자연어로 지시만 하면 AI가 코드를 만들어주는 '바이브코딩'이 확산되면서,
개발 지식이 없는 소상공인과 중소기업도 자체 앱과 시스템을 갖게 되는 시대가 열렸다.
이를 돕는 AI 컨설팅도 청년들의 새로운 직업 영역으로 빠르게 자리 잡고 있다.
그러나 현장에서 가장 먼저 부딪히는 벽은 기술이 아니라 보안이다.
AI가 생성한 코드는 "돌아간다"와 "안전하다"가 다르다.
학습 시점 기준으로 제안된 구버전 라이브러리, 검증 없이 적용된 인증·권한 처리,
출처가 불투명한 오픈소스 의존성이 코드 곳곳에 남는다.
더 심각한 것은 사고가 났을 때다.
개인정보와 영업비밀이 담긴 결과물에서 유출이 발생하면, 계약서와 산출물에
명시하지 않은 부분의 책임이 컨설턴트에게 돌아올 수 있다.
그렇다고 보안이 바이브코딩 컨설팅의 불가능을 뜻하지는 않는다. 핵심은 범위의 명시다.
결과물이 다루는 데이터의 범위와 저장 위치, 기존 시스템과 연동하지 않는다는 사실,
앱이 책임지는 보안의 경계, 그리고 기기 분실이나 계정 공유 같은 운영 책임은 기업의 몫이라는 점.
이 네 가지를 문서에 담고, 보안 취약성에 대한 별도 대비가 필요함을 이메일 등 기록이
남는 방식으로 공지한 뒤 진행하는 것이 프로의 기본기다.
산업도 답을 찾아가고 있다. 금융·의료처럼 소스코드를 외부로 보낼 수 없는 분야에서는
OpenCode 같은 오픈소스 AI 코딩 에이전트를 온프레미스 LLM과 연동해 유출 경로 자체를
차단하는 자체 구축 사례가 늘고 있다.
다만 오픈소스 도입이 곧 보안 해결은 아니다.
유출 경로를 막는 것과 코드의 취약점을 없애는 것은 별개이며,
취약점 스캔과 의존성 점검은 여전히 사람의 몫이다.
바이브코딩은 개발의 문턱을 낮췄지만, 그만큼 책임의 문턱을 높였다.
AI 시대의 컨설턴트에게 보안은 피해야 할 한계가 아니라, 실력을 증명하는 기준이 될 것이다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}