IT 개발자인 내가 ChatGPT를 매일 사용하면서 가장 많이 바뀐 것들
저는 처음 ChatGPT를 사용했을 때만 해도 단순히 코드를 조금 더 빨리 작성해 주는 AI 정도로 생각했습니다. 하지만 3년이 넘도록 거의 매일 사용하면서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 지금은 개발 업무뿐 아니라 문서 작성, 이메일, 블로그 운영, 정보 조사, 아이디어 정리까지 거의 모든 업무 과정에서 ChatGPT를 활용하고 있습니다.
특히 Salesforce 개발과 운영 업무를 하면서 복잡한 Apex 코드 분석, Flow 디버깅, 배포 오류 분석, API 문서 이해 등에 투자하는 시간이 눈에 띄게 줄었습니다. 실제 IT 개발자인 제가 지난 1년 동안 경험한 가장 큰 변화와, 어떤 방식으로 활용하고 있는지 솔직하게 공유해 보겠습니다.
핵심 요약
- 검색보다 ChatGPT와 먼저 대화하는 습관이 생겼다.
- 복잡한 코드 분석 속도가 크게 빨라졌다.
- 문서 작성과 이메일 작성 시간이 절반 이상 줄었다.
- 새로운 기술을 배우는 방식 자체가 달라졌다.
- 반복 업무를 AI에게 맡기면서 중요한 일에 집중하게 되었다.
1. 검색보다 먼저 ChatGPT를 켜게 되었다
예전에는 오류가 발생하면 가장 먼저 Google 검색부터 했습니다. Stack Overflow와 공식 문서를 여러 개 열어 놓고 필요한 내용을 직접 비교하는 것이 일상이었습니다.
하지만 지금은 대부분의 경우 ChatGPT에게 먼저 상황을 설명합니다. 단순히 오류 메시지만 붙여 넣는 것이 아니라 현재 환경과 원하는 결과까지 함께 설명하면 생각보다 훨씬 정확한 방향을 제시해 주는 경우가 많습니다.
예를 들어 Salesforce 프로젝트에서 Deployment Validation Error가 발생하거나 Apex Trigger가 예상과 다르게 동작하는 경우에도 단순히 오류를 해석하는 수준이 아니라 가능한 원인들을 우선순위까지 정리해 줍니다.
- Google 검색
- Stack Overflow 검색
- 공식 문서 확인
- 관련 블로그 탐색
- 직접 비교
- ChatGPT와 먼저 문제 분석
- 가능한 원인 정리
- 필요한 경우에만 공식 문서 확인
물론 ChatGPT가 항상 정답을 주는 것은 아닙니다. 하지만 문제를 어떻게 접근해야 하는지 방향을 잡아 주는 능력은 생각보다 훨씬 뛰어났습니다. 덕분에 검색 시간을 상당히 줄일 수 있었습니다.
2. 코드 작성보다 코드 분석 능력이 훨씬 좋아졌다
많은 사람들이 ChatGPT를 코드 생성 도구라고 생각합니다. 물론 코드 작성도 잘하지만 제가 가장 많이 사용하는 기능은 기존 코드를 분석하는 것입니다.
특히 오래된 프로젝트는 수천 줄의 코드와 여러 개의 클래스, Flow, Trigger가 서로 연결되어 있기 때문에 전체 구조를 이해하는 데 많은 시간이 필요합니다.
예전에는 이런 코드를 하나씩 읽으며 흐름을 파악했습니다. 지금은 필요한 클래스들을 함께 제공한 뒤 아래와 같은 질문을 자주 합니다.
"이 클래스들이 어떤 순서로 실행되는지 설명해 줘."
"이 메서드가 호출되는 모든 경로를 알려줘."
"이 배포 오류의 가장 가능성이 높은 원인을 우선순위대로 정리해 줘."
이런 방식은 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어 시스템을 이해하는 속도 자체를 크게 높여 주었습니다.
| 기존 방식 | 현재 방식 |
|---|---|
| 코드를 처음부터 끝까지 읽음 | 전체 구조를 먼저 파악 |
| 오류를 하나씩 추적 | 가능한 원인을 우선순위로 분석 |
| 문서를 여러 개 비교 | 핵심만 먼저 이해 |
| 혼자 분석 | AI와 함께 분석 |
특히 새로운 프로젝트에 투입되거나 다른 개발자가 작성한 코드를 이해해야 할 때 체감 효과가 가장 컸습니다. 몇 시간이 걸리던 작업이 30분 안에 끝나는 경우도 적지 않았습니다.
물론 AI의 설명을 그대로 믿지는 않습니다. 실제 코드와 공식 문서를 함께 확인하는 과정을 거치지만, 출발점을 훨씬 빠르게 만들어 준다는 점이 가장 큰 장점이었습니다.
3. 문서와 이메일 작성 시간이 절반 이하로 줄었다
개발자는 생각보다 코드를 작성하는 시간보다 문서를 작성하는 시간이 더 많을 때가 있습니다. 회의록을 정리하고, 배포 내용을 문서화하고, 장애 원인을 설명하거나 사용자에게 이메일을 보내는 일도 중요한 업무입니다.
예전에는 문장을 다듬는 데 많은 시간을 사용했습니다. 특히 영어로 이메일을 작성해야 하는 경우에는 표현이 자연스러운지 여러 번 확인하곤 했습니다. 지금은 핵심 내용만 정리한 뒤 ChatGPT에게 목적과 대상만 알려주면 읽기 쉬운 문서 형태로 빠르게 정리할 수 있습니다.
제가 가장 자주 사용하는 예시는 다음과 같습니다.
- 배포 실패 원인 요약
- 회의록 정리 및 액션 아이템 추출
- 비즈니스 사용자에게 보내는 안내 메일
- 릴리스 노트 작성
- 기술 문서를 일반 사용자도 이해하기 쉽게 수정
예전에는 문장을 어떻게 시작할지 고민하는 시간이 길었습니다. 지금은 내용을 먼저 정리하고 표현은 ChatGPT의 도움을 받기 때문에 훨씬 빠르게 작성할 수 있게 되었습니다.
4. 새로운 기술을 배우는 방식 자체가 달라졌다
예전에는 새로운 기술을 배우기 위해 책이나 강의를 처음부터 끝까지 보는 경우가 많았습니다. 물론 지금도 공식 문서는 중요하지만, 학습의 시작점은 ChatGPT가 되는 경우가 많아졌습니다.
예를 들어 새로운 Salesforce 기능이나 AI 서비스를 접하면 먼저 개념을 이해하고, 이후 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 질문합니다. 막히는 부분이 생기면 다시 질문을 이어가면서 학습하기 때문에 훨씬 능동적으로 공부하게 되었습니다.
특히 하나의 질문으로 끝나는 것이 아니라 "왜?", "다른 방법은?", "실무에서는 어떤 방식이 좋은가?"처럼 대화를 이어갈 수 있다는 점이 가장 큰 장점이었습니다.
| 예전 학습 | 현재 학습 |
|---|---|
| 강의를 처음부터 끝까지 시청 | 필요한 부분부터 질문 |
| 문서를 모두 읽음 | 핵심 개념을 먼저 이해 |
| 혼자 해결 | AI와 함께 토론하며 학습 |
| 검색 중심 | 대화 중심 |
이 방식은 단순히 시간을 절약하는 것뿐 아니라 기억에도 오래 남았습니다. 궁금한 점을 바로 해결하면서 배우기 때문에 실제 프로젝트에서도 응용하기가 쉬웠습니다.
5. 반복 업무는 AI에게 맡기고 중요한 일에 집중하게 되었다
1년 넘게 사용하면서 가장 크게 느낀 변화는 '무엇을 직접 해야 하는지'에 대한 기준이 달라졌다는 점입니다. 예전에는 모든 작업을 처음부터 끝까지 직접 처리하려고 했습니다.
하지만 지금은 반복적이고 형식이 정해진 작업은 ChatGPT에게 먼저 맡기고, 저는 검토와 최종 판단에 집중합니다.
실제로 자주 사용하는 업무는 다음과 같습니다.
- 긴 보고서 핵심 요약
- 회의록 정리
- 코드 리뷰 의견 작성
- 블로그 초안 작성
- FAQ 생성
- 테스트 시나리오 작성
- 복잡한 오류 분석
- 영문 이메일 초안 작성
이렇게 역할을 나누니 단순 작업에 쓰던 시간이 줄어들었고, 설계나 문제 해결처럼 사람의 판단이 필요한 업무에 더 많은 시간을 사용할 수 있게 되었습니다.
ChatGPT는 사람을 대신하는 도구가 아니라 함께 일하는 도구라고 생각합니다. 최종 결정은 항상 사람이 해야 하며, 특히 보안이나 중요한 업무에서는 공식 문서와 실제 결과를 반드시 함께 확인해야 합니다.
글쓴이의 경험
저는 Salesforce를 기반으로 한 시스템을 개발하고 운영하는 IT 개발자로 일하고 있습니다. 지난 1년 동안 ChatGPT를 거의 매일 업무에 활용하면서 단순히 코드를 작성하는 것보다 문제를 분석하고, 문서를 작성하고, 새로운 기술을 배우는 방식이 훨씬 크게 바뀌었습니다.
최근에는 개발 업무뿐 아니라 블로그 콘텐츠 작성, 정보 조사, 아이디어 정리, 반복 업무 자동화에도 적극적으로 활용하고 있습니다. 제 경험상 ChatGPT의 가장 큰 가치는 답을 대신해 주는 것이 아니라, 생각을 더 빠르고 명확하게 정리할 수 있도록 도와주는 데 있다고 생각합니다.
글쓴이: 코린즈
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자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 개발자가 ChatGPT를 사용하면 코딩 실력이 떨어지지 않을까요?
반드시 그렇지는 않습니다. 오히려 왜 이런 코드가 필요한지, 다른 구현 방법은 무엇인지 질문하며 사용하면 학습 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 다만 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하는 대신 직접 검토하고 테스트하는 습관은 꼭 필요합니다.
Q2. ChatGPT가 항상 정확한 답을 제공하나요?
아닙니다. 특히 최신 기능이나 회사 내부 시스템처럼 맥락이 중요한 내용은 틀릴 수도 있습니다. 따라서 공식 문서와 실제 테스트 결과를 함께 확인하는 것이 중요합니다.
Q3. 어떤 업무에서 가장 큰 효과를 느꼈나요?
개인적으로는 코드 분석, 오류 원인 정리, 기술 문서 작성, 회의록 요약, 이메일 작성에서 가장 큰 효과를 체감했습니다. 반복적이면서도 시간을 많이 소비하는 업무일수록 생산성 향상이 컸습니다.
Q4. ChatGPT 무료 버전으로도 충분한가요?
간단한 질문과 초안 작성에는 무료 버전도 충분히 활용할 수 있습니다. 다만 긴 문서 분석, 심층적인 추론, 프로젝트 단위의 지속적인 작업을 자주 한다면 유료 플랜이 더 효율적일 수 있습니다.
Q5. ChatGPT를 처음 시작하는 개발자에게 추천하는 사용법은?
코드를 대신 작성해 달라고 하기보다 현재 상황과 목표를 설명하고, 코드 리뷰를 요청하거나 오류 원인을 함께 분석하는 방식으로 활용해 보세요. AI를 '답을 주는 도구'가 아니라 '함께 문제를 해결하는 파트너'로 생각하면 활용 범위가 훨씬 넓어집니다.
창의적인 사용이 포인트
지난 1년 동안 ChatGPT를 거의 매일 사용하면서 가장 크게 달라진 것은 업무 속도만이 아니었습니다. 문제를 분석하는 방식, 새로운 기술을 배우는 방법, 문서를 작성하는 습관까지 전반적인 업무 프로세스가 바뀌었습니다.
물론 ChatGPT가 모든 문제를 해결해 주는 것은 아닙니다. 정확성이 중요한 업무에서는 공식 문서와 실제 테스트가 여전히 필수입니다. 하지만 생각을 정리하고, 초안을 만들고, 반복 업무를 줄여 주는 도구로는 매우 큰 가치를 제공했습니다.
앞으로 AI는 개발자를 대체하기보다는 개발자의 역량을 확장해 주는 도구로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 중요한 것은 AI를 얼마나 자주 사용하는지가 아니라, 언제 어떤 방식으로 활용하는지가 생산성을 결정하는 핵심이라고 생각합니다.
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