십 년 전의 개발자와 지금의 개발자는 같은 이름으로 꽤 다른 일을 하고 있다. 적어도 내가 느끼기에는 그렇다. 구현할 줄 안다는 사실은 여전히 중요하지만, 이제는 구현 전에 빠진 질문이 더 크게 보인다.
이걸 왜 만드는가. 지금 필요한가. 다른 선택을 했을 때 무엇을 잃는가.
AI가 코드 작성을 도울수록, 만들기로 한 결정 자체를 돌아볼 여유도 생긴다. 반대로 그 질문을 건너뛰면 필요 없는 것도 빠르게 만들 수 있다. 속도가 빨라졌다고 방향까지 맞아지는 것은 아니다.
그래서 나는 개발자의 역량을 생각할 때 맥락을 먼저 떠올린다. 기술을 얼마나 많이 아는지와 함께, 지금 그 기술이 왜 필요한지 설명할 수 있는가를 본다.
회의에서도 비슷한 차이가 드러난다. 답을 빨리 내놓는 사람도 있지만, 질문 하나로 흩어진 이야기를 같은 자리에 놓는 사람도 있다. 무엇이 확정됐고 무엇이 아직 가정인지, 서로 다른 의견이 정말 다른 목표를 향하고 있는지 묻는다. 그 질문을 지나고 나면 같은 말을 두 번 할 필요가 줄어든다.
나는 그런 능력이 좋다. 다만 혼자 질문을 잘한다고 해서 대화가 잘 흘러가지는 않는다.
여러 조직을 거치며 느낀 것은, 맥락을 공유하려는 노력이 서로 오가야 한다는 점이다. 질문을 반대로 받아들이지 않고, 모른다는 말을 책임 회피로 읽지 않고, 빠진 전제를 함께 확인할 수 있어야 한다. 그래야 생각을 꺼내놓는 데 드는 힘이 실제 문제를 푸는 데 쓰인다.
이런 환경에서는 말이 짧아져도 가벼워지지 않는다. 이미 함께 이해한 부분 위에서 다음 이야기를 할 수 있기 때문이다.
반대로 합의했던 이유가 남지 않는 곳에서는 매번 처음부터 설명하게 된다. 방향을 확인하려고 묻는데 누가 맞느냐는 이야기로 돌아가고, 문제를 드러낸 사람이 왜 문제를 만들었느냐는 질문을 받기도 한다. 결과물을 내더라도, 다음 일을 더 잘할 수 있는 이해가 쌓이지 않는다.
결과는 나오는데 에너지는 남지 않는다. 한 번 들인 설명과 고민이 다음 일의 토대가 되지 못하면, 개인의 역량은 팀 안에서 쌓이지 않고 매번 소모된다. 기술을 더 들여오기 전에 살펴야 할 구조다.
AI를 사용할 때도 이 차이는 중요해진다. 도구에 무엇을 맡길지, 어떤 결과를 받아들일지 정하려면 결국 같은 목적을 이해하고 있어야 한다. 각자 다른 문제를 풀면서 출력만 빨라지면, 합치는 자리에서 다시 시간을 쓴다.
그래서 나는 맥락이 통하는 환경을 고집한다. 한 번 나눈 생각 위에 다음 생각을 쌓을 수 있는 곳. 질문의 의도와 조율의 수고를 서로 알아보고, 불필요한 설득에 쓰던 힘을 같은 문제에 보탤 수 있는 곳이다.
내가 생각하는 똑똑한 개발자는 그 흐름을 만드는 사람이다. 자기 답을 가장 빨리 내놓는 데서 그치지 않고, 함께 일하는 사람들이 같은 문제를 더 잘 볼 수 있게 한다.
혼자의 독주를 집단의 합주로 바꾸는 일. 구현이 빨라질수록, 나는 그 능력이 더 귀해진다고 생각한다.
Assisted by AI
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