코딩할 줄 몰라도 다 된다... AI가 연 '바이브 코딩'과 로우코드/노코드 부상, 진짜 개발자는 없어지나? - ko

웹 모바일부터 프트엔드 백핸드 데이터 AI 개발에 이르기까지 전 분야에서

인공지능을 활용한 코딩 보조 일명 바이브 코딩이 주목을 받으며 로우

코드 노 코드 도구에 부상이 두드러지는 지금 소프트웨어 개발

방식이 근본적으로 완전히 변하고 있는데요. 아직도 한땀 한땀 세심하게

설계해야 하는 개발도 있는 것이 사실이지만 실제로 기존 개발들을

대체할 수 있는 분화도 정말 많아지면서 개발자 부족 현상과

비즈니스의 소프트웨어 수요 증가라는 배경 속에서 주목을 받고 있습니다.

오늘 영상에서는 최근 주목받는 AI 코딩 도구 커서 AI 등의 바이브

코딩 사례를 중심으로이 기술들이 어떻게 작동하고 어떤 기술적 기반

위에 있는지 그리고 얼마나 빠르게 확산되고 있는지를 살펴보면서 러코드

너코드 플랫폼의 최신 동향과 함께 이러한 변화 속에서 개발자가 되고

싶은 사람들과 현 개발자들은 어떻게 대응하고 있는지를

살펴봅니다. 아이브 코딩은 테슬라와 오픈 AI에서 활약한 AI 계의 삼촌

안드레이 카파시가 2025년 초에 제시한 개념으로 AI에게 말로 지시의

프로그램을 만드는 새로운 코딩 방식이라고 정의할 수 있는데요.

기준의 엄격한 문법 코딩과 달리 개발자가 자연으로 대략적인 요구나

수정 사항을 지시하면 AI가 그 느낌을 파악해 나머지

구현을 알아서 해 주는 방식입니다. 예를 들어 개발자가 AI 코드 도구에

이버그를 고쳐줘. 닉네임 필드를 추가해 줘. 사이드바 여백을 줄여

줘. 같은 요구만 말하면 AI 모델이이를 이해하고 관련 코드를

생성하거나 수정한다는 것인데요. 상세한 코드 구현보다는 개발자가

원하는 모표나 변화의 방향을 거치게 제시하고 구제적인 코드 작성은

AI에게 맡기는 흐름이라고 볼 수 있는 것이죠. 카스는이 방식을 그저

거두의 전재전조전차 있고 흐름의 몸을 맡기는 코딩이라고 설명하며 대규모

언어 모델 LM의 성능 향상이 이러한 혁신을 가능케 했다고 강조했죠.

결국이 바이브 코딩의 토대에는 GPT4와 라마 클로드 딥크와 같은

초거대 언어 모델들이 있는 것인데요. 방대한 소스 코드와 자연어 데이터로

학습되어 프로그래밍 맥락에서 사용자의 자연어 지시를 코드로 변환할 수 있는

능력이 생긴 것이죠.이는 이는 마치 일종의 고도화된 자동 완성으로 생각할

수 있는데 사용자가 원하는 기능이나 수정 사항을 말하면 모델이 그에 맞는

코드를 예측하여 작성하는 것입니다. 여기에 현대 AI 코딩 도구들은 코드

생성뿐 아니라 코드를 이해하고 버그가 생기면 보조하는 역할도 가능한데요.

예를 들어 개발자가 에러 메시지를 복사해 AI에게 보여주며 해결책을

물르면 AI가 그 오류의 의미를 설명하고 수정 코드를 제안해 줄 수도

있는 것이죠. 하지 않은 메모리를 접근하거나 메모리 누수가 발생해서

생기는 정말 찾기 힘든 어려운 버그 때문에 며칠을 밤을 세며 눈이

벌겨졌던 선배 개발자들을 생각해 보면 현재 AI 기반 개발이 생산성을

얼마나 올렸는지 실감이 갔는데요. 이렇듯 바이브 코딩은 자연업

프롬프트가 전통적 코딩 문법을 대체하고 마치 뛰어난 조력자와 페어

프로그래밍 하듯이 의도를 밝히면 AI가 구체 구현을 맞는 형태로

작동합니다. 바이브 코딩 트렌드의 대표격인 커서 AI는 이러한 AI

코딩 방식을 실현한 AI 코드 에디터인데요. 커서는 기존 아이디인

VS 코드를 기반으로 개발되었는데 변집기 자체에서 AI 비서가 내장되어

있는 것이 특징이죠. 사용자는 커서의 에디터에서 최 GPT와 대화하듯

코드를 생성하거나 수정하도록 요청할 수 있고 커서는 코드 베이스 전체를

일정 범위까지 분석해 프로젝트 맥락을 이해한 답변을 제공합니다. 예컨데이

함수 리팩토링 해 줘라고 하면 해당 부분을 함수로 추출하고 코드 전체를

수정하는 식입니다. 특히 거서에는 챗 에디트 에이전트 등의 모드가 있어

코드를 직접 생성하거나 여러 파일에 걸친 대규모 변경도 알아서 처리해

주는 등 사용자 의도를 다각도로 반응합니다. 이러한 매그론 대하형

UX 덕분에 커서는 출시 직후부터 개발자들의 주목을 받았고 불과 1년

여만의 폭발적인 성장세를 보였는데요. 2024년 4월 연간 기준 매출이

400만 달러 수준이던 것이 불과 6개월 후 월 400만 달러 연화산

4,800만 달러로 증가했으며 2024년 말은 1억 달러의 투자

유치를 통해 기업 가치 26억 달러를 인정받았습니다. 불가 몇 달 만에

기업 가치 6.5배 모흡의 상승은 그만큼 시장에서 커서의 수요와 기대가

높다는 뜻이죠. 2025년 초에는 기업 가치 100억 달러 투자

협상철까지 나왔는데 이미 커서의 연간 반복 매출이 1억 달러를 돌파하여

1년 만에 세계에서 가장 빠르게 성장하는 SAS 중 하나로 부상했기

때문입니다. 이러한 AI 코딩 보조 기술은 개발 현장에서 빠르게 확산되고

있는데요. 21년 등장한 기터브의 AI 자동 완성 도구 파일럿은

단기간에 수십만 개발자가 사용하더니 2013년에는 전 세계 50% 이상의

개발자가 어떤 형태로든 AI 코딩 보조를 도입했다는 조사도 있을

정도입니다. 스택 오버플로우의 2013 개발자 설문에서는 55%

개발자가 코파일러 사용을 선호한다고 답했으며 이미 전 세계 5만 곳

이상의 기업이이 기술을 업무에 활용하고 있습니다. AI 코딩 도움을

받은 개발자들은 업무 생산성이 유의미하게 향상되었다고 느끼는데

코파일러 도입으로 특정 과제 수행 속도가 평균 55% 빨라졌다는 내부

데이터가 있죠. 즉 절반 정도의 코드는 AI가 대신 작성해 주는

셈이며 마이크로소프트는 2023년 자사 보고서를 통해 코파일럿을 도입한

개발자들의 세가 코드를 쓰던 대신 AI가 생성한 코드를 검토 통합하는데

시간을 더 쓰게 되었다라고 밝히기도 했죠. 물론 현재 수준과 한계도

존재하죠. AI가 작성한 코드의 품질이나 정확도가 항상 만족스러운

것은 아니어서 결국 개발제의 검토와 수정이 필요한데요. 한 베테란

개발자는 커서로 작은 프로젝트를 시도한 결과 코드 생성 단계에서 약

50% 정도 개발 속도가 빨라졌지만 나머지 50%는 여전히 사람이

리팩토링하고 다듬는 작업이었다라고 평가했습니다. 또한 AI가 1년 내

모든 코딩을 대신할 것이라는 일각의 주장에 대해서는 과장된 마케팅에

가깝다며 회의적인 시각도 있습니다. 실제로 앤트로픽 사이의 한 경영자가

일루원에 아무도 직접 코딩하지 않게 될 것이라고 언급해 개발 커뮤니티에

논란이 되게 되했죠. 한편 개발 생태계에 또 다른 큰 축으로 로우

코드 노 코드 기술의 급성장을 빼놓을 수 없습니다. 로우코드 노우 코드란

적은 코드 혹은 코드 작성도 애플리케이션을 제작할 수 있는

플랫폼과 도구를 말하는데요. 로우 코드는 개발자의 일부 코딩을 시각적

구성이나 자동화된 코드 생성으로 대체해서 필요한 부분만 최소한의

코드로 작성하는 접근이고 노 코드는 아예 프로그래밍 문법을 몰라도 UI

상위 드래그 앤트 드롭만으로 앱을 개발을 하는 것을 말하는 것이죠.

이들 기술의 목표는 공통적으로 개발 생산성 극대화와 비전문가의 참여 확대

즉 개발의 민주화라고 할 수 있습니다. 로우코드 노코드의 부상도

개발인 인력 부족과 수요 증가라는 현실적 과제에서 비롯되었다고 볼 수

있는데요. 기업들은 디지털 전환 DX를 추진하여 수많은 웹 모바일

애플리케이션과 내부 서비스를 개발해야 하지만이를 뒷받침할 개발자 인력이

절대적으로 부족하죠. 한국의 경우만 봐도 2021년 기준 소프트웨어

개발자 인력 부족이 약 6,160명, 4% 부정률에 달해 10년 전부다

격차가 더 벌어졌으며 중소 기업의 75%는 개발자 채용과 유지의

어려움을 겪는다라고 답했는데요. 이런 상황에서 적은 인원으로 더 많은

소프트웨어를 만들기 위한 대안으로 로우 코드 노코드가 각광 받은 것이

당연하다고 볼 수 있죠. 또한 전통적으로 개발자와 협업 부서관의

소통 문제가 잦았는데 일부 전문가가 직접 필요한 기능을 어느 정도 구현할

수 있다면 요구 사항이 수월해지고 결과물의 비즈니스 적합성도 높아질

것이라는 기대도 있습니다. 이러한 흐름을 반영하듯 전 세계 로우코드

노코드 시장은 최근 몇 년간 두 자릿 수 이상의 고속 성장을 지속하고

있는데요. 마트에 따르면 2023년 글로벌 로우코드 노우코드 소프트웨어

시장 큐보는 약 269억 달러에였으며 2024년에는

전년 대비 19% 증가한 319억 달러에이를 것으로 전망됩니다. 또

나가트너는 2024년까지 신규 애플리케이션 개발의 65%가 로코드

방식으로 이루어질 것이라고 예측한 바 있는데이는 기업 서프트웨어 개발의

절반 이상이 전통적 코딩이 아닌 시각적 개발 도구나 자동화된 코드

생성에 기대되게 됨을 시사합니다. 실제 현장에서도이 비율이 현실화되고

있는데요. 마이크로소프트의 파워 플랫폼 사례를 보면 2014년 현재

월간 활성자 수가 4,800만 명으로 전년 대비 41% 늘어났습니다. 전

세계 수십만 개 조직에서 엑셀이나 파워포인트 다루든 비개발자 직원들이

파워 앱스 등 업무형 앱을 제작하고 있음을 보여주는 지표입니다. 버블

등의 순수 노코드 외앱 제작 툴도 인기가 높아 버블 플랫폼 하나만으로도

200만 명 이상 사용자가 300만 개 넘는 앱을 만들어 냈다는 보고가

있으며 국내에서도 은행 공공 기관 등이 업무 프로세스를 효율화하기 위한

노코드 도구를 도입하는 사례가 점차 늘고 있죠. 특히 주요 IT 기업들도

적극 참여하면서이 시장이 더욱 성장 가도를 달리고 있는데요. 흥미로운

점은 로우코드 노코드의 주요 수요층이 오히려 전문 개발자들이란 사실입니다.

초창기에는 비개발자가 손쉽게 앱을 만든다는에 비전이 부각되었지만 정작

현장에서는 숙련된 개발자가 로코드 2를 활용해 업무용 앱을 빠르게

만드는 사례가 시장의 90% 이상을 차지하고 있습니다. 반면 비개발자가

완전한 애플리케이션을 만드는 경우는 아직 자한적이지만 AI 도우미들이

탑재된 노코드 툴들이 늘어나면서 이마저도 점차 쉬워지고 있습니다.

물론 로우코드 노코드 역시 한계와 과제가 있는데 복잡하고 정교한 요구

사항까지 로우코드로 모두 충족시키기는 어렵기 때문에 대규모 트랜잭션 처리나

고도의 알고리즘 요구에는 전통 개발이 여전히 필요하다는 것이죠. 또한

급속한 확산에 비해 비발자의 활용도는 아직 더 된 편이어서 현업 부서

직원들이이 도구를 익히고 적극 활용하도록 하는 조직문화 및 교육적

지원이 과제로 담습니다. 그럼에도 현재 마이크로소프트 파워 플랫폼은

기업용 로코드의 대표주자로서 파워앱스, 파워 오토메이트 등을 통해

전 세계 4800만 MA를 돌파하며 사실상 시민 개발을 주류로 이끌고

있으며 최근 코파일러 통합으로 자연너 앱 제작 기능이 추가되는 등 AI

전목에 적극적입니다. 또한 2017년 실리콘 밸리에서 시작한 로코드

스타트업 리툴은 내부 업무형 도구 제작에 특화된 플랫폼으로 복잡한

데이터베이스 연동이나 API 호출을 시각적으로 구성할 수 있어 보춘텐

대기업으로부터 스타트업까지 수천 기업에서 리툴로 자체 대시보드와

CRM 등을 구축하고 있습니다. 여기에 노코드 웹앱 제작의 선두주자인

버블은 프로그래밍 없이 웹사이트나 모바일 앱을 디자인하고 출시까지 할

수 있는 플랫폼으로 전 세계 수백만 사용자가 커뮤니티를 형성하고 있으며

스타트업들이 초기 MVP를 만들거나 사이드 프로젝트를 실행한데 널리

환용되고 있으며 2001년 설립된 엔터프라이즈 로우 코드의 원적격인

기업인 아웃 시스템스는 대기업의 복잡한 코어 시스템 개발에 투입되는

성숙한 플랫폼으로 자바와 단내 기반 확장 멀티클라우드 배포 등 확장성과

성능을 갖춰 금융권 등에서 핵심 솔루션으로 채택되고 있죠. 이외도

구글의 앱트, 세일즈 포스의 라이닝 플랫폼 등 빅테크의 노코드 솔루션

그리고 맨스, 익스, 웹플로 등 각 분야 특화 도구들이 생태계를 풍부하게

만들고 있어 시장이 뜨겁습니다. 이처럼 AI 코딩 보조와 로우 코드,

노코드의 확산는 개발자의 일하는 방식과 역할 정의의 변화를 가져오고

있는 상황인데요. 단기적으로 가장 두드러지는 것은 개발 생산성의 향상과

개발 프로세스의 변화입니다. AI 코딩 도구와 로우 코드 플랫폼을

활용하면 반복적이고 표준적인 코딩 작업이 자동화되어 개발자는 고부가

가치 업무에 더 집중할 수 있게 되겠죠. 또한 구현 속도가 빨라지면서

프로토타입 개발 주기가 획기적으로 단축됩니다. 기존에 아이디어를 코드로

옮겨 테스트하는데 며칠 걸리던 것이 이제 몇 시간에 AI 대화로 기본

동작을 확인해 볼 수 있게 되었고이를 통해 개발 피드백 사이클이 빨라져 더

나은 제품을 더 신속하게 만들 수 있겠죠. 개발 업무 방식도 협업

형태로 변화하고 있는데요. 과거에는 개발자가 키보드로 일일이 코드를

타이핑해서 사고했다면 이제는 AI와 대화를 주고받으며 코드를 조율하는

협업 코딩이 늘고 있습니다.이는 마치 시니어 개발자가 주니어 개발자와 베어

프로그래밍을 하는 모습과 유사하죠. 한편 로우코드 도구의 활용으로 비개발

부서와의 협업도 강화되는데요. 현업 직원이로 코드로 만든 초안을 개발자가

이어하다 다듬거나 반대로 개발자가 로코드로 신속하게 만든 시제품을

현업이 써보고 피드백을 주는 등 개발자와 비개발자간 경계가 유연해지는

협업이 나타납니다. 그러나 새로운 한계가 등장하기도 하죠. 코드 추천의

품질을 검증하고 수정하 드는 시간 그리고 모델이 대대로 부정확한 코드나

보안 취약 코드를 제한할 수 있다는 신뢰성 문제가 존재합니다. 여기에

AI 보조에 의존할수록 개발자가 기초 구현 능력을 소리하게 되는 것

아니냐는 오래도 있는데요. 현재까지는 생산성 이득이 리스크를 상회한다는

의견이 많습니다. AI가 생성한 코드도 사람이 통제해야 함으로

테스트와 코드 검증 유지 보수 능력이 단기적으로 개발자들에게 더욱

요구된다고 볼 수 있죠. AI의 코딩 능력이 갈수록 향상되고 로우 코드

툴이 고도화됨에 따라 지금과 같은 타이핑 중심 개발은 점차 줄어들고

철계 및 관리 중심 개발로 재판될 전망입니다.이는 개발자가 완전히 필요

없어짐을 의미하기보다는 개발자의 역할이 보다 상위 수준으로 이동함을

뜻하죠. 긍정적으로 보면이는 오히려 소프트웨어 개발에 대한 접근성 확대로

이어져 더 많은 사람들이 개발에 참여하고 더 다양한 소프트웨어가

탄생할 수 있다는 뜻입니다. AI 보조와 노코드로 인해 비전문가도

아이디어만 있으면 구현을 시도해 볼 수 있고 그 결과 시장에 나오는

제품과 서비스의 다양성이 증가할 것입니다. 한 가지 예측은 도메인

전문가형 개발자의 부상인데요. 특정 산업이나 분야 지식을 가진 사람이

로우 코드와 AI 코딩을 익혀 자신만의 전문 분야 문제를 해결하는

솔루션을 직접 만들고 계산하는 역할을 수행할 수 있는 것이죠. 이렇게 되면

전통적인 소프트웨어 엔지니어와 현업 도메인 전문가의 경계가 희미해지고

곳곳에 시인 개발자 리더 현업 개발 코치 같은 새로운 포지션이 나타날 수

있습니다. 그러나 AI가 코드를 대신 짜준다 해도 어떤 기능을 어떤 구조로

만들어야 최적의 결과를 낼지 판단하는 것은 사람의 몫시죠. 또한 AI가

만들어낸 결과를 이해하고 통차를 얻는 역공학 능력도 중요해집니다. 그래서

장기적으로는 개발자라는 역할은 지금보다 폭넓은 스펙트럼으로 분화될

전망이죠. 기술의 변화가 가팔라지면서 개발자와 예비 개발자들은 한편으로

불안을 느낄 수도 있지만 다른 한편으로는 새로운 도구를 통한 성장

기회를 맞이하고 있는 것도 사실인데요. 가장 먼저 새로운 도구를

거부하기보다는 활용하는 자세로 학습하는 것이 필요한 것이

사실입니다. AI 코딩 비스나 로우코드 플랫폼을 자신의 생산성

파트너로 받아들이는 것이 중요하다는 관점이 제기되고 있죠. 여기에 도구가

뒤파침되더라도 개발의 본질적 원리를 이해하는 것은 여전히 중요하다는게

전문가들의 의견인데요. 오히려 AI가 만들어 준 코드를 검증하려면 자료구조

알고리즘 컴퓨터 아키텍처에 대한 탄탄한 지식이 요구됩니다. 따라서

예비 개발자는 여전히 프로그래밍 기초와 컴퓨터 과학 지식을 습득해야

하며 전업 개발자도 끊임없이 기본기를 다져야 합니다. 인간 고유 영향에

집중해서 AI가 개최하기 어려운 인간 고유의 장점에 더욱 집중하는 전략도

언급되고 있는데요. 예를 들어 창의성 문제 정의 능력, 공간 및 소통 능력

등을 중심정적으로 개발자는 단순히 시킨 일을 코딩하던 역할에서 벗어나

문제 자체를 찾아내고 해결할 방향을 제한하는 역할을 강화해야 한다는

것이죠. 특히 설계 및 아키텍처 능력과 같이 여러 모듈과 서비스,

AI 컴퍼넌트가 상호 작용하는 시스템을 큰 그림에서 설계할 수 있는

사람은 더욱 귀해질 것입니다. 마지막으로 앞서 전망한 대로 앞으로는

프롬프트 엔지니어, 로우코드 스페셜리스트, AI 오퍼레이터 등

지금과는 다른 개발 관련 직무가 등장하거나 각강받을 수 있습니다. 또

잠깐 등장했다가 사라질 수도 있죠. AI 바 코딩과 노 코드 로코드

트렌드에 따라 단기적으로는 과도기적 혼란이 있고 장기적으로는 일자리의

양상 변화도 불가피하지만 능동적으로 도구를 수용하고 자신의 기술 스택을

진화시킨 개발자라면 어떤 환경에서도 가치 있는 인재로 남을 것으로

보이는데요. 여기서 또 놓치지 않아 할 것은 현재의 변화는 소프트웨어

산업의 장기적 진화 과정에서의 한 단계 뿐임을 기억해야 한다는 것이죠.

과거에도 어셈블리어에서 고급번호로 CLI에서 GUY로의 전환 등 개발

패러다임 변화가 있어 왔고 그때마다 개발자들은 새로운 도구를 받아들이고

더 높은 수준의 일을 했으며 발전해 왔습니다. 이번에도 사실상 다르지

않다는 것이죠. 변화의 시대에 능동적으로 대응하여 자신의 가치를

재정의하는 개발자들에게는 오히려 그 어느 때보다 풍부한 기회가 열릴

것이며 기술의 진보에 등을 얻고 희위업을 기회로 바꾼다면 미래의

개발자는 지금보다 더 창의적이고 영향력 있는 역할로 거듭날 것이라는

메시지를 전달하며 오늘도 밤을 세며 버그를 잡고 더 나은 개발을 위해

노력하시는 전 세계 수많은 개발자들에게 진심어린 파이팅을 보내고

있는 안공합 에러였습니다. 갑니다. [음악]