십 년 전과 비교하면 개발자가 코드를 만드는 방식은 많이 달라졌다. AI로 구현의 도움을 받을 수 있게 되면서, 나는 어떤 문제를 풀고 있는지와 지금 이 선택이 맞는지를 읽는 능력을 더 중요하게 생각하게 됐다.
기술을 이해하고 코드를 검증하는 능력 위에, 맥락을 읽고 연결하는 능력이 필요하다는 뜻이다.
회의에서도 나는 이 차이를 생각한다. 알고 있는 것을 많이 말하는 일과, 지금 함께 결정해야 할 것이 무엇인지 드러내는 일은 다르다. 적절한 질문 하나가 서로 다른 전제를 발견하게 하고, 논의를 같은 문제로 모아주기도 한다.
나는 그런 방식으로 일하는 개발자를 좋아한다. 결론을 독점하기보다 선택지와 근거를 꺼내놓고, 동료들이 판단에 참여할 수 있게 만드는 사람.
다만 질문에 담긴 뜻을 상대가 알아서 읽어야 한다고 기대할 수는 없다. 나에게 당연한 배경이 새로 합류한 사람에게는 처음 듣는 이야기일 수 있다. 무엇을 알고 있을 거라고 가정했는지, 결정에 필요한 정보가 빠지지는 않았는지도 살펴야 한다.
그렇게 맥락이 쌓인 팀에서는 긴 설명 없이도 의도가 전해지는 순간이 생긴다. 어떤 기준으로 우선순위를 정하는지, 왜 지금 이 질문을 하는지, 서로의 판단을 어디까지 믿을 수 있는지 알고 있기 때문이다. 나는 그때의 속도와 편안함을 중요하게 생각한다.
반대로 같은 배경을 반복해서 설명해도 기록이나 기준으로 남지 않는다면 일이 소모적으로 느껴진다. 결과는 나오는데, 다음 결정에 쓸 이해는 쌓이지 않는다. 맥락이 한 사람에게만 머물거나 질문할 기회가 없다면, 개인의 노력만으로 해결하기도 어렵다.
그래서 나는 맥락이 통하는 환경을 고집한다. 말하지 않은 생각까지 알아주는 사람만 찾겠다는 뜻은 아니다. 필요한 설명을 기꺼이 나누고, 한 번 공유한 내용을 다음 판단의 바탕으로 쌓아갈 수 있는 환경을 원한다.
불필요한 설득 비용을 줄이고 같은 목표를 향해 움직이고 싶다. 그 효율을 얻으려면 처음의 설명과 기록, 다른 전제를 확인하는 질문에도 시간을 써야 한다.
AI를 사용하는 일에서도 이 기준은 이어진다. 원하는 결과와 제약을 정리하고, 생성된 코드가 그 조건을 만족하는지 확인해야 한다. 어떤 맥락이 필요한지 판단하는 일을 결과물의 겉모양만 보고 넘길 수는 없다.
내가 생각하는 똑똑한 개발자는 코드를 잘 짜는 능력에 이런 역할을 더하는 사람이다. 혼자 빠르게 답에 도달하는 것과 함께, 팀이 같은 문제를 이해하고 다음 선택을 이어갈 수 있게 하는 사람.
그것이 내가 일하는 환경에서 중요하게 보는 경쟁력이다.
Assisted by AI