[빅테크칼럼] AI發 일자리 대체 공포 속 앤드류 응의 인사이트…"AI 인재 부족이 새로운 고용기회 창출"

[뉴스스페이스=이종화 기자] 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전 속에 일자리 대체 공포가 확산되는 가운데, AI 선구자 앤드류 응(Andrew Ng)은 오히려 AI 인재 부족이 새로운 고용 기회를 창출한다고 강조했다. 그는 DeepLearning.AI의 주간 뉴스레터 'The Batch' 333호(2025년 12월 25일 발행)에서 "많은 기업들이 숙련된 AI 인재를 충분히 찾지 못하고 있다"며, "AI 시스템 구축·배포 인력 수요가 공급을 압도한다"고 선언했다. indiatoday, financialexpress, businessinsider에 따르면, 응은 구글 브레인(Google Brain) 창립자이자 Coursera 공동창립자로, 스탠포드대 겸임교수로서 AI 산업의 실상을 생생히 증언하며, "대기업들은 매주 수백명 이상의 AI 전문가를 고용하고 싶어하지만 인력이 부족하고, 스타트업들은 아이디어를 실행할 엔지니어가 없다"고 지적했다. ​ 응의 주장은 글로벌 AI 인재 시장의 현실을 반영한다. IDC(International Data Corporation) 연구에 따르면, 2026년까지 전 세계 기업 90% 이상이 IT·AI 기술 인력 부족으로 제품 지연, 품질 저하, 수익 손실 등 총 5.5조 달러(약 7경500조원)의 경제적 피해를 입을 전망이다. Nash Squared의 '2025 Digital Leadership Report'도 AI 기술 부족 비율이 16개월 만에 IT 리더 28%에서 50% 이상으로 급증했다고 밝혔으며, 이는 15년 만에 가장 가파른 상승세다. 이러한 수요 폭증 속 메타(Meta), 오픈AI(OpenAI) 등 빅테크는 AI 연구원에게 4년간 수억 달러 규모 보상 패키지를 제안하며 인재 쟁탈전을 벌이고 있다. 한국 AI 인재 위기: 58만명 부족·순유출 최악 한국에서도 AI 인재 부족이 국가 경쟁력을 위협하는 수준으로 심화되고 있다. 한국은행(한은) 보고서에 따르면, 2024년 국내 AI 인력은 약 5만7000명으로 2010년 대비 2배 이상 늘었으나, 임금 프리미엄이 6%에 불과해 미국·캐나다(12% 이상)의 절반 이하 수준이며, 박사급 인력 33%가 해외 유출됐다. 대한상공회의소(KCCI)와 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 분석으로는 2025~2029년 AI·클라우드·빅데이터 분야에서 중급(학사) 29만2000명, 고급(석·박사) 28만7000명 등 총 58만명 이상 부족할 것으로 예상되며, 이는 '의대 쏠림' 현상(자연계 상위 1% 학생 76.9%가 의대로 진학)으로 악화되고 있다. ​ 국내 AI 기업 2354곳 중 81.9%가 인력 부족을 호소하며, 고용노동부는 2027년까지 AI 분야 신규 인력 1만2800명 부족을 전망했다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 2023년 AI 인력 부족이 8579명(2020년 1609명 대비 5.3배 증가)으로 진단했으며, 스탠퍼드대 '2025 AI 인덱스 보고서'는 한국의 AI 인재 순유출을 인구 1만명당 -0.36명으로 OECD 38개국 중 35위(최하위)로 꼽았다. 이러한 '두뇌수지 적자'는 대기업 69%, 중견기업 68.7%가 AI 채용 확대를 원하지만 숙련 인재 부족(27.4%)과 높은 급여 기대(25.3%)로 좌절되는 현실을 보여준다. ​ 앤드류 응의 2026 고용 로드맵: 3단계 실전 전략 응은 2026년 AI 고용을 노리는 예비 전문가에게 세 가지 실용적 단계를 제시했다. 첫째, 피상적 데모가 아닌 데이터 수집·배포·유지보수 전 생애주기 AI 시스템을 완성하라. 그는 "고용주들은 전체 라이프사이클을 이해하는 인재를 원한다"고 강조했다. 둘째, 이론 학습과 실습을 병행하라. "개념만 공부하는 개발자는 취약한 시스템을 만들거나 바퀴를 잘못 재발명한다"며, 면접에서 RAG 문서 청킹·AI 평가·컨텍스트 관리 표준 기법을 중복 구현한 사례를 들어 코스워크의 필요성을 역설했다. ​ 셋째, 연구 논문 읽기는 선택적이지만 최첨단 문제 해결에 필수다. "논문은 아직 쉬운 형식으로 번역되지 않은 지식을 담고 있다"고 조언하며, 이를 통해 프로젝트 아이디어를 얻으라고 덧붙였다. 응은 "AI 개발은 여전히 수동적이고 복잡하다"며 "AGI(인공 일반 지능) 도달이 멀었다"고 NBC 뉴스 인터뷰에서 밝혔으며, 학생들에게 "AI 배우는 건 직설적으로 '예스'"라고 단언했다. 이러한 전략은 LinkedIn 포스트에서도 반복되며, "에이전트 코더를 활용한 빌딩이 가장 쉽다"고 실습의 매력을 강조했다. ​ 글로벌 대응: 보상 전쟁과 정책 혁신 글로벌 빅테크의 인재 쟁탈전은 극에 달했다. 메타는 오픈AI·구글 연구원을 수억 달러 패키지로 영입하며 저커버그가 직접 집을 방문해 설득한 사례가 화제됐고, xAI·마이크로소프트도 경쟁 포칭으로 보상 수준을 끌어올렸다. 한국 기업도 LG CNS(연말까지 AI 1000명 목표), KT(세 자릿수 AX 인재 채용), 크래프톤·트웰브랩스(최고 보상 패키지)가 총력전에 나섰다. 정부는 'K-Tech Pass' 비자 확대, 풀뿌리 기초연구 지원, 성과연동 보상 강화로 대응 중이나, 미국(전문가 비자 확대), 일본(J-Skip 제도), 중국(치밍계획 정착금) 성공 사례 벤치마킹이 시급하다. ​ AI 도입 가속화(90% 기업 투자에도 2/3가 ROI 미실현) 속 인재 격차는 의료·금융·제조·교육 전 산업에 확산되며, IDC는 AI 코딩·업스킬링으로 1조 달러 피해를 줄일 수 있다고 분석했다. 결국 응의 메시지는 "AI는 인간 전문성에 의존하며, 데이터 준비·훈련 과정이 과소평가된다"로 요약된다. 이제 2026년 AI 고용 문턱을 넘으려면 지금 그의 3단계를 실천할 때다.