[2026 디지털 정책포럼]임유진 숙대 교수 “AI 시대, 개발 공식 바뀐다”

임유진 숙명여대 교수

“인공지능(AI) 시대에는 코딩이 아닌 문제 정의와 설계 역량이 핵심 경쟁력입니다. AI는 코드를 작성할 수 있지만 문제를 정의하거나 시스템을 책임지고 설계하지는 못합니다.”

임유진 숙명여대 교수는 13일 국회의원회관에서 열린 '2026 디지털 정책포럼'에서 'AI 시대, SW 교육과 인재 양성의 전환과 대학의 역할'을 주제로 발표하며 이 같이 강조했다.

AI 확산에 대응해 소프트웨어(SW) 교육과 인재 양성 체계를 근본적으로 전환해야 한다는게 임 교수 주장이다. 코딩 중심 교육에서 벗어나 문제 정의와 설계 역량 중심으로 전환해야 한다는 조언이다.

임 교수는 생성형 AI는 자동 코드 생성과 반복 업무를 대체하며 개발 생산성을 크게 높이면서 코딩 능력은 더 이상 차별화 요소가 아니라고 진단했다.

임 교수는 “개발의 중심이 코드 구현에서 문제 해결을 위한 문제 정의와 설계로 이동했다”며 “프롬프트 설계와 시스템 설계, 다수의 AI 에이전트를 조율하는 역량이 새로운 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”고 말했다.

이 같은 변화는 인재 수요와 교육 정책 전반의 전환 요구로 이어지고 있다. 단순 구현 능력 중심에서 벗어나 문제 정의형, 시스템 설계형, AI 활용형 인재를 양성해야 한다는 지적이다. 기술과 산업 이해를 결합한 융합형 인재의 중요성도 커지고 있다.

정책적으로는 교육 인프라 구축이 우선 과제로 제시됐다. 대학 간 AI 교육 격차 해소를 위해 공용 AI 교육 플랫폼을 마련하고, 거대언어모델(LLM)과 데이터셋, 그래픽처리장치(GPU)·클라우드 자원을 국가 차원에서 통합 지원해야 한다는 것이다.

교육 방식 전환 필요성도 강조됐다. 기존 언어·문법 중심 교육에서 벗어나 문제 해결 중심으로 커리큘럼을 재편하고, 전 교과 과정에 AI 활용을 반영해야 한다는 제안이다. 아울러 프로젝트 기반 수업을 확대하고, 평가 방식 역시 시험 중심에서 결과 중심으로 전환해야 한다고 밝혔다.

산업 연계 강화 방안과 산학 협력 구조 개편 필요성도 제기됐다.

임 교수는 “정부·기업·대학이 공동으로 참여하는 프로그램을 통해 산업 현장의 문제를 교육 과정에 반영하고, 전공과 무관한 AI 융합 교육과 산업별 특화 트랙을 운영해야 한다”고 말했다.

이어 “산학 협력 구조도 인턴십 중심 협력에서 벗어나 기업 문제를 기반으로 한 프로젝트를 교육 과정에 도입하고, 기업과 대학이 공동으로 평가하는 체계를 구축해야 한다”면서 “이를 위해 정부의 재정 지원과 제도적 뒷받침이 필요하다”고 덧붙였다.

마지막으로 임 교수 AI가 단순한 도구를 넘어 산업과 사회 전반을 재구성하는 핵심 인프라로 자리 잡는 만큼, 인간은 AI를 활용하는 수준을 넘어 문제를 정의하고 방향을 설계하는 주체로 역할을 전환해야 한다는 점을 강조했다.

박진형 기자 jin@etnews.com