根據韓媒報導，有關韓國軟件產業現狀的分析指出，韓國在人工智能（AI）模型、計算能力及數據等資源之外，面臨的更為關鍵的短板在於軟件工程體系更新不足。尤其在公共軟件和傳統系統集成項目中，開發與管理方式仍多停留在美國上世紀 90 年代的水平，這成為 AI 產業化落地的重要阻礙。AI 分析認為，AI 競爭力並不僅取決於模型、半導體或數據儲備，還取決於能否透過成熟的軟件工程能力，將技術穩定轉化為可持續的服務和產業系統。
這種能力不僅包括程序員的數量，還涵蓋需求定義、架構設計、測試、部署、運維及相關組織流程和制度安排。報告指出，美國的軟件工程在過去 30 多年已從一次性的信息化規劃，逐步轉向企業架構管理；從瀑布式開發轉向迭代式、敏捷（Agile）與 DevOps；從傳統的三層單體架構走向服務導向架構（SOA）、雲原生及 AI 代理協同開發。
韓國軟件工程體系亟需更新以促進 AI 產業化
相比之下，韓國雖然在 2000 年代中期曾推動企業架構建設，並較早關注敏捷、SOA 等方法，但在不少機構和企業中，這些做法並未真正嵌入日常決策和開發流程，往往僅停留在文檔、項目交付物或概念層面。公共項目仍以事先確定範圍、週期和驗收條件的瀑布式合同結構為主，限制了持續迭代和快速交付。測試驅動開發、持續集成、代碼評審、面向對象分析設計等工程實踐亦未廣泛落地。
報告指出，在 AI 代理開始參與編碼的新階段後，這一問題更加突出。雖然 AI 可以提高開發效率，但若缺乏明確的規格、自動化測試、持續集成/持續交付（CI/CD）及架構約束，生成代碼的錯誤、幻覺及可維護性問題將更難控制。分析建議，韓國需同步推進公共軟件採購制度調整、企業架構人才培養，以及需求工程、測試驅動開發（TDD）、CI/CD、雲原生和 AI 代理工程等能力建設，才能將 AI 投入真正轉化為產業競爭力。
