AI가 직업을 대체할까? 소프트웨어 엔지니어의 LLM 경험

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 소프트웨어 엔지니어 및 웹 개발자
• LLM(대규모 언어 모델) 도구 사용자
• AI 기술의 한계와 실무 적용에 관심 있는 개발자
• 난이도: 중간 수준 (LLM 사용 경험 및 웹 개발 기초 지식 필요)

핵심 요약

• LLM은 현재 소프트웨어 엔지니어를 대체하기엔 역부족이며, 코드 품질과 일관성**이 크게 떨어짐.
• SASS, Angular, React 등 기술 스택의 혼합과 인라인 JS/HTML은 현대 웹 개발의 기본 원칙 위반.
• AI 도구의 비결정성과 장기 기억 부족은 복잡한 프로젝트에서 예측 불가능한 오류를 유발.

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 배경 및 초기 시도

• 2021년 구축된 Angular 7/8 기반 사이트 리디자인을 목표로 함.
• Claude 3.7 사용 시 React 파일 생성과 SASS/JS 혼합으로 인해 코드 오류 발생.
• 불명확한 프롬프트로 인해 UI 불일치와 코드 구조 파괴.

2. AI 도구의 한계점

• CodeLLM의 장기 기억 부족으로 인해 문맥 재설정 필요, 반복적 오류 발생.
• Gemini 2.5, GPT o1/o4mini 사용 시도도 비슷한 결과 (코드 품질 저하, 일관성 부족).
• $14의 비용 발생 (재시작 및 오류 수정으로 인해).

3. 실험 결과 및 결론

• 40개 프롬프트 시도 후 완성도 높은 UI 달성, 그러나 코드는 재사용 불가능.
• LLM은 '텍스트 입력 → 텍스트 출력' 구조로, 실제 '지능' 없음.
• 소스 코드 편집 제외한 AI 사용 시, 문제 해결 효율성 저하.

결론

• LLM은 단순한 UI 수정에 제한적 활용 가능이며, 복잡한 시스템(백엔드, CI/CD 등)에서는 예측 불가능한 부작용 발생.
• AI 도구는 보조 수단으로, 인간의 감독과 개입이 필수적.
• 정확한 프롬프트 작성과 기술 스택에 대한 깊은 이해가 성공의 핵심.