개발을 몰라도 서비스를 만들고, 고객을 확보하고, 매출까지 발생시키는 시대. AI는 어디까지 개발자의 역할을 대신할 수 있을까?
4컷으로 미리 보는 바이브 코딩 여정
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개발을 모르는 사람이 서비스를 만들기 시작했다
“이런 프로그램이 하나 있으면 좋겠는데.”
누구나 한 번쯤 해 봤을 생각이다. 매일 반복하는 업무를 자동화하거나, 흩어진 정보를 한곳에서 관리하거나, 머릿속에 떠오른 아이디어를 서비스로 만들어 보고 싶은 순간이 있다. 하지만 생각은 대개 그다음 단계에서 멈춘다. 개발을 할 줄 모르기 때문이다.
웹사이트 하나를 만들려고 해도 HTML, CSS, JavaScript를 알아야 하고, 데이터를 저장하려면 데이터베이스와 서버에 대한 이해도 필요하다. 개발을 배워 본 적 없는 사람에게는 어디서부터 시작해야 할지조차 막막하다.
그런데 이제는 AI에게 원하는 것을 설명하는 것만으로 프로그램을 만들 수 있게 되었다. “내가 읽은 책을 기록하고, 평점과 감상문을 관리할 수 있는 웹사이트를 만들어줘.” 잠시 후 화면이 나타난다. 책을 등록하고 목록을 확인할 수 있으며, 검색 기능까지 구현되어 있다. 마음에 들지 않는 부분은 다시 요청하면 된다.
“목록을 카드 형태로 바꿔줘.”
“책을 읽은 날짜를 기준으로 정렬해 줘.”
“모바일에서도 사용할 수 있도록 수정해 줘.”
물론 모든 요청이 한 번에 정확하게 구현되는 것은 아니다. 오류가 발생하기도 하고, 하나의 기능을 수정하다가 다른 기능에 문제가 생기기도 한다. 그럼에도 이전과는 분명히 다른 경험이다. 프로그래밍 언어를 몰라도 자신의 생각을 실제로 작동하는 프로그램으로 만들어 볼 수 있게 된 것이다. 우리는 이러한 개발 방식을 바이브 코딩(Vibe Coding)이라고 부른다.
흥미로운 것은 여기서 끝나지 않는다는 점이다. 실제로 개발 경험이 없는 사람들이 AI를 활용해 서비스를 출시하고, 고객에게 판매하며, 매출까지 발생시키고 있다. 단순히 프로그램을 만들어 보는 수준을 넘어선 것이다. 그렇다면 이제 질문을 조금 바꿔야 하지 않을까. 코드를 몰라도 서비스를 만들 수 있다면, 개발자와 비개발자를 구분하던 경계는 어디에 남아 있을까?
바이브 코딩, 코드를 작성하는 방식이 달라졌다
바이브 코딩이라는 표현은 2025년 2월, AI 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 소개하면서 널리 알려졌다. 그가 이야기한 방식은 AI에게 코드 작성을 도와달라고 요청하는 것과는 조금 달랐다. 코드의 세부 내용을 일일이 이해하기보다 원하는 결과를 설명하고, 실행해 보고, 다시 수정하는 과정을 반복하는 것이다. 쉽게 말하면 코드를 직접 작성하는 대신 AI와 대화하며 프로그램을 만들어 가는 방식이다.
여기서 AI 보조 개발(AI-assisted Development)과의 차이를 짚어 볼 필요가 있다. AI를 활용해 코드를 작성한다고 해서 모두 바이브 코딩인 것은 아니다. 개발자가 AI의 도움을 받아 코드를 작성하고 그 구조와 동작을 직접 검토하는 방식은 일반적인 AI 보조 개발에 가깝다. 반면 바이브 코딩은 코드 자체보다 원하는 결과에 집중한다. AI가 작성한 코드의 내부 구조를 모두 이해하지 못하더라도 실행 결과를 확인하고, 필요한 부분을 다시 요청하면서 프로그램을 완성해 나간다.
물론 실제 개발에서는 두 방식이 명확하게 구분되지 않을 수 있다. 바이브 코딩으로 시작했다가 직접 코드를 수정하기도 하고, 개발자도 간단한 실험에서는 코드 검토를 최소화할 수 있다. 중요한 것은 용어를 엄격하게 구분하는 일보다 개발 과정에서 사람과 AI가 맡는 역할이 달라지고 있다는 점이다.
과거에는 프로그램을 만들려면 사람이 프로그래밍 언어로 한 줄 한 줄 직접 코딩해야 했다. 이제는 사람이 원하는 결과와 조건을 설명하면, 그 의도를 코드로 구현하는 일의 상당 부분을 AI가 맡을 수 있다. 사람은 코드를 직접 작성하는 대신 무엇을 만들지 결정하고, 결과를 확인하며, 다음 작업을 지시한다. 이 변화가 의미 있는 이유는 단순히 개발 속도가 빨라졌기 때문만은 아니다. 소프트웨어를 만들 수 있는 사람의 범위가 넓어지고 있기 때문이다.
비개발자가 만든 서비스, 실제로 돈을 벌기 시작했다
바이브 코딩을 처음 접하면 간단한 웹사이트나 개인용 프로그램을 만드는 정도를 떠올리기 쉽다. 그런데 이미 AI 코딩 도구로 실제 고객이 사용하는 서비스를 출시하고 수익을 낸 사례들이 등장하고 있다.
개발 경험 없이 출시한 육상 앱, 3AK
Christian과 Braylon은 코드를 한 줄도 작성해 본 적 없는 상태에서 육상 앱 3AK를 만들었다. 이들은 AI 코딩 도구를 활용해 약 2주 만에 앱을 출시했고, 초기 제작비도 500달러 미만이었다고 소개됐다. 2026년 Founder Casebook이 소개한 창업자 영상 인터뷰에 따르면, 이 서비스는 출시 후 첫 6개월 동안 약 7만 달러의 매출을 기록했다.
물론 이 수치는 창업자가 영상에서 직접 밝힌 것으로, 별도로 검증된 결과는 아니다. 그럼에도 개발 경험이 없는 사람이 AI의 도움으로 앱을 만들어 실제 시장에 출시했다는 점은 주목할 만하다.
작은 아이디어에서 시작한 생산성 앱
더 작은 규모의 사례도 있다. 개발 경험이 없던 한 1인 제작자는 기존 생산성 도구가 마음에 들지 않아, 머릿속 생각을 간단한 할 일 목록으로 정리하는 앱을 직접 만들었다. 개발에는 AI 기반 앱 제작 도구인 Lovable을 활용했고, 출시 후 첫 2주 동안 평생 이용권과 구독 상품으로 5건의 유료 거래가 발생했다고 보고됐다.
대규모 매출은 아니다. 하지만 이 사례에서 중요한 것은 매출의 크기가 아니다. 개발자가 아닌 사람이 자신의 불편함에서 출발해 프로그램을 만들고, 실제로 비용을 지불할 의사가 있는 고객을 확보했다는 사실이다. 아이디어가 개인적인 실험에 머물지 않고 작은 사업으로 이어질 수 있음을 보여준다.
국내 사례: 운동하는 사람들을 위한 소개팅 서비스, 다이렉트데이팅
국내에서도 비슷한 사례가 나오고 있다. 한국경제 보도에 따르면, 건축을 전공해 코드 한 줄 제대로 배워 본 적 없는 이창훈 대표는 퇴사 후 바이브 코딩으로 운동하는 사람들을 위한 소개팅 서비스 ‘다이렉트데이팅(dd)’을 만들었다. 인스타그램 DM으로 매칭하는 방식의 서비스로, 초기 이용자가 들어오기까지 3주, 결제까지 가능한 서비스로 완성하는 데는 6주가 걸렸다.
서비스 출시 14주 만에 이용자는 1,470명으로 늘었고, 유료 결제 비율은 59%에 달한다. 운영에 드는 비용은 월 32만 원이다. 이 대표는 “지난달에는 전 직장 월급의 두 배를 벌었어요”라고 말했다. 다만 기사는 AI가 짜 준 코드를 이해하지 못한 채 쌓아 두면 나중에 고치기가 더 어려워지는 ‘기술 부채’에 대한 우려도 함께 전한다.
세 사례는 규모도 방식도 다르지만 공통점이 있다. 개발 경험이 없다는 사실이 더 이상 서비스를 출시할 수 없는 결정적인 이유가 되지는 않는다는 것이다.
물론 이런 성공 사례만으로 누구나 손쉽게 사업에 성공할 수 있다고 말할 수는 없다. 고객을 확보하지 못하거나 개발 과정에서 중단된 프로젝트도 있을 것이고, 공개된 성공 사례는 전체 시도 중 일부에 불과하다. 그럼에도 이제 바이브 코딩을 단순히 프로토타입을 만드는 기술로만 설명하기는 어렵다. AI는 이미 일부 비개발자가 실제 서비스를 출시하고 판매하는 과정에서 개발자의 역할을 상당 부분 수행하고 있다.
그렇다면 AI가 개발자가 된 것일까?
비개발자가 AI로 서비스를 출시하고 매출까지 발생시켰다면, AI가 개발자를 대신했다고 볼 수 있을까? 어떤 관점에서는 그렇다. 기존에는 개발자가 직접 작성해야 했던 코드를 AI가 생성하고, 오류를 수정하고, 새로운 기능을 구현했다. 서비스를 만드는 데 필요한 기술적인 작업 중 상당 부분을 AI가 수행한 것이다.
하지만 개발자의 역할을 어디까지로 정의하느냐에 따라 답은 달라진다. 소프트웨어 개발은 코드를 작성하는 일만으로 완성되지 않는다. 사용자의 요구를 이해하고, 시스템 구조를 설계하고, 오류를 해결하고, 데이터를 보호하며, 지속적으로 서비스를 운영해야 한다.
예를 들어 AI가 고객 관리 프로그램을 만들어 주었다고 해 보자. 고객을 등록하고 검색하는 기능이 정상적으로 작동한다면 일단 구현에는 성공한 셈이다. 그렇다면 다음 질문에는 어떻게 답할 수 있을까.
- 여러 사용자가 동시에 같은 정보를 수정하면 어떻게 될까?
- 권한이 없는 사용자가 다른 고객의 정보를 조회하려 한다면?
- 데이터베이스에 장애가 발생하거나 개인정보가 유출될 위험은 없을까?
이러한 문제는 화면이 정상적으로 작동한다는 사실만으로는 확인할 수 없다. 물론 AI도 보안 취약점을 분석하고, 테스트 코드를 작성하고, 시스템 구조를 개선할 수 있다. 앞으로는 이런 작업까지 더 능숙하게 수행할 가능성도 높다. 그렇다면 AI에게 모든 검증을 맡기면 되는 것 아닐까? 여기서 또 다른 문제가 생긴다. AI가 만든 결과를 AI가 검증했을 때, 우리는 무엇을 근거로 그 결과를 신뢰할 수 있을까?
AI가 생성한 코드에 오류가 있을 수 있듯이, AI가 수행한 검증에도 누락이나 잘못된 판단이 있을 수 있다. 그래서 결과를 확인할 수 있는 테스트와 평가 기준, 그리고 문제가 생겼을 때 대응할 수 있는 체계가 필요하다. 그 역할을 반드시 사람이 모든 코드를 직접 읽는 방식으로 수행해야 하는 것은 아니다. 자동화된 테스트, 보안 검사, 모니터링 등 다양한 방법을 활용할 수 있다. 중요한 것은 코드를 누가 작성했느냐가 아니라, 만들어진 서비스가 필요한 수준의 품질을 충족하는지 확인할 수 있어야 한다는 점이다.
이런 관점에서 AI는 이미 개발 업무의 상당 부분을 수행하는 도구가 되었지만, 서비스의 품질과 운영에 대한 책임까지 독립적으로 맡는 주체가 되었다고 보기는 어렵다.
개발자가 없어도 서비스를 운영할 수 있을까?
비개발자의 상용 서비스 출시 사례가 늘면서 개발자의 필요성에 대해서도 다시 생각하게 된다. 과거에는 서비스를 만들려면 개발자를 확보하는 일이 중요한 전제조건이었다. 하지만 이제는 1인 창업자가 AI를 활용해 제품을 만들고, 배포하고, 결제 기능까지 연결할 수 있다. 작은 규모의 서비스라면 개발자를 따로 채용하지 않고 운영하는 것도 가능해지고 있다.
그렇다면 개발자는 필요 없어지는 것일까? 나는 그렇게 단정하기는 어렵다고 생각한다. 서비스마다 필요한 기술 수준과 운영 환경이 다르기 때문이다. 간단한 정보 제공 서비스나 개인용 생산성 도구와, 수많은 사용자의 금융정보를 처리하는 서비스는 요구되는 안정성과 보안 수준이 다르다. AI가 두 서비스를 모두 구현할 수 있다고 해도 같은 방식으로 개발하고 운영하는 것이 적절하다고 보기는 어렵다.
서비스가 성장하면 처음에는 예상하지 못했던 문제도 생긴다. 사용자가 늘면서 성능이 떨어지거나, 새로운 기능이 기존 구조와 충돌하거나, 운영 비용이 예상보다 빠르게 늘 수 있다. 이런 상황에서 AI는 해결책을 제안하고 필요한 코드를 수정할 수 있다. 하지만 제안된 방법이 지금 서비스에 적절한지, 다른 문제를 일으키지는 않을지 판단하는 일은 여전히 중요하다.
물론 시간이 지나면서 AI가 이런 판단까지 더 잘하게 될 가능성은 충분하다. 그러니 앞으로도 모든 서비스에 반드시 전문 개발자가 필요하다고 단정하는 것 역시 적절하지 않다. 서비스의 규모와 복잡도에 따라 개발자 없이 운영할 수 있는 영역은 점점 넓어질 수 있다. 반면 높은 수준의 안정성과 보안, 복잡한 시스템 설계가 필요한 영역에서는 전문적인 기술 역량이 계속 중요할 것이다.
이런 변화 속에서 개발자의 역할도 달라질 가능성이 크다. 반복적인 코드 작성보다는 시스템 전체의 구조를 이해하고, 기술적인 의사결정을 내리고, AI가 만들어 낸 결과의 품질을 관리하는 일의 비중이 커질 수 있다. 개발자의 전문성이 사라진다기보다, 전문성이 발휘되는 지점이 달라지는 것이다.
개발의 진입장벽이 낮아지면 PM과 기획자는 무엇을 할 수 있을까?
바이브 코딩은 개발자뿐 아니라 제품을 기획하는 사람에게도 새로운 가능성을 연다. 그동안 PM이나 기획자는 요구사항을 정의하고 개발자와 협업해 제품을 구현해 왔다. 아이디어를 검증하려면 화면 설계나 프로토타입 제작이 필요했고, 실제 기능을 확인하려면 개발 일정과 자원을 고려해야 했다. 하지만 AI 코딩 도구를 활용하면 기획자도 직접 작동하는 프로토타입을 만들 수 있다.
새로운 대시보드를 기획한다고 해 보자. 과거에는 화면 정의서와 와이어프레임을 작성하고 개발팀에 구현을 요청하는 방식이 일반적이었다. 이제는 AI에게 원하는 기능과 데이터 구조를 설명하고, 실제 화면을 구현해 보면서 아이디어를 구체화할 수 있다. 그 과정에서 처음 생각했던 기능이 불필요하다는 사실을 발견할 수도 있고, 문서로는 설명하기 어려웠던 사용 흐름의 문제를 확인할 수도 있다. 더 나아가 내부 업무용 도구나 작은 서비스를 직접 만들어 운영하는 것도 가능하다.
그렇다면 앞으로 PM이나 기획자도 개발을 해야 할까? 전문 개발자 수준의 프로그래밍 역량까지 갖춰야 한다고 생각하지는 않는다. 다만 아이디어를 구체화하고 검증하는 과정에서 AI를 활용하는 능력은 더욱 유용해질 것이다. 그렇다고 기획자의 역할이 단순히 더 많은 기능을 직접 만드는 쪽으로 바뀌어야 한다는 뜻은 아니다. 오히려 여기서 더 중요한 질문이 생긴다. 만드는 일이 쉬워졌을 때, 우리는 무엇을 기준으로 만들어야 할 것을 결정할까?
구현 비용이 낮아지면 새로운 기능을 시도하기 쉬워진다. 하지만 사용자에게 필요하지 않은 기능도 그만큼 쉽게 만들 수 있다. 기술적으로 구현할 수 있다는 이유만으로 제품에 추가해야 하는 것은 아니다. 제품 개발에서 중요한 것은 기능의 수가 아니라 사용자의 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가다. AI가 개발 과정을 단축할수록 PM이나 기획자는 문제 정의와 우선순위 판단, 사용자 검증에 더 집중할 필요가 있다.
개발자와의 협업 방식도 달라질 수 있다. 기획자가 작동하는 프로토타입을 직접 만들고, 개발자는 이를 바탕으로 기술적 제약과 확장 가능성을 검토하며 더 나은 구조를 제안하는 식이다. 서로의 역할을 대신하기보다, 각자의 전문성을 더 구체적인 결과물을 중심으로 연결할 수 있게 되는 것이다.
누구나 만들 수 있다면 무엇이 경쟁력이 될까?
바이브 코딩이 더 발전해 누구나 원하는 프로그램을 쉽게 만들 수 있게 된다면 어떤 일이 벌어질까? 아마 소프트웨어를 구현하는 행위 자체의 희소성은 지금보다 낮아질 것이다. 과거에는 간단한 웹사이트나 업무 자동화 프로그램을 만드는 것만으로도 일정 수준의 기술적 전문성이 필요했지만, 이제는 이런 결과물을 만드는 데 드는 시간과 비용이 줄어들고 있다. 그렇다면 누구나 비슷한 기능을 구현할 수 있는 환경에서 제품은 무엇으로 경쟁해야 할까? 나는 결국 세 가지가 중요해질 것이라고 생각한다.
첫 번째는 문제를 발견하는 능력이다. 사용자가 겪는 불편함을 이해하고, 그중에서 실제로 해결할 가치가 있는 문제를 찾아내는 일이다. AI는 다양한 아이디어를 제안할 수 있지만, 특정 사용자가 어떤 상황에서 불편을 겪는지 이해하려면 실제 사용자와 시장을 살펴봐야 한다.
두 번째는 해결 방법을 선택하는 능력이다. 같은 문제를 해결하는 방법은 여러 가지다. 새로운 프로그램을 만드는 것이 최선일 수도 있지만, 기존 업무 방식을 개선하거나 이미 있는 도구를 활용하는 편이 더 효과적일 수도 있다. 구현이 쉬워졌다고 해서 모든 문제를 소프트웨어로 해결해야 하는 것은 아니다.
세 번째는 결과를 검증하고 개선하는 능력이다. 서비스를 출시했다고 해서 사용자가 계속 이용하는 것은 아니다. 고객이 원하는 가치를 실제로 제공하는지, 사용 과정에서 불편함은 없는지, 비용을 지불할 이유가 있는지 지속적으로 확인해야 한다.
앞서 살펴본 비개발자의 유료 서비스 사례에서도 중요한 것은 AI가 코드를 작성했다는 사실만이 아니다. 누군가의 문제를 해결하는 제품을 만들었고, 이를 시장에 출시했으며, 실제 고객이 비용을 지불했다는 점이다. AI는 제품을 구현하는 과정을 도왔지만, 그 제품이 시장에서 가치를 인정받는 과정까지 보장해 주지는 않았다. 개발이 쉬워질수록 오히려 제품의 본질적인 경쟁력이 더 중요해질 수 있다.
누구나 개발할 수 있는 시대가 왔을까?
처음의 질문으로 돌아가 보자. 바이브 코딩, 누구나 개발할 수 있는 시대가 왔을까? 이제는 조금 더 적극적으로 답할 수 있을 것 같다. 누구나 소프트웨어를 만들 수 있는 시대를 넘어, 개발 경험이 없는 사람도 실제 서비스를 출시하고 사업으로 발전시킬 수 있는 시대가 시작되었다.
물론 모든 사람이 성공적인 서비스를 만들 수 있다는 뜻은 아니다. AI가 작성한 코드에도 오류가 있을 수 있고, 서비스의 규모가 커지면 보안과 성능, 유지보수 같은 새로운 문제에 부딪힐 수 있다. 그럼에도 개발 지식이 부족하다는 이유만으로 아이디어를 포기해야 했던 과거와는 분명히 다른 환경이 만들어지고 있다.
AI는 단순히 코드를 추천하는 도구에서 벗어나 프로그램의 구현과 수정, 테스트와 배포까지 개발 과정의 여러 단계를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 그 과정에서 개발자와 비개발자의 경계도 이전보다 유연해지고 있다. 개발자가 아닌 사람은 AI와 함께 서비스를 만들고, 개발자는 AI를 활용해 더 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있다.
앞으로 AI의 능력이 발전할수록 사람이 직접 해야 하는 개발 업무의 범위는 계속 달라질 것이다. 그렇다면 인간에게 남는 역할은 무엇일까? 나는 그것이 단순히 코드를 검토하거나 AI에게 명령을 내리는 일에 머물지는 않을 것이라고 생각한다. 우리가 해결하려는 문제가 무엇인지, 그 문제가 왜 중요한지, 어떤 해결 방법이 적절한지 판단하는 일. 그리고 만들어진 결과가 실제로 사람들에게 가치를 제공하는지 확인하고, 필요하다면 방향을 바꾸는 일이다.
바이브 코딩이 가져온 가장 큰 변화는 코드를 작성하지 않아도 된다는 사실이 아닐지도 모른다. 그동안 기술적인 제약 때문에 시도하지 못했던 사람들이 자신의 아이디어를 직접 구현하고, 시장에서 가능성을 확인할 수 있게 되었다는 점이다. 누구나 만들 수 있는 시대라면, 무언가를 만들었다는 사실만으로는 충분하지 않을 것이다. 이제 더 중요한 질문은 이것이 아닐까.
“무엇을 만들 수 있는가?”가 아니라, “무엇을, 왜 만들어야 하는가?”
바이브 코딩은 그 질문에 대한 답을 대신해 주지는 않는다. 하지만 우리가 찾은 답을 실제로 실험해 볼 수 있는 기회는 이전보다 훨씬 넓혀 주고 있다.
✍️ 이 글은 공개된 자료를 바탕으로 AI의 도움을 받아 조사·정리하고, 개인적인 관점에서 해석한 글입니다.