을 위해 인재 파이프라인에 구멍을 내고 있는 셈이에요.
단기 손익 계산서 상으로는 그럴듯해 보여요. 하지만 진짜 문제는 따로 있어요. 주니어가 그 과정에서 쌓았던 판단력은 누가 키우느냐는 거예요.
시나리오 1: 시니어 인재 대란
시니어 개발자는 하늘에서 떨어지지 않아요. 5~10년 전에 채용해서 실패하고, 배우고, 성장시킨 주니어들이에요. 지금 파이프라인을 끊으면, 그 영향은 바로 오지 않아요. 2035년에 터지는 거예요. 새벽 3시에 핵심 시스템이 다운됐는데, 그 시스템이 어떻게 돌아가는지 아는 사람이 아무도 없는 상황이요.
간호사 부족, 숙련 기술 인력 부족이 방치된 결과 어떻게 됐는지와 똑같은 패턴이에요.
시나리오 2: 양극화
주니어 파이프라인이 줄어들면서 업계가 둘로 갈려요. 한쪽에는 바이브 코딩(Vibe Coding, AI 툴로 빠르게 기능을 만드는 방식)에 능한 개발자들. 다른 쪽에는 시스템이 실제로 어떻게 돌아가는지 아는, 점점 희귀하고 비싸지는 개발자들. 그 사이 중간층이 사라지는 거예요.
HackerRank는 이를 “속이 빈 커리어 사다리”라고 불렀어요. 꼭대기엔 시니어, AI가 허드렛일을 처리하고, 그 사이에서 배워가는 사람은 없는 구조예요. 경제학에서 이미 관찰된 “직업 양극화” 현상이 소프트웨어 엔지니어링에도 그대로 적용되는 셈이에요.
시나리오 3: 새로운 진입 경로의 등장
사실 역사가 희망적인 선례를 보여주기도 해요. 컴퓨터 과학 정규 교육이 생기기 전에도 독학으로 배운 개발자들이 업계를 이끌었어요. BASIC이 나왔을 때 “이제 일반 프로그래머는 필요 없다”고 했지만, 오히려 새로운 세대의 개발자를 대거 탄생시켰어요. 웹 브라우저, 클라우드도 마찬가지였고요.
AI도 같은 흐름을 따를 수 있어요. 추상화 레이어가 한 단계 올라가면서, 새로운 방식의 진입 경로가 생길 수 있어요. 팀 50명이 5명이 되는 세상에서, 제품 전체를 혼자 만들 수 있는 ‘1인 엔지니어-기획자-디자이너’가 더 주목받는 세상이 올 수도 있어요. 어떤 진입로인지는 아직 안 보이지만, 역사를 보면 새 진입로는 늘 생겨났어요.
포지션마다 지금 당장 할 수 있는 것들이 있어요.
🧑🏫 적극적으로 멘토링하기:
누가 시키지 않아도 주니어를 찾아서 함께 AI 툴을 탐구해요. 지식을 내려주는 게 아니라 같이 배우는 방식이에요.
📝 지식을 가시화하기:
AI를 활용해 머릿속 지식을 문서와 다이어그램으로 만들어요. 공유된 지식은 혼자 갖고 있을 때보다 훨씬 가치 있어요.
🔧 기술 부채 해소에 시간 쓰기:
AI로 속도가 빨라진 만큼, 그 여유 시간을 성능·복원력·딥 테크 작업에 써요.
🩹 의도적으로 흉터를 만들기:
아무도 안 하려는 지저분한 업무를 맡아요. 무언가 터졌을 때 왜 그런지 끝까지 이해하려는 사람이 돼요.
🧠 이해를 AI에 맡기지 않기:
AI가 답을 줬을 때, “왜 이게 답인지”를 직접 이해해요. 문서를 읽고 코드 흐름을 직접 추적해요. AI를 거부하는 게 아니라, AI를 쓰면서도 스스로 사고하는 능력을 잃지 않는 거예요.
🏢 비즈니스 맥락을 연결하기:
내 팀의 지표가 회사 전체 목표와 어떻게 연결되는지를 알아요. 기술 실력이 문을 열어준다면, 비즈니스 맥락이 테이블에 앉혀줘요.
📐 시나리오 테스트하기:
“AI가 몇 년간 정체된다면?” “핵심 시니어들이 이탈한다면?” “2035년 팀은 어떤 모습인가?” 시나리오를 직접 돌려봐요. AI로 모델링해도 돼요.
🔬 주니어 채용을 R&D로 분류하기:
즉각적 ROI는 없지만 실질적인 수익이 있어요. 성장시킨 주니어는 언젠가 이탈하지 않는 시니어 지식이 돼요.
🚌 버스 팩터를 측정하기:
핵심 시스템을 디버깅할 수 있는 사람이 몇 명인지 파악해요. 그 수가 1~2명이라면, 아무리 AI가 생산성을 높여도 조직이 취약한 거예요.
사이더 여러분, 이 글이 특히 와닿는 이유가 있어요. 우리 대부분은 어딘가에선 ‘시니어’, 또 어딘가에선 ‘주니어’로 살고 있기 때문이에요. 1인 개발자라면 특히 그렇죠. AI 덕분에 속도는 빨라졌지만, 그만큼 “흉터를 만드는 경험”을 의도적으로 챙겨야 할 필요도 커졌어요. 지금 우리가 만들고 있는 서비스가 무너졌을 때 그 이유를 끝까지 파고드는 습관, 그게 10년 뒤 차이를 만드는 진짜 학습이에요.
👇 원문 보기
https://theengineeringmanager.substack.com/p/who-will-be-the-senior-engineers