"완벽한 AI 교육받은 인재는 환상…문제를 정의하고 기술 통제하는 '기본기' 길러야"

교육부·한국공학교육인증원(ABEEK), '2026 산업계 대학교육 혁신포럼' 21일 개최

산·학 전문가 머리 맞대…"기술 발전 속도가 교육 앞질러, '단순 코더' 아닌 '문제정의형 인재' 절실"

대학가 "AI 과도한 의존 경계…저학년 기초 강화·산학 프로젝트 질적 고도화 추진"

김범수 PWC 이사, 기조강연서 "자율실행형·피지컬 AI 시대 도래, 'AI에 일 잘 시키고 통제하는 역량' 갖춰야"

교육부와 (사)한국공학교육인증원(ABEEK)은 공동 주최로 21일 서울 중구 한국프레스센터 18층 서울클럽홀에서 ‘2026 산업계 대학교육 혁신포럼’을 개최했다. 이날 포럼에선 정부와 대학, 산업계 현직 전문가들이 머리를 맞대고 산학협력 발전전략에 대한 구체적인 해법을 모색했다. (왼쪽부터) 우호진 연성대 컴퓨터소프트웨어학과 교수, 정준호 동국대 컴퓨터·AI학부 교수, 김태성 한국공과대학장협의회 회장(성균관대 기계공학부 교수), 김유석 ㈜시스트란 대표(한국정보공학기술사회 회장), 이운교 한국금융IT 이사. [사진=김준환 기자]

“한 달 뒤에 나올 새로운 인공지능(AI) 모델이 현직 직원보다 뛰어날 것이 명확한 시대이다. 이제 완벽한 AI 교육을 받고 나와 문제를 단번에 해결해 줄 인재란 기업 현장에 없다. 대학이 집중해야 할 교육은 단순한 기술 습득이 아니라, 현업의 업무 속에서 ‘진짜 문제를 찾아내고 정의하는 역량’이다.”

21일 서울 중구 한국프레스센터에서 교육부와 (사)한국공학교육인증원(ABEEK) 공동 주최로 열린 ‘2026 산업계 대학교육 혁신포럼’에서 나온 발언이다. AI 산업계 혁신 최전선에 있는 기업 관계자의 이러한 일침은 급변하는 기술 패권 시대 속에서 대학 강단과 기업 실무 현장 간에 벌어진 심각한 ‘일자리·교육 미스매치’의 본질을 정확히 짚어냈다는 분석이다.

이날 포럼은 정부와 대학, 산업계 현직 전문가들이 머리를 맞대고, 폭발적으로 진화하는 AI 생태계에 발맞춰 대학의 공학교육 과정이 어떻게 체질을 개선하고 대응해야 하는지 구체적인 해법을 모색하기 위해 마련됐다. 특히 현장의 화두는 최신 AI 도구를 피상적으로 다루는 교육을 넘어, 기초 공학 지식과 비즈니스 도메인을 융합해 AI를 주도적으로 통제·검증할 수 있는 ‘실질적 인재’를 대학이 길러내고 있는가에 모아졌다.

김태성 한국공과대학장협의회장 “AI 과도한 활용, 사고력 저해 우려…교육 수준과 접점 설정 고민해야”

이날 종합토론의 좌장을 맡은 김태성 한국공과대학장협의회 회장(성균관대 기계공학부 교수)은 교육공학적 관점에서 대학 AI 교육의 근본적인 딜레마를 제기했다. 

김 회장은 “전국 공과대학 학장단 역시 AI 교육의 방향을 두고 깊은 고민을 거듭하고 있다. 현재 대학들은 AI 기초 교육 체계는 어느 정도 갖췄으나, 각 전공(도메인) 지식과 AI 기술을 어떻게 유기적으로 접목할 것인가를 고민하는 단계에 머물러 있다”고 진단했다.

이어 그는 “교육공학적으로 개인이 지식을 습득한다는 것은 치열하고 부단한 학습을 통해 단기 기억(Short-term memory)을 장기 기억(Long-term memory)으로 전이시키는 과정이며, 이 장기 기억화가 이뤄져야 비로소 비판적 사고(Critical thinking)와 창의성이 발현된다”면서 “학생들에게 AI 도구 활용을 장려하는 것도 좋지만, 과도하게 의존하다 보면 온전한 지식 축적을 방해받을 수 있다. AI가 스스로 판단·행동·설계하는 시대에 학생들에게 AI 활용 수준과 기준을 어디까지 허용하고 통제해야 할지 학계가 결단을 내려야 하는 변곡점에 서 있다”고 화두를 던졌다.

산업계 “챗봇 회사서 심리학과 뽑는 시대…기술보단 ‘문제 정의’와 ‘규제·현장 통제력’ 중요”

산업계 토론자로 나선 현업 전문가들은 기업이 체감하는 패러다임 변화를 가감 없이 전했다.

김유석 ㈜시스트란 대표(한국정보공학기술사회 회장)는 “불과 10년 전만 해도 챗봇 개발사라면 당연히 컴퓨터공학과 출신을 채용했겠지만, 지금은 AI 도구를 다룰 줄 아는 심리학과 졸업생이 바이브 코딩(Vibe coding)을 활용해 문제를 해결하는 것을 더 선호하는 추세”라며 “기술의 발전 속도가 대학과 기업의 교육·적응 속도를 앞지르고 있다”고 지적했다.

김 대표는 “과거 공학의 제약 조건이 자원이나 비용이었다면, 이제는 극단적인 ‘가속도’ 자체가 제약이 됐다”며 “컴퓨터공학과 등 주전공이 아닌 분야에서는 기존 일상 업무 프로세스에서 문제를 발견하고 그 위에 AI를 얹을 수 있는 융합 역량을 가르쳐야 하며, 수학과나 통계학과는 최신 기술 유행을 쫓기보다 AI 기반 기술을 튼튼히 받치는 기초과학 교육에 집중하는 학문적 재편이 필요하다”고 제언했다.

엄격한 규제 환경에 놓인 금융 IT 분야에서도 유사한 진단이 이어졌다. 이운교 한국금융IT 이사는 “금융권의 AI 도입은 리스크 관리, 내부 생산성 향상, 고객 편의성 제공 등 세 갈래로 진행되는데, 철저한 금융 규제와 보안 탓에 외부 상용 LLM(Gemini, ChatGPT 등)을 무작정 쓸 수 없는 폐쇄망 환경이 많다”며 “이러한 환경에서는 단순히 AI 프롬프트를 치는 학생보다 규제 환경을 이해하고 내부 데이터를 다룰 줄 아는 탄탄한 AI 전공자가 오히려 강점을 보인다”고 설명했다.

이 이사는 이어 “과거에는 데이터 확보 자체에 매달렸다면, 최근 금융권은 ‘AI를 어떻게 쓸 것인가’, ‘어떤 실무 문제를 해결할 것인가’라는 ‘사람과 문제 중심’의 접근으로 전환됐다”며 “대학 교육 역시 문제를 스스로 발굴하고, 현실 규제 속에서 풀어내는 지식을 체득하도록 유도해야 한다”고 덧붙였다.

대학가 “AI 코딩 검증 위해 ‘기본기’ 강화…산학협력은 ‘프로젝트 숫자’ 아닌 ‘질적 깊이’로 전환”

​​​​​​​강단에 서는 교수진은 현장 적용의 고충을 토로하면서도, AI 시대일수록 기초 체력과 내실 있는 프로젝트 중심 교육으로 방향타를 돌리고 있다고 했다.

정준호 동국대 컴퓨터·AI학부 교수는 “AI를 통한 코딩 자동화가 확산될수록, 결국 인간이 코드의 오류를 검출하고 디테일한 세부를 수정해줘야 한다는 점을 절감하고 있다”면서 “동국대는 저학년의 경우 인공지능이나 외부 연구 기능이 차단된 환경에서 라이브 코딩과 실습을 강화해 기초적인 컴퓨팅 교육 체력을 다지는 기본기 강화 과정을 내년부터 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다.

정 교수는 산학협력 캡스톤 디자인의 구조적 한계와 개편안도 털어놨다. “과거에는 1년 단위 프로젝트(ICIP 등)를 통해 기업의 과제를 받아 풀고 인턴십으로 연결했으나, 기업 부담 가중과 학생 선호 불일치로 지속성에 한계가 왔다”며 “1학기에는 프로토타입을 설계하고, 2학기에는 이를 바탕으로 실제 창업으로 잇거나 연구실과 연계해 기술 깊이를 더하는 등 프로젝트의 구조를 입체화하고 있다. 기업들도 학생들의 번뜩이는 아이디어가 실질적 가치로 연결될 수 있도록 대학을 파트너로서 더 신뢰해주길 바란다”고 당부했다.

전문대학의 현실적 고민도 공유됐다. 우호진 연성대 컴퓨터소프트웨어학과 교수는 “전문대는 실무 중심 취업 역량이 강점인 만큼, 연성대도 대학혁신지원사업과 앵커(ANCHOR·구 라이즈(RISE) 사업) 등을 활용해 전교생 대상 AI 리터러시 교육을 발 빠르게 도입했다”면서도 “80여 개에 달하는 다양한 이질적 학과(예체능, 항공운항 등)의 요구를 단일 AI 교육으로 맞추기란 불가능에 가깝다”고 토로했다.

우 교수는 “현재 우리 대학은 신산업분야 특화선도전문대학 지원사업을 통해 ‘클라우드 컴퓨팅’을 특화 분야로 정하고, 빅데이터·AI와 융합해 ‘하네스 엔지니어링’ 등 실무 최신 기술을 빠르게 커리큘럼화하고 있다”면서도 “산업계의 기술 속도는 저만치 앞서가는데 학사 개편 주기나 교수·강사진의 적응 속도가 이를 따라가기 버거운 것이 솔직한 한계”라고 전했다.

이에 대해 김유석 대표는 산학협력의 궤도 수정의 필요성을 강조하며 “기존처럼 기업이 과제를 던져주고 학과가 해결하는 폐쇄적 방식을 벗어나, 다학제 융합 해커톤 방식으로 빠르게 첨단 기술을 구현하고 실증하는 모델로 진화해야 한다”며 “이제는 프로젝트의 ‘개수’가 아니라 ‘질적 완성도’가 기업 채용과 평가의 핵심 잣대”라고 역설했다. 아울러 “KT 에이블스쿨(AICE) 등 현업 공인 자격증 과정과 현직 기술사 멘토링을 대학 교육과 연계한다면, 학생들이 실제 토큰 비용 효율화나 기본기를 갖췄음을 산업계에 명확히 입증할 수 있을 것”이라고 제안했다.

김범수 PWC 이사 “AI는 ‘단순 도구’ 아닌 ‘운영체계’…피지컬 AI·자율실행 통제 인재 필요”

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21일 서울 중구 한국프레스센터에서 교육부와 (사)한국공학교육인증원(ABEEK) 공동 주최로 열린 ‘2026 산업계 대학교육 혁신포럼’에서 참석자들이 기조강연을 듣고 있다. [사진=김준환 기자]

이날 종합토론에 앞서 기조강연자로 나선 김범수 PWC컨설팅 이사(전 KT)는 AI 기술 생태계의 패러다임 전환과 대학 교육이 가야 할 이정표를 명확히 제시했다.

김 이사는 “AI는 이제 단순한 업무 생산성 보조 도구를 넘어 기업 운영체계(OS)이자 실무자를 대체·실행하는 주체로 진화하고 있다”며 “기업 실행을 움직이는 4대 기술 트렌드로 ‘자율실행형 AI’, ‘피지컬 AI(Physical AI)’, ‘엣지 AI(Edge AI)’, ‘바이브 시큐리티(Vibe Security)’를 주목해야 한다”고 짚었다.

특히 그는 “자율실행형 AI는 모델의 크기보다 현장의 암묵지를 형식지화하고, 업무 지식과 예측·통제 구조를 설계해 막대한 ‘토큰 비용’을 최적화하는 기술이 핵심”이라며 “제조 현장에 로봇이 투입되는 피지컬 AI 역시 사전에 디지털 트윈으로 검증된 확장 레디 데이터(확장 Ready Data)가 필수적인 만큼, 대학은 ‘AI에게 일을 논리적으로 잘 시키고, 통제하며, 현장의 행동을 데이터화하는 역량’을 갖춘 엔지니어를 길러내야 한다”고 목소리를 높였다.

한편, 이날 포럼에서는 산업계 각 분야의 최전선 트렌드를 조망하는 전문 세션도 호평을 받았다. 차환주 한국정보공학기술사회 부회장(현 SK)은 ‘산업계 관점 대학 AI 교육과정 현황 분석 결과’를 발표하며, 대학 커리큘럼이 산업계 직무 흐름을 제대로 담지 못하는 미스매치 현황을 진단하고 ‘학교·교수·기업·정부의 원팀(One-Team) 체계’와 학생의 3대 생존 전략(기본기 강화, 도메인 융합, 신뢰·윤리)을 제시했다.

김병익 ㈜모두솔루션 이사는 엘리베이터 설계도면 자동 생성 AI 연구 사례를 소개하며 “이제 기업은 단순 코더가 아닌, 기계·건축 등 전통 공학 도메인 지식 위에서 RAG(검색증강생성)와 에이전트를 직접 오케스트레이션할 수 있는 융합 인재와 실제 산업 데이터 기반 실습을 절실히 원한다”고 역설했다.

조숙향 ㈜미래아이앤텍 이사는 스타벅스 현장 매뉴얼 통합 LLM 에이전트 구축 사례를 통해 “인공지능 환각(AI hallucination)을 걸러내고 복잡한 기업 환경을 최적화하려면 자료구조·메모리 관리 등 소프트웨어 기본기와 금융·물류 등 탄탄한 산업 도메인 지식이 겸비되어야만 현장에서 살아남는다”고 강조했다.

김우승 한국공학교육인증원장 “카네기멜론대처럼 공학인증 통한 ‘품질 관리’ 필요”…이주희 교육부 대학지원관 “대학-산업계 긴밀 소통, 제도적 맞춤형 지원 총력”

김우승 한국공학교육인증원장. [사진=한국공학교육인증원]

​​​​​​​​​​​​​​개회사를 맡은 김우승 한국공학교육인증원장은 글로벌 명문 대학의 혁신 사례를 들며 대학 AI 교육의 철저한 ‘질 관리’와 ‘공학교육인증’ 제도의 중요성을 피력했다.

김 원장은 “세계 최초로 AI 학부 학위를 개설한 미국 카네기멜론대(CMU)는 1950년대부터 쌓아온 컴퓨터 엔지니어링의 레거시 위에서, 컴퓨터과학부 전체 학생 수가 735명인데 2학년 진학 시 30~35명이 AI학부 학위 과정에 선발되어 2,3,4학년 전체 100명 정도가 AI학위 프로그램에 참여하는 등 철저한 ‘퀄리티 컨트롤(Quality Control, 품질 관리)’을 단행하고 있다”고 소개했다.

이어 김 원장은 “국내 대학가에 유학생 30만 명 유치 목표 등으로 양적 팽창이 가속화되는 상황에서, 기업이 믿고 채용할 수 있는 검증된 인재를 배출하기 위해선 공학인증 체계를 통한 교육 품질 보증이 필수적”이라며 “이를 교육부 고등교육 정책 방향에도 적극 제안하고자 한다”고 강조했다.

축사로 나선 이주희 교육부 대학지원관은 “초지능 시대에 맞춰 정부는 ‘5극 3특’ 전략산업 중심의 지역 맞춤형 정책을 펴고 있으며, 핵심은 산업계가 필요로 하는 인재를 적시에 길러내는 대학교육의 대전환”이라며 “대학과 산업계가 단절되지 않고 긴밀히 소통할 수 있도록 산학협력 거버넌스와 재정·제도적 지원을 아끼지 않겠다”고 화답했다.

이날 포럼을 마무리하며 유희진 교육부 산학협력취창업지원과장은 “AI와 첨단 기술은 고등교육과 지역 혁신 생태계의 필수적인 기저 인프라”라며 “오는 9월 30일부터 킨텍스에서 열리는 산학연협력 엑스포 등 다각적인 소통 창구를 통해 대학과 기업이 체감할 수 있는 융합 정책을 지속적으로 확장해 나가겠다”고 밝혔다.