코딩, 언제부터 필수 코스가 됐나요?

전 세계적으로 산업의 디지털 전환(DX)이 빠르게 진행되면서 코딩교육 시장은 꾸준하게 주목받아 왔습니다. 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 웹 개발, 인공 지능 등과 같은 다양한 분야에서 광범위한 경력 기회를 열어주며 ‘취업 필수 요소’라고 불릴 정도로 활발한 교육 및 연구가 이루어졌죠.

코딩, 왜 모든 이들의 필수 코스가 되었을까요? ‘코딩(Coding)’은 주어진 명령을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어, 즉 코드로 바꾸어 컴퓨터에 입력하는 작업입니다. 이러한 과정은 빅데이터 분석 및 활용, 인공지능, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 시대를 대변하는 모든 것들의 기초가 됩니다. 즉, 정보통신기술(ICT)을 바탕으로 하는 모든 소프트웨어를 구현하는 작업이 바로 코딩인 것입니다.

애플의 창업자 스티브 잡스가 “코딩은 생각하는 법을 가르쳐 준다.”라고 말했듯, 코딩은 오늘날 가장 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 힘의 근간이 됩니다. 문제를 분석하고 해결하고 검증하는 과정 속 자연스럽게 자라나는 ‘컴퓨팅사고력’은 창의적 문제해결력을 키워주고 이러한 이유로 기업의 디지털 변혁과 혁신에 필수적인 요소로 자리잡았죠. 이처럼 새로운 프로그래밍 언어, 프레임워크 및 도구가 등장하고, 끊임없이 변하는 기술 산업에서 경쟁력을 유지하려면 새로운 기술에 적응하고 학습할 수 있는 능력이 필수적입니다. 지금도 코딩교육이 나아가야 할 방향과 가치는 계속 새롭게 정의되고 있습니다.

"협력이냐, 경쟁이냐" 코딩에 새로운 중심을 제안하는 ‘코딩 무용론’ 

한편 이러한 ‘대 코딩시대’에도 그 방향성은 지속적으로 변형되어 왔는데요. 4차 산업혁명이 그려갈 미래를 예측하는 또다른 관점, ‘코딩 무용론’입니다. 이 관점을 중심으로 제안하는 하나가 바로 인공지능(AI) 시대의 세계적인 리더로 주목받는 엔비디아입니다. 엔비디아를 이끌고 있는 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 지난 발언은 코딩을 둘러싼 뜨거운 논란을 가중시켰습니다. 그는 두바이에서 열린 세계정부정상회의(World Government Summit)에서 “더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다”고 말했습니다. 모든 걸 AI가 대신해 줄테니, 코딩 배울 시간에 다른 전문 지식을 익히는 게 낫다는 주장입니다.

© 존 카맥 트위터

😱 “AI가 개발자를 대체하면 어떡하죠?”

오큘러스사의 전 CTO인 존 카맥 또한 비슷한 입장을 내보였습니다. 그는 프로그래머들이 ‘AI에 적응한다면 그들의 미래를 볼 수 있을 것’이라고 조언하며 ‘문제 해결’에 집중하는 것이 오늘날의 핵심 기술이라고 언급했습니다. 즉, 개발에 대한 세부 디테일들은 인공 지능이 처리하도록 놔두고 인간은 이를 활용해 더 큰 그림을 그리는 것을 추천한다는 것입니다.

빠르고 효율적으로 개발의 생산성을 높이는 일은 중요합니다. 적은 리소스로 동일한 결과를 실현시키고 비용을 절감하는 것은 시간 제약이 있는 기업 입장으로서 의미 있는 변화를 꾀하는 일입니다. 코딩 교육의 필요성은 긍정적으로 대체되고 있습니다. 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 비즈니스 성과 창출에 집중하는 방식으로 생성형 AI의 잠재력을 극대화 시키려는 노력이 다각도에서 이루어지고 있다는 점은 분명합니다.

AI, 인간의 내면적 기능을 대체해서 수행할 수 있나요?

📉 AI의 예고된 내리막길, ‘환멸의 골짜기’ 

그렇다면, 이제는 챗 GPT와 같은 생성형 AI를 잘 활용하는 것이 디지털 혁신의 중심적인 역량일까요? 미국의 IT 리서치 회사 가트너는 ‘생성형 AI’의 전망을 ‘확신없음’의 상태로 진단합니다.

가트너 하이프 사이클 © 가트너

‘과대광고 주기’라고도 불리는 가트너의 ‘신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies)’ 에 따르면 모든 신기술은 초기에 급격히 상승한 후 부푼 기대치가 정점에 도달한 후 가파른 내리막길을 타는데, 이를 '환멸의 골짜기(Trough of Disillusionment)'라고 부릅니다. 현재 생성 인공지능(AI)의 기대감이 절정에 달했고 환멸의 골짜기로 다가서며 추락의 위험성이 존재한다는 것입니다.

👣 AI에 대해 경고할 권리, 안전을 위한 중요한 발걸음

 ‘첨단 AI에 대한 경고 권리(Right to Warn)’

이에 동의하듯 최근에는 챗GPT를 개발한 오픈AI를 포함, 대표 AI 기업의 전현직 직원 13명이  ‘첨단 AI에 대한 경고 권리(Right to Warn)’라는 제목의 공동 성명을 발표하는 일이 있었습니다. 이들은 허위 정보 확산, AI 체계의 통제력 상실, 불평등 심화 등 AI로 인한 위험을 열거했는데요. 주요 AI 기업이 이윤 추구라는 목표 때문에 해당 위험에 대한 제대로 된 감독을 하지 못하고 보고할 자유를 억압한다고 지적했습니다. 적당한 규제와 응용 없이 AI가 끼칠 위험은 다양하다는 것입니다.

👥 'AI 장관', 교육적 혁신에 따라오는 냉소적 반응

뿐만 아니라 정부가 발표한 “디지털 기반 교육혁신 방안”에 따른 ‘AI코스웨어’와 ‘AI튜터’의 적용은 냉소적인 시선을 자아냅니다. AI의교육방식은 행동주의적(자극과 반응, 강화, 피드백 등을 학습의 기본원리로 삼는 것) 이론과 기계적/이분법적 관점에 기반해 ‘개인’과 ‘자유’를 지운다는 것입니다. 정보의 조각을 쌓아 올리는 AI의 방식이 인지적 요소를 대체할 수 있는지에 대한 고민은 분명 필요한 단계입니다.

코딩, 이제 개념이 아닌 응용의 문제! 해답은 ‘AI 리터러시’

결국 우리는 다양한 맥락을 이해하고 AI로부터 주도권을 잡아야 함께 지향하는 가치를 실현할 수 있습니다. 사실, ‘코딩 무용론’을 외쳤던 젠슨황의 발언에도 더욱 곱씹어 생각해 볼만한 미래가치적 고민이 녹아 들어 있습니다. 바로 ‘코딩’같은 기술적 목적보다는 인간과 사회에 대한 이해, 그리고 자기 전문 분야에 대한 깊이 있는 지식이 장기 경쟁력 확보를 위한 길이라는 관점이죠. 결국 인공지능 기술보다는 이용자인 ‘사람의 역할’이 중요하다는 말로도 해석할 수 있겠습니다.

이를 강조하는 ‘데이터 리터러시’는 꾸준히 회자되고 있습니다. ‘데이터 리터러시’란 데이터를 분석해 이를 토대로 합리적인 의사결정을 이끌어내는 역량을 의미하는데요. 구글의 수석 이코노미스트인 할 베리안(Hal Varian)이 “데이터 리터러시(Data Literacy)는 누가 어떤 비즈니스에 종사하든 관계없이 향후 10년간 가장 중요해질 비즈니스 능력이다.” 라고 말했듯 다양한 방식으로 데이터를 읽고, 이해하고, 사용하는 데이터 문해력(리터러시)은 모든 조직원에게 필수역량으로 자리잡고 있습니다.

데이터 리터러시가 높은 직원들은 회사의 데이터를 적극적으로 활용하여 시장 동향을 예측하고 경쟁 우위를 확보하는 데에 도움이 될 것이며, 이는 기업의 경쟁력을 강화하고 시장에서의 지속 가능성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 오늘날의 기업은 데이터 리터러시를 향상시키기 위한 전략적 투자를 고려할 필요가 있습니다. 2024년 다양한 기업과 조직이 AI모델을 확보하는 상황 속 그 불투명한 변수는 필수불가결합니다. 이 때 인공지능을 현명하게 사용하는 방법, 윤리적/비윤리적 관행의 구분을 도울 수 있는 지식을 함양한다면 이는 곧 혁신의 원동력으로 작용할 것입니다.

데이터 리터러시를 반영할 수 있는 최적의 분야, 로우코드와 노코드의 폭발적인 성장

디지털 전환을 위해 최근 반도체와 소프트웨어, 클라우드, 인공지능 외에도 많은 빅테크 기업들이 집중하고 있는 분야가 바로 노 코드, 로우 코드 (No-code, Low-code) 프로그래밍입니다. 노코드 AI는 빠르고 효율적으로 개발 속도를 크게 단축시키고, 프로그래밍 비용과 전문 인력 채용 비용을 줄이는 데 기여합니다. 직원들이 손쉽게 AI 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 함으로써 시장 트렌드를 빠르게 반영하여 혁신을 주도하는 것이죠. 개발 업무의 진입 장벽을 낮추고 유연성과 신속성을 확보합니다.

실제로 프랑스 IT 회사인 아토스는 '디지털 트랜스포메이션 팩토리'라는 교육 프로그램을 통해 개발 직군과 비개발 직군 모두에게 디지털 기술과 AI를 교육했고, 프로그램을 통해 70,000명 이상의 직원이 3년 내에 디지털 인증을 완료했으며 결과적으로 130억 달러에 가까운 매출에 기여했습니다. 이러한 전망이 ‘코딩 무용론’을 확증하는 것은 아닙니다. 다만 비즈니스 목표를 끝에 둔다면, 노코드 프로그래밍을 통해 사업 아이디어를 빠르게 검증하고 기회비용을 활용해 시간 투자 대비 최고의 리턴을 얻는 것이 점점 중요해질 것 입니다.

'AI감각'을 깨우는 지속 가능한 교육을 원한다면

이제 AI 기술은 단순한 지식이 아니라 문제 해결 능력, 창의성, 비판적 사고 등 다양한 역량을 포괄하는 개념입니다. 기업이 새로운 솔루션을 창출하고 혁신을 주도하기 위해서는 데이터 기반의 전략을 더욱 효과적으로 수립해야 할 때 입니다.

이와 같은 변화에 동의한다면 ‘AI는 학습하는 것이 아니라 직접 경험하고 활용하는 것’이라는 전제로 힘차게 열린 디지털 전환 교육의 시작, 노코드(No-code)로 쉽게 시작하는 에이블런 시그니처 과정의 커리큘럼을 만나보세요!

참고 문헌

Sophia Matveeva, <Coding Isn’t a Necessary Leadership Skill — But Digital Literacy Is>, HBR, 2022

임대준, 가트너 "내년에 생성 AI '환멸의 골짜기' 찾아올 수 있어", AI타임스, 2024

이기욱, “AI 개발자들 “AI 위험성 경고할 권리 보장하라”, 동아일보, 2024

김익현, <AI 시대에 정말 중요한 것들>, 지디넷코리아, 2024

이상덕, “[필동정담] AI를 경고할 권리”, 매일경제, 2024

정채희, “‘창의성’ 너마저…AI가 뒤흔든 2024 新 직업의 세계 [AI 직업 도장깨기②]”, 한경비즈니스, 2024

송상헌, 「챗GPT가 유발한 교육 환경의 변화 1년 - 회고와 전망」, 인공지능문학연구, 2023

최경희, 조동성, 「확장된 데이터의 특성과 맥락을 반영한 데이터 리터러시의 재개념화」, 정보화정책, 2023