산, 학, 연, 관을 막론하고 많은 조직에 (생성형) AI가 빠르게 확산되고 있다. 무엇보다 AI는 조직 구성원이 일하는 방식과 문화 자체를 바꾸고 있기에 조직의 생존 전략과 인재개발 방향에 큰 영향을 미치고 있다. 이런 흐름을 주시하며 과학기술정책연구원과 한국직업능력연구원은 지난 7월 10일 ‘AI시대, 인재의 조건과 정책을 다시 묻다’를 주제로 공동정책포럼을 개최했다. 이곳에서 『월간HRD』는 기조강연과 4개 발표로 꾸려진 1부를 취재하며 HRD스탭들이 ‘인재’와 관련해서 어떤 변화를 살펴봐야 하고, 또 어떤 의문을 가져봐야 하는지 정리해봤다.

▲ 김동환 42MARU 대표는 ‘생성형 AI시대, 생존의 조건’을 주제로 기조강연을 펼쳤다.

기조강연을 맡은 김동환 42MaRU 대표는 “챗GPT 공개 이후 기업과 대중의 AI 활용이 본격화됐다.”라며 먼저 AI기술의 발전 방향을 네 갈래로 정리했다. 첫째는 경량화로 소형 LLM(sLLM) 시장 규모는 기존 LLM 시장 규모의 3배가 넘을 것으로 전망된다. 둘째는 텍스트 외 이미지나 영상 등을 분석·생성하는 멀티모달 AI, 셋째는 온디바이스 AI, 넷째는 스스로 계획하고 실행하는 에이전트로서의 AI다. 이어서 그는 AI가 연구조사, 코딩, 문서 작성, 고객 대응 등의 과업에 깊이 침투했고, 일부 기업은 인력 충원에 앞서 AI의 생산성/성과와 인재의 생산성/성과를 비교한다고 전했다. 이런 현실 속에서 그는 “사회와 교육 시스템 개선이 필수.”라고 말했고 이를 위한 과제로는 ‘AI로 대체될 직군 종사자를 위한 재교육 및 여러 제도 마련’, ‘AI를 수용하고 AI와 협업하며 혁신하는 문화로의 전환’, ‘평생교육 차원에서 전 국민 AI 리터러시 향상’, ‘전 국민 직업 전환 역량 증진’을 제시했다.

▲ 신기윤 과학기술정책연구원 부연구위원은 AI가 제조업에 미치는 영향과 그로 인한 인력 수요 변화를 짚어줬다.

다음으로 첫 번째 주제발표자였던 신기윤 과학기술정책연구원 혁신성장실 부연구위원은 AI로 인한 제조업 현장의 변화를 실사례 중심으로 소개했는데 핵심은 데이터 기반 지능형 의사결정과 예측 중심의 스마트화다. 공장에서 설비 센서 데이터를 AI가 분석해서 비가동 시간을 줄이고, 실시간 에너지 관리를 통해 전력 소비를 최적화하는 것이 예시다. 다음 사례는 협동 로봇으로 불리는 ‘피지컬 AI’의 확대인데 위험하거나 반복적인 작업은 AI가 탑재된 로봇이 수행하고, 사람은 조정·판단한다. 이런 변화를 신 연구위원은 “공정, 설비, 품질, 에너지 관련 데이터를 AI가 학습하고 실시간으로 제어함으로써, 지능형으로 제조 운영이 전환되는 것.”으로 정리했다. 그러면서 신 연구위원은 ‘디지털 장인’의 필요성을 설파했다. 디지털 장인은 높은 수준의 장비 운용 능력과 디지털 이해력을 바탕으로 협동 로봇과 협업하는 융합형 인재다. 그는 “고령화로 숙련된 인력이 감소하는 상황에서 한국의 경쟁력인 제조업의 미래는 ‘AI·디지털 문해력’을 갖춘 디지털 장인 육성에 달려 있음을 명심해야 한다.”라고 강조했다.

▲ 김상호 한국직업능력연구원 센터장은 설문조사를 기반으로 직무별 AI의 영향도를 분석한 결과를 공유했다.

두 번째 주제발표자였던 김상호 한국직업능력연구원 직무능력연구센터장은 국가직무능력표준(NCS)에 기반한 표본(2,212명) 연구를 바탕으로 직무별 AI의 영향을 분석했다. 먼저 그는 직무를 구성하는 기술, 지식, 태도 전반에 AI가 영향을 미치고 있으며 AI 이해력과 활용도가 높을수록 직무 변화에 대한 체감도가 높았음을 통계적으로 확인했다고 설명했다. 이어서 그는 직종별 설문 결과를 토대로 “경영·회계·사무 분야는 AI 활용 비율이 높았으나 아직 부가가치 창출로 이어지진 않아서 직무를 ‘보조’하는 수준이지만 장기적으로는 인력 대체로 이어질 것.”이라고 분석했다. 계속해서 그는 금융·보험 분야에선 에이전트 AI의 본격 확산으로 인해 직무 변화가 시작될 것으로 내다봤고, 교육 분야는 AI 도입률과 활용도가 높았고 생산성 증진 측면에서 교육담당자들의 일하는 방식이 변화할 것으로 진단했다. 한편, 인쇄·공예 등의 전통 산업 분야는 AI 활용률은 낮았으나 일자리가 감소할 가능성이 컸다. 이상의 설명을 마친 그는 “직무 재구성·재설계 관점에서 AI 확산에 대응해야 한다.”라고 짚어줬다.

▲ 이윤진 한국직업능력연구원 부연구위원은 HRD를 둘러싼 AI 發 기회, 우려, 과제로 무엇이 있는지 설명했다.

세 번째 주제발표자였던 이윤진 한국직업능력연구원 직무능력연구센터 부연구위원은 ‘인공지능 시대의 직무 변화 및 인적자원개발 전략’을 연구한 결과를 공유했다. 내용을 보면 AI를 일에 적극적으로 도입한 사람들은 업무 효율화와 성과 개선을 체감하고 있었다. 또한, AI의 영향력에 대한 긍·부정 인식은 분야별로 다양했는데 교육 분야에선 ‘자기주도학습 지원’, ‘사교육 문제 완화’ 등의 긍정 인식이 우세했다. 하지만 동시에, 학생들의 자율성과 사고력이 약해질 수 있다는 우려도 존재했다. 일자리와 노동 측면에선 ‘생산성 향상으로 인한 워라밸 증진’이 대표적인 긍정 요소였지만 신입 일자리 축소나 청년 실업 심화에 대한 걱정도 컸다. 복지 분야에선 AI의 기여 가능성이 컸으나, AI 활용 양극화 심화에 대한 우려도 뚜렷했다. 이런 결과를 토대로 그는 향후 인적자원개발의 과제를 ‘AI 기술에 대한 투자’, ‘학습자 문제해결능력 강화’, ‘맞춤형 교육 체계와 학습 생태계 혁신’, ‘사회적 격차 해소를 위한 포용성 확보’, ‘AI 리터러시 강화 및 평생학습 정책과의 연계’로 정리했고 ‘기술을 활용할 수 있는 사람’ 육성과 ‘모두의 AI’를 위한 전략 마련을 강조했다.

▲ 홍성민 과학기술정책연구원 선임연구위원은 과학기술인력 수요 변화를 토대로 AI시대의 인재전략을 논했다.

네 번째 주제발표자였던 홍성민 과학기술정책연구원 과학기술인재정책센터 선임연구위원은 과학기술 인력 수요에 AI가 미치는 영향과 그에 따른 인재 확보·양성 과제를 분석했다. 내용을 보면 AI 관련 직무에 노출된 과학기술 인력은 전체 인력 대비 28% 내외이며, 전 산업에 걸쳐 AI 기술의 확산이 점진적으로 진행되고 있었다. 특히, AI 도입이 활발한 대기업과 연구기관에서 AI 기술을 잘 다룰 수 있는 인재를 확보하는 데 적극적이었다. 하지만 홍 연구위원은 “AI 활용력이 높은 ‘고급 인재’ 확보율은 전체 수요 대비 약 27% 수준에 불과하기에 지금은 심각한 인력 부족 상황.”이라고 진단했다. 연장선에서 그는 AI 인재에 대한 수요-공급 미스매치를 다뤘는데 “AI를 통해 성장하고자 하는 각계의 조직은 AI에 대한 적극적 투자가 어려운 상황이라면, 적어도 AI 인재들에게 ‘일을 통한 성장’에 관해 확실한 비전을 제시해야 그들을 경영전략과 연계된 구성원으로서 확보, 육성, 활용할 수 있다.” 라고 제언했다.