AI 시대일수록 기술 리더가 직접 코드를 짜야 하는 이유

기술 리더가 되면 코드에서 멀어지는 것이 자연스러운 수순처럼 느껴집니다. 

회의가 늘고, 의사결정이 많아지고, 팀을 조율하는 일이 우선순위가 됩니다. 

직접 코드를 짜는 시간은 환경적인 이유로 점점 줄어듭니다. 

AI 도구가 구현 속도를 높여주면서 이 흐름은 더 빨라졌습니다. 

기술 리더가 직접 코드를 작성하지 않아도 팀이 빠르게 결과물을 만들어내기 때문입니다.

 

그런데 팀을 운영하면서 반대 방향의 결론에 도달했습니다. 

AI 시대일수록 기술 리더가 직접 코드를 작성해야 한다는 것입니다.

 

그 이유는 다음과 같습니다.

1) AI 결과물을 판단하려면 직접 활용해봐야 하기 때문입니다.

AI가 만든 코드가 좋은지 나쁜지를 판단하는 것은 코드를 읽는 능력만으로는 부족합니다. 

어떤 프롬프트를 줬을 때 어떤 결과가 나오는지, 어떤 컨텍스트를 주면 더 나은 판단을 하는지를 직접 경험해야 감이 생깁니다. 

직접 작성하지 않으면 팀의 AI 활용 수준을 판단하는 기준 자체가 없어집니다.

2) 설계 판단의 근거가 필요하기 때문입니다.

기술 리더의 역할은 방향을 결정하는 것입니다. 어떤 구조를 선택할지, 어떤 트레이드오프를 감수할지입니다. AI 도구가 구현을 빠르게 해줄수록 설계 판단의 빈도와 속도도 함께 높아집니다. 직접 코드를 작성하지 않으면 그 판단의 근거가 추상적이 됩니다. 팀은 리더의 방향을 신뢰하지 않게 됩니다.

3) 팀의 AI 활용 문화는 리더로부터 만들어지기 때문입니다. 

기술 리더가 AI 도구를 어떻게 활용하는지가 팀이 AI 도구를 어떻게 쓰는지에 직접적인 영향을 줍니다. 리더가 직접 쓰면서 좋은 활용 방식을 보여주는 것이 문서나 정책보다 훨씬 강하게 전파됩니다. 반대로 리더가 결과물만 보고 판단한다면 팀도 결과물만 보는 방향으로 수렴합니다.

 

물론 기술 리더가 모든 구현을 담당할 수는 없습니다. 그것이 이 결론의 목적도 아닙니다. 

중요한 것은 작업의 세부 과정과 완전히 멀어지지 않는 것입니다.

핵심 기능의 설계를 직접 구현해보거나, AI 도구로 프로토타입을 만들어보거나, 팀이 어려워하는 문제를 함께 풀어보는 것입니다. 그 경험이 쌓여야 판단의 기준이 생깁니다.

 

AI가 구현을 유래 없이 빠르게 해주는 시대입니다. 기술 리더에게 이 시대의 시간은 더 많은 회의가 아니라 더 깊은 기술 판단에 쓰여야 한다고 생각합니다. 

직접 코드를 작성하는 과정이 더 깊은 기술 판단의 토대가 됩니다.