AI 도구를 많이 쓸수록 기본기가 더 중요하다고 느낍니다

요즘은 간단한 코드나 문서 작업도 AI 도구의 도움을 받는 일이 자연스러워졌습니다. 저도 예전보다 검색하거나 초안을 만드는 시간은 확실히 줄었습니다.

그런데 최근에는 오히려 기본기가 부족하면 AI를 잘 쓰기 어렵다는 생각이 들었습니다. 결과가 그럴듯하게 나와도 내 상황에 맞는지 판단하려면 결국 직접 코드를 읽고 구조를 이해해야 하기 때문입니다.

특히 아래 세 가지는 여전히 사람의 몫인 것 같습니다.

1. 문제를 정확하게 정의하기

무엇을 만들고 싶은지 설명이 모호하면 AI도 그럴듯하지만 엉뚱한 답을 내놓습니다. 기능을 요청하기 전에 입력과 출력, 예외 상황을 먼저 정리하는 습관이 도움이 됐습니다.

2. 결과를 검증하기

테스트가 통과했다고 해서 문제가 없는 것은 아니었습니다. 데이터가 비어 있을 때나 사용자가 예상과 다른 값을 넣었을 때도 동작하는지 확인해야 했습니다.

3. 작게 나누어 이해하기

한 번에 큰 기능을 만들어 달라고 하기보다 작은 단위로 나누어 요청하면 결과를 확인하기도 쉽고 수정 방향도 분명해졌습니다. 무엇보다 내가 만든 코드라는 감각을 유지할 수 있었습니다.

AI는 개발자를 대신하는 도구라기보다 생각을 빠르게 실험하게 해주는 도구에 가깝다고 느낍니다. 기본기가 있으면 속도를 크게 높여주지만, 기본기가 없으면 틀린 결과를 더 빠르게 만들 뿐일 수도 있습니다.

결국 중요한 것은 어떤 도구를 쓰느냐보다 문제를 이해하고 결과를 검증하는 습관인 것 같습니다. 다른 분들은 AI 도구를 사용할 때 어떤 부분을 가장 신경 쓰시는지 궁금합니다.

최근에는 Seedance 2.5처럼 영상 제작 과정을 도와주는 AI 도구도 다양해지고 있어, 앞으로는 도구를 고르는 기준과 결과를 검증하는 능력이 더 중요해질 것 같습니다.