“개발자를 위협하는가, 도약시켜 주는가? KAIST 장동인 교수에게 듣는 AI 시대 커리어 전략”

https://www.youtube.com/live/4cFEWqlALdo?si=hXzlee0ciMZrN4Hc

아래 글은 KAIST 장동인 교수의 대담을 중심으로, 개발자들이 AI 시대를 맞이하면서 느끼는 고민과 미래 설계에 대한 다양한 통찰을 담은 블로그 포스트입니다. 풍성한 이야깃거리와 실질적 조언을 담고 있으니, 필요하신 부분을 골라 보시거나, 시간을 내어 처음부터 끝까지 정독해 보시는 것을 권장드립니다.

프롤로그: AI 시대, 어디로 가야 하나?
장동인 교수의 커리어 및 배경 소개
- 2.1 철학에서 물리학, 그리고 원자핵공학으로
- 2.2 미국 이민과 IBM 메인프레임 학원에서의 첫 만남
- 2.3 어셈블리어 프로그래머로서의 미국 직장 생활
- 2.4 AI 시대 도래 전, 오라클 코리아와 다채로운 컨설팅 경험
- 2.5 빅데이터·AI 프로젝트 및 국방과학연구소 시절
AI 시대를 바라보는 개발자의 고민과 교수의 조언
- 3.1 신입 개발자: “AI가 내 자리를 빼앗을까?”
- 3.2 10년 차·15년 차 시니어 개발자의 갈림길
- 3.3 커뮤니케이션 역량과 문제 정의 능력의 중요성
- 3.4 “내가 구직 중인데, 회사도 인재를 못 구한다?”: 미스매치 해결법
도메인 지식과 AI의 융합
- 4.1 현업(도메인)에서 AI를 접목하는 방법
- 4.2 전공·직무 경험을 살린 AI 적용 사례
- 4.3 확장 가능한 커리어 파이프라인
회사 생활과 커뮤니케이션 기술
- 5.1 임원·팀장과 원만히 지내는 법
- 5.2 개발자 관점에서 보고·이슈 공유는 어떻게 할까?
- 5.3 한국 vs. 미국 개발 문화 비교
- 5.4 “내가 원하는 길” vs. “회사가 원하는 길”
창업과 커리어 전환
- 6.1 “내가 벤처를 해야 할까?” 창업의 성공 가능성과 준비
- 6.2 MVP(최소 기능 제품)와 시장 검증 중요성
- 6.3 적성과 비즈니스 모델의 일치 여부
- 6.4 연결·투자를 이끌어내는 CEO의 커뮤니케이션
AI 시대 임원·리더의 역할
- 7.1 기술적 이해도가 의사결정에 미치는 영향
- 7.2 임원 교육과 CAIO(Chief AI Officer) 과정
- 7.3 “회사의 성패는 리더가 결정한다”
은퇴 이후와 평생 학습
- 8.1 “나이에 구애받지 말라”
- 8.2 은퇴 준비보다 중요한 건 업(業)에 대한 열정
- 8.3 강의·교육·자문 등 무한 확장의 기회
체력 관리와 인생 2막
- 9.1 40대부터 시작한 마라톤: 30년간의 꾸준함
- 9.2 체력이 곧 사고력, 도전 정신을 좌우한다
- 9.3 “보수화되지 않는 비결은 에너지”
맺음말 & 결론

1. 프롤로그: AI 시대, 어디로 가야 하나?

“AI가 개발자의 일자리를 위협할까, 아니면 새로운 기회를 제공할까?”

이 질문은 이제 막 사회에 진입하는 신입부터 10년 차 이상의 시니어까지, 대다수 개발자가 공통적으로 품는 걱정입니다.

누군가는 “AI가 다 해줄 테니 신입 개발자를 뽑을 이유가 없다”고 말하고,
또 다른 이는 “오히려 AI가 단순 업무를 대체해주니, 고스킬을 가진 개발자는 더 가치를 인정받을 것”이라고 전망합니다.

정답은 ‘둘 다’일 수도 있고, ‘아직 누구도 확신할 수 없다’일 수도 있습니다. 그러나 확실한 건, “인공지능은 이미 현실이 되었고, 이를 잘 활용하는 사람에게 새로운 기회가 열린다”는 점입니다.

이번 포스트에서 다룰 내용은 KAIST 장동인 교수님의 인생과 커리어 경로, 그리고 그분이 전해주시는 “AI 시대 개발자 커리어”에 대한 조언입니다. 장 교수님은 어셈블리어 시절부터 빅데이터, AI에 이르기까지 40년 넘게 IT 현장에서 몸담아 오신 분입니다. 69세라는 적지 않은 나이에도 불구하고, 최전선에서 임원을 대상으로 직접 AI 코딩 교육을 진행하고, 디파이(DeFi)나 랭체인(LangChain) 같은 최신 기술을 계속 파고들며, “아직도 갈 길이 멀다”고 즐겁게 말하는 열정의 소유자입니다.

개발자로서, 또는 미래의 창업가로서 그분의 통찰을 간접 체험해 보시기 바랍니다.

2. 장동인 교수의 커리어 및 배경 소개

2.1 철학에서 물리학, 그리고 원자핵공학으로

장동인 교수님은 고등학교 시절 “철학을 공부하고 싶다”고 생각할 정도로 인문학적 탐구심이 높았다고 합니다. 하지만 집안의 권유로 문과에서 이과로 전향했고, 대학 1학년 성적에 따라 진학한 곳이 원자핵공학과였다고 합니다.

고등학교 땐 현대물리학(소립자, 우주론)에 매료되어 “물리학과”를 꿈꿨으나, 원자핵공학을 공부하게 됨
학과 공부가 기대 이상으로 어렵고, 본인이 흥미를 못 느껴 방황

2.2 미국 이민과 IBM 메인프레임 학원에서의 첫 만남

결정적 전환점은 1983년 미국 이민입니다. 이민 생활 초기엔 직장을 구하기 어려웠으나, 한 컴퓨터 학원에서 IBM 메인프레임을 접하게 된 것이 큰 전기가 되었습니다.

“처음 접한 언어가 어셈블리어였는데, 아키텍처와 운영체제,
데이터베이스까지 연구할 수 있어 정말 매력적이었다.”

당시 어셈블리어는 다루기 어렵지만 무궁무진한 가능성을 지닌 언어였고, 덕분에 컴퓨터 자체를 내부부터 깊이 이해하게 되었다고 합니다.

2.3 어셈블리어 프로그래머로서의 미국 직장 생활

LA의 컴퓨터 러닝 스쿨에서 6개월간 어셈블리어를 공부 후, 비자카드(샌프란시스코)에 바로 취업
밤낮없이 일할 정도로 열정이 높았고, “매니저에게 언제나 추가 업무를 요청할 정도로 재미있었다”고 함
10년 넘게 어셈블리어 프로그래머로 활동
인종차별이 있던 시대이지만, “내 할 일만 열심히 하자”라는 신념으로 극복

2.4 AI 시대 도래 전, 오라클 코리아와 다채로운 컨설팅 경험

미국 오라클 본사 컨설턴트로 있으면서 한국 국세청 프로젝트를 계기로 한국에 파견되었고, 그 뒤 오라클 코리아로 트랜스퍼되어 국내에서 DW(데이터웨어하우스) 등 다양한 프로젝트를 수행하게 됩니다.

IMF가 터질 무렵 한국에서 활동했으나, 당시 오라클 코리아는 다운사이징과 함께 연 70%씩 성장
이후 SAS코리아, 딜로이트, 어니스트앤영 등 컨설팅펌에도 몸담으며 CRM, 빅데이터, 데이터웨어하우스 등 폭넓은 프로젝트 경험
국방과학연구소와의 빅데이터·AI 프로젝트를 통해 본격적으로 AI에 몰두하기 시작 (2015년 전후)

2.5 빅데이터·AI 프로젝트 및 국방과학연구소 시절

장 교수님은 국방과학연구소에서 빅데이터 전문가협의회 프로젝트를 진행하며, 영상 인식과 컴퓨터 비전(예: YOLO 기반 연구)에 초점을 맞추게 됩니다. 또한, 텐서플로우 초기 출시 당시의 어려움과 “AI가 곧 새로운 물결이 될 것”이라는 예감을 엿보기도 했습니다.

그 뒤 AI, 빅데이터, 블록체인을 통합한다는 취지로 AIBB Lab을 창업, 교육과 컨설팅에 집중하게 되었습니다. 그리고 KAIST에서 CAIO(Chief AI Officer) 과정을 설계·운영하며, 국내 대기업 임원들을 대상으로 AI 이론·실습 교육을 병행합니다.

3. AI 시대를 바라보는 개발자의 고민과 교수의 조언

3.1 신입 개발자: “AI가 내 자리를 빼앗을까?”

오늘날 취업 시장이 얼어붙었다는 말을 곳곳에서 듣습니다. 경제 전반의 침체, 그리고 챗GPT나 LLM(대형 언어 모델) 등장으로 인해, 기업이 굳이 주니어 개발자를 채용하기보다 AI를 구독하는 편이 낫지 않느냐는 분위기가 퍼지고 있기 때문입니다.

“AI가 잘하니, 단순 업무는 AI에게 맡기고 시니어만 뽑겠다”는 주장
“그러면 신입의 설 자리가 없어지지 않을까?”라는 불안

그러나 장 교수님은 다음과 같이 조언합니다.

AI를 활용할 줄 아는 개발자는 여전히 무궁무진한 기회를 갖게 된다.
기업 현업(마케팅·영업·운영 등)에서 자동화하고 싶은 업무가 쌓여 있고, 이를 코딩·노코드·AI 툴로 구현할 인재가 필요하다.
“아무것도 모르는 상태”에서 AI만 잘 쓰는 건 불가능하다. 기본적인 프로그래밍 지식과 AI 툴에 대한 이해가 모두 필요하다.
랭체인(LangChain) 같은 프레임워크를 빨리 배워두면 실제 취업에 큰 경쟁력이 된다.

3.2 10년 차·15년 차 시니어 개발자의 갈림길

경력이 쌓인 개발자도 AI 전환에 대한 고민이 큽니다. AI 쪽 역량을 새롭게 키워야 할지, 기존 전문 분야(백엔드, 프론트엔드, DB, 보안 등)를 깊이 파야 할지 갈림길에 놓여 있습니다.

장 교수님은 본인 사례(어셈블리어 → 오라클 → 컨설팅 → AI)를 들며, “시류에 따라 유연하게 기술 스택을 바꿔가라”는 쪽에 무게를 둡니다.
“파고들 분야를 하나로 고정하기보다, 시대가 필요로 하는 기술을 ‘미리’ 준비하는 것이 의외로 스트레스를 줄이는 길”이라는 견해

3.3 커뮤니케이션 역량과 문제 정의 능력의 중요성

AI 시대엔 단지 코드를 잘 짜는 것보다 ‘문제를 정의하고 해결하는 능력’이 중요해집니다. AI가 코딩을 대신해 줄 수도 있지만, “무엇을 어떻게 만들어야 하는가?”라는 질문 자체는 개발자의 몫입니다.

도메인 지식과 사용자 요구사항을 파악하는 커뮤니케이션 스킬
“프롬프트 엔지니어링”도 결국 문제 정의의 기술
특히 대기업 혹은 팀 내 협업에서 소통 능력이 핵심

3.4 “내가 구직 중인데, 회사도 인재를 못 구한다?”: 미스매치 해결법

신입 개발자가 “나는 기술을 열심히 배웠는데 왜 회사가 안 뽑느냐”고 하지만, 회사 쪽에서는 “적절한 인재가 안 보인다”고 말합니다. 이는 ‘미스매치’ 문제입니다.

회사의 입장: 흔한 “파이썬 + 프레임워크” 지식보다, “AI 적용으로 업무자동화를 이끌어줄 사람”을 찾는다.
개발자의 입장: 스펙은 갖추었지만, 실제 업무 자동화나 도메인 문제 해결 능력을 증명하지 못했다.
해결책: 현업에서 실제 필요로 하는 요구사항이 무엇인지 조사 후, AI·노코드 툴·자동화 프레임워크 등으로 작은 프로젝트라도 빠르게 만들어 보는 실증 사례가 중요.

4. 도메인 지식과 AI의 융합

4.1 현업(도메인)에서 AI를 접목하는 방법

개발자에게 “AI를 꼭 배워야 한다”고 아무리 강조해도, 실제로 어디에 써먹어야 할지 모르면 동기가 생기지 않습니다. 장 교수님은 도메인 지식과의 결합을 강력히 권장합니다.

예컨대 의공학을 전공한 사람이 AI와 영상처리를 결합해 약물 복용 모니터링이나 질병 진단을 최적화하는 솔루션을 만들 수 있음.
금융 도메인에 정통한 개발자는 LLM을 활용해 자산 운용, 리스크 관리 자동화 시스템을 만들 수도 있음.
도메인+AI 결합 시, “나만 할 수 있는 분야”가 생겨 경쟁력이 월등히 올라간다.

4.2 전공·직무 경험을 살린 AI 적용 사례

마케팅 분야: 고객 데이터를 AI로 분석하여 맞춤형 캠페인, 예측 모델을 구축
물류·유통 분야: 배달 최적화, 재고 예측, 물류 경로 자동 추천
농축산 분야: 가축 개체별 맞춤형 사료 시스템, 영상 인식 기반 농작물 상태 분석
헬스케어·의료: 질병 진단 보조, 영상 분석, 환자 상태 모니터링

도메인을 이해할수록 “단순히 AI 기술”이 아니라, 현업이 절실히 원하는 문제에 집중할 수 있게 됩니다.

4.3 확장 가능한 커리어 파이프라인

AI가 지속적으로 발전하면, 데이터 사이언티스트라는 직무의 일부가 자동화될 수도 있습니다. 그러나 대신 “AI 활용 + 도메인 전문성”을 갖춘 사람들은 점점 더 큰 기회를 얻게 됩니다.

장 교수님은 “데이터 사이언티스트로서 살아남으려면, 현업(기업)의 필요를 파악해 AI로 자동화·개선해주는 역량이 필수”라며, “단순 통계나 회귀분석 정도는 이제 챗GPT나 LLM에게 맡길 수 있다”라고 강조합니다.
RPA(로보틱 프로세스 자동화)처럼 한때 유행했던 기술이 AI 에이전트 등장으로 빠르게 대체된다는 점도 주목할 만합니다.

5. 회사 생활과 커뮤니케이션 기술

5.1 임원·팀장과 원만히 지내는 법

회사 생활에서 많은 개발자들이 고민하는 부분이 “위 사람과의 소통”입니다. 장 교수님은 “임원의 입장을 먼저 이해하라”고 조언합니다.

“임원이나 팀장이 가장 듣고 싶은 말이 뭔지 파악해야 한다.
‘이건 제가 해보니 가능하겠다’, ‘조금만 더 시간을 주시면 해결되겠다’
같은‘긍정적 해결책’을 제시해주면,
그 사람도 당신을 좋아하게 될 것이다.”

또한, 일정이 지연되거나 이슈가 생기면 즉시 보고하는 습관이 중요합니다. 마감 직전에 “안 됩니다”라고 뒤늦게 말하면, 임원에게는 계획 전체가 흔들리는 대형사고로 여겨지니까요.

5.2 개발자 관점에서 보고·이슈 공유는 어떻게 할까?

개발자가 가진 문제를 팀장·임원에게 알릴 때, 가능한 솔루션이나 대안을 함께 제시하는 것이 좋습니다.

“이 문제 때문에 일정이 위험합니다. A라는 해결책을 시도해봤는데 50%만 가능했고, B라는 해결책도 검토 중입니다. 어떻게 생각하시는지요?”
이렇게 공유하면, 의사결정권자가 상황을 빠르게 이해하고 대안을 결정하기 쉬워집니다.

5.3 한국 vs. 미국 개발 문화 비교

미국: 직무가 전문화되어 “오로지 이 분야만” 맡는 개발자가 많음. 워크라이프 밸런스가 좋아, 8시간 근무 후 가족과 시간을 보내며 평생 같은 분야로 일할 수도 있음.
한국: 상대적으로 개발자 1명이 여러 일을 도맡게 되는 경우가 많고, 야근·추가 업무도 잦아 실력이 빠르게 향상될 수 있음. 하지만 그만큼 워크라이프 밸런스가 부족.

5.4 “내가 원하는 길” vs. “회사가 원하는 길”

연차가 쌓이면 종종 관리직으로 전환할 기회가 생기거나, 반대로 계속 개발만 하고 싶을 때 갈등이 생깁니다.

관리에 흥미가 있다면 “매니저 트랙”으로 가는 것도 좋음.
개발 자체를 좋아한다면, 관리 제안을 단호히 거절하고 전문 기술로 승부하되, 끊임없이 공부와 소통을 이어가야 함.
“회사가 시켜서 억지로 관리직을 맡는 경우”는 스트레스가 많다. “어느 쪽이 내게 맞는지” 스스로 파악해 결정하는 것이 길게 봤을 때 유리.

6. 창업과 커리어 전환

6.1 “내가 벤처를 해야 할까?” 창업의 성공 가능성과 준비

AI 시대에는 다양한 벤처 기회가 열립니다. 그러나 장 교수님은 “벤처를 무조건 추천하지 않는다”고 말합니다.

창업 성공률은 10% 이하라는 것이 업계 통설이며, 그중 제대로 된 성과를 내는 건 극히 일부이기 때문입니다.

핵심: 아이디어가 정말 시장에서 통할지, 누가 돈을 낼지, MVP(최소 기능 제품)를 빠르게 만들어 검증했는지 여부
준비 없는 창업 → “막상 나가보니 자금이 떨어지고, 직원들도 불만이 폭주해 해산”
잘 맞는 사람과 해서는 안 될 사람이 있다. 본인이 비즈니스보다 “개발 자체”를 즐긴다면, 강의·교육·컨설팅 등 다른 경로를 택하는 것도 한 방법

6.2 MVP(최소 기능 제품)와 시장 검증 중요성

“창업에서 가장 중요한 건, ‘유료로라도 쓰겠다는 고객’이
실제로 있는지 확인하는 것.”

가능하다면 직장에 다니는 동안 아주 작은 버전의 제품(프로토타입 혹은 MVP)을 만들어 테스트해보는 편이 유리합니다. 외부 투자자를 유치하려면, 투자금을 설득할 “고객 증거”가 있어야만 합니다.

6.3 적성과 비즈니스 모델의 일치 여부

장 교수님은 과거 소프트웨어 개발 회사를 창업했지만, 막상 본인은 강의가 더 재미있어 외부 강의에 시간을 쏟았다고 합니다. 그 결과 회사의 성과가 부진해 문을 닫게 되었다는 경험담을 솔직히 털어놓습니다.

“내가 좋아하는 일이 ‘개발’인지, ‘교육’인지, ‘운영’인지 명확히 알고 창업해야 한다.”
창업은 대표가 책임져야 할 일이 너무 많아, 정작 내가 하고 싶은 일에 전념하기 어렵다.

6.4 연결·투자를 이끌어내는 CEO의 커뮤니케이션

외부 투자를 받으려면, 어느 자리에서나 30초·5분 스피치를 날릴 수 있는 연습이 필수입니다.

회사의 가치를 짧은 시간에 어필
문제 해결 아이디어와 시장성, 팀의 역량 등을 강조
스스로 “강의”나 “교육”이 체질에 맞지 않다면, 다른 방식(공동창업 등)으로 보완책을 마련해야 함.

7. AI 시대 임원·리더의 역할

7.1 기술적 이해도가 의사결정에 미치는 영향

IT 대기업이든 중견기업이든, 임원의 테크니컬 역량은 회사 전체의 생산성을 좌우합니다.

미국 NVIDIA의 젠슨 황처럼, 기술을 깊이 이해하는 CEO는 변화 속도에 신속하게 대응 가능
한국은 임원들이 IT 지식 없이 매니지먼트만 해온 경우가 많아, 의사결정에 시간이 오래 걸리고 비효율이 발생

7.2 임원 교육과 CAIO(Chief AI Officer) 과정

장 교수님이 운영하는 KAIST CAIO 과정은, 기업 임원들이 AI를 직접 코딩해 보는 독특한 프로그램입니다.

“추상적으로 ‘AI가 중요하다’고 백날 떠들어도, 직접 설치·학습 안 해보면 체감할 수 없다.”
임원들이 코드를 실행하고, LLM 모델도 구동해보면서 AI가 어떻게 결과를 내는지 몸소 경험 → 이로써 의사결정 속도와 정확도를 높임

7.3 “회사의 성패는 리더가 결정한다”

결국 회사에서 AI를 적극 도입할지 여부는 “임원의 의지”에 달려 있습니다. 임원이 AI를 해보지 않은 상태에선, “메타버스? 또 한번 지나가는 바람인가?”라는 식으로 치부하기 쉽습니다.

“임원이 기술을 공부하기 시작하면, 밑에 사람들에게 ‘해야 한다’고 강하게 드라이브를 걸게 되고, 회사 전체가 움직인다.”
임원이 직접 체험하지 않으면 “이거 안 해도 내가 자리를 지킬 수 있지 않나?”라는 식으로 머뭇거릴 가능성이 높다.

8. 은퇴 이후와 평생 학습

8.1 “나이에 구애받지 말라”

69세라는 나이에도 장 교수님은 “은퇴란 없다”고 선언합니다. 실제로 매년 새로운 AI 기술을 접하고 공부하는 모습을 볼 수 있는데요.

“아직 내 강의를 들어주는 사람이 있고,
도움이 된다고 박수 쳐주는 사람이 있다면,
난 그만두지 않을 거다.”

AI 시대는 빠르게 변하기에 젊은 사람도 두렵지만, 연세가 있는 분들은 더더욱 어렵게 느낄 수 있습니다. 그러나 그 역시 “지금이라도 호기심을 갖고 시도하면 절대 늦지 않다”고 강조합니다.

8.2 은퇴 준비보다 중요한 건 업(業)에 대한 열정

“직장을 떠나도, 내가 잘하는 일(개발, 컨설팅, 교육) 등으로 계속 활동할 수 있다면 은퇴의 개념이 무의미해진다.”
단, 꾸준히 자기만의 역량을 갈고닦는 과정이 필수적. 오히려 퇴직 후 서둘러 준비하려고 하면 늦는다.

8.3 강의·교육·자문 등 무한 확장의 기회

경험이 풍부한 시니어가 자신의 지식과 노하우를 교육·자문 형태로 제공하는 사례도 늘어납니다. AI 시대에선 이런 강의나 컨설팅도 단순 이론이 아닌, “직접 써보고 실습하는 프로그램”이 중요합니다.

“회사 임원이나 현업 실무자가 AI를 실제로 사용해보는 것을 돕는 과정”
“퇴직 후 컨설턴트나 전문 강사로 활약할 수 있는 길이 열려 있다.”

9. 체력 관리와 인생 2막

9.1 40대부터 시작한 마라톤: 30년간의 꾸준함

장 교수님의 건강 비결 중 하나는 마라톤입니다. 40세 무렵부터 매년 풀코스 마라톤에 출전해 왔고, 누적 30회 이상 완주했다고 합니다.

“처음엔 운동을 귀찮아했는데,
40세 넘어가면서 ‘체력이 실력’이라는 결론에 도달했다.”

코로나 전에는 트레일 런 대회에도 참여해 제주도 한라산을 두 번이나 오르내리는 110km 코스를 26시간 30분 만에 완주할 정도로 대단한 체력을 자랑합니다.

9.2 체력이 곧 사고력, 도전 정신을 좌우한다

마라톤에 꾸준히 참가하며, “내 몸이 어떻게 변화하는지”를 직접 느꼈다고 합니다.
나이가 들수록 보수적으로 변하는 이유 중 하나가 “체력이 떨어져서”라는데, 체력이 받쳐주면 새로운 일에 도전하는 정신을 유지할 수 있다고 말합니다.

9.3 “보수화되지 않는 비결은 에너지”

장 교수님은 “체력이 없으면 뭐든 하기 싫고, 변화를 거부하게 된다”고 지적합니다. 반대로, 충분한 체력이 뒷받침되면 새로운 기술도 흥미롭게 시도할 수 있습니다.

“누군가가 ‘이거 새로 배워야 합니다’라고 해도, 체력이 안 되면 ‘귀찮은데…?’라고 하기 쉽다.”
“꾸준한 운동과 자기관리로 ‘도전정신’을 유지하자.”

10. 맺음말 & 결론

AI 시대는 “단일 모델”이 모든 걸 해결해주는 마법의 도구일 수도 있고, 혹은 “우리 일자리를 위협”하는 존재일 수도 있습니다. 그러나 장동인 교수님이 40년 넘게 다양한 IT 현장을 겪어 오며 얻은 결론은 명료합니다.

학습과 호기심: 세상은 빠르게 변한다. 지금은 AI, 다음엔 또 다른 것이 올 수 있다. 그러나 꾸준히 새로움을 받아들이고 학습하려는 자세가 있다면 두려울 게 없다.
도메인 지식과의 결합: AI만 잘해서는 안 되고, 도메인 지식 없이도 부족하다. 두 분야가 결합될 때 강력한 경쟁력을 만든다.
커뮤니케이션 역량: 문제 정의를 잘하고, 팀과 임원에게 적절히 보고·이슈 공유를 하는 능력이 커리어의 안정감을 높인다.
스스로 ‘업’을 선택: 은퇴를 미리 고민하기보다, 평생 업(業)을 이어간다는 마음으로 직장이나 역할을 선택하라. 언젠가 회사가 “당신 필요 없어” 할 수도 있지만, 내 업은 누구도 빼앗을 수 없다.
체력은 실력: 체력이 받쳐줘야 60대, 70대에도 현역으로 뛸 수 있으며, 변화에 긍정적으로 도전할 수 있다.

“내가 지금 회사를 옮겨야 하나, AI 분야로 갈아타야 하나?”라는 질문에대한 절대적인 정답은 없습니다. 그러나 장 교수님이 보여준 삶의 궤적을 살펴보면, ‘흥미’와 ‘시장성이 부합하는 기술’을 끊임없이 찾아나서는 것이야말로 오랫동안 자신이 원하는 길을 갈 수 있는 최선의 전략임은 분명해 보입니다.

AI가 대체할 수 있는 건 “단순 반복 업무”이자 “명확한 규칙”이 있는 영역일 뿐, 인간만의 도메인 이해와 유연한 사고, 그리고 휴먼 터치는 쉽게 대체하기 어려운 영역일 것입니다. 특히나 개발자라면 “프로그래밍”이 가지는 즐거움을 기반으로 AI 시대를 적극 활용할 수 있는 무수한 기회가 열려 있습니다.

이 포스트를 읽은 뒤, 단순히 “AI가 어떻게 될까?”라는 막연한 걱정만 남기지 마시고, 장 교수님의 사례처럼 구체적으로 신기술을 시도해 보고 몸으로 체득하셨으면 좋겠습니다. 아마 그 과정에서 “AI 시대, 두렵기보다 즐거운 무대가 되겠는데?”라는 생각이 드실지도 모릅니다.

긴 글 끝까지 읽어주셔서 감사합니다!

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