"코딩테스트에서 ChatGPT 써도 됩니다" 라고 ?

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2025년 1월, 온라인 쇼핑몰 컬리(Kurly)가 깜짝 발표를 했습니다.

“이제 개발자 채용 시험에서 ChatGPT 같은 AI를 써도 됩니다!”
이 말 한마디가 개발자들 사이에서 엄청난 반응을 불러일으켰습니다.

왜냐하면 그동안 개발자 채용 시험, 특히 코딩테스트는 혼자서, 아무것도 참고하지 않고 문제를 푸는 게 당연했지만,

이제AI랑 같이 시험을 공식적으로 허용한 사례가 되는거죠.

AI 사용을 왜 허락한거지 ?

사실 많은 개발자들은 평소에 문제가 생기면 다음과 같이 해결합니다.

구글 검색
공식 문서 참고
스택오버플로우에서 유사 질문 찾기
ChatGPT에 물어보기

실제 업무에서는 팀원과 협업하고, 문서를 참고하며 문제를 해결하는 것이 일반적입니다.
그런데 이상하게도 시험에서는 그런 행동이 금지되어 있었습니다.

컬리는 이런 현실을 반영하여 이렇게 말했습니다.

“AI를 잘 활용하는 능력도 개발자의 역량입니다.”

현실적인 판단이라 할 수 있습니다.

그치만..

하지만 여전히 많은 이들이 궁금해합니다
“코딩테스트가 사라지면, 개발자는 어떻게 평가합니까?”

사실 코딩테스트는 단순한 시험이 아닙니다. 수십 년 동안 개발자의 능력을 평가하는 기준이었습니다.
따라서 이를 갑자기 없애기보다는, 시대에 맞게 변화시키는 과정이라 볼 수 있습니다.

코딩테스트의 역사

놀랍게도, 코딩테스트의 역사는 1960년대까지 거슬러 올라갑니다.

당시 IBM이라는 글로벌 기업에서 프로그래머를 채용하면서 알고리즘 문제를 출제했던 것이 시작입니다.
그 시절에는 컴퓨터 자원이 부족했기 때문에, 효율적인 코드 작성 능력이 곧 생존력이었습니다.

한국에서는 2000년대 초반, 대기업 중심의 공채 문화와 함께 본격적으로 확산되기 시작했습니다.
요즘은 백준, 프로그래머스, 해커랭크 등의 플랫폼이 등장하면서 더 체계적이고 대중화된 형태로 자리 잡았습니다.

최근들어서 코테의 문제점들

실무와의 괴리

실제 개발 업무에서는 팀원과 협업하고, 구글이나 AI 도구를 참고하는 것이 일반적입니다.
하지만 시험에서는 여전히 혼자서, 아무 도움도 없이 문제를 풀도록 요구합니다. 현실과 거리가 있습니다.

암기식 학습 유도

많은 지원자들이 코딩테스트 준비를 위해 수백 개의 알고리즘 문제를 반복 학습합니다.
이로 인해 창의력보다는 문제 패턴 인식에 의존하는 문화가 생겼습니다.

실제로는 잘 쓰이지 않는 어려운 문제 출제

예를 들어, 세그먼트 트리나 고급 동적 프로그래밍 문제는 시험에는 자주 등장하지만 실무에서는 거의 사용되지 않습니다.
그런 문제를 잘 푼다고 해서 좋은 개발자라고 보긴 어렵습니다.

과도한 긴장감과 스트레스

시험 시간은 짧고, 감시 환경도 있습니다.
실력이 있는 지원자도 시험 환경에서 실수로 인해 제대로 평가받지 못하는 경우가 자주 발생합니다.

앞으로 코딩테스트의 미래는?

코딩테스트가 완전히 사라지지는 않겠지만, AI와 함께하는 방향으로 변화할 가능성이 큽니다.

AI 협업 능력 평가

혼자 문제를 푸는 능력보다는, AI 도구를 활용해 어떻게 문제를 해결하는지가 중요해질 것입니다.
예를 들어, AI가 생성한 코드를 검토하고, 오류를 수정하며, 개선하는 능력을 평가하게 됩니다.

실무 시뮬레이션 중심 평가

알고리즘 문제 대신, 실제 업무와 유사한 과제를 수행하게 될 것입니다. 예를 들면:

기존 코드에 기능 추가
버그 수정
로그 분석을 통한 장애 원인 찾기

새로운 평가 방식이 도입될 수 있습니다

AI 도구 활용 격차

유료 AI와 무료 AI 사용자 간 격차
경험 많은 사람과 처음 쓰는 사람 간 차이

공정한 평가 기준 마련의 어려움

프롬프트 작성 실력, 코드 검증 능력 등을 정량화하기가 어렵습니다.

면접관 역량 부족 문제

AI에 익숙하지 않은 면접관은 평가의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

회사별 기준 차이로 인한 혼란

기존 코딩테스트는 표준화가 가능했지만, AI 기반 평가는 회사마다 기준이 달라질 가능성이 있습니다.

그럼 어떻게 준비해야 할까요?

단기 준비 전략

AI 도구 사용 익히기: ChatGPT, GitHub Copilot 등을 자주 사용하며 익숙해지세요.
기초 알고리즘 이해: 문제를 외우기보다는 핵심 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
GitHub 포트폴리오 만들기: 프로젝트를 정리하고, 문서화도 함께 하세요.

장기 전략

시스템 설계 역량 기르기: 큰 시스템을 어떻게 만들지 고민해 보세요.
도메인 전문성 확보: 관심 있는 분야(예: 게임, 금융, 헬스케어 등)에 대해 깊이 공부해보세요.
소프트 스킬 강화: 협업, 발표, 문서 작성 능력도 중요합니다.

진짜 중요한 건 문제 해결 능력입니다

코딩테스트의 방식이 바뀌더라도 개발자의 본질적인 역량은 변하지 않습니다.

문제를 찾고 분석하고 해결하는 능력

AI 도구는 어디까지나 보조 도구입니다.
문제를 정확히 정의하고, 상황에 맞는 해결책을 고민하는 능력은 여전히 사람의 몫입니다.

앞으로는 다양한 배경을 가진 사람들이, 창의성과 도메인 지식을 바탕으로 개발에 뛰어들 수 있는 시대가 될 것입니다.

마무리 : 변화는 기회

변화는 늘 두려울 수 있습니다.
하지만 AI의 등장은 반복적인 일에서 벗어나, 더 창의적인 문제를 해결할 기회를 제공합니다.

기술이 아무리 발전해도,
사람만이 할 수 있는 창의적인 사고, 협업, 문제 해결 능력은 여전히 소중합니다.

ChatGPT가 문제를 대신 풀어줄 수는 있어도,
무엇이 문제인지 정확히 아는 것,
비즈니스와 연결하는 통찰력,
사람들과 소통하며 해결해 나가는 과정은 여러분의 몫입니다.

지금은 두려워할 때가 아니라, 새로운 도구를 배우고 성장할 때입니다.
변화를 받아들이고, 더 나은 개발자로 나아가 보세요.