AI가 사람의 말을 이해해 코드를 대신 만들어주는 ‘바이브 코딩’ 덕분에 개발이 쉬워졌습니다. 이 글에서는 바이브 코딩이 무엇인지, 장점과 위험, 그리고 앞으로 개발자가 어떤 준비를 해야 하는지 쉽게 설명합니다.

AI가 대신 코드를 짜주는 시대
요즘은 “이제 코딩을 배우지 않아도 된다”는 말이 들릴 만큼, AI가 많이 발전했습니다. 예전에는 컴퓨터 언어를 공부해서 코드를 하나하나 손으로 입력해야 했습니다. 이제는 사람의 말로 설명만 해도 AI가 알아서 코드를 만들어주는 시대가 되었기 때문입니다.
이런 변화를 대표하는 말이 바로 바이브 코딩(Vibe Coding)입니다. 바이브 코딩은 우리가 직접 코드를 쓰는 대신, “이런 느낌, 이런 화면, 이런 기능을 만들어줘”라고 말하면 AI가 그 뜻을 이해하고 실제 기능을 만들어주는 방식을 뜻합니다.
이 기술은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 Cursor(커서) 같은 도구 덕분에 가능해졌습니다. 특히 커서는 프로젝트 구조를 분석해, 필요한 코드를 알맞은 위치에 자동으로 넣어주는 것이 특징입니다.
입으로 코딩하는 세상, ‘입 코딩’의 등장
예전에는 AI가 코드를 만들어도 개발 프로그램에 직접 붙여 넣어야 했습니다. 하지만 커서(Cursor)를 쓰면 “이 기능 만들어줘”라고 말하거나 글로 적는 것만으로도, AI가 프로젝트를 분석해 필요한 위치에 코드를 넣어줍니다. 말 그대로 입으로 코딩이 가능해진 셈입니다.
덕분에 이제는 긴 시간 문법을 외우지 않아도, 무엇을 만들고 싶은지만 명확히 설명하면 초보자도 멋진 프로그램을 만들 수 있습니다. 실제로 스타트업에선 “서비스 코드의 대부분을 AI가 작성했다”는 사례도 늘고 있습니다.
하지만, AI가 만든 코드에는 위험도 있다
편리하다고 해서 모든 걸 AI에게 맡길 수는 없습니다. AI도 틀릴 때가 있기 때문입니다. 겉보기엔 완벽해 보이지만 자세히 보면 오류(버그)가 숨어있을 수 있습니다. 특히 프로그램이 복잡해질수록 AI는 어떤 부분이 문제인지 스스로 알아내기 어렵습니다.
그래서 여전히 사람에게는 코드를 읽고, 이해하고, 고치는 능력(디버깅)이 필요합니다. AI가 만든 결과를 그대로 믿기보다는, 왜 이렇게 만들었는지를 확인하고 필요하면 수정할 수 있어야 합니다.
또 하나의 한계는 AI가 ‘상황(컨텍스트)’을 모른다는 점입니다. 회사의 계획, 서비스의 방향 같은 내부 정보를 AI는 알 수 없습니다. 그래서 장기적으로 보기엔 좋지 않은 방식으로 코드를 만들기도 합니다.
미래의 개발자는 어떤 일을 하게 될까?
AI가 코딩을 대신하는 시대에 사람 개발자는 무엇을 해야 할까요? 앞으로 개발자는 단순히 코드를 많이 쓰는 사람이 아니라 문제를 빠르게 파악하고 해결하는 사람이 될 가능성이 큽니다.
- 프로덕트 중심 개발자: 사용자들의 불편을 찾아내고, 그 문제를 해결하는 기능을 기획·구현합니다. 기획과 개발의 경계를 넘어, 무엇이 진짜 필요한가에 집중합니다.
- 시스템 엔지니어(아키텍트/DevOps): AI가 만든 코드가 빠르고 안전하게 돌아가도록 인프라와 구조를 설계하고 관리합니다.
정리하면, AI가 코드를 만들 수는 있어도 그 코드를 책임지고 운영하고 발전시키는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
그래도 코딩은 배워야 한다
그렇다면 정말 코딩을 배우지 않아도 될까요? 정답은 그래도 배워야 한다입니다. 이유는 간단합니다. 코딩을 알아야 AI를 제대로 쓸 수 있기 때문입니다.
AI가 만든 코드가 틀렸는지 맞는지 판단하려면, 코드를 읽고 이해할 수 있어야 합니다. 즉, 앞으로는 “코드를 빨리 쓰는 사람”보다 “코드를 이해하고 판단하는 사람”이 더 큰 가치를 가지게 됩니다.
결론: 바이브 코딩 시대는 ‘코딩을 전혀 안 배워도 된다’가 아니라, ‘코드를 더 쉽게 이해하고 다루는 시대’의 시작입니다.
맺음말
AI 덕분에 개발은 더 쉬워지고 빨라졌습니다. 하지만 도구가 좋아질수록, 도구를 올바르게 쓰는 능력이 더 중요해집니다. 앞으로의 경쟁력은 “누가 더 많은 코드를 쓰나”가 아니라, “AI와 함께 문제를 얼마나 잘 해결하나”에 달려 있습니다.
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