AI를 배운 세대, ‘AI 네이티브’는 없는 나라

유니콘은 수료증에서 태어나지 않는다

작년까지 한국 사회는 “AI 인재 양성”을 국가적 가치로 내세웠다.

교육부는 디지털 인재 100만 양성 계획을 이어가며 초·중등 교과 과정에 소프트웨어·AI 교육을 확대했고, 과학기술정보통신부는 인공지능 대학원과 단기 집중 과정을 늘렸다. 지자체와 공공기관도 앞다투어 코딩 캠프, 해커톤, AI 특화학교를 운영했다.

겉으로는 “미래를 준비한다”는 듯 보였지만, 실제로는 AI 시대가 요구하는 역량을 단순히 ‘코딩 능력’으로 환원한 협소한 접근이었다. 사회가 필요로 하는 창의적 문제 해결자보다는 성과 지표를 위한 교육생 숫자 늘리기에 치중하는 구조가 강화된 것이다.

지난 정책의 한계

첫째, 정답 중심 훈련의 강화

지난해까지의 정부 지원금 혹은 용역수주를 기반으로 운영된 AI 관련 교육 프로그램의 상당 부분은 알고리즘 문제 풀이, 단기 캠프, 모의 해커톤이나 단순한 기능 숙지 중심 교육에 집중되었다. 이는 AI가 이미 잘하는 영역—정답이 명확한 계산과 반복—을 인간이 흉내 내도록 하는 방식에 불과했다.

결과적으로 수료증과 교육생 수는 늘었지만, 산업 현장에서는 창의적·비판적 역량 부족이 더 큰 문제로 지적되었으며 실질적인 인재확보를 통한 기업의 내역 역량 확보에 기여가 되었다고 보기는 어려운 점이 많았다.

둘째, 비-AI 영역의 배제

예술, 인문학, 기초과학처럼 맥락을 해석하고 정답이 없는 영역은 정책에서 철저히 소외되었다. 정부의 성과 지표는 참여 인원과 이수율 등 수치에 국한되었고, 창의성과 문제 제기 능력은 부차적 가치로 취급되었다. 그러나 바로 이 영역이야말로 AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 영역이었다.

셋째, 산출주의와 단기적 성과 집착

대외적으로 “AI 전문인력 00만 명 양성”과 같은 수치 목표를 내세웠으나, (그만큼 양성을 했으면 전세계 어느 국가보다도 AI 인재가 넘처야 정상임에도 불구하고) 이 인력들이 실제 산업 현장에서 혁신가로 기능했는지 검증된 사례는 드물고, 보여주기식 숫자 맞추기만 남아 알맹이 없는 양적 성과가 반복되었다.

같은 시기 해외 주요국의 AI 교육을 살펴보면 한국과는 조금 다른 접근을 시도하고 있었다.

EU의 AI 교육 프레임워크는 기술 교육을 넘어 윤리, 법, 사회적 영향까지 포괄했으며, 학생들은 코딩을 배우는 동시에 AI의 사회적 함의를 비판적으로 성찰하도록 설계되었다.

또한 미국의 STEM+Arts(STEAM) 교육은 예술을 결합해 창의성과 문제 해결 능력을 함께 키우는 데 집중했다. 이는 실리콘밸리 혁신 생태계의 밑바탕이 되고 있다고 평가받고 있다.

반면 2024년 한국의 정책은 여전히 ‘코딩 능력 = AI 역량’이라는 협소한 등식에 머물렀다. 창의성과 맥락 이해를 배제한 채 교육생 수와 프로그램 건수 같은 성과 지표에 집착하는 방식으로는, 세계적 인재 경쟁에서 뒤처지고 있는 현실만 남을뿐이다.

AI 기업의 착시와 현실 괴리

단순히 교육만의 문제가 아니다.

최근 2~3년간 팁스(TIPS)를 비롯한 정부 지원사업에 선정된 기업 상당수도 “AI 기업”을 표방했으나, 실제 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 AI 네이티브 서비스를 구현한 사례는 아직까지도 거의 없다고 해도 무방하다.

최근 기사에서 자주 언급되고있는 AI 기업 ‘뤼튼’조차도 독자적 모델을 개발·고도화하는 기업이라기보다는, 오픈AI 등의 모델을 활용하는 SaaS 기업에 가까웠다. 결국 “AI 회사”라기보다 “AI 활용 회사”일 뿐이다.

글로벌 지표는 이 격차를 더 명확히 보여준다.

세계적인 VC 앤드리슨호로위츠가 최근 발표한Top 50 Gen AI Mobile Apps (2025년 8월 기준) 상위권은 ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Character.ai, Perplexity, Grok, Remini 등 글로벌 AI 네이티브 앱이 점령하고 있으며, 한국의 스타트업의 실질적 글로벌 진입 성과는 거의 없다고 해도 무방하다.

Top 50 Gen AI Mobile Apps, 2025년

정부는 유니콘 기업 육성을 명목으로 최근 수천억 원 규모의 자금을 쏟아붓고 있다.

하지만 유니콘은 돈만 태운다고 만들어지는 것은 아니다.

자금은 토양이 될 뿐이며, 그 위에 창의적이고 실험적인 창업 생태계가 함께 자라가야 한다.

그렇지 않다면 지금처럼 ‘명목상의 유니콘’만 양산하는 위험에 빠질 수 있다.

‘진짜 AI’ 교육을 통한 AI와 비-AI의 균형 회복

코딩은 기본 역량으로 유지하되, 인문학·예술·사회과학과의 융합을 제도화해야 한다. 문제 기반 학습(PBL)과 사회문제 해결 프로젝트를 통해 학생들이 AI를 맥락 속에서 이해하도록 해야 한다.

또한 성과를 단순 수치로 환원하지 말아야 한다. 창의성, 비판적 사고, 협업 능력, 실패를 수용하는 태도야말로 AI 시대의 핵심 역량이다. 이를 반영할 수 있는 다원적 성과 지표 체계가 필요하다.

단기 성과주의를 넘어 장기 비전으로

“유니콘 기업은 단기간의 자금투입이나 교육생 양산으로 탄생하지 않는다”는 말은 단순한 표현이 아니다.

실험을 감내하는 교육 생태계, 학제 간 융합, 실패를 용인하는 문화가 뒷받침되어야 한다. 기초 학문 지원, 창업 문화와 결합된 교육 시스템 구축이 필수다.

정부 지원금을 받았다고 해서 ‘진짜 AI 기업’이 되지는 않는다.

진정한 변화는, 창의적 생태계와 융합적 사고가 공존할 때 시작되고, 2025년 현재, 우리가 던져야 할 질문은 분명하다.

“AI를 어떻게 활용할 것인가”가 아니라,

“AI가 할 수 없는 영역에서 인간은 무엇을 더 잘할 수 있는가?”

이 질문이야말로 AI 시대의 진짜 교육의 출발점이며, 동시에 한국이 지향해야 할 유니콘 생태계의 토양이 될 수 있을 것이다.

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Lost in Coding: Rethinking Korea’s AI Talent Strategy

The Mirage of “AI Talent Cultivation”

In 2024, South Korea once again rallied around the banner of “AI talent cultivation.” The Ministry of Education pressed ahead with its plan to train one million digital workers, expanding AI and software curricula in primary and secondary schools. The Ministry of Science and ICT expanded AI graduate schools and short-term intensive programs. Local governments joined in, launching coding camps, hackathons, and AI-focused academies.

On the surface, this looked like preparation for the future. In reality, it was a narrowing of vision: reducing the complexity of the AI era to nothing more than “coding skills.” Instead of nurturing problem solvers, the system doubled down on headcount and certificates.

The Limits of 2024 Policy

First, the trap of answer-driven training.

Much of the programming revolved around algorithm drills, mock hackathons, and short bootcamps—precisely the kind of structured tasks at which AI already excels. The result: more certificates, more graduates, but less creativity and critical thinking. Industry voices consistently noted a widening skills gap.

Second, the exclusion of non-AI domains.

Fields without clear answers—arts, humanities, basic sciences—were marginalized. Success was measured by participation rates and completion figures, not by the ability to ask new questions. Yet these are precisely the domains AI cannot replicate.

Third, output obsession and short-termism.

Policymakers leaned on numerical targets: “X tens of thousands of AI specialists trained.” But whether those people became innovators or problem-solvers in the real economy was left unmeasured. What remained was statistical theater: numbers without substance.

What Others Did Differently

At the same time, other major economies were moving in different directions.

The EU’s AI education framework goes beyond technical skills, embedding ethics, law, and societal impact into the curriculum. Students are taught not only how to code but how to interrogate the consequences of AI.

In the United States, STEM has become STEAM—the “A” for arts symbolizing a deliberate strategy to fuse creativity with science. This fusion has been the cultural soil from which Silicon Valley grew.

By contrast, Korea in 2024 remained stuck in a narrow equation: coding = AI competency. Such a formula not only undervalues creativity but also ensures lagging behind in the global competition for true AI talent.

The Illusion of AI Companies

The problem is not confined to education. Over the past two to three years, a majority of startups winning government-backed programs like TIPS branded themselves as “AI companies.” Yet very few have built globally competitive AI-native products.

Take Wrtn, often cited as Korea’s flagship AI startup. Technically, it is less an AI company than a SaaS platform built on top of OpenAI models. It “uses AI” but does not create AI. The distinction is crucial.

Global benchmarks reveal the gap. In August 2025, Andreessen Horowitz published the Top 50 Generative AI Mobile Apps. The list was dominated by ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Character.ai, Perplexity, Grok, Remini. Not a single Korean app made the cut. Korea has mastered the rhetoric of AI, but not the execution.

Money Is Not Enough

The Korean government has poured billions of won into “unicorn cultivation” funds. But unicorns are not conjured by capital alone. Money is soil, not fruit. Without a culture of experimentation, a tolerance for failure, and an ecosystem where ideas can collide, funding merely inflates numbers and valuations. The danger is a landscape filled with nominal unicorns—companies that meet bureaucratic definitions but lack global competitiveness.

Toward Real AI Education

Balance between AI and non-AI domains. Coding should remain a basic skill, but must be institutionalized alongside the humanities, arts, and social sciences. Problem-based learning and real-world projects must anchor the curriculum.

Respect for unquantifiable values. Education must not reduce outcomes to numbers alone. Creativity, critical thinking, collaboration, and resilience in the face of failure are the very skills that define human advantage in the AI age. Metrics must evolve accordingly.

Beyond short-termism.

“Unicorns are not born from a crash program of coding bootcamps or training quotas.” They emerge from long-term ecosystems: robust basic science, interdisciplinary research, and a startup culture that prizes creativity over conformity.

The Question We Must Now Ask

The AI education policy of 2024 revealed the limits of short-termism and techno-managerial thinking. Government subsidies do not magically turn companies into AI pioneers.

As of 2025, the question for Korea is stark:

Not “How can we use AI?” but “What can humans do better—what can we imagine—that AI cannot?”

That question is the real foundation of education in the AI era. And it is the soil from which genuine unicorns will grow.