업무 분해
최근 업무를 자동화 후보와 사람 몫으로 나누고, 특히 '보일러플레이트 코드와 문서 초안'가 AI로 얼마나 빨리 넘어가는지 관찰합니다.
SOFTWARE × AI개발자 AI 대체
개발자 AI 대체
가능성
코드 작성 자체는 AI가 빠르게 대신하지만, 요구사항의 모순을 찾고 보안·성능·비용을 함께 판단하며 장애에 책임지는 일은 더 중요해집니다.
문제 분해시스템 사고검증 설계수요 확대
TRANSITION SCORE · 전환 점수52/100전환형
일부 업무는 자동화되지만 옮겨 심을 강점이 분명합니다. 남는 업무를 중심으로 전환을 설계하세요.
90개 직업 중 사람만의 경쟁력 상위 62%업무 자동화 압력66정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도
사람만의 경쟁력60관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중
전환 여유56다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께
자동화 · 압력이 큰 업무
- 보일러플레이트 코드와 문서 초안
- 단순 테스트·디버깅
개발자의
첫 90일 준비 경로
직함을 바꾸는 대신, 지금 하는 일 안에서 자동화되기 쉬운 업무와 사람에게 남는 판단을 먼저 구분합니다.
강점 증명
'문제 분해'을 살린 작은 프로젝트를 AI와 함께 만들고 '요구사항 모순 발견과 설계 판단' 판단이 들어간 과정을 기록합니다.
포트폴리오 공개
매일 쓰는 AI 코딩 도구의 실패 사례 3개를 모아 재현 조건과 평가 기준을 표로 만든다.
개발자의 경험이
이어지는 다음 역할
지금 하는 일에서 이미 검증된 강점 패턴으로 골랐습니다. 각 역할 가이드에서 준비 경로를 더 확인하세요.
같은 계열 직업 비교
지금 하는 일은 출발점일 뿐입니다.
흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.
근거: 국제노동기구(ILO), Generative AI and Jobs 2025, WEF Future of Jobs 2025. 생성형 AI 노출이 곧 소멸을 뜻하지 않으며, 대부분의 직업에서는 사람의 판단이 필요한 업무 변형이 더 가능성 높은 결과입니다. 전환 점수는 자동화 압력과 사람만의 경쟁력을 비교한 탐색 지표이며 고용·소득을 보장하지 않습니다.