숫자로만 보이는 AI 인재 풍요
AI 인재 양성에 정부와 기업이 앞다투어 투자하고 있지만, 정작 현장의 체감 역량은 바닥을 치고 있다는 지적이 나오고 있습니다. 최근 발표된 'AI Index 2026' 보고서에서 한국의 AI 인재 준비도는 0.35에 불과한 것으로 나타났는데요. 이는 인력 숫자가 충분하다고 해도, 실제 산업 현장에서 필요한 핵심 역량을 갖춘 인재가 극히 부족하다는 뜻입니다. 단순히 몇 천 명을 더 양성한다고 해결될 문제가 아니라는 겁니다.
더 큰 문제는 인력 구성의 극심한 불균형입니다. 현재 AI 전문가의 66%가 10년 이상 경력을 가진 고숙련자인 반면, 3년 이하 신입급 인력은 29.3%에 그치고 있습니다. 숙련자가 워낙 많은 탓에 오히려 중간 계층이 붕괴되고, 세대 간 기술 전수마저 끊길 우려가 커지고 있는 겁니다. 이런 양극화된 구조 속에서는 경력 있는 전문가들이 퇴장할 때 조직 전체의 AI 역량이 동시에 붕괴될 위험도 도사리고 있습니다.
양을 키우는 정책이 만든 구조적 결핍
사실 이런 문제가 생긴 데는 다 이유가 있습니다. 그동안 AI 인재 정책이 양적 확대에만 치중하면서 실제 산업의 변화 속도를 따라가지 못했기 때문인데요. 학위 중심의 경직된 채용 관행과 정형화된 교육 체계가 인재들의 유연한 진입을 막고 있습니다. 대학원 졸업장을 기준으로 문을 여는 현실에서는 다양한 배경을 가진 사람들이 AI 분야에 뛰어들기가 쉽지 않은데, 이는 곧 현장 경험이 부족한 이론 중심 인력만 쏠리게 만듭니다.
당연히 기업들은 필요한 인재를 구하지 못해 애를 태우고, 교육 현장에서는 취업 문턱이 높다만 외치는 악순환이 이어집니다. 결국 인력은 늘어나는데, 그 인력이 현장에서 바로 쓸 수 있는 실무형 인재가 아니라면 수의 풍요는 아무런 의미가 없습니다. 이것이 바로 역량과 정책이 반비례하는 현상의 본질입니다.
실무로 연결되는 입구를 넓혀야 합니다
문제를 푸는 열쇠는 구조의 전환에 있습니다. 우선 실무 역량 중심의 유연한 교육 과정을 도입하는 방향으로 전환되어야 합니다. 학위나 경력 연수가 아닌, 실제 프로젝트와 현장 중심 평가로 인재를 발탁하고 양성하는 체계가 필요합니다. 이런 변화는 기업이 직접 참여하는 산학협력 모델에서부터 시작될 수 있습니다.
반대로 다양한 경로를 통한 인재 유입도 적극적으로 허용해야 합니다. 부트캠프나 재교육 프로그램, 기업 주도의 맞춤형 훈련 등을 통해 중견 수준의 전문가를 빠르게 양성할 수 있습니다. AI 인재 정책이 역량과 반비례하는 현상을 멈추게 하려면, 생태계 전반의 체질 개선이 우선입니다. 단순히 예산을 늘리는 데서 그쳐서는 안 되고, 현장의 목소리를 반영한 생태계 설계가 이루어져야 한다는 지적이 커지고 있습니다.