'컴공 불패' 신화의 배신...AI 시대, "CS 대신 뜨는 3대 전공은?"

"미국 명문대에서 컴퓨터공학(CS)을 나왔는데 취직이 안된다고?"

몇 년 전만 해도 이런 말은 재미없는 농담으로 들렸을 것이다. 실제 컴퓨터공학은 '가장 안전한 선택'의 대명사였다. 졸업하면 구글과 메타, 그리고 아마존과 같은 빅테크 회사가 기다리고 있었고 고연봉이 보장됐다. 지난 20년간 취업 걱정은 없다는 것이 많은 학부모들이 공유해온 상식이었다.

그리고 AI가 등장했고 이제 그 상식이 흔들리고 있다.

이미 대학에서도 변화는 시작됐다. 미 대학 등록 데이터를 공식 집계하는 NSC(National Student Cearinghouse) 데이터에 따르면 2025-26학년도 미 4년제 대학의 컴퓨터공학 전공 학부 등록이 전년 대비 8.1% 줄었다. 2020년 이후 최대 단일 연도 하락이다.

일시적인 하락일까? 그렇다고 하기엔 전체적으로 나타나는 데이터는 추세임을 증명한다. 미 전체 대학 진학자 수는 같은 기간 2.4% 늘었다. 특히 대학원에서의 CS 전공 등록은 무려 14%나 감소했다.

불과 2~3년 전까지만 해도 CS 전공은 미국 대학에서 가장 경쟁이 치열한 전공 중 하나였다. 학부모 입장에서 낯설게 느껴지는 이 숫자의 의미는 단순하지 않다.

그리고 그것이 왜, 그리고 어떻게 달라지고 있는 것인지를 이해하는 것이 지금 자녀의 진로를 설계하는 데 가장 중요한 출발점이다.

학생들이 이공계 자체를 포기한 것은 아니다. 단지 방향을 바꿨을 뿐이다.

애리조나 주립대의 공식 데이터를 보면 이 그림이 더 선명하다. 컴퓨터공학 전공은 1년 사이 14.3%나 줄었고 소프트웨어공학은 19.4%가 감소했다. 반면 같은 학교에서 같은 해, 기계공학은 17.6%, 전기공학은 15.1% 늘었다. 가장 폭발적인 관심을 받은 전공은 로보틱스와 자율시스템으로 무려 330%나 증가했다.

학생들이 선택을 바꾼 이유는 AI 였다.

갤럽과 루미나 파운데이션이 공동으로 미 대학 재학생 3801명을 대상으로 조사한 결과에 따르면 기술 전공 재학생의 70%가 전공 변경을 심각하게 고려하고 있다고 답했다. 이들의 답은 모두 같았다. AI가 내가 배우는 기술을 대신하게 될 것 같다는 불안감.

물론 이 불안이 아예 근거가 없는 것은 아니다. 실제 뉴욕연방은행이 2025년 8월 발표한 자료에 따르면 CS 졸업생의 실업률은 6.1%로 전공별 실업률 순위에서 7위까지 올라섰다. 초봉은 여전히 높은 수준이지만 취업 자체가 예전만큼 쉽지 않은 상황임이 수치로 확인되고 있는 것이다.

가장 큰 문제는 AI가 '신입이 하던 일'을 하기 시작했다는 것이다.

대기업들이 AI를 도입하면서 가장 먼저 줄인 것이 초급 업무였다. 반복적인 코드 작성과 기초적인 데이터 정리, 간단한 분석 보고서 초안 같은 일들로 대표적인 엔트리 레벨의 업무다. 이제 이 업무들은 대부분 AI가 할 수 있다. 기업 입장에서는 신입 직원을 뽑아 일을 시키는 것보다 AI 에이전트를 돌려 활용하는 것이 빠르고 비용도 적으며 결과도 만족스럽다.

결과적으로 취업 시장의 입구가 좁아지고 있다는 뜻이다.

CS를 전공해도 들어갈 자리가 줄어든다. 이제 기업들이 찾는 인재는 AI가 만들어낸 결과물을 보고 이것이 맞는지 틀린지를 판단할 수 있는 수준의 전문성을 지닌 사람이다. 특정 분야의 문제를 AI와 함께 해결할 수 있는 사람이 기업의 선택을 받고 있다.

대학들은 이미 이 변화를 감지하고 발빠르게 대응에 나섰다.

위스콘신대는 2026년 7월, 컴퓨터과학과 통계학, 그리고 정보학을 하나로 합친 새로운 단과대를 출범시킨다. 이른은 '컴퓨팅·AI 단과대'다. 이미 1억 달러의 기부금과 함께 50명의 신규 교수 채용 계획도 발표됐다.

퍼듀 대학은 이미 전공에 관계없이 모든 졸업생에게 AI 활용 능력을 증명하도록 졸업 요건을 바꿨다. 미 대학 중 최초의 사례다. AI 활용 능력 없이는 졸업하지 못한다는 의미다.

흥미로운 사례는 또 있다. UC(캘리포니아 대학) 시스템 전체에서 CS 전공 등록이 줄었는데 유일하게 늘어난 캠퍼스가 있다. UC 샌디에이고다. 특이점은 이 학교의 경우 2025년 가을 AI 학부 전공을 독립적으로 신설했고 첫해에만 200명 이상이 등록했다는 것이다. 이는 학생들이 CS를 떠난 것이 아니라, 더 구체적인 방향을 원했다는 것을 의미한다.

그럼 미래에는 어떤 전공이 유리해질까?

결론부터 말하면, 하나의 '뜨는 전공'보다 '조합'이 중요해지는 시대가 온다. CRA 조사에서 등록이 늘고 있다고 보고된 분야들은 AI 전공을 시작으로 데이터사이언스와 사이버보안, 그리고 컴퓨터공학이었다. 이는 기술 분야에 진출하고자 하는 학생들이 원하는 것이 단순히 코드를 짜는 것에서 벗어나 AI를 도구로 사용해 특정 분야의 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다는 것을 시사한다.

ASU에서 기계공학과 전기공학, 로보틱스가 크게 늘어난 것도 같은 흐름이다. 로봇과 자동화 기계, 그리고 전력 시스템은 AI가 현실 세계와 만나는 지점에서 인간이 여전히 필요한 영역으로 인식되기 때문이다.

AI가 대체하기 어려운 물리세계의 전문가, 예를 들어 임상 판단을 요구하는 의료나 현장 감각이 필요한 로봇공학, 복잡한 공격 벡터를 다루는 사이버보안부터 규범 해석이 필요한 법률 전문직의 상위 계층이 그것이다.

흥미로운 점은 AI가 대중화될수록 인문학의 희소성은 더 강해진다는 점이다.

인문학 전공 감소는 사실 AI 이전부터 이어진 구조적 흐름이었다. 영어와 역사 전공은 2011년에서 2021년까지 10년간 무려 33%나 감소했다. 하지만 이는 AI와 결합한 인문학이나 사회과학 복합 역량이 오히려 희소 프리미엄을 형성할 수 있는 위치에 있다는 분석이 제기됐다.

예일대 인사이트가 지목한 데이터에 따르면 일부 직종에서 인문학 전공자가 CS 전공자보다 취업 어려움이 덜하다는 관측이 제기된 것은 이 역설적인 구조의 초기 신호일 수 있다. 기업이 AI를 실행 도구로 활용하는 환경에서 문제를 정의하고 맥락을 해석하는 역량이 요구되면서 그 희소성이 높아진 것이다.

다만 이 데이터가 인문학 자체가 부활한다는 의미로 읽혀서는 안된다. 인문학 단독으로는 여전히 취약한 것이 사실이기 때문이다. 중요한 것은 기술 역량과 인문적 판단력을 통합적으로 보유한 인재가 AI 시대의 구조 속에서 대체 불가능한 위치를 형성할 수 있다는 것이다.

AI와 로봇의 시대가 온다.

우리는 자녀를 어떻게 교육해야 할까? 최근 헤어컷을 하면서 미용 업계는 이 추세에 확실하게 자유로운 영역이 될 것이란 확신이 들었다. 아무리 최첨단 AI라도 로봇이 들고 있는 칼과 가위에 내 머리를 내놓을 사람이 있을까?

이것이 무엇을 의미하는가?

AI 시대는 역설적으로 인간만이 할 수 있는 영역에 대한 희소성 프리미엄이 강화되는 시대다. 대학에서의 전공 과목에 대한 학생들의 관심 변화는 AI 시대를 맞아 혼란스러워하는 그들의 불안과 기대가 뒤섞여 있다.

특히 AI 도입의 직격탄을 맞는 기술 분야의 전공자들에게 이는 가장 파괴적으로 다가온다. CS 전공이 나쁜 선택이 된 것은 아니다. 다만 'CS면 뭐든 된다'는 생각은 이제 더 이상 통하지 않게 됐다는 것이다.

핵심은 AI를 도구로 활용해 특정 분야의 문제를 해결할 수 있느냐다.

이제 자녀가 무엇에 관심이 있는지가 그 어느 때보다 더 중요해졌다. 의료에 관심이 있다면 AI + 헬스케어, 환경 문제가 신경 쓰인다면 AI+ 기후 데이터, 사회 현상이 궁금하다면 AI + 사회과학을 파야 한다. 코딩 자체를 잘하는 것이 중요한 것이 아니라 코딩을 어디에 어떻게 써야하는지를 파악하고 결정하는 AI 오케스트레이션이 더 중요한 시대다.

이 변화는 단기적인 유행이 아니다.

대학의 구조가 바뀌고 기업의 채용 기준이 달라지며 학생들의 관심도 함께 움직이고 있다. AI 시대에 우리가 그리고 우리 아이들이 맞이하고 있는 변화다. 당신은 준비되었는가?