"더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다." 작년 2월, 엔비디아 젠슨 황 CEO가 두바이 세계정부정상회의에서 던진 한 마디가 글로벌 IT 업계를 뒤흔들었습니다. AI가 대부분의 프로그래밍을 대신할 수 있으니, 그 시간에 다른 전문성을 키우는 게 낫다는 주장이었죠.
AI 교육 현장에서 재빠른 변화를 온몸으로 체감하다 보니, '코딩'이 정말 교육에서 차지하는 의미와 역할에 대해 다양한 관점에서 살펴보게 됩니다. 실제로 최근 1~2년 사이, AI를 활용한 노코드, 로우코드 도구는 더욱 발전했고 실에서 더욱 활발하게 활용되고 있는데요. ChatGPT나 노코드 툴로 손쉽게 자동화를 구현하는 모습이 이제 더는 낯설지 않은 환경이 되었어요. 그렇다면 진짜로, 코딩은 필요 없어진 걸까요?
모든 신기술이 그렇듯, 곧 '환멸의 골짜기'가 찾아올 수 있어요. 지금 시점에서 중요한 건 기술 자체가 아니라, 그 기술을 어떤 태도로, 어떤 방식으로 받아들이느냐입니다. 거품이 걷어진 후에도 살아남기 위해서는 AI와 함께 일하는 법, 즉 'AI 리터러시'를 갖춰야만 해요. 어떤 도구를 쓰느냐보다 중요한 건, 그 도구의 작동 원리와 한계를 이해하고 자신의 목적에 맞게 조율할 수 있는 능력이죠.
그 점에서 젠슨 황의 발언은 일부 수긍할 만한 지점이 있습니다. 철저히 비즈니스 관점에서 내세운 메시지일 수도 있지만, 동시에 기술의 방향성을 꽤 정확히 짚은 말이기도 합니다. 코딩 자체보다 중요한 건 인간과 사회에 대한 통찰, 그리고 자신의 전문 분야에 대한 깊이 있는 이해라는 점. 기술은 어디까지나 도구이고, 사용의 주체는 사람이니까요.
AI 교육을 하며 확실하게 배운 것은 기술은 사람마다 다르게 의미화된다는 점입니다. 마케터는 ChatGPT로 브랜드 톤을 반영한 카피를 쓰고, 데이터 분석가는 파이썬으로 반복 업무를 자동화하며, 기획자는 노코드 툴로 아이디어를 빠르게 검증합니다. 어떤 수강생은 ChatGPT 하나로도 실무 생산성이 세 배 가까이 늘었다고 말합니다. 결국 AI 시대에 정말 필요한 교육의 핵심은 AI 기술 그 자체보다는 그 뒤에 있는 것들 - 문제를 정의하는 능력, 논리적으로 사고하는 방법, 사용자의 니즈를 파악하는 감각 같은 것들에 있습니다.
실제로 기업 교육 현장에서도 명확한 변화가 느껴집니다. 몇 년 전만 해도 '파이썬 교육', 'R 통계 분석' 같은 범용적인 코딩 교육 요청이 많았다면, 최근에는 훨씬 세분화되고 실무 중심적인 직무별 맞춤 교육을 원해요. 조직 내에서도 역할 분화가 일어나고 있습니다. 모든 직원이 개발자가 될 필요는 없지만, 모든 직원이 AI와 협업할 수 있어야 하는 시대가 된 거죠. 그래서 기업들이 '직무별 AI 리터러시 교육'을 선호하게 되었어요. 이런 변화가 바로 젠슨 황이 말한 "각자의 전문 분야에 집중하라"는 관점과 맞아떨어지는 부분이기도 합니다.
스티브 잡스가 "코딩은 생각하는 법을 가르쳐준다"고 했지만, 그 '생각하는 법'도 사람마다 다르게 습득할 수 있습니다. 어떤 사람은 코딩을 통해 논리적 사고를 기르고, 어떤 사람은 AI 툴을 활용하면서 창의적 문제해결 능력을 키우죠.
결국, 각자에게 맞는 최적의 학습 방법을 찾는 것이 중요합니다. 1년 전 젠슨 황이 던진 질문은 여전히 유효하지만, '코딩이냐 아니냐'의 이분법이 아니라 '이 사람에게는 무엇이 더 의미 있을까?'라는 개별화된 접근이 필요하다고 봅니다. 에이블런도 이러한 흐름 아래서, 기술이 아니라 사람에서 정답이 시작된다는 것을 교육을 통해 증명해나가려고 합니다.
에이블런은 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문 기업입니다. “보이는 교육은 시작일 뿐 진짜 변화는 맞춤형에서 시작됩니다”라는 철학 아래 기업의 실무 환경과 조직 언어에 맞춘 맞춤형 AI 교육 서비스를 제공합니다. 우리는 기술이 아닌, 사람과 조직의 변화를 만드는 교육을 합니다.
"더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다." 작년 2월, 엔비디아 젠슨 황 CEO가 두바이 세계정부정상회의에서 던진 한 마디가 글로벌 IT 업계를 뒤흔들었습니다. AI가 대부분의 프로그래밍을 대신할 수 있으니, 그 시간에 다른 전문성을 키우는 게 낫다는 주장이었죠.
AI 교육 현장에서 재빠른 변화를 온몸으로 체감하다 보니, '코딩'이 정말 교육에서 차지하는 의미와 역할에 대해 다양한 관점에서 살펴보게 됩니다. 실제로 최근 1~2년 사이, AI를 활용한 노코드, 로우코드 도구는 더욱 발전했고 실에서 더욱 활발하게 활용되고 있는데요. ChatGPT나 노코드 툴로 손쉽게 자동화를 구현하는 모습이 이제 더는 낯설지 않은 환경이 되었어요. 그렇다면 진짜로, 코딩은 필요 없어진 걸까요?
모든 신기술이 그렇듯, 곧 '환멸의 골짜기'가 찾아올 수 있어요. 지금 시점에서 중요한 건 기술 자체가 아니라, 그 기술을 어떤 태도로, 어떤 방식으로 받아들이느냐입니다. 거품이 걷어진 후에도 살아남기 위해서는 AI와 함께 일하는 법, 즉 'AI 리터러시'를 갖춰야만 해요. 어떤 도구를 쓰느냐보다 중요한 건, 그 도구의 작동 원리와 한계를 이해하고 자신의 목적에 맞게 조율할 수 있는 능력이죠.
그 점에서 젠슨 황의 발언은 일부 수긍할 만한 지점이 있습니다. 철저히 비즈니스 관점에서 내세운 메시지일 수도 있지만, 동시에 기술의 방향성을 꽤 정확히 짚은 말이기도 합니다. 코딩 자체보다 중요한 건 인간과 사회에 대한 통찰, 그리고 자신의 전문 분야에 대한 깊이 있는 이해라는 점. 기술은 어디까지나 도구이고, 사용의 주체는 사람이니까요.
AI 교육을 하며 확실하게 배운 것은 기술은 사람마다 다르게 의미화된다는 점입니다. 마케터는 ChatGPT로 브랜드 톤을 반영한 카피를 쓰고, 데이터 분석가는 파이썬으로 반복 업무를 자동화하며, 기획자는 노코드 툴로 아이디어를 빠르게 검증합니다. 어떤 수강생은 ChatGPT 하나로도 실무 생산성이 세 배 가까이 늘었다고 말합니다. 결국 AI 시대에 정말 필요한 교육의 핵심은 AI 기술 그 자체보다는 그 뒤에 있는 것들 - 문제를 정의하는 능력, 논리적으로 사고하는 방법, 사용자의 니즈를 파악하는 감각 같은 것들에 있습니다.
실제로 기업 교육 현장에서도 명확한 변화가 느껴집니다. 몇 년 전만 해도 '파이썬 교육', 'R 통계 분석' 같은 범용적인 코딩 교육 요청이 많았다면, 최근에는 훨씬 세분화되고 실무 중심적인 직무별 맞춤 교육을 원해요. 조직 내에서도 역할 분화가 일어나고 있습니다. 모든 직원이 개발자가 될 필요는 없지만, 모든 직원이 AI와 협업할 수 있어야 하는 시대가 된 거죠. 그래서 기업들이 '직무별 AI 리터러시 교육'을 선호하게 되었어요. 이런 변화가 바로 젠슨 황이 말한 "각자의 전문 분야에 집중하라"는 관점과 맞아떨어지는 부분이기도 합니다.
스티브 잡스가 "코딩은 생각하는 법을 가르쳐준다"고 했지만, 그 '생각하는 법'도 사람마다 다르게 습득할 수 있습니다. 어떤 사람은 코딩을 통해 논리적 사고를 기르고, 어떤 사람은 AI 툴을 활용하면서 창의적 문제해결 능력을 키우죠.
결국, 각자에게 맞는 최적의 학습 방법을 찾는 것이 중요합니다. 1년 전 젠슨 황이 던진 질문은 여전히 유효하지만, '코딩이냐 아니냐'의 이분법이 아니라 '이 사람에게는 무엇이 더 의미 있을까?'라는 개별화된 접근이 필요하다고 봅니다. 에이블런도 이러한 흐름 아래서, 기술이 아니라 사람에서 정답이 시작된다는 것을 교육을 통해 증명해나가려고 합니다.
에이블런 박진아 대표 LinkedIn↗ | 2025.07.29