왜 지금 “AI 활용 능력”이 개발자 생존 스킬이 되었을까?
2025년 현재, 개발자에게 가장 중요한 역량 중 하나가 바로 AI 활용 능력입니다.
비전공자든 주니어 개발자든, 이제는 “코드를 얼마나 외우냐”보다 “AI 도구를 활용해 문제를 얼마나 빠르게 해결하느냐”가 경쟁력이 되었습니다.
저는 현재 실무에서 Java·JSP 기반 웹 개발 SM을 하고 있고, 매일같이 오류 분석, SQL 작성, 코드 리팩토링, 업무 자동화 등을 하고 있습니다. 다만 제가 있는 곳이 공공기관이기에 AI를 업무에서는 사용하지 못합니다.
그렇다고 하지만 저는 개발 공부, 문제 해결을 위한 아이디어 등 귀가 후 개인 역량을 올리는 부분에서 AI를 적극 활용하고 있습니다.
특히 비전공자 출신이라면, AI는 부족한 경험과 지식을 채워주는 보조 개발자이자 멘토가 될 수 있습니다. (물론 잘 활용했을 때)
이 글에서는 비전공자·초급 개발자를 위한 현실적인 AI 활용 방법을 구체적인 사례와 함께 정리하여 여러분께 소개할까 합니다.
문서·코드 이해를 빠르게 하는 AI 활용법
1) 기존 레거시 코드 분석
업무에 투입되면 대부분 “신규 개발”이 아니라 오래된 레거시 코드 분석부터 시작됩니다. 왜냐하면 당장 0에서 개발을 할 능력이 없을 뿐더러 해당 업무에 대한 이해도가 가장 낮기 때문입니다. 그러다 보니 주니어 및 초급 개발자들에게 가장 어려운 부분이기도 합니다.
이때 AI를 잘 사용하면 여러분의 업무에 상당한 도움이 됩니다.
AI 활용 요청 예시
- 긴 코드를 붙여 넣고 “이 파일의 역할을 알려줘”
- MVC 구조에서 이 파일이 흐름상 어디에 위치하는지 설명 요청
- 불필요한 코드, 중복 로직 표시 요청
여러분이 투입되어 처음 코드를 보면 코드 해석부터가 쉽지 않습니다.
그 이유는 바로 당시 개발자가 어떤 생각으로 이런 소스코드를 작성하였는가를 이해하는데 꽤 많은 시간이 흐르며 입문, 초급 단계의 주니어 개발자라면 해당 소스코드가 어떤 역할을 하는지. 이 부분이 화면의 어떤 기능인지. 파악해야 할 부분이 한두가지가 아닙니다. 물론 그렇기 때문에 사수가 존재합니다. 모르면 물어보면 됩니다. 여러분보다 오래 있었고 경력이 많은 분의 코멘트는 그 무엇보다도 정확한 가르침입니다.
하지만. 그들 또한 사람입니다. 그리고 직원입니다. 담당하고 있는 업무가 있고 어떤 문제로 인해 엄청 바쁠 수도 있습니다. 그런 사람에게 무조건 모르겠으니 설명해달라고 하는 것 또한 실례가 될 수 있습니다. 여기는 우리가 배우는 학원이나 강의가 아니고 직장이며 사회이기 때문입니다.
그럴 경우 AI를 보조 네이게이터로 활용하는 겁니다.
물론 AI를 무작정 사용하는 것이 아닙니다. AI에게 소스코드를 붙여넣고 “알려줘”, “해줘” 만큼 무의미한 행동은 없습니다.
AI를 효율성을 최대한 뽑으면서 활용하려면 무조건 스스로 고민해야 합니다.
이 소스 코드가 어떤 역할을 하는 로직인지. 내가 알고 있는 지식상에서 어떤 흐름을 가져가는지. 이 모든걸 충분히 고민해 봐야 합니다.
그리고 헷갈리거나 정확한 확신이 없는 부분에 대해 AI에 질문합니다.
이런 부분이 이런 역할로 사용되는 것이 맞는지.
아니라면 어떤 역할을 하는 부분인지.
이렇게 생각을 다르게 해서 AI를 활용하는 것부터가 무지성으로 AI를 활용하는 것이 아닌 “나”를 위한, “내가 성장하기 위한” 활용법이 됩니다.
실무 예시 : 어떠한 버튼이 어떤 동작으로 수행되는지 알 수가 없으며 어디서 어떤 흐름으로 해당 기능이 작동하는지 이해가 되지 않는다.
“해당 부분에서 이런 로직이 어떻게 실행되는지 이해가 되지 않아. 천천히 설명해줘.”
이렇게 하면 내가 이해하는데 2시간 걸릴 작업을 20분으로 줄일 수 있습니다. 다만 그냥 물어만 보고 넘어가면 금방 까먹겠지만 스스로 충분히 고민하고 분석을 한 이후 AI를 활용했다면 이 부분은 생각보다 머릿속에 오래 남습니다.
개발자에게 꼭 필요한 AI 기반 코드 생성·리팩토링 활용법
1) 기능 구현 초안 받기
비전공자는 “코드를 처음부터 짜는 것”이 매우 어렵습니다. 물론 기존에 있던 부분을 재활용하기 위해 복사 해 온 뒤 개발을 실시할 수도 있긴 하지만 아예 실력이 없는 상태이거나 모른다면 AI에게 초안을 요청하고 그것을 분석하면서 수정하는 방식이 가장 효율적일 수도 있습니다.
AI 활용 요청 예시 : “Java에서 특정 디렉토리 파일명 리스트 가져오는 코드 예시 보여줘.”
중요한 점 : AI가 준 코드를 그대로 쓰는 게 아니라 기본 구조 → 수정/추가 → 테스트 과정을 통해 자신의 코드로 만들어야 합니다.
AI가 짜준 코드는 전체적인 기본구조이지 해당 역할을 수행하기 위한 정답이 아니기 때문입니다. 어디까지나 AI는 우리가 업무를 하는데 있어서 효율성을 높이기 위한 “도구”에 불과합니다.
2) 리팩토링 자동화
리팩토링이란 “겉으로 보이는 기능은 그대로 두고, 내부 구조만 더 깔끔하게 정리하는 것”으로 코드를 개선하는 감각을 빠르게 익힐 수 있는 방법입니다. 이 감각은 말 그대로 많은 소스코드를 보고 분석하고 또 실무에 적용해서 응용을 해보는 경험을 쌓지 않으면 익힐 수가 없습니다. 학원에서 배우는 정석적인 방법은 말 그대로 가장 기본적인 부분을 뜻하고 실무에서는 그때 그때 상황에 맞는 응용이 필요합니다.
그렇다면 우리처럼 초급 / 주니어 개발자들은 이런 것들이 바로 가능할까요? 절대 그렇지 않습니다. 여러분들이 아무리 코딩이 재미있고 적성이라고 느껴도 여기서 3년, 5년 이상 일한 상사들에 비해서는 아무것도 모르는 햇병아리입니다.
우리에게 필요한 것은 정확한 분석이고 그에 대한 조력자가 필요합니다.
AI 활용 요청 예시
- “이 코드를 더 가독성 있게 리팩토링해줘.”
- “중복을 제거한 버전 보여줘.”
- “예외 처리를 추가해서 더 안전하게 만들어줘.”
AI는 리팩토링 패턴을 기반으로 답변하기 때문에 본인이 모르는 기술도 자연스럽게 흡수하게 됩니다.
SQL·DB 작업 (비전공자가 AI 도움을 가장 크게 받는 분야)
1) SQL 구문 생성
초급 개발자가 가장 막히는 부분 중 하나가 SQL입니다. 그 동안 인터넷 강의 및 학원 강의에서는 주어진 테이블에 있는 데이터를 뽑기 위한 실습이나 예제를 익히면서 SQL을 이해하는 부분이었다면. 실무에서는 누군가가 짜 놓은 SQL 쿼리를 보면서 이게 어떤 부분에서 어떤 데이터를 뽑아오는지를 해석해야 합니다. 특히 복잡한 JOIN, 서브쿼리, 집계 로직은 수십 번 반복 학습이 필요합니다.
AI 활용 요청 예시
- “이런 구조의 테이블에서 일 매출 합계를 계산하는 쿼리 작성해줘.”
- “내가 작성한 SQL 성능을 개선해줘.”
SQL 쿼리의 성능 개선을 “튜닝” 이라고 합니다. 이 “튜닝”은 SQL을 사용함에 있어서 많은 경험치가 내포되어야 하고 전체 데이터의 흐름을 이해해야만 적은 코드로 똑같은 역할을 하는 쿼리를 짤 수 있습니다. 성능이 개선된 쿼리는 코스 수도 짧고 실행 시간도 짧습니다.
같은 결과를 나타내는데 내가 짠 쿼리는 1초. 상사가 짠 쿼리가 0.5초라면 당연히 0.5초 쿼리가 개선된 성능일 것입니다.
저는 공공기관이라 실무에서 Tibero DB를 사용합니다. 또한 AI를 사용할 수 없는 환경입니다.
그래서 이미 작성되어 있는 쿼리를 보고 어떤 곳에서 어떤 데이터를 뽑아오는지 하나하나 분해하면서 흐름을 이해합니다. 굉장히 많은 시간이 걸리지만 이때 이해하지 못한 쿼리는 실제 테이블 명이나 구문을 A 혹은 B 등의 미지수로 치환한 후 출력하여 귀가 후 AI를 사용해 전체 구조와 흐름을 이해합니다.
이때도 그냥 무지성 “알려줘” 가 아닌. 흐름을 이해하기 위한 활용을 합니다.
2) 성능 개선 이해
실제 운영 DB는 느린 SQL이 있으면 바로 민원·장애와 직결됩니다.
AI 활용 요청 예시
- 실행계획 설명
- 쿼리 병목 지점 분석
- 인덱스 추천
이건 초급 개발자가 혼자 공부해서 터득하기 어려운 분야 입니다. 쿼리를 보자 마자 어떤 부분에서 병목이 생기는지. 왜 쿼리가 느린지를 이해하려면 아직 경험치가 많이 부족합니다. 이때 AI가 큰 역할을 합니다. 마찬가지로 AI가 알려주는 내용을 분석하면서 적용하고 어떤 결과가 나오는지를 이해해야 합니다. 그래야 “본인의 실력” 이 되기 때문입니다.
테스트·디버깅 속도를 미친 듯이 끌어올리는 AI 활용법
1) 예외 로그 분석
스프링, JSP, Node 등 어떤 백엔드든 에러 로그는 길고 난해합니다.
하지만 AI에게 로그를 통째로 붙여넣으면 다음과 같이 정리됩니다.
- 어떤 부분에서 터진 에러인지
- 스택트레이스 핵심 줄
- 해결 방법 추천
특히 주니어는 로그 해석 능력이 부족한데, AI는 빠르게 “핵심 2–3줄”만 뽑아줍니다. 여기서도 꼭 필수 요소로 지켜야 하는 부분은 그 부분이 어떤 에러인지를 확인하고 AI가 없어도 알 수 있어야 한다는 생각을 하며 분석해야 합니다. 계속해서 말씀드리지만 AI를 무지성으로 사용하는 것은 여러분의 사고를 제한합니다. 여러분은 개발자로서 성장하기 위해 AI를 보조적인 멘토라고 생각하고 “활용” 할 생각을 하셔야 합니다.
해당 지식을 “내 것” 으로 만들기 위한 생각을 해야 한다는 것입니다.
2) 테스트 케이스 자동 생성
“이 함수 어떻게 테스트하지?”라는 고민을 AI가 해결합니다.
AI 활용 요청 예시 : “이 Java 함수에 대한 JUnit 테스트 코드 작성해줘.”
초보, 입문 단계의 주니어 개발자는 해당 기능을 테스트 하기 위해 어떤 부분을 보아야 하는지 정확하게 알 수 가 없습니다.
예를 들자면 “가위 바위 보 기능을 구현하라” 라고 한다면 몇가지의 테스트 케이스가 있을까요? 정상적으로 동작을 하는지 테스트 하려면 우선 랜덤하게 “가위”, “바위”, “보” 가 나오도록 확률을 조정해야 할 것입니다. 또한 이겼을 때, 졌을 때, 비겼을 때 이 모두를 테스트 해야 할 겁니다. 이모든 부분을 하나도 놓치지 않고 테스트를 하려면 테스트 케이스를 목록화 하여 정리하고 해당 테스트가 정상적으로 실행되는지를 계속 테스팅 해야 할 겁니다.
하지만 여러분이 정상적으로 테스트 케이스를 모두 만들어 낼 수 는 없습니다. 이럴 때 AI를 활용해 테스트 케이스를 생성하고 그에 따른 체크리스트로 활용 할 수 있는 것입니다. 그러면 테스트 코드 작성 패턴을 자연스럽게 배울 수 있습니다.
문서화·커뮤니케이션 자동화: 실무에서 가장 체감 효과 큼
1) 기획서·요구사항 정리
우리 모든 직장인들은 똑같은 생각을 할 것입니다. 업무에서 가장 귀찮은 일이란 문서를 정리하거나 혹은 내용을 문서화 하여 기록을 남기는 일일 겁니다. 이런 단순 반복하는 작업은 사람이라면 “실수” 를 유발하기도 하고 업무의 능률을 저하 시킬 수도 있습니다.
AI는 이런 단순 반복에 대한 작업에 특히 강한 도구입니다.
AI 활용 요청 예시
- 비개발자가 준 문서를 개발 언어로 변환
- 요구사항을 ERD 또는 API 정의 형태로 정리
- 기능 흐름도 생성
이런 부분은 비전공자 일수록 실무에서 큰 도움이 됩니다.
2) 코드 설명 문서 자동 생성
우리는 대부분 협업으로 개발을 합니다. 그러면 본인의 코드가 어떤 역할을 하는 코드인지 주석을 달아 타인에게 전체적인 흐름을 알리는 역할을 합니다. 다만. 초심자라면 주석을 봐도 정확하게 이해하기 힘들고 또 본인의 코드를 타인에게 설명하는 것도 사실 상당히 힘듭니다.
그럴 때는 자신의 코드를 붙여 넣고 “이 함수의 역할을 3줄 요약해줘” 라고 하면 AI가 역할을 축약해서 단순화해주며 이 정보를 바탕으로 개발 문서를 쉽게 만들 수 있습니다. 팀원들과 협업할 때 소재와 가독성을 크게 높여줍니다.
커리어 성장 중심의 AI 활용 전략
1) “학습 계획”을 AI에게 직접 설계시키라
AI의 좋은 점 중 하나는 해당 부분에 대해 계획을 세우는 설계를 하고 싶으나 스스로도 잘 알지 못해 놓치는 부분이 많습니다. 다만 AI는 상황에 맞는 학습 코치 역할도 할 수 있습니다.
AI 활용 요청 예시 : “비전공자로서 Java·JSP 개발자로 일하고 있어. 6개월 커리어 성장 로드맵 만들어줘.”
이렇게 하면 나에게 꼭 맞는 학습 계획을 추천해주며 상황에 맞는 계획을 선택하면 됩니다.
저 또한 앞으로 어떤 부분에 대해 공부를 해야 하는지, 역량을 키우기 위해서라면 어떤 부분을 더 중점적으로 들어야 하는지. 혼자서 어떤 노력을 하면 현재 상황에서 더 나아질 수 있을지를 자주 물어보고 내용을 읽어보며 제 것으로 만드는 과정을 거칩니다. 우리가 학원이나 멘토에게 상담을 하면서 제시받는 것이 아니라 내 상황을 AI에게 알려주고 그에 맞는 조언을 받는 것입니다.
2) 포트폴리오 생성 지원
사이드 프로젝트를 만들고 싶은데 기획이 어려울 수 있습니다. 그럴 때 AI를 활용하면 여러분의 시간을 단축시키면서 완성도가 높은 포트폴리오를 만드는 데 큰 도움이 됩니다.
AI 활용 요청 예시 :
- 프로젝트 주제 추천
- 기능 목록 설계
- API 설계
- DB 구조 설계
초급 개발자의 경우 이렇게 AI를 활용해서 체크리스트를 만들고 전체 흐름을 파악합니다. 그렇게 흐름을 이해하게 되면 포트폴리오의 품질이 압도적으로 상승하고 여러분의 사고 방식이나 일을 처리하는 방식 또한 효율적이게 변합니다.
AI를 잘 쓰는 개발자가 결국 성장 속도가 빠르다
비전공자·초급 개발자가 실무에 적응하기까지 보통 1~2년이 걸립니다. 3년차~5년차까지도 초급 개발자라고 보는 경우도 허다합니다.
그러나 AI를 적절한 부분에 적극적으로 활용하면 실무에 적응하는 기간을 6개월 이하로 줄일 수 있습니다.
핵심은 다음과 같습니다.
① 코드를 이해하고 자동화하는 데 AI를 적극 활용할 것
② 모르는 개념을 충분히 고민한 후 “AI 멘토”에게 물을 것
③ 문서·SQL·리팩토링·테스트까지 지속적으로 도움을 받을 것
AI는 “대체 기술”이 아니라 “경험과 지식”을 빠르게 흡수하게 해주는 도구입니다.
AI를 이해하기 위해 참고할 수 있는 자료
- Google Developers – Machine Learning Crasch Course (MLCC)
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
→ AI 시대 기본 개념을 빠르게 잡고 싶은 사람에게 추천.
→ 코드 예제도 있어서 초보 개발자에게 실제 감각이 잡힘. - OpenAI — Prompt Engineering Guide (공식)
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
→ “좋은 질문을 어떻게 만들까?”를 공식에서 알려주는 페이지.
AI에 대해 자세한 용어가 궁금하다면? [AI] 입문자 및 비전공자를 위한 필수 AI(인공지능) 용어 소개 1편
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