AI를 많이 쓸수록 AI를 잘 쓰기 어려워진다. 이건 마치 직관에 반하는 말처럼 들리지만, 필자는 이것이 사실이라고 생각한다. 요즘 너도 나도 AI FOMO에 빠져 열심히 AI를 잘 쓰기 위해 노력하고 있지만, 우리는 “AI를 잘 쓴다”는 것이 무엇인지부터 생각해볼 필요가 있다. 에이전트 오케스트레이션이나 하네스 엔지니어링 같은 방법론은 결국 도구가 발전하면 누구나 따라가게 되는 시대의 흐름이다. 하지만 진짜 차별점은 다른 데 있다. 필자는 이것이 바로 AI의 출력물이 좋은지 나쁜지를 판단하고, 잘못된 방향을 교정하고, 더 나은 결과를 끌어낼 수 있는 역량이라고 생각한다. 그리고 아이러니하게도 이 능력은 우리가 AI에 의존할수록 약화된다.

The Developer Who Stopped Growing in the AI Era

Apr 23, 2026

#ai
#growth
#engineering

This is a piece written by Dongwook Moon, someone I personally admire.

I think knowing the concept of good code is a different thing from internalizing it. What we should be wary of in the AI era might be those moments when, without any friction in the learning process, we come to think of something as “mine” based on the result alone.

The wandering, the trial and error, and the repeated act of coming back to refine the code that we feel while learning something were ultimately the channels through which we internalized those concepts. So I get a sense of crisis that if AI removes that friction, finished-looking results may pile up on the surface while in fact nothing has actually been internalized.

I think we clearly need to distinguish between using AI as a tool to produce results quickly and handing over even the friction that drives growth to AI.

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