예를 들어 특정 디렉토리에 있는 파일들을 유형별로 분류하거나, 파일명을 한 번에 변경할 수 있습니다. 또 다양한 엑셀 파일을 한번에 읽어 종합 보고서를 작성할 수 있습니다. 흩어진 메모도 모아 하나의 기획안으로 만들어 줍니다. 

그래도 감이 잘 안오시죠? 손 쉬운 예를 들어 보겠습니다. 제 PC에 ‘영수증’이라는 폴더가 있다고 해볼게요. 그리고 폴더 안에는 회사에 제출할 영수증 이미지가 수백장 있다고 해보겠습니다. 예전 같으면 일일이 영수증을 눈으로 확인해, 엑셀에 적은 다음, 분석해서 제출해야 했는데요. ‘코워크’를 사용하면 몇줄만 입력하면 됩니다. “영수증 폴더에 있는 이미지들을 모두 분석해 내역을 정리해줘” 

이런 서비스들은 2년 전부터 나왔는데요. 그동안 자본시장은 크게 주목을 하지 않았습니다. 하지만 2월3일에 앤스로픽이 이를 확대 적용한 ‘클로드 리걸 플러그인’을 발표하면서, 분위기가 무겁게 바뀌었습니다. 리걸 플러그인은 클로드 코워크를 법률 특화 서비스로 만든 버전입니다. 즉, 변호사들이 반복 수행하는 작업들을 자동화해주는 AI 에이전트 서비스인 것이죠.

예를 들어 계약서를 검토해야한다면, AI가 알아서 협상 지침에 따라 조항별로 위험도를 초록 노랑 빨강으로 분류해 주고요. 비밀유지계약을 표준 승인, 자문 검토, 전체 검토 등 항목별로 분류해 줍니다. 또 일일 브리핑은 물론 특정 주제를 조사하고 규제 준수 여부까지 알려줍니다. 이런 서비스를 본 투자자들은 이런 생각을 하게 됩니다. “리걸 테크 소프트웨어가 과연 살아남을 수 있을까?” 바이브코딩은 더 많은 생각을 부르게 만듭니다.

투자자들이 AI를 다르게 본 이유는 단 하나 입니다. 기성 소프트웨어를 사용할 일이 적어지기 때문입니다. 사실 작년부터 AI 개발자 사이에서 바이브 코딩이 유행 중인데요. 저 역시도 이것 저것 테스트를 많이 해보고 있습니다. 바이브 코딩이란 2025년 2월 오픈AI 공동창립자인 안드레이 카파시가 정립한 용어입니다.

그는 소셜미디어 X에서 “바이브라는 새로운 종류의 코딩이 있다. 코드 자체를 잊고 완전히 느낌(vibes)에 몰입하는 방식이다”라고 표현한 바 있습니다. 이후 테크 커뮤니티에서 널리 퍼졌고,  AI를 활용해 소프트웨어를 만드는 새로운 방식 전체를 가리키는 트렌드 용어로 자리 잡았습니다.

전통적인 코딩에서는 개발자가 파이썬이나 자바스크립트 같은 언어를 직접 작성해야 했는데… 바이브코딩에서는 예를 들어 "회원가입 기능이 필요해. 이메일 인증도 포함해줘"라고 프롬프트 창에 적으면 그만입니다. 커서(Cursor), 클로드 코드(Claude Code), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 같은 AI 도구가 코드를 생성하기 때문입니다.

7시간 만에 완성하는 앱

제 주변에 많은 스타트업 CEO들이 전공이 개발이 아닌데도 직접 코딩을 하는 것을 보기도 했습니다. 실제로 구글은 제미나이 관련 해커톤(스타트업 경진대회)을 싱가포르에서 열었는데요. 한 팀이 단 7시간 만에 의상과 운세를 결합한 분석 앱을 완성했습니다. AI를 통해 즉석에서 스토리보드, 코드, 음성 합성까지 자동으로 만든 것이죠. 

여기서 그치지 않습니다. AI 코딩 플랫폼 커서는 ‘버그봇’이라는 자동 버그 탐지 도구를 선보여, 그동안 바이브 코딩의 한계로 꼽히는 버그를 잡는 기술력을 보여줬습니다. 이런 인기에 힘입어 콜린스 딕셔너리는 2025년 올해의 단어로 ‘바이브 코딩’을 선정하기도 했습니다. 

누구나 소프트웨어 개발을 할 수 있는 시대가 펼쳐지면서, 생산성이 비약적으로 높아진 것인데요. 그 이유를 보면 이렇습니다. 퍼듀대 연구자인 리 톈이 등은 얼마 전 ‘바이브 코딩을 활용한 사용자 인터페이스 신속 프로토타이핑 사례 연구’라는 이색적인 논문을 냈습니다. 바이브 코딩이 개발 방식을 어떻게 바꿨는지 궁금했습니다. 결과만 요약드려 볼게요.

종전 개발 방식

• 사용자 관찰 → 요구사항 및 인사이트 도출 → 초기 단계 스케치(lo-fi sketch) → 와이어프레임(wireframe, 핵심 기능을 다이어그램으로 표기) → 목업(mockup, 시제품) → 후기 단계 프로토타입(hi-fi prototype) → 사용성 평가 및 테스트

현재 개발 방식

• 설계 목표와 사용자 시나리오를 자연어로 정의 → AI 기반 생성 도구를 통해 즉시 상호작용 가능한 후기단계 프로토타입 생성

크게 7단계가 2단계로 줄어들었다는 것이 논문의 요지입니다. 물론 AI 코드에는 오류가 있고, 보안이 허술하고, 창의성 수렴 위험이 존재한다고 꼬집습니다. 창의성 수렴이란 AI가 제안하는 UI(사용자 인터페이스)는 기존의 패턴을 따르다 보니 결과물이 비슷해진다는 개념!

하지만 AI를 활용해 스스로 SW 도구를 만들 수 있는 시대는 소프트웨어 생태계를 흔들기 충분했습니다. 기업들이 이런 생각을 하게 된 것입니다. "왜 소프트웨어를 구매해야 하지? 우리가 만들면 되는데."  실제로 중소기업용 표준 SaaS를 구입하면, 구매 의사에서부터 계약 체결까지 짧아야 2주에서 1개월이 걸리는데요. 회사에 맞게 고치는 커스터마이징까지 포함할 경우 시간이 더 걸리기도 합니다.

이러한 물결은 투자자들에게 큰 충격을 줬습니다. 2월3일 앤스로픽이 법무법인을 위한 ‘클로드 리걸 플러그인’을 발표했다고 위에서 말씀드렸는데요. 앤스로픽은 당시 “이건 법률 자문은 아니고, 반복 업무를 AI가 대신해주는 것 뿐이다”고 말했습니다. 하지만 “어… 이러다 종전 리걸 테크 소프트웨어 회사 다 사라지는 것 아닌가”하는 생각이 투자자들 사이에서 확산됐습니다.

사실 오늘날 리걸 테크 소프트웨어는 다양합니다. 대출 심사, 신용 위험 관리, 사기 방지, 마케팅 전략을 지원하는 익스피리언이 있고요. 기업 법무팀을 대상으로 법령, 판례, 계약서 데이터베이스를 판매하는 톰슨로이터가 있습니다. 또 중소기업을 상대로 유언장이나 회사 설립 서류 등 표준화된 법률 문서를 제공하는 리걸줌도 있습니다. 이밖에 런던증권거래소 그룹은 금융 데이터에서부터 리스크 관리, 규제 대응을 위한 정보 서비스를 제공하고 있습니다.

이런 AI 에이전트의 등장 소식은 투매를 불렀습니다. 투자자들을 불안하게 하는 것은 리걸 테크 AI 뿐 아닙니다. 구글이 프롬프트만으로 몰입형 가상 세계를 생성하는 이른바 '프로젝트 지니(Project Genie)'를 공개하자 게임 주식들이 줄줄이 하락하기도 했습니다.

제프리스의 제프리 파부자 주식 트레이딩 데스크는 블룸버그를 통해  "우리는 이를 서비스형 소프트웨어 주식들의 종말인 '사스포칼립스'라고 부른다"고 표현했습니다. 투자자들이 가격에 상관없이 무조건 팔고 나가려는 패닉 상태라는 것입니다. 실제로 최근 실적발표 시즌때 S&P 500 소프트웨어 기업 중 단 67%만이 매출 전망치를 충족했는데요. 이는 테크 부문 전체가 83%인 점을 고려할 때 상대적으로 낮은 수치입니다. 더 심각한 것은 좋은 실적을 발표해도, 투자자들이 의심의 눈초리를 보내고 있다는 데 있습니다.

2월4일 외신들은 “이번 매도세는 과도한 반응이다”고 보도했지만, 소식은 일파만파 번졌습니다. 2월5일 투자자들이 SaaS 종목 뿐 아니라, AI 기업 주식까지 모두 던지기 시작했습니다. 섹터 전반의 기업가치평가 부담과 고점 인식이 확산됐기 때문입니다. 현재는 진정됐지만, 불안감은 있습니다. 어떤 말이 맞는지 100% 알 수는 없습니다. 여전히 SW 미래에 대한 긍정론과 부정론이 팽팽합니다.

긍정론

젠슨 황 엔비디아 CEO는 시스코 행사에서 ‘AI가 소프트웨어를 대체할 것’이라는 우려에 대해 “세상에서 가장 비논리적인 생각”이라고 꼬집었습니다. 그러면서 “도구가 쇠퇴하고 AI로 대체될 것이라는 생각들이 있던데, 드라이버를 사용할 것인가 그게 아니면 새 드라이버를 발명하겠는가”라고 반문하고 “시간이 증명할 것”이라고 말했습니다.

부정론

골드만삭스는 앞서 충격적인 보고서를 내놓기도 했습니다. 골드만삭스 리서치는 애플리케이션 소프트웨어 시장이 2030년까지 약 7,800억 달러로 성장하겠지만, 이 가운데 AI 에이전트가 차지하는 비중이 60% 이상이 될 가능성이 있다고 발표한 바 있습니다.

AI 에이전트의 부상으로 한때 '취업 보장 티켓'으로 불리던 컴퓨터공학 전공 역시 취업에 안전하지 않은 것 아니냐는 진단이 나오고 있습니다. 최근 공개된 대학 취업률 정보는 많은 것을 시사합니다. 서울대 컴퓨터공학부의 취업률은 2023년 83.8%에서 2025년 72.6%로 11.2%포인트 떨어졌습니다. 카이스트 전산학부는 77.9%에서 69.8%로, 한양대 컴퓨터소프트웨어학부는 81.4%에서 70.3%로 하락했습니다.

물론 사회과학이나 자연과학 계열의 취업률은 더 낮습니다. 2025년 기준으로 대졸자의 평균 취업률은 62.8% 수준입니다. 그럼에도 컴퓨터공학의 위상이 예전 같지는 않습니다. 이러한 변화는 개발이 필요없는 것이 아니라, 주니어 개발자가 필요 없기 때문입니다. 인디 해커인 맥스 왕은 미디엄을 통해 ‘주니어 개발자는 멸종했다’는 글을 올리기도 했습니다.

“수년 동안 우리는 코딩이야말로 황금 티켓이라는 말을 듣고 살았다. 코딩만 잘 익히면 평생 먹고사는 데 문제가 없을 것이라는 약속이었다. 그러나 지금은 현실을 직시해야 한다. 코드를 작성하는 행위 자체는 이미 상품화됐다.” 그러면서 그는 앞으로의 소프트웨어 개발자의 역량을 크게 세가지로 꼽았습니다. 

달라져야할 개발자 역량

• 커널을 최적화한다(운영체제 커널이나 연산 커널에서 CPU·메모리·입출력 경로의 병목을 줄여 지연을 낮추고 처리량을 높이는 성능 최적화 작업)
• GPU 메모리를 외과 수술처럼 정밀하게 관리한다(GPU VRAM의 할당·해제·재사용, 데이터 이동, 접근 패턴을 설계해 메모리 초과와 병목을 최소화하는 메모리 관리 역량)
• 하드웨어 한계까지 밀어붙이는 코드를 작성한다(연산 유닛과 메모리 대역폭, 캐시 구조를 고려해 이론적 성능에 근접하도록 자원을 최대한 활용하는 고성능 코드 작성 역량)

자동차 개발에 비유하자면 미래 소프트웨어 개발자는 단순히 좋은 엔진과 차를 만드는 역량만 있어서는 안되고, 엔진을 분해해 출력과 연비를 동시에 끌어올리는 레이싱 엔지니어의 역량을 갖춰야 한다는 의미입니다.

바이브 코딩이나 AI 에이전트의 부상은 비개발자한테도 큰 영향을 미칠 것입니다. 한국생산성본부의 설문에 따르면, 직장인 10명 중 6명이 이미 업무에 AI를 활용하고 있습니다. 앞으로 AI 시대에 필요한 것은 두 가지입니다. 첫째는 AI를 활용하는 능력. 둘째는 AI가 절대 대체할 수 없는 휴먼 스킬입니다.

맥킨지에 따르면,  AI 에이전트 시대에는 AI를 관리하고 감독하는 이른바 '시스템적 사고' 능력이 절대적으로 필요합니다. 특히 AI가 대체할 수 없는 일곱 가지 능력이 있습니다. 

미래에 갖춰야할 역량

1. 윤리적 판단 및 의사결정: 무엇이 옳고 그른지 상황을 보고 스스로 판단하고, 책임질 선택을 하는 능력이다. 규칙만 따르는 것이 아니라 결과까지 고려해 결정하는 힘이다.
2. 감성 지능 및 공감 능력: 상대방의 기분과 의도를 읽고, 말하지 않아도 감정을 이해하는 능력이다. 사람 마음을 다루는 일은 아직 기계가 대신할 수 없다.
3. 협업 및 관계 구축 능력: 여러 사람과 함께 일하며 갈등을 조정하고 신뢰를 쌓는 능력이다. 혼자 잘하는 것보다 팀이 잘 움직이게 만드는 힘이다.
4. 창의성 및 혁신: 없는 것을 새로 만들거나, 익숙한 문제를 다른 관점에서 해결하는 능력이다. 정답이 정해지지 않은 상황에서 길을 만들어 낼 수 있어야한다.
5. 복잡한 문제 해결 및 비판적 사고: 문제가 왜 생겼는지 구조를 파악하고, 겉으로 보이는 현상에 속지 않고 핵심을 따져보는 능력이다. 단순한 계산이 아니라 생각하는 힘이다.
6. 리더십 및 변화 대응 능력: 변화가 올 때 방향을 제시하고 사람들을 설득해 함께 움직이게 하는 능력이다. 불확실한 상황에서도 결정을 미루지 않는 힘이다.
7. 코칭·멘토링·사회적 상호작용: 다른 사람의 성장을 돕고, 피드백을 주고받으며 조직을 건강하게 만드는 능력이다. 사람을 키우는 역할은 자동화하기 어렵다.