생성형 AI 확산으로 ‘코딩을 잘하는 것’만으로는 경쟁력이 약해지고 있습니다.
기업은 문제를 정의하고 AI와 협업하며 전공 지식을 융합하는 인재를 더 원합니다.
대학 SW교육도 이론 중심에서 현장형 프로젝트·융합 커리큘럼으로 바뀌는 흐름입니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

최근 열린 ‘2026 AI·SW중심대학 워크숍’에서 꽤 선명한 메시지가 나왔습니다. 앞으로 입시와 채용 시장에서 ‘코딩만 잘하는 학생’은 점점 설 자리가 줄어들 거라는 이야기였죠. 생성형 AI 덕분에 코드 작성 자체는 누구나 빠르게 접근할 수 있게 됐고, 기업이 보는 기준도 자연스럽게 바뀌고 있다는 겁니다.

워크숍에서 기업 관계자들이 강조한 핵심 역량은 크게 세 가지로 정리됩니다. 첫째는 문제 정의 능력입니다. 무엇이 진짜 문제인지 파악하고, 해결을 위한 질문을 제대로 던질 줄 아는 힘이죠. 둘째는 AI 협업 역량입니다. AI 툴을 ‘대체재’가 아니라 ‘도구’로 다루면서 속도와 완성도를 끌어올리는 능력이고요. 셋째는 도메인 지식 융합입니다. 인문·사회·자연과학 등 각자의 전공 지식에 AI를 접목해 새로운 가치를 만드는 역량을 말합니다.

여기서 중요한 포인트는 “기술을 아는 것”에서 끝나지 않는다는 점입니다. 현장에서는 ‘코드를 한 줄 더 잘 쓰는 사람’보다 ‘AI를 활용해 어떤 가치를 만들 수 있는 사람’을 찾는다는 코멘트가 나왔는데요. 결국 AI 시대의 경쟁력은 도구 사용법이 아니라, 목표를 설정하고 과정과 결과를 설계하는 능력에 더 가까워 보입니다.

그래서 대학 교육도 체질 개선이 필요하다는 공감대가 컸습니다. 기존의 이론 중심, 주입식 코딩 교육에서 벗어나 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 현장 중심 교육 체계로 재편해야 한다는 거죠. 기업과 대학이 더 촘촘히 연계해 실무형 프로젝트를 늘리고, 전공을 가리지 않는 융합 교육 과정을 확대하자는 제안도 이어졌습니다. ‘AI 네이티브’ 세대가 대학에 본격적으로 들어오는 만큼, 교육 방식도 그들의 학습 환경에 맞춰 달라져야 한다는 이야기입니다.

홍보·전산·웹 운영 담당자 관점에서 보면, 이 변화는 인재상뿐 아니라 조직의 일하는 방식에도 영향을 줍니다. 앞으로는 ‘웹사이트를 운영한다’가 단순 유지보수가 아니라, 데이터·콘텐츠·업무 프로세스를 AI와 함께 설계하는 일로 확장될 가능성이 크거든요. 대학이 현장형 프로젝트를 강화한다면, 산학 협력 과제도 ‘기능 개발’보다 ‘문제 정의→검증→운영’까지 포함하는 형태로 바뀔 수 있습니다.

이앤아이 관점에서 보면, AI 네이티브 인재를 키우는 교육은 결국 ‘좋은 질문을 만들 수 있는 환경’과 ‘협업이 가능한 운영 체계’가 함께 있어야 완성됩니다. 교육 현장과 실무 현장 모두에서, AI를 붙이기 쉬운 웹·콘텐츠·업무 자동화 기반을 먼저 정리해두는 조직이 변화에 더 빠르게 적응하겠죠.
이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

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