전 세계 주요 국가가 AI 기술개발과 산업 적용에 가용 자원을 집중 투자하고 있습니다. 국내/외를 막론하고 AI/SW 산업에 속한 기업들은 수 년 내에 현실로 다가 올 생태계 변화에 어떻게 대응하는가에 따라 존폐가 결정될 것이라 예상합니다. 전통 제조업/서비스업/농업 등은 경쟁력 격차가 좁아지거나 더 벌어지는 결과가 되겠죠.
AI는 인간의 지적 활동을 보조하는 수단을 넘어 대체하는 수단으로 발전하고 있기에 AI 시대에 어떤 인재를, 어떻게 육성해야 할 것인가 하는 문제는 정부와 기업, 학생과 재직자, 또 자녀를 둔 부모 등 모두에게 큰 관심사입니다. 저도 이 주제에 대해 큰 관심을 갖고 있기에 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간하는 월간지 'SW중심사회'에 우리나라 인재 양성 정책을 2가지 측면에서 개선하자는 제안을 담은 글을 기고했습니다.
하나는 국부적, 지엽적으로 문제를 바라볼 것이 아니라 '시스템 사고(思考)'를 통해 크고 넓게 보자는 거구요, 다른 하나는 '플랫폼 접근'을 하자는 겁니다. '시스템 사고' 측면에서 이 글에서는 5W1H, 누가, 무엇을, 왜, 언제, 아디에서, 어떻게 등 누구나 잘 아는 논리적 틀로 국내/외 정책을 비교해 봤습니다. '플랫폼 접근'이란 정부, 기업, 대학, 연구기관 등 AI 인재 양성에 필요한 지식/경험/기술/솔루션을 가진 자원을 국가 차원에서 공유 가능한 풀(pool)로 만들어서 그걸 필요로 하는 모든 국민들이 자기가 지향하는 역할(예: 리더, 연구자, 사업가, 일반국민)에 필요한 기량(skill)을 언제, 어디서나 쉽게 접근, 활용할 수 있게 하자는 겁니다.
국가 차원에서 필요한 'AX 인재 양성'이란 목표를 달성하기 위해 투입 가능한 자원이 100 있다고 보면, 지금 방식은 그 자원을 여러 개의 부처가 쪼개고, 각 부처는 다시 사업별로 쪼개고, 각 사업은 다시 수혜자 수에 맞추어 1/n로 나누어서 지원하는 식입니다. '플랫폼 접근'은 100 중에서 30정도는 공통분모를 만드는 데 투입하고 나머지 70을 개별 사업에 배분해서 사업 간 중복을 없애고 시너지를 높이는 방식입니다.
기고글에 소개했듯이 핀란드, 독일, 싱가포르 등이 그런 플랫폼 접근을 하고 있습니다. 우리나라는 왜 안 될까요? 우리나라에도 물론 자칭/타칭 '플랫폼'은 있습니다. 그러나, 얼마나 많은 이해관계자들이 그것을 공동 활용하면서 공진화(共進化)하는 생태계를 만들어 가고 있는지를 비교해야 합니다. 혼자서, 끼리끼리 쓰고 있는 플랫폼(또는 포탈)은 그건 단순한 서비스일 뿐이지, 진짜 플랫폼은 아닙니다.
관심있는 분은 링크를 통해 원문을 읽어 봐 주세요. (여기만 링크 연결이 안되는 이유를 모르겠는데ᆢ ㅠㅠ www.spri.kr에서 찾아 보세요. 죄송)
분량 제한으로 인해 설명이 부족한 부분이 있을 텐데 궁금한 점은 직접 연락 주시면 답변 드리겠습니다. 김덕현 (dhkimn@nate.com)
아래는 기고글의 주요 내용을 MS 코파일럿으로 요약한 것입니다. 바쁘신 분은 이것만 보셔도 되겠네요.
< 주요 내용 >
o AI 인재의 중요성: 국가 경쟁력과 산업 혁신의 핵심은 AI 인재이며, 단순 기술 발전보다 인재 확보가 더 중요한 과제임을 강조합니다.
o AI 인재 유형: 전문 연구자, 융합 인재(AI+X, X+AI), 도메인 전문가, 리더 등 다양한 역할별 인재
o 국내 현황과 문제점
- 정부와 대학, 기업이 다양한 프로그램을 운영 중이나 공급·수요 불균형이 심각합니다.
- 교수·강사 부족, 교육 콘텐츠와 자원 부족, 중소기업 인재 확보 어려움, 해외 인재 유출 등이 문제로 지적됩니다.
- 단기적 ‘숫자 늘리기’ 정책은 오히려 미스매치를 심화시킬 수 있습니다.
o 기존 정책의 한계
; 근본 원인 분석 부족, 장기 대책 위주의 접근, 부처·기관별 파편화된 노력으로 투자 대비 성과가 낮음
o 새로운 접근 방안
1) 시스템 접근(5W1H 분석): 정책 목적, 자산, 참여자, 방법론, 공간, 시기 등을 체계적으로 정의
2) 국가 차원의 AI 인재 양성 플랫폼 구축: 교육 자산과 기량을 연결·공유하고 산학연 협업을 촉진하는 디지털 플랫폼 제안
o 해외 벤치마킹 사례
; EU의 AI4Europe, 독일 KI 캠퍼스, 핀란드 Elements of AI, 싱가포르 AI Singapore, MIT AI 대학 등 다양한 국가의 플랫폼과 교육 프로그램을 분석해 참고 모델로 제시합니다.
o 결론
- 국가 차원의 플랫폼을 통해 중복·비효율을 줄이고, 대학·기업·정부가 자원을 집결해 인재 수요-공급 선순환을 이루어야 한다고 강조합니다.
즉, 이 글은 AI 인재 양성의 현황과 문제를 진단하고, 해외 사례를 참고해 국가 차원의 ‘AI 인재 양성 플랫폼’ 구축을 제안하는 정책적 논의라고 볼 수 있습니다.
<해외 벤치마킹 참고 사이트>
(EU) AI4Europe Platform. https://www.ai4europe.eu
(독일) KI-Campus Community of Practice- Germany Digital Skills & Jobs Platform
https://digital-skills-jobs.europa.eu/en/inspiration/good-practices/ki-campus-germany
(핀란드) https://www.elementsofai.com ; https://faia.fi ;
https://aifinland.fi/en/ai-1000-growth-through-ai/
(싱가포르) https://aisingapore.org/; https://aiap.sg/apprenticeship/ ;
https://www.skillsfuture.gov.sg/skillsframework/ict
(영국) Office for Students(UK). "Postgraduate conversion courses in data science and AI". https://www.officeforstudents.org.uk/for-providers/student-protection-and-choice/postgraduate-conversion-courses-in-data-science-and-artificial-intelligence/
(중국) CSET, Georgetown University. "AI Innovation Action Plan for Institutions of Higher
Education" (2019).
(미국) MIT Schwarzman College of Computing; https://computing.mit.edu/about/
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