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[IT뉴스][AX 인재전쟁③] AI인재 '대기업 쏠림' 현상, 'AX 확산' 늦춘다

온카뱅크관리자

2026-07-30 16:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 높은 몸값에 GPU·개발환경까지···중소기업 AI 인재 확보부터 난관 인재 격차가 프로젝트 경험 격차로···시간 갈수록 기술 축적 격차 커져 "인프라·실증환경 공동 활용 기반 필요해" 
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 <img alt="기업의 인공지능(AI) 전환(AX)이 본격화하면서 AI 인재 확보에서도 대기업과 중소·중견기업 간 격차가 벌어지고 있다. AI는 전문인력뿐 아니라 GPU 등 연산자원과 개발환경에도 지속적인 투자가 필요해 자본력을 갖춘 기업일수록 유리하다. 인재 확보의 차이가 프로젝트 경험과 기술 축적의 차이로 이어지면서 기업 간 AX 경쟁력 격차가 굳어질 수 있다는 우려가 나온다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/552777-a6ToU27/20260730162949998tibd.png" data-org-width="960" dmcf-mid="5EXyljaeim" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/552777-a6ToU27/20260730162949998tibd.png" width="658">
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 기업의 인공지능(AI) 전환(AX)이 본격화하면서 AI 인재 확보에서도 대기업과 중소·중견기업 간 격차가 벌어지고 있다. AI는 전문인력뿐 아니라 GPU 등 연산자원과 개발환경에도 지속적인 투자가 필요해 자본력을 갖춘 기업일수록 유리하다. 인재 확보의 차이가 프로젝트 경험과 기술 축적의 차이로 이어지면서 기업 간 AX 경쟁력 격차가 굳어질 수 있다는 우려가 나온다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] [편집자주] 인공지능(AI)이 기업의 업무와 산업 현장으로 빠르게 확산하는 가운데 이를 실제 경쟁력으로 연결할 인재를 확보하기 위한 'AX 인재전쟁'이 본격화하고 있다. 기업들은 모델 개발자를 넘어 AI와 산업·업무를 함께 이해하는 융합형 인재를 찾고 있지만 현장 수요에 맞는 인력은 부족한 상황이다. 고급 AI 인재의 해외 유출도 이어지는 데다 빠른 기술 변화로 기존 인재 양성 방식의 한계도 드러나고 있다. 본지는 3회에 걸쳐 기업이 찾는 AI 인재의 변화와 고급 인재 유출, AX 시대에 필요한 인재 양성 방향을 짚어본다.
 대기업과 중소·중견기업 간 인공지능(AI) 인재 격차가 기업의 AX(인공지능 전환) 경쟁력을 가르는 주요 변수로 떠오르고 있다. AI는 전문인력뿐 아니라 GPU 등 연산자원과 개발환경을 함께 갖춰야 해 투자 여력이 큰 대기업에 인재가 몰리기 쉬운 구조다. 확보한 인재가 프로젝트 경험과 기술을 다시 조직 안에 축적하는 만큼 인재 확보의 차이가 시간이 갈수록 기업 간 AX 격차를 커지게 할 수 있다는 우려가 나온다.
 30일 관련 업계에 따르면 기업 규모에 따른 AX 격차는 인력과 인프라, 투자 여력 전반에서 나타나고 있다. 특히 제조업은 AI를 기존 설비와 시스템에 연동해야 해 전문인력과 개발환경을 함께 갖춰야 한다. 윤종필 한국생산기술연구원 제조AI연구센터장은 "대기업과 중소기업의 AI 활용률에 큰 차이가 있고 전담조직과 인력 규모에서도 격차가 나타나고 있다"며 "AI 기술 공급기업의 80% 이상, 소프트웨어 융합인력 채용 수요의 84%가 수도권에 집중돼 있다"고 말했다.
 AI 인재가 대기업에 집중되면 중소기업의 인력난을 넘어 산업 전반의 AX 확산도 늦어질 수 있다. 제조업은 대기업과 다수 협력사가 생산과 품질, 물류 등으로 연결돼 있어 일부 기업만 AI 역량을 높여서는 공급망 전체의 생산성을 끌어올리는 데 한계가 있기 때문이다. 중소기업의 AI 활용 역량이 뒤처질수록 대기업과 협력사 간 생산성과 기술 경쟁력 격차도 커질 수 있다는 우려가 나온다.
 ◇ 사람에게 의존하는 기업AX···핵심 인재 한 명에 조직 역량 좌우
 AI 인재 확보 능력의 차이가 기업 경쟁력에 직결되는 이유는 기술과 경험의 상당 부분이 여전히 사람에게 축적돼 있기 때문이다. 기술 변화가 빠른 데다 프로젝트에서 쌓은 시행착오를 문서나 매뉴얼로 완전히 옮기기 어려워 특정 인력이 가진 경험 자체가 기업의 기술 역량이 되는 경우가 많다. 최병호 고려대 AI연구원 교수는 "사람이 거의 절대적이다"며 "한 사람의 영향력이 너무 크고 한 사람이 빠지면 아예 조직 운영이 안 될 정도의 상황"이라고 말했다.
 숙련된 AI 인재의 높은 몸값도 기업에는 부담이다. 최 교수는 "아무리 사회경력이 없고 박사라고 하더라도 무조건 억대가 넘어가기 때문에 스타트업이 소화하기 쉽지 않고 웬만한 상장기업이나 중견기업도 벅차다"고 말했다. 수십명 규모의 전담조직을 꾸리면 인건비만 수십억원이 들고 연산·운영비까지 더해진다는 것이다. AI 인재가 역량을 발휘할 개발환경도 갖춰야 한다. 최 교수는 "AI 인재들은 통상 인프라가 가장 중요하다"며 "엄청난 연봉과 원하는 대로 연구할 수 있는 GPU 환경이 갖춰져야 한다"고 설명했다.
 인력 이탈의 충격도 크다. 프로젝트의 설계와 시행착오가 특정 인력에게 집중되면 사람이 빠질 때 경험과 기술도 함께 빠져나갈 수 있다. 후임자를 채용해도 이전 프로젝트에서 왜 특정 방식을 택했고 어떤 문제를 해결했는지까지 그대로 이어받기는 어렵다. 인재 한 명의 이탈이 단순한 결원을 넘어 그동안 축적한 AX 역량 일부를 다시 구축해야 하는 문제로 이어지는 셈이다.
 실제 제조 현장에서는 지역에 따른 인재 격차까지 겹친다. 한 중견 제조기업 임원은 "기업 인수를 통해 확보한 인력이 기존 시스템을 AI 에이전트가 활용할 수 있는 구조로 바꾸는 작업의 '씨앗'이 됐다"면서 "과연 제조업에서 이런 인재들을 M&amp;A 말고 다르게 영입할 수 있는 방법이 있는가에 대한 의문이 많이 든다"고 말했다. 이어 "공장이 평택, 화성에 있는데 평택, 화성만 하더라도 사람들이 잘 안 내려오려고 한다"며 "그마저도 요즘 삼성전자에서 인재들을 다 데려가서 주문이 3개월 밀려 있는데 생산 현장에 사람들이 없다"고 토로했다.
 ◇ 외부 기술 가져와도 조직 내부 역량이 성패 갈라
 대규모 AI 조직을 꾸리기 어려운 중소·중견기업에는 외부 모델과 클라우드, API 등을 활용하는 것이 현실적인 대안이다. 다만 같은 기술을 가져와도 이를 자사 데이터와 업무에 맞게 적용할 사람이 있는지에 따라 성과가 달라진다. 특히 조직 규모가 작은 기업은 창업자나 기술 리더가 외부 기술을 선별하고 자사 서비스에 맞게 활용할 역량을 갖췄는지가 AX 경쟁력을 좌우할 수 있다.
 최 교수는 "AI는 거의 규모의 경제 싸움"이라며 "중소기업이나 스타트업은 창업자나 리더 한 명이 똑똑하면 외부 기술을 가져와서 자기 서비스에 맞게 활용할 수 있지만, 그렇지 않으면 자체적으로 인재를 채용하거나 양성하기도 어렵다"고 말했다.
 내부 역량이 부족하면 외부 기술을 도입해도 기업별 데이터 구조와 업무 절차, 기존 시스템에 맞게 조정하기 어렵다. 기대한 성능을 내지 못하면 후속 투자와 프로젝트가 줄고 경험을 쌓을 기회도 사라질 수 있다. 반면 전담인력을 확보한 기업은 프로젝트를 반복하며 데이터 처리와 시스템 연동, 실패와 개선 경험을 내부에 남겨 다음 프로젝트에 활용할 수 있다. 인재 확보의 차이가 시간이 갈수록 기술 축적의 차이로 확대되는 구조다.
 인프라 지원도 실제 개발 주기에 맞춰 이뤄져야 한다는 지적이 나온다. 한 AI 스타트업 관계자는 작은 기업이 자체 GPU를 구매하기 어려워 외부 지원을 통해 연산자원을 이용하고 있지만 6개월~1년 단위로는 여러 모델을 반복해 시험하고 결과를 내기 어렵다고 설명했다. 모델을 올리고 내리며 환경을 구축하는 데 상당한 시간이 필요한 만큼 단기 지원만으로는 충분한 개발 경험을 축적하기 어렵다는 것이다.
 중소·중견기업이 대기업과 같은 규모의 AI 조직을 직접 갖추기 어려운 만큼 검증된 기술과 서비스를 여러 기업이 활용할 수 있는 구조가 대안으로 거론된다. 한 AI 기업 대표는 대기업에서 성과를 낸 AI 시스템을 유사 기업에 적용했을 때 기업별 조정은 필요하지만 비교적 빠르게 확산할 수 있었다고 설명했다. 영업과 판매·제조·유통·원가·정산 관리 등 기업에 공통으로 필요한 업무는 기본 구조를 구축한 뒤 각 기업 환경에 맞게 적용할 수 있다는 것이다. 그는 "중견·중소기업들은 이렇게 국소적으로 하나씩 하기에는 비용이 너무 비싸다"며 "원형을 하나 잘 만들어놓고 보면 각 중견·중소기업에서도 커스터마이징할 수 있는 부분들이 있고, 그게 중견·중소의 우리나라 강소기업들의 굉장한 경쟁력이 될 수 있다"고 말했다.
 전문가들은 개별 기업에 인력과 연산자원을 각각 지원하는 데서 나아가 여러 기업이 공동으로 활용하면서 실증 경험까지 쌓을 수 있는 기반이 필요하다고 본다. 산업군별 공동 GPU센터와 바우처, 기업 데이터를 보호할 수 있는 보안형 온프레미스 인프라, 지역·산업단지별 실증 환경 등을 대안으로 마련해야 한다는 것이다.
 윤병동 원프레딕트 대표는 "개별 중소기업이 인재와 GPU, 실증환경을 모두 직접 갖추기는 어렵다"며 "산업별로 공동 활용할 수 있는 인프라를 만들고 기업들이 실제 프로젝트를 수행하면서 경험을 내부에 축적할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.
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