스타트업 창업자 관점에서 이번 변화는 인재 채용의 '비용 효율성'과 '검증 가능성'이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 기회입니다. 과거에는 후보자의 학력을 통해 잠재력을 추측했다면, 이제는 AlNafi와 같은 모델이 제공하는 '실제 인프라 구축 결과물'을 통해 즉시 투입 가능한 인재를 선별할 수 있는 데이터가 확보되고 있습니다. 이는 초기 스타트업이 제한된 리소스로 고숙련 엔지니어를 확보하는 데 매우 유리한 환경을 조성합니다.

하지만 위협 요소도 존재합니다. 기술 숙련도가 상향 평준화됨에 따라, 단순한 코딩 능력을 넘어선 '문제 해결 역량'과 '아키텍처 설계 능력'을 구분해내는 선별 안목이 창업자에게 더욱 요구될 것입니다. 따라서 기업은 단순히 교육 수료 여부를 보는 것을 넘어, 그들이 수행한 프로젝트의 난이도와 실제 운영 환경에서의 적용 가능성을 심층 검증할 수 있는 자체적인 기술 면접 프로세스를 고도화해야 합니다.