글로벌 유동성 시대, 인적자원 투자 딜레마의 극복

우리나라의 우수인재 확보 전략과 관련한 가장 큰 현안은 글로벌 유동성이다. 인공지능분야 인재의 특성 중 하나는 특정 국가에 쏠림이 심하다는 점인데, 선도국인 미국, 중국의 AI 인력 규모는 다른 국가들과의 격차가 대단히 크고, 새로운 우수 인재들도 이들 국가에 집중되는 상황이기 때문이다. 미국에서 배출되는 전산학이나 AI 관련 학위자 규모는 2위권 국가의 2배 이상이고 이들 중 절반 이상이 해외 유학생이다(안성원 외, 2025.04.15.).

현재 글로벌 유동성 상황에서 우리나라는 2023년 기준 AI 인재이동 지표가 –0.3명(HAI, 2024)으로 유출국이다. 비영어권이라는 제약과 함께 AI 인재의 쏠림 현상으로 인해 국내 인재 유출은 가속화되고 있다. 그리고 앞으로도 우리가 우수한 인력을 잘 양성하면 할수록 유출이 확대될 가능성이 커진다는 딜레마에 직면하는 것이다.

그런데 현재 상황을 긍정적으로 생각하면 우리나라에서 양성된 AI 인재 수준이 높다는 것으로 이해할 수도 있다. 즉 우리의 인재 수준이 높고, 또한 양성하는 시스템 역시 높다고 평가해 볼 수 있는 것이다. 다만 양성된 이들을 잡을 수 있는 경쟁력과 AI 생태계가 없고, 때문에 우수 인재의 유치 매력도(attractiveness)는 높지 않다고 평가할 수 있다. 일반적으로 우수 인재들이 느끼는 매력도는 좋은 동료 혹은 권한, 도전 기회, 미래 가능성 등 금전적인 보상 외 다른 요소에 무게중심을 두는 경우도 많다. 따라서 우리는 우수한 개인을 담을 수 있는 ‘그릇’으로서 ‘경쟁력 있는 조직’의 육성을 보다 확대하는 등 시스템 개선에 투자해야 한다. 현재 우리나라의 연구개발 투자는 개인 중심으로 조직에 대한 투자는 미약한 편으로 평가되는 상황이다(박기범, 2024).

빠른 기술변화에 대응한 기술인력 양성 전략

우수한 인재 확보를 논하는 데 있어 주목해야 할 또 다른 점은 기술변화 속도와 방향에 관한 것이다. 통상 산업의 초기 단계에는 제품혁신을 위한 연구개발인력 수요가 높지만 점차 공정혁신, 유통 관련 인력 수요로 확대되어 간다. 인공지능 기술분야는 최근 확장되기 시작한 기술로 현재 인재 전쟁은 파운데이션 모델 개발을 위한 최고 수준의 개발자를 확보하는 것에 집중되어 있다. 그러나 관련 산업의 형성 방향은 아직 불확실하지만 빠르게 변화가 점쳐지는 상황이므로, 그 방향성에 따라 이후 필요한 핵심인재의 유형도 변화될 것이다.

인공지능분야 핵심인재 수요는 점차 AI에이전트, 월드모델로 빠르게 변화됨에 따라 AI서비스기획자 등으로 확대되어 갈 것으로 전망된다(The-PR, 2025.08.01.). 문제는 인공지능 기술은 다양한 산업과 연계되어 확장되어 갈 것으로 예상되는 상황에서 어느 방향으로 변화될 것인지 단정 지을 수 없다는 점이다(2025 AI Index report). 따라서 우리가 직면한 과제는 현재 경쟁 중인 모델개발자의 확보와 더불어 다음 단계의 경쟁력 확보를 위해 기술 변화를 지속적으로 관찰하며 이에 맞추어 인력을 양성하고 확보하는 것이다. 따라서 우수 인재의 확보를 추진하기 전에 앞서 우리에게 필요한 구체적인 영역과 인력의 수준을 파악하는 것이 선행되어야 한다.

또 심각한 기술 변동성에 대응하여 필요 인력을 확보하기 위해서는 인력 양성체제의 유연성(flexibility)을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 먼저 수요 변화 방향을 빠르게 탐색하고 이를 양성체제로 연계하는 체제가 요구된다. 기존의 통계나 전망이 무용지물인 상황에서 매 순간 변화되는 수요의 상황을 간편하게 관찰하기 위한 새로운 수요 모니터링 체제가 필요하다. 가장 대표적인 예가 온라인 구인·구직공고(OJPs) 정보인데, 현재 우리나라 구인구직 정보는 대기업, 벤처가 배제되는 등 정보의 한계가 명확한 상황이다.(이현경, 2025.02.). 따라서 구인·구직 정보 DB의 표준화 및 포괄적 DB를 구축하여야 하며, 이를 위해 정부가 관련한 주체들을 조정할 필요성이 크게 제기된다.

수요 변화 정보가 인력양성 주체들에게 피드백되는 체제의 구축도 대단히 중요하다. 첨단기술분야에서는 기술과 교육 간의 역전 현상이 벌어진 상태(Technology-Education Race)에서 산업체로부터 양성기관으로의 인력 수요의 양적·질적인 피드백을 위해 산업체의 인력양성 참여가 보다 확대되어야 한다. 최근 산학협력 및 산업체 인력 활용을 위한 제도적 개선이 이뤄졌지만, 실제 가장 중요한 것은 기업이 참여할 동인을 제공하는 것이다(이치호, 2023).

새로운 인력 양성·확보 전략 요구

우리나라는 지난 80~90년대 산업화시대 선제적인 인력양성을 통해 현재의 경제성장 토대를 마련하였다. 그러나 인공지능 분야의 변화는 지금까지와 같이 산업 수요를 예측하여 선제적으로 기술 인력을 양성·확보해 온 전략에서의 탈피를 요구하고 있다. 빠른 변화를 관찰(모니터링)해야 하며 기민하게 양성으로 연계될 수 있는 유연한 체제를 구축해야 한다. 개인에 대한 양성·투자 보다는 연구조직과 활용 단계의 투자를 통해 우수 인재를 유인하는 전략으로 전환되어야 한다.