기술 업계에서 지난 2년간 대규모 감원이 이어졌음에도 불구하고, 여전히 기술 인력 부족 현상이 지속되고 있다. 특히 생성형 AI 도구를 구현하고 활용하는 데 특화된 인재는 여전히 귀한 존재다. 맥킨지는 AI 숙련 인력 수요가 공급을 2~4배 이상 초과할 것으로 전망하며, 이러한 역량 격차가 최소 2027년까지 지속될 것이라고 분석했다.

딜로이트도 최근 보고서를 통해 핵심 인재 부족 현상이 기업 리더의 가장 큰 우려 중 하나라고 지적했다. 반면 구직자는 채용 기회가 거의 없다고 느끼며 좌절감을 호소하고 있다. 딜로이트는 “어느 쪽도 이 문제를 제대로 해결할 준비가 돼 있지 않다”라고 분석했다.

맨파워그룹이 42개국 4만 413개 기업을 대상으로 진행한 조사에서는 74%의 기업이 숙련 인재 확보에 어려움을 겪고 있다고 응답했다. 60%는 역량 격차가 디지털 전략의 핵심 장애물이라고 진단했으며, 바인앤드컴퍼니는 기업 리더의 44%가 내부 전문성 부족으로 AI 도입이 지연되고 있다고 밝혔다. 보고서에 따르면 2019년 이후 AI 관련 역량 수요는 연평균 21%씩 증가했으며, 이 같은 인재 부족 현상은 앞으로 2년 이상 이어질 전망이다.

긍정적인 소식도 있다. AI 관련 역량을 보유한 인재의 임금은 2019년 이후 매년 11%씩 증가하고 있으며, 프롬프트 엔지니어링 등 특정 기술을 가진 인력은 일반 대비 56%의 임금 프리미엄을 받고 있다. 전년 대비 25%p 상승한 수치다. 프라이스워터하우스쿠퍼스는 이를 통해 AI 인재의 가치가 더욱 높아졌음을 시사한다고 밝혔다.

프라이스워터하우스쿠퍼스는 “AI로 인해 일자리나 임금이 줄어들고 있다는 데이터는 없다”며, 자동화 가능성이 높은 역할조차도 AI가 오히려 전문성을 높이는 방향으로 작용하고 있다고 분석했다. 글로벌 AI 최고책임자인 조 앳킨슨은 “AI는 더 높은 수준의 업무를 가능하게 만들고 있다”라고 설명했다.

바인앤드컴퍼니의 AI 리서치 총괄 사라 엘크는 “AI는 기업 전환의 최전선에 있지만, 적절한 인재 없이는 실행으로 이어지기 어렵다”라고 진단했다. 엘크는 “경영진은 AI 인재 격차를 혁신의 주요 걸림돌로 인식하고 있으며, 이는 AI 중심 경쟁 환경에서 기업이 성장하고 확장하는 데 큰 제약 요인”이라고 강조했다.

AI 기술 확산 속도는 빨라지는 반면, 실무 경험을 쌓는 기회는 줄고 있다. 딜로이트는 AI가 업무 일부를 대체하고 원격 근무가 견습 기회를 줄이며, 복잡성이 증가한 직무에서는 폭넓은 역량이 요구되기 때문이라고 분석했다.

어니스트앤영의 켈리 스트래트먼은 “AI 기술의 급속한 발전과 산업 전반의 도입 수요가 AI 역량 격차의 주된 원인”이라고 설명했다. 그는 “직원 수 5,000명 이상인 기업의 50%가 이미 AI 솔루션을 도입했으며, AI 역량을 요구하는 채용 공고는 2024년에만 2,000% 증가했다”라고 밝혔다.

2030년까지 기업은 챗봇, 에이전트, 리서치, 문서 작성, 요약 도구 등 생성형 AI 프로젝트에 연간 420억 달러(약 58조 원)를 지출할 것으로 예상된다.

현재 수요가 높은 AI 역량에는 프롬프트 엔지니어링, 프로그래밍, 편향 대응이 있으며, 동시에 적응력, 비판적 사고, 감성 지능 등 소프트 스킬도 윤리적이고 책임감 있는 AI 사용을 위해 중요하다고 스트래트먼은 말했다.

프라이스워터하우스쿠퍼스의 새로운 AI 직무 지표에 따르면, AI 기술 수요는 미국 노동 시장이 둔화된 상황에서도 계속 증가하고 있다. 이에 따라 이 회사는 직무 목표에 맞춘 맞춤형 교육 도구와 AI 코치를 포함한 두 가지 AI 기반 경력 개발 솔루션을 출시했다.

바인앤드컴퍼니는 향후 2년간 미국에서 AI 관련 일자리 수요가 130만 개 이상으로 증가할 수 있으며, 현재 확보 가능한 숙련 인재는 64만 5,000명 수준에 그칠 것으로 전망했다. 이는 최대 70만 명에 달하는 인력을 재교육해야 한다는 의미다. 엘크는 “AI 인재 채용 경쟁이 치열해지는 지금, 기업은 기존 인력을 재교육하고 채용 전략을 확장하는 등 AI 인재 확보 방안을 재정비해야 한다”라고 강조했다.

쏘트웍스는 새 보고서를 통해 “AI 준비도는 결국 디지털·데이터·AI 통합 역량의 문제”라며, 기업이 AI 프로젝트를 핵심 비즈니스 목표에 정렬시키는 솔직한 진단부터 시작해야 한다고 강조했다.

보고서의 주요 요약은 다음과 같다.

• 전략적 정렬의 중요성 : 성숙한 기술 전략을 갖춘 리더는 61%, 후발 주자는 19%로 AI 성과 차이 큼
• 지속적 개선의 필요성 : 93%는 기술 생태계 개선 여지 있다고 답변, 77%는 대대적 변화 희망
• 기술 리더십이 ROI 주도 : 리더의 53%가 긍정적 ROI 달성, 다른 그룹보다 앞서

스킬스톰의 최고경영자 저스틴 비아넬로는 “AI 자동화가 일자리를 위협하는 것이 아니라, 클라우드·사이버보안·AI 관련 인재 부족이 더 큰 장애물”이라고 지적했다. 특히 정부 기관은 해당 기술과 자격·보안 인증을 갖춘 인재를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다고 밝혔다.

비아넬로는 “AI는 반복 업무를 자동화해 생산성을 높일 수는 있지만, 전략적 역할은 숙련된 인재가 맡아야 한다”며, 조직은 끊임없이 업데이트되는 클라우드·사이버·AI 기술을 갖춘 팀에 투자해야 한다고 강조했다. 또한 기술은 인간 팀을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 해야 하며, AI가 반복 업무를 처리하고 인재는 전략을 담당하는 구조가 이상적이라고 설명했다.

핵심 기술 역량을 갖춘 고성과 팀은 자격증, 실무 경험, 소프트 스킬을 통해 형성된다. 비아넬로는 “코파일럿, 클로드, 챗GPT와 같은 플랫폼을 활용한 팀 교육을 진행하며, 도구 중심이 아닌 ‘휴먼 인 더 루프’ 시스템을 기반으로 신뢰, 성과, 윤리를 함께 확장한다”라고 말했다.

한편 “고성능 AI 인력은 태어나는 것이 아니라 지속적이고 직무별로 설계된 교육을 통해 양성된다”라며, “핵심은 유행하는 기술을 쫓는 것이 아니라, 기술 발전 속도에 맞춰 변화하는 지속가능한 교육 엔진을 구축하는 것”이라고 덧붙였다.
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