AI 에이전트 무인 작업 — 과정 불투명이 일자리 불안을 키운다
지난주 목요일 저녁 9시, 레거시 코드 리팩토링 작업을 Claude에게 맡기고 퇴근했어요. 다음날 아침 출근해 확인하니 PR이 올라와 있었고, 테스트도 다 통과했습니다. 결과물은 훌륭했는데 이상한 감정이 들더라고요. 뭔가 중요한 걸 놓친 것 같은 찜찜함이요. 제 생각엔 이게 단순한 기술 불안이 아니라, 과정을 모르는 자동화가 만드는 책임 공백 때문이에요. AI 에이전트가 혼자 몇 시간 일하게 두면 결과는 나오지만, 내가 그 과정을 모른다는 사실이 일자리 불안으로 바로 이어지거든요.
AI 에이전트가 혼자 일하면 내 역할은 뭐가 되나요?
그날 밤 Claude가 수정한 파일이 132개였어요. 커밋 로그를 봐도 "refactor: improve code structure"만 적혀 있고, 어떤 순서로 왜 그렇게 바꿨는지는 알 수 없었습니다. 코드 하나하나는 이해가 가는데, 전체 의도는 제가 모르는 거죠. 이게 바로 과정 불투명성이에요.
제가 직접 해봤더니 비슷한 작업에 이틀 걸렸거든요. 그런데 AI는 3시간 만에 끝냈어요. 효율은 좋지만, 문제가 생기면 제가 책임져야 하는데 과정을 설명 못 하잖아요. "AI가 알아서 했어요"라고 말할 순 없으니까요.
팀 회의에서 이 얘기를 꺼냈더니 다른 개발자들도 고개를 끄덕였어요. "자동화 도구가 코드 짜주면 나는 뭐 하는 사람이 되는 거야?" 결과물 검수만 하는 사람이 되면 전문성이 사라지는 거 아니냐는 불안이었죠.
과정을 모르는 자동화, 어떻게 신뢰하나요?
저는 일주일 동안 그 리팩토링 코드를 다시 읽었어요. 한 줄씩 따라가면서 왜 이렇게 바뀌었는지 추론했습니다. 대부분은 합리적이었지만, 세 군데에서 "왜 이렇게 했지?" 싶은 부분이 나왔어요. 주석을 달아뒀더니 나중에 보니 성능 최적화 패턴이더라고요. 제가 몰랐던 거죠.
이게 핵심인데, AI 에이전트가 내가 모르는 방식으로 문제를 풀면 두 가지 일이 생겨요. 하나는 학습 기회예요. 제가 몰랐던 패턴을 배우게 되니까요. 다른 하나는 검증 책임입니다. 이게 정말 맞는 방법인지 판단하는 건 결국 제 몫이거든요.
주변에서 보면 자동화를 "믿고 맡긴다"는 식으로 접근하는 사람이 많아요. 그런데 저는 "검증 가능하게 맡긴다"가 맞다고 봅니다. 작업을 시작하기 전에 AI에게 이런 식으로 요청하거든요.
핵심 결정마다 주석으로 이유를 남겨줘.
"왜 이 라이브러리를 선택했는지", "왜 이 구조로 바꿨는지"
각 판단의 근거를 독스트링이나 커밋 메시지에 명시해줘.그러면 나중에 코드 리뷰 할 때 맥락을 파악하기 훨씬 쉬워요.
결국 사람 일자리가 없어지는 건 아닌가요?
"결과만 좋으면 되지 않나요? 과정까지 신경 쓰면 효율이 떨어지잖아요." 맞는 말이에요. 단기적으로는요.
하지만 코드는 한 번 쓰고 버리는 게 아니에요. 6개월 뒤에 버그가 터지면 그때 과정을 모르는 게 발목을 잡습니다. 제가 작년에 이 함정에 빠졌거든요. AI가 짠 코드에 버그가 생겼는데, 왜 그렇게 작성됐는지 몰라서 고치는 데 사흘 걸렸어요. 처음부터 과정을 이해했으면 30분이면 됐을 일이죠.
"그럼 결국 일자리 없어지는 거 아니냐"는 반론도 있어요. 저는 오히려 반대라고 생각해요. AI 에이전트가 작업을 대신하면 실무자의 역할이 검증과 감사로 이동하거든요. "이게 우리 시스템에 맞나?", "장기적으로 유지보수 가능한가?"를 판단하는 게 새로운 핵심 역량이 되는 거죠.
저는 앞으로 AI 산출물 검증 능력이 필수 역량이 되리라 봅니다. 자동화가 완벽하지 않다는 걸 업계가 체감하고 있거든요. 실무자는 단순 실행자가 아니라 감사자로 진화하는 겁니다.
"과정까지 다 보면 시간 낭비 아니냐"는 말도 있는데요. 핵심 결정 포인트만 보면 돼요. 132개 파일을 다 읽을 필요는 없거든요. "왜 이 라이브러리를 선택했나", "왜 이 구조로 바꿨나" 같은 3~5개 핵심 판단만 확인하면 됩니다. 이것만으로도 책임 공백은 메워져요.
검증 가능한 자동화 워크플로우를 설계하세요
요즘 저는 AI 에이전트에게 작업을 맡기기 전에 "어떤 로그를 남길지" 먼저 정해요. 그러면 나중에 리뷰할 때 맥락을 빠르게 파악할 수 있어요.
감사 로그 요구사항을 명확히 정의하면 무인 작업도 신뢰할 수 있습니다. 제가 실제로 쓰는 체크리스트는 이래요.
- 파일 수정 이유: 각 함수 변경의 의도를 독스트링에 명시
- 의존성 추가 근거: 새 라이브러리 선택 이유를 별도 커밋 메시지로 분리
- 핵심 결정 포인트: 아키텍처 변경이나 알고리즘 선택 시 주석으로 대안 비교 기록
- 테스트 커버리지: 변경된 로직마다 검증 시나리오 3개 이상 포함
이게 팀 문화로 번지고 있어요. 우리 팀은 이제 자동화 작업에 감사 로그를 필수로 넣습니다. 누가 어떤 판단 근거로 이 자동화를 승인했는지 기록하는 거죠. 지난달엔 이 기록 덕분에 배포 사고를 미리 막았어요. AI가 제안한 DB 스키마 변경이 기존 데이터 마이그레이션을 고려하지 않았다는 걸 로그 리뷰 단계에서 발견한 겁니다.
업계 전체로 보면 이런 흐름이 표준이 될 거라고 봐요. 자동화가 확산될수록 검증 가능성이 경쟁력이 되거든요. 과정을 투명하게 만드는 팀이 장기적으로 신뢰를 얻을 겁니다. 실무자는 단순 실행자가 아니라, 자동화 워크플로우를 설계하고 결과를 책임지는 아키텍트로 역할이 바뀌는 거예요.
자주 묻는 질문
Q. AI 에이전트가 몇 시간 무인으로 작업하게 두는 게 위험하지 않나요?
A. 작업 범위를 명확히 정하고 핵심 결정은 사람이 승인하도록 설계하면 위험을 줄일 수 있어요. 저는 "코드 수정은 자유, 배포는 수동 승인" 규칙을 씁니다.
Q. 과정 로그를 남기면 AI 작업 속도가 느려지지 않나요?
A. 제 경험상 10~15% 정도 느려지지만, 나중에 리뷰 시간이 절반으로 줄어서 전체적으론 이득이에요.
Q. 모든 자동화 작업에 이런 검증 과정이 필요한가요?
A. 아니요. 단순 반복 작업은 결과 검수만으로 충분해요. 핵심 로직이나 아키텍처 변경처럼 영향 범위가 큰 작업에만 적용하면 됩니다.
Q. 일자리 불안을 완전히 없앨 수 있나요?
A. 완전히 없애긴 어렵지만, 검증 역량을 키우면 불안을 생산적 긴장으로 바꿀 수 있어요. "대체될까" 걱정보다 "어떻게 더 잘 검증할까" 고민하게 되거든요.