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실무에서 직접 재보고 확인한 것만 정리합니다.

개발자 다음은 사무직 — AI 에이전트가 들어오면 내 업무표는 어떻게 바뀌나

코딩 에이전트가 개발 조직에서 바꾼 것은 '누가 일하느냐'가 아니라 '어디서 막히느냐'였습니다. 작업에서 위임으로, 만들기에서 검토로, 머릿속 기준에서 문서로 — 테크리드의 시선으로 같은 변화가 사무직의 업무표를 어떻게 바꿀지, 조직과 개인이 준비할 것을 정리합니다.

AI로 만든 앱이 운영 데이터에서 느려질 때, 원인은 대개 반복문 안에 있습니다. 자료구조(리스트 vs 세트), 왕복 횟수(N+1 쿼리), 반복 작업(캐시) 세 가지를 직접 잰 숫자로 설명하고, AI에게 성능 문제를 맡기는 방법까지 정리합니다.

숫자는 진짜입니다. 문제는 해석입니다. 하락은 ChatGPT 출시 전에 시작됐고 급락기는 금리 급등기와 겹칩니다. AI 단독 범인 가설을 타이밍으로 검증하고, 그럼에도 주니어의 성장 사다리가 어떻게 바뀌었는지, 무엇을 준비해야 하는지 정리합니다.

어제 나온 GPT-6 Astra, 가격은 2.5배에 컨텍스트는 100만 토큰입니다. '개발자는 끝났다'도 '별거 없다'도 발표 자료만 읽은 말입니다. 사실만 추리고, 내 평가셋으로 재고, 배치할 층을 정하고, 권한을 다시 긋는 순서를 정리합니다.

에이전트는 코드를 잘 쓰고, 여러분의 의도를 추측하는 일을 못합니다. 채팅은 휘발되고 명세는 남습니다. 2026년 주류가 된 스펙 주도 개발의 최소 형태(요구·제약·완료 기준·하지 말 것)와, 팀이 무너지는 세 가지 지점을 정리합니다.

파인튜닝부터 시작하면 2주 뒤에 잘하는 건지 못하는 건지도 말할 수 없게 됩니다. 규칙 기반 기준선 → 고전 머신러닝 → 딥러닝 순서로, 다음 단계로 넘어갈 근거를 만들면서 진행하는 방법을 정리합니다.

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마지막 업데이트2026년 9월 26일