[ Essay - Technology ] 바이브 코딩의 허와 실

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지금 우리는 가히 AI 시대라는 패러다임의 전환에 시대에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 특히, IT 업계에서 대다수의 작업량을 차지하는 프로그래밍의 영역에서 생성 AI를 이용한 생산성 향상의 가능성이 보이면서 어느 분야보다 가장 빠르게 괄목적인 성과를 이루고 있는듯 하다. 고작 몇 년전에는 커서에 의해 프로그래밍을 AI에게 프로그래밍을 위임하는 것이 더 나을 수 있다는 것이 어느정도 증명되면서, 작년에는 Claude Code의 영향으로 인해 이러한 이슈가 좀 더 가속화되지 않았나 싶다. 이러한 굉장히 빠르게 이루어지고 있는 생성형 AI 솔루션의 발달은 개발자의 종말론을 더더욱 부각시키면서 업계 전반이 큰 변화를 겪고 있는 것으로 보인다. 특히 이러한 변화 속에서 “프로그래밍을 몰라도 생성형 AI만 있으면 제품을 만들 수 있다”는  주장도 자연스럽게 힘을 얻고 있다. 최근에는 Saas 솔루션은 종말할 것이라는 다소 파격적인 이야기도 들리는 것으로 보면 소프트웨어 업계가 큰 격변의 시기가 온것임에는 틀림 없어 보인다. 허(虛): 빠르게 만들 수 있다는 환상 이런 상황에서 가장 주목받는 주장들은 서론에서 언급했다시피 ‘프로그래밍을 알지 못한다고 하더라도  생성형AI를 이용하면 빠르게 제품을 개발이 가능하다’라는 주장이고, 실제로 이는 어느 정도 타당성이 있어 보인다. 정말로 움직이는 결과물을 단 몇초 만에 보여주기 때문이다. 하지만, 이러한 ‘빠르게 제품 개발 가능하다’는 주장의 가장 큰 맹점이 있는데 개발자의 존재 이유가 단순한 제품이나 기능개발에 있지 않다는 점이다. 만약, AI를 통해 그럴듯 한 솔루션을 만들었다고 치자. 이것에 얼마만큼의 비지니스성과 지속가능성이 있을까? 예컨대 AI에게 넷플릭스나 트위터, 인스타그램과 같은 페이지를 만들어달라고 요청한다면, 아마 실제로 그럴듯 하게 만들어 줄 것 이다. 이러한 인기 서비스들은 토이 프로젝트로 다루기 쉽고, 하나의 트렌드로 자리 잡아 관련 자료를 찾기도 어렵지 않다. 코드 또한 깃허브에 충분...

[ Ruby ] 들어가기 앞서서 : Python과 Ruby에 대해



이전 Python, Django 에 대해 포스팅을 했었다.

그렇다면 그 다음으로 해볼만한 것은
당연히 Ruby, Ruby On Reils이다.

왜냐하면 머신 러닝의 좋은 API를 가지고 있다고 평가 받는 것이 
현재 크게 이 두 언어, 프레임 워크 이기 때문이다.

이 두 가지 언어와 두 가지 프레임 워크가 인기가 많은 이유는
생산성이 뛰어나기 때문이기도 하지만,
머신 러닝에 관한 유용한 API를 제공하기 때문이다.

물론 어느 것이 더 
현재까지는 Python 진형이 더 우세하다고 할 수 있다.

Python이 머신 러닝에 관한 유용한 API를 먼저 제공했기에
Python 진형이 더 인기가 많고, 유용한 API의 수도 많다고 한다.

그렇기 때문에 
나는 Python을 먼저 진행한 것이다.

하지만,
Python이 우세하다고는 하나, 
Ruby 진형도 나름 장점이 있기 때문에
많은 개발자들이 이야기하고 있으리라 생각된다.

물론 가능하다면 모든 언어와 
프레임워크를 배우면 좋겠지만,
우리가 가지고 있는 시간은 한정되어 있기 때문에

모든 것을 배운다는 것은 불가능하며,
시도하는 것은 효율적이지 못하다.

따라서 가장 많이 쓰이는 이 두 가지를 놓고
해보며 직감을 가지는 것이 더 효율성이 있을 것이다. 

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