시니어 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 '정체'의 순간을 겪는다. 특정 기술과 방식에 능숙해지고 나면, 그렇게 쌓아 올린 경험이 오히려 새로운 접근을 가로막는 족쇄가 되곤 한다. 이 글의 저자 수닐 사다시반은 수닐 파이가 쓴 '시니어 엔지니어 데스 스파이럴(the senior engineer death spiral)'을 여러 번 다시 읽으며 이런 감각에 깊이 공감했다고 말한다. 잘하던 것이 어느 날 통하지 않게 되는 경험은, 특히 개발 방식이 에이전트 중심으로 빠르게 재편되는 지금 시점에 더 절실하게 다가온다.
파이의 글이 던지는 핵심 처방은 '결과가 아니라 추진력(momentum)에 집중하라'는 것이다. 막혔을 때는 실제로 끝낼 수 있는 가장 작은 단위로 일을 쪼개고, 하나라도 완성해 보면 다음에 무엇을 해야 할지 자연스럽게 보인다는 이야기다. 저자 역시 이 조언에 전적으로 동의하면서, 여기에 자신이 오랫동안 관찰해 온 또 하나의 습관을 겹쳐 놓는다. 바로 '제1원칙 사고(first principles thinking)'다.
뛰어난 엔지니어들의 공통된 습관
저자는 함께 일하거나 관리해 온 훌륭한 시니어 엔지니어들을 떠올리며, 그들에게서 반복적으로 발견한 특성을 하나로 정리한다. 그들은 '무엇을 해야 하는지를 아는 것처럼 보였다'는 직관을 지니고 있었다. 흥미로운 점은 그들의 출신 배경이 제각각이었다는 사실이다. 어떤 이는 고객 지원이나 서비스 부서에서 왔고, 어떤 이는 독학으로 코드를 익혔으며, 디자이너나 창업자로 출발한 사람도 있었다.
서로 다른 경로로 엔지니어링에 들어왔음에도, 이들은 한 가지 습관을 공유했다. '왜 이것을 만드는가', 그리고 '그것이 사용자에게 무엇을 해 주는가'를 먼저 물었다는 점이다. 코드베이스 안에서 벌어지는 일과 코드 바깥의 현실을 연결할 줄 알았고, 그 이해가 결국 문제를 단순하게 유지하도록 도왔다. 저자는 이것이 파이가 말한 추진력을 만드는 또 다른 방식이라고 본다. 가장 단순한 첫 수를 먼저 고민하는 것, 그것만으로 충분한 경우가 많다는 것이다.
에이전트와 일한다는 것
에이전트 기반 개발로의 전환에 대해 저자가 동료와 친구들과 나눈 대화에서도 같은 패턴이 드러난다. 이 변화에 잘 적응하는 사람들은 대체로 이미 제1원칙 방식으로 사고하던 이들이었다. 저자는 이번 전환을 자신이 겪은 첫 번째 진짜 '시뮬레이션 전환(simulation switch-up)'이라 부르며, 자신이 모르는 것이 얼마나 많은지를 받아들여야 했다고 솔직하게 고백한다.
가능성의 최전선을 따라가는 엔지니어들은 자신이 아는 것을 잠시 상자 안에 넣어 둘 줄 알았다. 과거의 제약이 여전히 유효한지 지레짐작하기 전에, 일단 시도해 본다는 것이다. 저자는 이 부분이 스스로에게 가장 어려운 지점이라고 인정한다. 그동안 배운 것과 지금 사실이라 믿는 것을 잠시 내려놓고, 눈앞의 문제를 다시 들여다보는 일 말이다. 경험을 끌어다 쓰고 싶은 마음은 여전하지만, 과거의 프로젝트나 익숙한 기술적 한계가 문제를 제대로 이해하기도 전에 답을 미리 결정해 버리기 쉽다.
새로운 몰입의 형태
AI를 둘러싼 논의는 무엇이 진짜이고 무엇이 부풀려진 것인지에 대한 공방으로 가득하다. 저자의 제안은 경험을 잠시 옆으로 밀어 두고 지금 가능한 것을 새로운 눈으로 바라보라는 것이다. 그렇게 보면 감탄할 만한 것도, 다시 생각해 볼 만한 것도 무척 많다는 것이 그의 관점이다. 제1원칙에서 출발한다는 것은 '우리가 무엇을 이루려 하는가'에서 시작해 'AI가 여기에 어떻게 도움을 줄 수 있는가'를 묻는 순서를 뜻한다. 그 질문에 답하기도 전에 기술 자체에 먼저 흥분해 버리기 쉽다는 경고이기도 하다.
실무자 입장에서 이 글이 던지는 함의는 분명하다. 무엇을 이루려는지 진정으로 이해하고 나면, 작은 한 걸음을 내딛고 거기서 배우며 계속 나아가기가 훨씬 쉬워진다. 에이전트와 제대로 협업할 경우 이 주고받음이 훨씬 빠르게 일어나, 더 빠른 학습 루프와 더 큰 추진력을 만들어 낸다. 깊은 이해를 축으로 삼아 돌아가는 이 빠른 반복을, 저자는 새로운 몰입 상태(flow state)라고 부른다. 다만 이는 방법론이라기보다 태도에 가까운 제안이며, 어떤 조직과 어떤 문제에서 실제로 효과를 내는지에 대한 구체적 근거는 개인의 경험과 관찰에 기대고 있다는 점은 감안해서 읽을 필요가 있다.