Stack Overflow가 2024년과 2025년 개발자 설문 데이터를 검토한 결과, 인공지능은 업무 흐름에 널리 퍼진 요소가 되었지만 사용 증가가 열의나 신뢰의 비슷한 증가로 이어지지는 않은 것으로 나타났다. 인공지능 도구를 사용하는 개발자의 비율은 2024년 62%에서 2025년 79%로 상승했으며, 참가자의 약 절반은 이를 매일 사용한다고 답했다.
이번 검토는 2026년 설문 결과가 발표되기 전까지 15년에 걸친 Developer Survey 데이터를 바탕으로 하며, 서로 연결된 세 가지 축에 초점을 맞춘다. 인공지능의 발전, 업무 환경, 그리고 인구통계와 기술 커뮤니티의 역할이다.
코딩 보조 도구에서 에이전트로
Stack Overflow는 2025년 설문에서 인공지능 에이전트 사용을 측정하기 시작했으며, 참가자의 31%가 에이전트를 사용한다고 답했다. ChatGPT와 GitHub Copilot은 인공지능 보조 도구 사용자 가운데 각각 82%와 68%의 비율로 인공지능 도구에 접근하는 가장 두드러진 관문이었고, Google Gemini가 47%로 뒤를 이었으며, Claude Code가 41%, Microsoft Copilot이 31%를 차지했다.
2026년 4월에 실시된 더 작은 규모의 펄스 설문에서는 에이전트 사용률이 약 59%로 상승했으며, Claude Code의 비중도 41%에서 55%로 증가했다. 검토 결과에 따르면 사용은 일상적으로 사용하는 사람들과 실행 역할을 맡은 사람들에게서 더 밀접하게 나타났지만, 그렇다고 에이전트가 소프트웨어 엔지니어링 업무에서 완전히 독립적으로 작동하게 되었다는 의미는 아니다.
가장 일반적인 사용 방식은 여전히 탐색, 작성, 지원과 관련되어 있다. 2024년 데이터에서 참가자의 82%는 코드 작성에, 68%는 검색에, 57%는 디버깅에, 40%는 문서 작성에 인공지능을 사용했다. 분석은 질문 설계가 바뀌었기 때문에 2025년과 직접 비교하는 데 한계가 있다고 경고하지만, 전반적인 추세는 프로그래밍이 여전히 인공지능에 의해 지원되는 경우가 대부분이며 완전히 위임되지는 않았음을 보여준다.
학습자들은 도구를 더 많이 사용하지만 신뢰도는 낮다
프로그래밍을 배우는 학습자 가운데 인공지능 도구를 사용하는 비율은 2024년 63.0%에서 2025년 73.3%로 상승했으며, 이 중 39.5%는 매일 사용했다. 반면 이러한 도구에 대한 긍정적인 견해는 72.2%에서 52.8%로 하락했고, 회의적인 견해는 6.4%에서 26.3%로 상승했다.
또한 출력의 정확성을 중간 또는 높은 수준으로 신뢰한다고 답한 학생의 비율은 49.1%에서 37.4%로 감소했으며, 복잡한 작업에 인공지능을 사용하는 것에 대한 긍정적인 평가는 41.5%에서 33.7%로 하락했다. 출처는 이러한 수치가 인공지능이 학습을 저해한다는 사실을 입증하는 것은 아니지만, 작동하는 코드를 만들어내는 것과 그것이 작동하는 이유를 이해하는 것 사이에 중요한 차이가 있음을 부각한다고 설명한다.
에이전트는 학생들 사이에서 폭넓은 수용을 얻지 못했다. 2025년에 에이전트를 사용한 학생은 28.4%였으며, 44.1%는 에이전트를 도입할 계획이 없다고 답했다. 또한 일자리 대체에 대한 우려는 전체 개발자 사이에서 2024년 12.1%에서 2025년 15.0%로 상승했다.
업무 환경은 더욱 복잡해지고 있다
완전 원격 근무의 비율은 2024년 38.0%에서 2025년 32.4%로 하락했으며, 완전 출근 근무는 17.9%, 체계적인 하이브리드 근무 모델은 37.1%였다. 12.6%는 자신의 선호나 프로젝트 요구에 따라 출근할 수 있는 상당한 유연성이 있다고 답했다. 다른 방식으로 계산하면, 어느 정도 원격 근무 유연성을 누리는 사람의 비율은 2025년 82%로, 2024년의 80%보다 높았다.
지역별 차이를 보면 미국은 완전 원격 근무 비율이 45.0%로 가장 높았고, 인도는 출근 근무 비율이 30.5%로 가장 높았다. 독일에서는 직원이 출근 시간을 선택하는 유연 근무가 20.7%였으며, 유연성에 치우친 하이브리드 근무는 24.6%였다.
직무 만족도는 불만족 28.4%, 중간 상태 47.1%, 만족 24.5%로 나뉘었다. 2025년 만족도를 좌우한 요인으로는 업무를 관리하는 데서의 자율성과 신뢰가 임금과 복리후생, 현실적인 문제 해결보다 앞섰다. 한편 참가자의 85.3%는 개별 기여자였고, 14.7%는 인력 관리 업무를 담당했다.
이것이 개발자들에게 의미하는 것
데이터는 ‘인공지능에 찬성하거나 반대한다’는 이분법보다 더 복잡한 모습을 보여준다. 사용은 빠르게 확대되고 있지만, 개발자들은 출력의 품질과 한계를 검토하며 자율성과 인간적 맥락을 계속 찾고 있다. 시스템이 대부분의 프로그래밍 업무를 수행하는 미래에 관한 질문에서, 61.3%는 무언가를 완전히 이해하고 싶을 때 다른 사람에게 도움을 요청하겠다고 답했으며, 58.1%는 더 나은 모범 사례를 배우기 위해 그렇게 하겠다고 답했다.
certi.news의 관점에서 이번 검토가 중요한 이유는 단순한 도구의 확산이 아니라 업무와 학습 내부에서 실제로 일어나는 일을 측정한다는 데 있다. 실제 변화는 인공지능이 선택적인 실험에서 광범위한 업무 계층으로 이동하는 동시에 정확성, 이해, 직업적 소유권에 대한 검토가 강화되고 있다는 점이다. 그러나 출처는 질문과 표본이 달라 연도별 비교가 완전하지 않으며, 인공지능 사용과 학습 향상 사이의 관계는 여전히 열린 질문이라고 인정한다. 2026년 설문 결과는 사용과 만족도 사이의 격차가 계속될지, 그리고 에이전트 도입이 실제로 더 많은 결정과 업무의 위임으로 이어질지를 보여줄 것이다.