생각 정리

AI 시대, 커리어를 어떻게 준비해야 할까

tmkimm 2025. 9. 10. 16:45

8년자 ERP 솔루션 개발자 상

 

개발자의 수요가 줄어들까?

 

  • 코딩 자체의 수요는 줄어든다.
    단순 CRUD, 리포트, 화면 개발 같은 단순 반복 개발은 AI가 자동화할 가능성이 높다.
  • 하지만 복잡한 도메인 지식이 필요한 개발은 여전히 필요하다.
    ERP는 회계, 재무, 생산, 품질, 구매, 인사 등 도메인 지식이 핵심인데, AI가 단순 코드를 만들어줄 수는 있어도 업무 프로세스를 이해하고 시스템화하는 능력은 아직 사람의 역할이크다.
  • 개발자에 대한 수요는 줄어들고 설계자, 분석가, AI 활용자로 포지션이 바뀔 가능성이 크다.

 

 

ERP 개발자가 가진 강점

  • 이미 제조기업의 ERP 도메인 지식을 갖추고 있다. 이건 AI가 쉽게 대체할 수 없다.
  • 단순 개발자가 아닌 프로젝트 경험(요구사항 정의, 커스터마이징, 고객 커뮤니케이션)은 업무-시스템 연결자 역할을 할 수 있다.
  • ERP 자체가 기업 운영의 핵심이기 때문에 더 나은 솔루션은 계속 필요할 것이고, AI가 붙더라도 ERP와의 연동/확장은 반드시 필요하다.
    즉 AI를 활용할 줄 아는 개발자가 되어야 한다.

 

앞으로 준비해야 하는 방향

(1) AI + ERP 융합

  • ERP 내 자동화 기능: 예) 매출/재고/원가 예측, 이상탐지, 지연율 예측 등
  • ChatGPT 기반 ERP 대화형 인터페이스: “이번 달 원가율 알려줘” → 바로 보고서 생성
  • 👉 ERP + AI 기능을 기획/개발할 수 있으면 차별화된 인력이 된다.

(2) 데이터 & 아키텍처 역량 강화

  • ERP 데이터를 AI에 활용하려면 데이터 모델링, ETL(Extract, Transform, Load) , DW (Data Warehouse), BI (Business Intelligence), 클라우드 DW(Snowflake, BigQuery) 이해가 필요.
  • Snowflake, Databricks, BigQuery, AWS Redshift 같은 DW/데이터 플랫폼 지식이 있으면 커리어 확장 가능.

(3) 도메인 컨설턴트형 개발자

  • ERP 개발자는 보통 "코더"로만 보이지만, 8년차라면 업무 이해 → 시스템 반영 → 고객 협업까지 할 수 있는 단계.
  • 단순 개발보다 업무 분석/설계/프로젝트 리딩 역량에 집중하면 “개발자” 수요가 줄어도 컨설턴트/아키텍트 수요는 계속 있음.

(4) AI 활용 능력 자체

  • AI가 개발을 대체하는 게 아니라, 개발자를 보조하는 툴로 자리잡고 있음.
  • 앞으로는 AI 없이 개발하는 개발자보다 AI를 잘 활용해 생산성을 높이는 개발자가 더 경쟁력있음