인공지능 시대 업무방식 변화에 대한 IT 개발자의 인식과 전문성에 대한 질적 연구

Abstract

본 연구는 인공지능 도입 이후 IT 개발자의 업무방식이 어떻게 변화되었는지 살펴보고 그 과정에서 자신의 전문성을 구성하는 역량이 어떻게 재편된다고 인식하는지를 탐색하는 것에 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 다음과 같이 연구 문제를 선정하였다. 첫째, 인공지능 도입 이후 IT 개발자가 인식하는 업무의 변화 양상은 어떠한가? 둘째, 인공지능 도입 이후 IT 개발자는 자신의 전문성을 구성하는 역량이 어떻게 재편된다고 인식하는가? 연구 문제에 대한 답을 위해 인공지능을 실제 업무에 활용하고 있는 IT 개발자 8명을 대상으로 2회에 걸쳐 반구조화 면담을 실시하였다. 본 연구는 기본적 질적 연구（basic qualitative study; Merriam ＆ Tisdell, 2015） 방법을 바탕으로 수행되었으며, 수집된 면담 자료는 주제 분석（thematic analysis; Braun ＆ Clarke, 2006）을 활용하여 분석하였다. 연구 참여자의 경험에서 나타나는 공통된 의미를 분석하여 6개의 주제와 13개의 하위 주제, 36개의 코드를 도출하였다. 이를 바탕으로 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 먼저, 인공지능 도입 이후 IT 개발자의 업무는 업무방식, 업무내용, 업무관계 세 가지 측면에서 변화가 나타났다. 업무 수행 방식의 차원에서는 개발자들이 인공지능을 보조로 활용하는 방식과 업무를 인공지능에게 위임하는 방식을 동시에 활용하고 있었다. 업무 내용 차원에서는 업무의 복잡성이 증가하고 수행 영역이 확장되면서, 생산성 향상의 이면에 개인의 업무 부담이 가중되는 역설적 변화가 나타났다. 관계의 차원에서는 사람 간 협업의 범위가 축소되고 인공지능과의 협업이 강화되는 방향으로 협업 구조가 재편되고 있었다. 다음으로, 인공지능 도입 이후 IT 개발자가 인식하는 전문성은 세 가지 방향으로 재편되고 있었다. 특정 프로그래밍 언어 숙련도, 단일 개발 영역의 지식, 직접 코딩 능력과 같은 기존 기술 중심 역량은 가치가 약화되는 한편, 기초 기술 지식, 예외 처리 능력, 도메인 이해와 같은 역량은 오히려 강화되고 있었다. 또한 인공지능을 감독·통제하고 활용·조율하는 역량이 새로운 핵심 전문성으로 자리 잡고 있었다. 본 연구에서의 한계점과 향후 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 IT 개발자 8명을 대상으로 한 질적 연구로 진행되었기 때문에, 본 연구의 결과를 모든 IT 개발자에게 일반화하기에는 제한이 있다. 향후 연구에서는 보다 다양한 직무, 경력, 조직 규모를 포괄하는 참여자를 대상으로 연구를 수행하여 본 연구의 결과를 확장하거나, 양적 연구 방법을 활용하여 본 연구에서 도출된 주제들이 보다 광범위한 IT 개발자 집단에서 어떻게 나타나는지를 검증할 필요가 있다. 둘째, 본 연구의 면담 자료는 2025년 8월에 수집되었기 때문에, 빠르게 변화하는 인공지능 기술 환경의 특성상 연구 시점 이후의 기술 변화를 충분히 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 종단적 추적 연구나 정기적인 후속 면담을 통해 기술 변화에 따른 IT 개발자의 인식 변화를 지속적으로 탐색할 필요가 있다. 이와 같은 한계점에도 불구하고 본 연구는 인공지능 도입 이후 변화하는 업무 환경 속에서 IT 개발자의 전문성을 구성하는 역량의 가치가 어떻게 재편되는지 탐색하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 특히 IT 개발자가 변화하는 환경 속에서 자신의 전문성을 능동적으로 재편해가고 있음을 적응적 전문성의 관점에서 규명하였다는 점에서 의미를 지닌다. 또한 본 연구의 결과는 인공지능 시대 IT 개발자의 경력개발과 적응을 지원하기 위한 인적자원개발 분야의 방향성을 모색하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.;This study aims to explore how IT developers' work practices have changed since the introduction of artificial intelligence （AI）, and how they perceive the reconfiguration of the competencies that constitute their professional expertise. To achieve this purpose, the following research questions were established: （1） How do IT developers perceive the changes in their work since the introduction of AI?, （2） How do IT developers perceive the reconfiguration of the competencies that constitute their professional expertise since the introduction of AI? To address these research questions, semi-structured interviews were conducted twice with eight IT developers who actively use AI in their work. This study was conducted based on a basic qualitative study approach （Merriam ＆ Tisdell, 2015）, and the collected qualitative data were analyzed using thematic analysis （Braun ＆ Clarke, 2006）. Through analyzing the common meanings emerging from participants' experiences, 6 themes, 13 subthemes, and 36 codes were derived. The main findings are as follows. First, following the introduction of AI, changes in IT developers' work emerged across three dimensions: work practices, work content, and work relationships. In terms of work practices, developers were simultaneously using AI as an assistant and delegating tasks to AI. In terms of work content, as the complexity of tasks increased and the scope of work expanded, a paradoxical change emerged in which individuals' workloads intensified despite gains in productivity. In terms of relationships, the scope of human collaboration narrowed while collaboration with AI strengthened, indicating a reconfiguration of collaborative structures. Second, IT developers' perception of professional expertise was being reconfigured in three directions. The value of conventional technology-centered competencies—such as proficiency in specific programming languages, knowledge of a single development domain, and direct coding skills—was diminishing. At the same time, competencies such as foundational technical knowledge, exception handling, and domain understanding were rather being reinforced. In addition, the competencies of supervising and controlling AI, as well as utilizing and orchestrating it, were emerging as a new core dimension of professional expertise. The limitations of this study and suggestions for future research are as follows. First, as this study was conducted as a qualitative inquiry with eight IT developers, generalizing the findings to all IT developers is limited. Future research should extend these findings by including participants with more diverse roles, career stages, and organizational sizes, or employ quantitative methods to examine how the themes identified in this study manifest in broader populations of IT developers. Second, since the interview data were collected in August 2025, the rapidly evolving nature of AI technology may limit the extent to which the findings reflect technological changes beyond the research period. Future research should continue to explore how IT developers' perceptions evolve through longitudinal studies or periodic follow-up interviews. Despite these limitations, this study holds academic significance in that it explored how the value of competencies constituting IT developers' professional expertise is reconfigured in the changing work environment following the introduction of AI. In particular, it is meaningful in that it illuminates, from the perspective of adaptive expertise, how IT developers actively reconfigure their professional expertise in response to environmental change. Furthermore, the findings of this study are expected to serve as foundational material for shaping the direction of human resource development （HRD） in supporting the career development and adaptation of IT developers in the age of AI.