専攻者でない人コーディングするプログラマーはこれ以上必要がない.
コーディングは Aiが代替.
人間設計者は必要だろう.
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くださった意見は最近 AI 技術発展と係わって IT 業界で一番熱い論争の種であり, 多くの専門家が予測している未来の姿でもあります.
要約しようとすると, 単純にコードを作成する役目は AIが代替するが, 何を, どうにさせるの設計して問題を解決する人間の役目はもっと重要になることという視覚が支配的です.
1. “コーディングは AIが取り替える” (単純コーディング役目縮小)
AI コーディング道具(例: GitHub Copilot, ChatGPT など)の発展でよって 繰り返し的や整形化されたコード作成は早く自動化されています [2.1, 2.2]. これは特に経験が少ない 初級開発者や専攻者でない人が単純コーダーとして進入することができる入り口を高めるとか消えるようにできるという憂慮を生みます [1.3, 2.4].
AIの強点: コード自動完成, バグ探知, リペックトリング支援, 自然語説明からコード変換など開発生産性を大きく高めます [2.1].
時事点: コーディング知識自体ではない, **特定プログラミング言語や道具を使う能力**だけでは競争力を維持しにくくなっています.
2. “人間設計者は必要だろう” (役目の変化及び深化)
AIがコーディングを取り替えても, 最終的に ソフトウェアの大きい絵をそして, ビジネス問題を定義して, AIが生成したコードを検証/統合する人間の役目は必須だと思われます [1.2, 1.3]. 開発者の役目は単純なコーダーで 問題解決者, システム設計者, ヒョックシンがで鎭火しています.
人間の核心役目 (設計者):
問題正義及び設計: ビジネス要求事項を理解して, 複雑なシステムの **アキテクチャー(設計)**を構築する能力 [2.4].
創意的問題解決: AIが解決しにくい新しい問題や複雑な技術的欠陷を解決する能力 [1.1, 2.8].
検証及び責任: AIの生成したコードが技術的欠陷や保安危険がないのか検討して最終的に 責任を負う役目 [1.2].
専攻者でない人に対する時事点: 単純にコーディング技術を学ぶことを過ぎて, **ドメイン知識(特定分野に対する深い理解)**科 ビジネス的観点を結合して何を作るの設計する能力があったら相変らず価値があります
3. 専攻者でない人プログラマーに必要なことは?
専攻者でない人出身開発者もコーディング自体よりは 問題解決能力, 協業, ビジネス理解度 など ソフトスキルがもっと重要になっています [2.3, 2.4].
専門性: AI 時代に生き残るためには AIが易しく取り替えることができない 深みのある技術理解や **特定分野の専門知識(ドメイン知識)**を確保しなければなりません [1.5].
AI 活用能力: AIを恐れる代わり, AI コーディング道具が上手に活用して 自分の生産性を極大化する能力の咲くこと力量になります [2.4].
結論的に, 未来の開発者市場は コーディングがお上手な人よりは AIをよく活用して複雑な問題をよく設計して解決する人に価値を置くでしょう.
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비전공자 코딩하는 프로그래머는 더 이상 필요가 없다.
코딩은 Ai가 대체.
인간 설계자는 필요할 것이다.
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주신 의견은 최근 AI 기술 발전과 관련하여 IT 업계에서 가장 뜨거운 논쟁거리이며, 많은 전문가가 예측하고 있는 미래의 모습이기도 합니다.
요약하자면, 단순히 코드를 작성하는 역할은 AI가 대체하겠지만, 무엇을, 어떻게 만들지 설계하고 문제를 해결하는 인간의 역할은 더욱 중요해질 것이라는 시각이 지배적입니다.
1. "코딩은 AI가 대체한다" (단순 코딩 역할 축소)
AI 코딩 도구(예: GitHub Copilot, ChatGPT 등)의 발전으로 인해 반복적이거나 정형화된 코드 작성은 빠르게 자동화되고 있습니다 [2.1, 2.2]. 이는 특히 경험이 적은 초급 개발자나 비전공자가 단순 코더로서 진입할 수 있는 문턱을 높이거나 사라지게 할 수 있다는 우려를 낳습니다 [1.3, 2.4].
AI의 강점: 코드 자동 완성, 버그 탐지, 리팩토링 지원, 자연어 설명으로부터 코드 변환 등 개발 생산성을 크게 높입니다 [2.1].
시사점: 코딩 지식 자체가 아닌, **특정 프로그래밍 언어나 도구를 사용하는 능력**만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워지고 있습니다.
2. "인간 설계자는 필요할 것이다" (역할의 변화 및 심화)
AI가 코딩을 대체하더라도, 최종적으로 소프트웨어의 큰 그림을 그리고, 비즈니스 문제를 정의하며, AI가 생성한 코드를 검증/통합하는 인간의 역할은 필수적이라고 여겨집니다 [1.2, 1.3]. 개발자의 역할은 단순한 코더에서 문제 해결사, 시스템 설계자, 혁신가로 진화하고 있습니다.
인간의 핵심 역할 (설계자):
문제 정의 및 설계: 비즈니스 요구사항을 이해하고, 복잡한 시스템의 **아키텍처(설계)**를 구축하는 능력 [2.4].
창의적 문제 해결: AI가 해결하기 어려운 새로운 문제나 복잡한 기술적 결함을 해결하는 능력 [1.1, 2.8].
검증 및 책임: AI가 생성한 코드가 기술적 결함이나 보안 위험이 없는지 검토하고 최종적으로 책임을 지는 역할 [1.2].
비전공자에 대한 시사점: 단순히 코딩 기술을 배우는 것을 넘어, **도메인 지식(특정 분야에 대한 깊은 이해)**과 비즈니스적 관점을 결합하여 무엇을 만들지 설계하는 능력이 있다면 여전히 가치가 있습니다
3. 비전공자 프로그래머에게 필요한 것은?
비전공자 출신 개발자도 코딩 자체보다는 문제 해결 능력, 협업, 비즈니스 이해도 등 소프트 스킬이 더욱 중요해지고 있습니다 [2.3, 2.4].
전문성: AI 시대에 살아남기 위해서는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 깊이 있는 기술 이해나 **특정 분야의 전문 지식(도메인 지식)**을 확보해야 합니다 [1.5].
AI 활용 능력: AI를 두려워하는 대신, AI 코딩 도구를 능숙하게 활용하여 자신의 생산성을 극대화하는 능력이 필수 역량이 됩니다 [2.4].
결론적으로, 미래의 개발자 시장은 코딩을 잘하는 사람보다는 AI를 잘 활용하여 복잡한 문제를 잘 설계하고 해결하는 사람에게 가치를 둘 것입니다.