AI가 코드를 쓰는 시대일수록 전공 선택은 ‘유망’보다 ‘역량’ 중심으로 바뀝니다.
컴퓨터학과와 철학과 경쟁률 비교만으로는 교육 내용과 진로를 설명하기 어렵습니다.
수업과 과제에서 무엇을 만들고 어떻게 검증하는지까지 확인하는 게 더 현실적인 기준입니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 학생과 학부모가 가장 많이 묻는 질문 중 하나가 “AI가 코딩까지 하는데, 컴공을 가야 할까?”일 겁니다.
최근 고려대 수시 경쟁률에서 컴퓨터학과(16.38대 1)보다 철학과(28.28대 1)가 높았다는 보도도 이런 고민에 불을 붙였고요. 다만 이 숫자만으로 ‘전국적인 선호 변화’나 ‘AI 때문에 철학이 뜬다’를 단정하긴 어렵습니다. 경쟁률은 모집 인원, 전형 구성, 지원 전략 같은 변수에 크게 흔들리니까요.

흥미로운 점은 학내 의견도 한쪽으로 정리되지 않았다는 겁니다.
컴퓨터학과 쪽에서는 “코딩이 전부가 아니라 계산의 원리와 구조를 이해하는 힘이 핵심”이라는 이야기가 나왔고, 철학과 역시 “관심 증가를 곧바로 위상 상승으로 해석하긴 조심스럽다”는 시각이 소개됐습니다. 결국 ‘어느 학과가 이겼나’보다 “전공에서 길러야 할 능력이 무엇으로 바뀌고 있나”가 더 중요한 질문이 됩니다.

AI가 코드를 만들어주는 환경에서는, 단순히 ‘작성’보다 ‘판단’이 더 비싸집니다.
생성된 코드가 왜 그렇게 동작하는지, 어떤 가정 위에 서 있는지, 보안과 성능은 괜찮은지, 요구사항에 맞게 설계를 바꿔야 하는지 같은 검증과 의사결정이 남죠. 인문 분야도 마찬가지입니다. AI가 그럴듯한 답을 내놓을수록, 논리의 빈틈과 전제, 표현의 책임, 근거의 출처를 따지는 능력이 더 중요해집니다.

그래서 전공을 고를 때는 학과 이름보다 ‘실제 수업’을 보는 게 현실적입니다.
기초 이론을 얼마나 깊게 다루는지, AI를 활용하더라도 결과를 직접 검증하는 과제가 있는지, 다른 분야와 연결해 문제를 풀 기회가 있는지 확인해보는 거죠. “AI 관련 과목이 있다”는 문구도, 무엇을 배우고 어떤 기준으로 평가받는지까지 들어가야 의미가 생깁니다.

이 관점은 대학의 학과 홍보에도 그대로 적용됩니다.
‘AI 시대 유망 전공’ 같은 문장만으로는 차별점이 잘 안 보이거든요. 학생이 어떤 문제를 다루고, 어떤 결과물을 만들고, 무엇을 스스로 판단하게 되는지까지 보여줄 때 교육의 특징이 선명해집니다. 결국 AI 시대의 전공 선택은 ‘대체될까’가 아니라 ‘내가 무엇을 검증하고 책임질 수 있나’로 옮겨가고 있습니다.

이앤아이 관점에서 보면, 이런 변화는 웹과 콘텐츠 운영에서도 똑같이 나타납니다. AI가 글을 쓰고 코드를 제안해도, 조직의 담당자는 최종 공개 전 사실 확인, 표현 리스크 점검, 접근성·보안·정책 준수 같은 ‘검증의 마지막 한 끗’을 맡게 되죠. 그래서 앞으로는 도구 도입만큼이나, 검증 프로세스와 기준을 문서화하고 운영하는 역량이 더 중요해질 겁니다.
이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

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