과학기술정보통신부가 모은 70여 명의 산학연 전문가들은 AX 시대의 최우선 과제로 전공 지식과 AI 역량을 결합한 융합인재 육성을 꼽고 있다. 서울대의 융합 AI 확대안이 받아들여지지 않은 사례와 KAIST AI 단과대의 저조한 지원은 획일적 정원 체계가 대학의 자율적 대응을 제약하고 있음을 보여준다.
하이라이트
- 과학기술정보통신부 주관 전문가들은 AI 인력정책을 양적 확대에서 융합형 인재 육성 중심으로 전환해야 한다고 제언했다.
- 서울대와 KAIST AI 단과대 사례에서 드러나듯 경직된 정원 관리와 미흡한 수요 예측이 대학 AI 교육 개편과 인재 공급에 한계를 보이고 있다.
- 삼성전자, LG CNS 등은 로봇-AI 융합 인력 채용과 함께 내부 AI 도입 비용 통제를 강화하며 기업 내 AI 운영 역량과 효율성 확보에 주력하고 있다.
AI 인재정책 전환 요구
서울경제 보도에 따르면, 과학기술정보통신부가 소집한 70여 명의 전문가들은 AX에 대비하려면 기존의 양적 확대 중심 정책에서 벗어나 융합형 인재 양성으로 축을 옮겨야 한다고 보고 있다. 개발자 수요가 둔화하는 가운데 산업 현장에서는 단순한 AI 기술 습득보다 전공 분야 이해와 AI 활용 능력을 함께 갖춘 인력이 더 중요해지고 있다는 평가가 나온다.
학계에서는 서울대의 융합 AI 확대 제안이 받아들여지지 않은 점을 대표 사례로 들며, 경직된 정원 관리 체계가 대학의 교육 방향 설정을 가로막고 있다고 지적한다. 올해 3월 출범한 KAIST AI 단과대도 학부 정원 100명 가운데 지원자가 12명에 그치면서 제도 설계와 수요 예측의 간극을 드러냈다.
취업 준비생 입장에서는 AI 자체를 전공하는 것만으로는 경쟁력이 충분하지 않을 수 있다는 해석이 나온다. 반도체, 제조, 금융, 바이오 등 각 전공 영역에서 AI를 결합해 문제를 해결하는 역량이 향후 채용 시장의 핵심 변수로 떠오르고 있다.
채용 수요와 기업 운영 부담 확대
이 같은 변화는 기업 채용과 AI 운영 방식에서도 나타나고 있다. Samsung Electronics는 미래로봇추진단 산하 하드웨어와 AI 분야 인력을 공고를 통해 모집하며 로봇 기술 내재화에 속도를 내고 있고, 제조용 로봇에서 가정용과 리테일 영역으로 확장하는 청사진과 2030년 AI 자율제조 공장 목표를 제시하고 있다.이는 로봇과 AI가 결합된 직무 수요가 대기업을 중심으로 본격화하고 있음을 시사한다. 관련 역량을 준비한 구직자에게는 신규 진입 기회가 넓어질 수 있지만, 대학과 교육기관이 현장 수요에 맞는 융합 교육 체계를 제때 만들지 못하면 인력 미스매치가 커질 수 있다.
기업 내부에서는 AI 도입 비용 통제도 새로운 과제로 부상하고 있다. 국내 한 기업에서는 한 팀이 한 달에 6천만 원 상당의 토큰을 사용한 사례가 나왔고, LG CNS는 사용량 대시보드를 도입했으며 BigValue는 자체 토큰 관리 AI 에이전트를 운영하고 있다. Anthropic, OpenAI, Google이 토큰 사용량 기반 과금 체계를 확대하면서, 비용 효율화와 AI 거버넌스 역량도 AX 성패를 가를 요소로 평가된다.
AI 인프라 투자 확대와 HBM 수요 급증으로 메모리 반도체 수익 구조가 재편되면서 삼성전자의 중장기 실적 전망이 크게 부각된다고 우리 매체는 이전에 전했다. 당시에는 AI 데이터센터 투자와 메모리 슈퍼사이클 기대가 맞물리며 삼성전자 실적이 일본 주요 기업들과 비교될 정도로 커질 수 있다는 관측과, AI 시대 반도체 산업의 한일 경쟁 구도가 함께 논의됐다.
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