4차 산업혁명시대의 주도권을 잡기 위한 인재 확보 경쟁이 치열하다. 기존 제조 자동화와 인더스트리 4.0의 차이는 ‘디지털화’다. 기업들의 화두인 ‘스마트팩토리’는 생산기업뿐 아니라 고객사까지 모두 연결하고 통합해 협업과 자율운영을 도모하고 있다. 각 단계에서 빅데이터를 수집하고, 인공지능이 분석 및 운영을 맡는 등 자동화 수준이 고도화되는 실정이다.

이 시점에서 4차 산업혁명시대를 주도할 인재의 역할에 대한 고민이 시급하다. 4차 산업혁명시대 미래세대는 인품을 바탕으로 감성과 창의성을 가지고 새로운 아이디어를 도출하는 능력을 키워야 한다. 이를 위해 교육이 제 역할을 하려면 속도감 있는 변화와 누구나 체감 가능한 변화가 필요하다. 무엇보다 산학연관 변화를 어떻게 준비할지에 대한 전략 수립은 매우 중요하다.

우리는 인터넷을 통해 음악, 게임, 커뮤니케이션, 지식을 언제든지 이용할 수 있다. 예전에는 거대 조직과 정부에서만 이용할 수 있었던 기술들이 디지털화 덕분에 개인의 접근이 쉬워지고 가격도 저렴해졌다. 그 때문에 21세기의 비즈니스는 매우 다른 모양과 느낌을 갖게 되었다.

실로 조직의 구조가 변화되고 있다. 일례로 스타트업들은 수천 명의 종업원과 넓은 공장은 아니지만 정보기술에 초점을 둔 작은 조직으로 상당한 경쟁력을 갖추고 있다. 특히 스타트업은 물질적인 것들을 비물질화시켜 나가고 수개월, 때로는 수주 내에 새로운 상품을 만들어내고 수익을 창출한다. 이는 미래지향적 사고를 하는 기업가들에게는 엄청난 기회가 된다. 수백만 명의 사람들에게 긍정적 영향을 주는 비법은 디지털 기술의 성장 사이클을 이해하고, 이를 내재하는 것이다.

이제 미래 비즈니스 성장의 핵심은 데이터의 지능적 활용이다. 그 이유는 수요 예측이나 신규 비즈니스 모델의 개발 및 급변하는 시장을 이해하는 것에 필수적이기 때문이다. 또한 향후 기업에서 사용할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 인공지능에 대한 관심도 높아지고 있다. 최근 「MIT Technology Review Insights and Pure Stroage 社」는 약 2,300여 명의 비즈니스 리더를 대상으로 글로벌 설문을 실시했다. 약 86%의 응답자들이 데이터가 비즈니스의 의사결정을 개선하는 데 중요한 역할을 차지하고 있다고 답했다. 결국 데이터 분석을 위한 전문가에 대한 수요가 높아지고 있음을 나타내는 세태라 볼 수 있다. 하지만 중소규모의 사업자들은 적절한 데이터 분석기술을 보유한 신규직원을 고용하는 데 어려움을 겪고 있다고 한다. 이러한 어려움을 해결할 수 있는 것은 바로 ‘자동화 솔루션’이라 볼 수 있다. 설문조사 응답자들의 약 83% 가량이 인공지능이 데이터 처리를 위한 핵심이 될 것이라 응답했으며, 이와 유사한 비율로 자동화가 산업 전반에 걸친 프로세스를 크게 개선할 것이라고 응답했다.

반면, 인공지능을 통한 자동화된 시스템의 신뢰성에 대해 두려움을 갖는 일련의 견해도 있는 것으로 나타났다. 이런 현상은 데이터 중심의 의사결정과 거리가 먼 사람들이 속한 집단일수록 더욱 강하게 나타나고 있다. 인공지능의 활용도가 낮은 사람 및 기업의 경우 직원들이 기술의 도입에 따른 장점에 대한 교육에 노력을 기울이지 않는 한 이들에게서는 인공지능과 자동화 솔루션의 도입이 지연될 수 있을 가능성도 대두되고 있다. 이러한 우려에도 불구하고 비즈니스 리더들의 약 80% 이상은 인공지능이 업계에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있는 것으로 나타났다. 또한 전체의 약 2/3가량이 머지않은 미래에 인공지능 솔루션에 투자를 진행할 것으로 예상한다고 밝혀 인공지능의 도입은 현실적으로 가속화될 양상을 띄울 것으로 예상되고 있다.

4차 산업혁명시대 인재를 채용하고 육성하기 위해서는 정부가 기본 틀을 확실히 잡아줘야 한다. 우선, 소득주도 성장전략보다 혁신주도 성장전략의 비중이 높도록 정책패러다임을 편성해 중소기업의 고용 여력을 높여야 한다. ‘서비스산업발전기본법’을 조기 제정해 서비스업 규제를 완화함으로써 신규고용창출에서 한계를 보이는 제조업보다 노동집약적이면서 고부가가치를 낼 수 있는 서비스업을 시급히 육성해야 한다. 노동시장 수요-공급 불일치 개선을 위해서는 채용보조금보다는 중소기업의 낮은 임금수준을 보완할 수 있는 정책이 필요하다. 예컨대 생애보상제도 도입, 선취업-후진학 시스템 확대, 수요기반 계약학과 확대 및 내실화 등이 필요하다. 시간제 근로나 변형 근로 등 고용의 유동성이 갈수록 높아지는 인공지능 시대에는 고용유연성을 기업에 허용해야 고용이 더 증가한다. 고용과 임금을 함께 확보하려는 경직적인 정책 대신 ‘유연안정성 강화 정책’이 보다 실효성이 있다. 임금유연성 확보를 위해서는 생산성 향상과 연동해 ‘동일노동 동일임금’의 방향으로 비정규직의 근로조건 개선이 요구된다. 이와 함께 생산성과 보상이 연동되는 생산성 임금제 및 성과공유제 도입도 강화돼야 한다. 환경이 갖춰져야 교육과 인재가 빛을 발할 수 있다.

4차 산업혁명시대에는 자동화된 대량생산 공장, 소비자 중심 공장, 부가가치가 높은 공장 등 세 가지 유형의 공장이 살아남는다고 혹자는 말한다. 따라서 기존의 체계로는 새롭게 등장하는 직업에 집중할 인력을 교육하기는 어려울 것이다. 따라서 교육이 제 역할을 하려면 시대의 상황에 맞춰 속도감 있는 변화, 누구나 체감 가능한 혁신이 필요하다.

성균관대학교 스마트팩토리융합학과 교수

글로벌창업대학원, 휴먼ICT융합학과, AI로봇학과 교수로도 활동하고 있다. 아울러 전자부품연구원 전문연구위원(IoT융합-스마트팩토리 분야, 표준화) 및 한국인터넷방송통신학회 이사, 혁신성장동력위원회 자문위원 및 중소기업중앙회 4차산업위원회 위원으로도 전념하며, 스마트팩토리 전문인력을 양성하고 산학협력 네트워크를 구축하기 위한 교육이념을 실현하고 있다.