Intro: AI 시대에도 여전히 Clean Code가 중요한 이유 요즘 “코딩은 AI가 다 해준다"고 홍보하는 툴들이 쏟아지고 있습니다. 저도 이것저것 써봤는데, 한 가지 분명한 패턴이 보이더군요. AI는 일종의 ‘진공 상태’에서 코드를 짭니다. 당장 파일 몇 개만 건너뛰어도 마주하게 되는 우리 프로젝트의 지저분한 현실이나 복잡한 맥락은 전혀 고려하지 못하죠. AI가 코드를 뱉어내는 속도가 빠를수록, 주의를 기울이지 않으면 제 코드베이스가 순식간에 악몽으로 변할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 다시 기본으로 돌아가 봤습니다. 애초에 우리가 왜 Clean Code를 부르짖기 시작했을까요? ChatGPT가 나오기 훨씬 전, ‘엉클 밥’으로 불리는 로버트 C. 마틴은 그의 책에서 이렇게 말했습니다. ...
AI 자동화가 정작 현장까지 닿지 못하는 이유 AI 자동화 소프트웨어는 무서운 속도로 쏟아져 나오고 있지만, 막상 SW 개발 분야를 제외한 다른 산업군에서는 이런 변화를 체감하기 어렵습니다. 제조업이나 전통적인 비즈니스 영역에 계신 분들과 이야기를 나눠보니 패턴이 뚜렷하게 보이더군요. AI의 역량과 실제 도입 사이에는 엄청난 괴리가 존재합니다. 그 이유는 크게 세 가지 핵심 문제로 정리할 수 있습니다. Digital Transformation이 먼저입니다 경영진은 AI 전환(AX)에 열광하지만, 정작 기본적인 디지털 전환(DX)조차 마무리되지 않은 조직이 태반입니다. AI는 데이터를 먹고 자랍니다. 만약 비즈니스 프로세스가 종이 문서나 담당자의 머릿속, 혹은 서로 단절된 사일로 안에만 존재한다면 AI가 비즈니스를 도울 방법은 없습니다. ...
Intro AI가 정말 무서운 속도로 발전하고 있죠. 아마 다들 이런 걱정 한 번쯤 해보셨을 겁니다. “개발자로서 내 밥그릇은 안전할까? 결국 인간은 쓸모없어지는 걸까?” 저 역시 같은 고민으로 꽤나 머리를 싸맸거든요. 그 과정에서 정리한 제 생각들을 공유해 볼까 합니다. 이 글이 여러분께 작은 위안이 되고, 앞으로 나아갈 방향을 잡는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 정말 중요한 건 따로 있습니다 역사적으로 수많은 노이즈 속에서 가치 있는 인사이트를 뽑아내는 능력은 언제나 핵심 스킬이었습니다. 동시에 가장 마스터하기 어려운 영역이기도 했죠. 기술이 말도 안 되는 속도로 발전하고 있는 건 맞습니다. 하지만 간과하지 말아야 할 사실이 하나 있습니다. 인류는 언제나 저수준의 정보를 고수준의 지식으로 변환하기 위해 도구를 만들어왔다는 점입니다. 계산기, 컴퓨터, 데이터베이스, 스프레드시트… 예시는 끝도 없습니다. ...