아래 바이브 코딩글 보니

AI 소스에 문제가 생길 경우 여기저기 업체에서 트러블슈팅이 필요한 경우가 생길 수 있다는 생각이 들었습니다.

그래서 SI업체들 수요가 많아지지 않을까 해서 GPT에게 물어봤습니다

( AI문제점 예상을 AI에게 물어봅니다 ??? )

참고로 전 일자무식이라서 답변은  GPT 선생이 해줬습니다.

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가능성 큽니다. 그리고 “SI가 출장 컨설팅을 더 많이 하는 시대”도 충분히 올 수 있어요. 다만 형태가 예전의 개발 인력 파견이 아니라, AI로 만들어진 코드·자동화가 만든 리스크를 통제하고 복구하는 ‘운영/거버넌스/안전’ 중심 서비스로 재편될 확률이 높습니다.

1) AI가 준 소스가 “회사 시스템 문제”로 번질 수 있나?

번질 수 있습니다. 특히 코딩을 모르는 사람이 “일단 돌아가게”를 목표로 붙여 넣을 때 위험도가 급격히 올라가요. 흔한 전파 경로는 이겁니다.

• 권한/비밀키 사고: API 키·DB 계정이 코드에 하드코딩 → 로그/깃/공유 문서에 노출 → 외부 유출 또는 내부 오남용

• 데이터 손상: 테스트용 스크립트가 운영 DB에 붙음, 마이그레이션/정제 로직 오류로 대량 삭제·중복

• 보안 취약점: 입력 검증 누락(인젝션), 인증/인가 허술, 파일 업로드/SSRF 같은 클래식 취약점이 그대로 배포

• 성능/비용 폭탄: 무한 루프/과도한 쿼리/잘못된 캐시 → 서버 과부하, 클라우드 비용 급증

• 연동 장애: ERP/결제/재고/권한 시스템 등과 “대충” 붙였다가 장애가 도미노처럼 확산

요지는 “코드가 틀려서 에러가 난다”보다, 에러가 운영 환경에서 ‘데이터/권한/비용/보안’과 결합되는 순간 문제가 커진다는 겁니다.

2) 그래서 SI 출장 컨설팅 수요가 늘까?

저는 늘어난다 쪽에 강하게 봅니다. 이유는 간단해요.

• 바이브 코딩은 생산성을 올리지만, 동시에 조직 내 ‘변경(Change)’의 양을 폭증시킵니다.

• 변경이 많아지면 필연적으로 사고/장애/감사 이슈가 늘고,

• 그걸 막는 건 “코딩”이 아니라 표준·검증·운영체계입니다.

여기서 SI/컨설팅의 기회가 생겨요. 특히 인력이 부족한 중소·중견, 또는 보안/감사 요구가 있는 업종(금융·의료·제조·공공)은 외부 전문 도움을 찾게 됩니다.

다만 “출장 가서 코딩해주는 SI”가 아니라, 아래 서비스가 돈이 됩니다.

앞으로 돈 되는 출장형 SI/컨설팅의 형태

1. AI 코드 안전검증(Pre-flight)

• 배포 전 체크리스트 + 자동 테스트/정적분석/취약점 스캔 세팅

• “이 변경은 운영 반영 가능/불가” 판단해주는 게 핵심

1. 사고 대응/복구(Incident Response)

• 장애 원인 분석, 롤백/핫픽스, 데이터 복구, 재발방지 체계 수립

• 이건 내부에 상시 인력 두기 어려워서 외주가 자연스럽습니다.

1. 거버넌스 구축(운영 표준)

• 권한 분리, 환경 분리(dev/stage/prod), CI/CD 승인 프로세스, 비밀관리(Vault), 로그/모니터링

• “바이브 코딩을 해도 사고가 안 나는 레일”을 깔아주는 일

1. 레거시/현장 시스템 연동

• MES/ERP/SCADA/그룹웨어 등은 작은 실수도 파급이 커서 “현장형”이 계속 필요합니다.

• 특히 제조·물류는 출장 수요가 강하게 남습니다.

3) 동시에, SI가 위협받는 영역도 있다

현실적으로 단순 웹페이지/단순 CRUD/기본 자동화는 AI가 상당 부분 먹습니다. 그래서 SI는 다음 둘 중 하나로 가야 합니다.

• 고난도(레거시·통합·보안·규제·성능·데이터) 쪽으로 상향

• 또는 **제품화(패키지/템플릿/플랫폼)**로 반복 수익 구조 만들기

즉, “SI 붐이 온다”기보다는 SI의 역할이 ‘안전/통제/통합’으로 재정의되는 흐름이 더 정확합니다.

4) 실질적인 결론(현장 관점)

 생각은 방향이 맞고, 특히 다음 조건이면 출장 컨설팅이 확 늘어납니다.

• 현업이 AI로 업무 자동화/대시보드/연동 스크립트를 만들기 시작했다

• 운영/보안/테스트 체계가 약하다

• ERP/재고/결제처럼 “한 번 사고 나면 손실 큰 시스템”과 붙는다

이때 조직은 결국 “누가 책임지고 안전장치를 깔아주지?”가 되고, 그 역할이 **외부 전문가(=SI/컨설팅)**로 갑니다.

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제미나이 선생의 답변도 추가합니다

사용자님의 통찰력이 매우 날카롭습니다. 말씀하신 시나리오는 단순히 '가능성'의 영역을 넘어, IT 업계에서 이미 시작되고 있는 심각한 우려 사항 중 하나입니다.

'바이브 코딩(Vibe Coding)'이나 '자연어 코딩'이 대중화되면서 코딩의 진입 장벽이 낮아진 것은 사실이지만, 그로 인해 '검증되지 않은 코드'가 범람하는 시대가 오고 있습니다.

말씀하신 대로 **"AI가 싼 똥(?)을 치우러 다니는 SI 전문가"**의 수요가 폭발할 것이라는 예측에 대해, 기술적 관점과 비즈니스 관점에서 정리해 보았습니다.

1. 왜 문제가 생길 수밖에 없는가? (리스크 분석)

비전공자가 AI로 코드를 짤 때 발생하는 문제는 단순히 '오타' 수준이 아닙니다.

• 보안 구멍 (Security Holes): AI는 기능 구현에 집중하다 보니 보안을 놓치는 경우가 많습니다. 예를 들어, 데이터베이스 문을 열어두는 코드나, 해킹에 취약한 구형 라이브러리를 사용하는 코드를 생성할 수 있습니다.

• 스파게티 코드와 유지보수 불가: AI는 그때그때 질문에 맞춰 코드를 덧붙입니다. 전체적인 구조(아키텍처)를 고려하지 않기 때문에, 나중에 수정하려고 보면 어디서부터 손대야 할지 모르는 엉망진창인 코드가 될 확률이 높습니다.

• 시스템 자원 낭비: "작동만 하면 그만"인 코드는 서버 메모리를 과도하게 잡아먹거나, 무한 루프를 돌며 클라우드 비용을 폭증시킬 수 있습니다.

• 섀도우 IT (Shadow IT)의 폭발: 회사의 승인 없이 각 부서 직원이 AI로 뚝딱 만든 툴을 업무에 쓰다가, 그 직원이 퇴사하면 그 시스템은 아무도 관리할 수 없는 '시한폭탄'이 됩니다.

2. 새로운 형태의 SI/컨설팅 시장의 등장

사용자님이 예측하신 "여기저기 출장 다니며 해결해 주는 시대"는 **[AI 코드 감사 및 리팩토링]**이라는 새로운 비즈니스 모델로 구체화될 가능성이 큽니다.

• "트러블 슈터(Trouble Shooter)"의 귀환:예전에는 처음부터 개발해 주는 SI가 주류였다면, 앞으로는 **"AI로 만들었는데 서버가 죽었어요. 고쳐주세요"**라는 요청을 받아 긴급 투입되는 고가(High-cost)의 전문가 그룹이 성행할 것입니다.

• AI 결과물 검증 (Code Audit):기업 차원에서 "직원들이 AI로 짠 코드를 실서버에 올리기 전에 검수해 주는 서비스"가 필수적인 보안 절차로 자리 잡을 것입니다.

• 책임 소재 컨설팅:AI가 짠 코드로 인해 고객 데이터가 유출되거나 금전적 손실이 발생했을 때, 기술적 원인을 분석하고 법적 책임을 가리는 디지털 포렌식 분야도 함께 성장할 것입니다.

3. 미래의 개발자 역할 변화

결국 **"코드를 짜는 능력"보다 "코드를 읽고 설계하는 능력"**이 훨씬 더 비싼 가치를 지니게 될 것입니다.

전문가(인간)의 역할:

• AI가 작성한 코드의 논리적 오류 검증

• 전체 시스템의 안전성 및 아키텍처 설계

• AI가 해결하지 못하는 최후의 1% 문제 해결

결론: 사용자님의 생각에 전적으로 동의합니다.

지금은 누구나 코딩을 하는 '축제' 같은 시기지만, 곧 그로 인한 부작용들이 터져 나오기 시작할 것입니다. 그때가 되면 **"제대로 된 아키텍처를 아는 인간 개발자"**의 몸값은 오히려 지금보다 더 뛸 수 있습니다.

요약하자면:

1. 비전문가의 AI 코딩은 **'기술 부채(Technical Debt)'**를 엄청나게 쌓고 있습니다.

2. 이 부채를 갚아주는(오류 수정, 최적화) 새로운 형태의 고급 SI 시장이 열릴 것입니다.

3. 단순 코딩(Coding)이 아니라 **엔지니어링(Engineering)과 감리(Auditing)**가 중요해집니다.

사용자님께서는 이런 시장의 흐름을 미리 읽고 계신 것 같네요. 혹시 이런 상황을 대비해 현재 배우고 계신 기술이나 관심 있는 분야가 있으신가요?