소프트웨어 엔지니어링 분야는 머신러닝과 대규모 언어 모델의 발전으로 새로운 물결을 맞이하고 있습니다. 이 물결은 해당 분야를 재정의할 것을 약속하지만, 이에 대한 논의는 극단으로 치닫고 있으며, 일부에서는 AI가 엔지니어를 완전히 대체할 것이라고 주장합니다. 다른 한편에서는 AI를 통합 개발 환경에서 사용될 또 다른 도구일 뿐이라고 믿습니다. 그러나 이 두 가지 견해 모두 소프트웨어 엔지니어링에 대한 AI의 실제 영향을 지나치게 단순화합니다. 역사적으로 소프트웨어 엔지니어링의 변화는 복잡성을 제거한 것이 아니라, 어셈블리에서 고급 언어로, 모놀리스에서 분산 시스템으로 복잡성을 재배치했습니다. 아키텍처라는 용어는 실제 구축 과정이 아니라 구조가 어떻게 결합되는지에 대한 의사 결정 과정을 의미합니다. AI가 코드 생성에 필요한 노력을 줄임에 따라 설계, 트레이드오프 및 시스템 사고에 대한 필요성이 증폭됩니다. 코드 생성 비용이 감소하면 잘못된 결정으로 인한 비용이 증가하는데, 이는 실수가 대규모로 전파될 수 있기 때문입니다. 이는 AI가 엔지니어의 역할을 대체하는 것이 아니라, 오히려 고수준 의사 결정에 더 집중하도록 변화시킨다는 것을 의미합니다. AI가 좋은 결정 또는 나쁜 결정의 잠재적 영향을 증가시키기 때문에, 숙련된 엔지니어가 정보에 입각한 설계 결정을 내리고 복잡한 시스템에 대해 비판적으로 사고할 필요성은 그 어느 때보다 중요합니다.