根据韩媒报道，有关韩国软件产业现状的分析指出，韩国在人工智能（AI）模型、计算能力及数据等资源之外，面临的更为关键的短板在于软件工程体系更新不足。尤其在公共软件和传统系统集成项目中，开发与管理方式仍多停留在美国上世纪 90 年代的水平，这成为 AI 产业化落地的重要阻碍。AI 分析认为，AI 竞争力并不仅取决于模型、半导体或数据储备，还取决于能否通过成熟的软件工程能力，将技术稳定转化为可持续的服务和产业系统。
韩国软件工程体系亟需更新以促进 AI 产业化
相比之下，韩国虽然在 2000 年代中期曾推动企业架构建设，并较早关注敏捷、SOA 等方法，但在不少机构和企业中，这些做法并未真正嵌入日常决策和开发流程，往往仅停留在文档、项目交付物或概念层面。公共项目仍以事先确定范围、周期和验收条件的瀑布式合同结构为主，限制了持续迭代和快速交付。测试驱动开发、持续集成、代码评审、面向对象分析设计等工程实践亦未广泛落地。
报告指出，在 AI 代理开始参与编码的新阶段后，这一问题更加突出。虽然 AI 可以提高开发效率，但若缺乏明确的规格、自动化测试、持续集成/持续交付（CI/CD）及架构约束，生成代码的错误、幻觉及可维护性问题将更难控制。分析建议，韩国需同步推进公共软件采购制度调整、企业架构人才培养，以及需求工程、测试驱动开发（TDD）、CI/CD、云原生和 AI 代理工程等能力建设，才能将 AI 投入真正转化为产业竞争力。