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취업 준비 과정에서 가장 큰 난관 중 하나는 무엇을, 어떻게 공부해야 할지에 대한 막막함이다. 특히 급변하는 인공지능(AI) 분야는 정보의 홍수 속에서 오히려 방향을 잃기 쉬운 환경을 제공한다. 이러한 상황 속에서 국민평생직업능력개발원의 ‘STEP’ 플랫폼은 AI 시대를 대비하려는 이들에게 체계적인 학습 기회를 제공하며 돌파구를 제시한다.

이 플랫폼은 국가가 운영한다는 점에서 기본적인 신뢰를 제공하며, 무료 또는 저렴한 비용으로 양질의 교육 과정을 제공한다는 점이 매력적이다. ‘AI 비즈니스 임팩트’ 과정을 시작으로 ‘2040 AI 시대를 리드할 미래 인재’ 과정까지 연속 수강한 경험은, AI가 단순한 기술적 개념을 넘어 실제 비즈니스 경쟁력 강화와 직무 변화에 어떻게 영향을 미치는지 구체적으로 이해하는 계기가 되었다. 이 과정들은 AI가 서비스 산업, 제조업, 창의적 영역에 스며드는 다양한 사례를 제시하며, 취업 준비생들이 실제 기업 현장과 연결된 을 통해 미래 직무 환경 변화를 체감하도록 돕는다.

특히, ‘AI 비즈니스 임팩트’ 과정 내 파이썬 기초 수업은 인상 깊었다. 우리나라 속담 ‘달면 삼키고 쓰면 뱉는다’를 예시로 ‘만약 값이 달면 삼키기, 쓰면 뱉기’라는 식으로 코드로 구현하는 방식은 초심자에게도 프로그래밍을 친근하게 다가서게 했다. 이러한 방식은 프로그래밍에 대한 자신감이 부족했던 학습자들에게도 학습 동기를 크게 부여하며, 추상적인 개념을 구체적이고 재미있게 이해하도록 돕는다.

첫 과정을 마친 후 AI와 코딩 분야에 대한 관심이 더욱 깊어진 학습자는 ‘2040 AI 시대를 리드할 미래 인재’ 과정을 통해 미래 전망에 초점을 맞춘 학습을 이어갔다. 이 강의는 단순히 현재 상황을 설명하는 것을 넘어, 장기적인 관점에서 새롭게 등장할 직무와 강조될 역량에 대해 탐구하며, 취업 준비생들이 자신의 역량을 어디에 집중해야 할지에 대한 명확한 방향을 제시한다. 두 과정을 연속 수강하면서 학습자는 AI가 자신의 직업 세계와 어떻게 연결될지를 더욱 구체적으로 상상하게 되었다.

STEP 플랫폼의 또 다른 장점은 학습 이력이 자동으로 기록된다는 점이다. 어떤 과정을 언제 수강했고, 학습 진도가 어디까지인지 체계적으로 관리되어 마치 학습 성과 기록을 쌓아가는 듯한 느낌을 준다. 이러한 기록은 향후 취업 준비 과정에서 학습 역량을 증명하는 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

STEP은 청년층뿐만 아니라 중장년 재취업자, 직무 전환을 고민하는 직장인 등 다양한 계층을 위한 강의를 제공한다. 최신 기술을 접하는 것이 미래 경쟁력을 확보하는 핵심이라는 메시지는 이를 체험한 청년들에게 더욱 강력하게 와닿는다. 배우고자 하는 의지만 있다면, 국가가 마련한 프로그램과 지원 체계를 통해 어떤 분야든 공부할 수 있다는 사실을 재차 확인할 수 있다.

본 경험을 계기로 앞으로 미디어와 저널리즘 분야 직무와 연결될 수 있는 강의를 추가로 수강할 계획이다. STEP에는 디지털 콘텐츠 기획, 데이터 기반 글쓰기, 영상 편집 등 미디어 분야와 접점이 있는 다양한 과정이 제공되어 직무와 연결되는 역량을 체계적으로 강화할 수 있다.

궁극적으로 STEP은 단순한 학습 지원을 넘어, 청년들에게 ‘미래를 준비할 수 있는 안전한 발판’이 될 수 있다는 확신을 제공한다. 지금의 작은 공부들이 모여 미래의 큰 기회를 만들어 줄 수 있다는 믿음으로 STEP을 통한 꾸준한 학습이 권장된다. 무언가를 배우고 싶지만 용기가 나지 않는 사람이라면 STEP 활용을 통해 새로운 가능성을 열어갈 수 있을 것이다.

대한민국 정부 조직 내에서 인공지능(AI) 발전을 저해하는 근본적인 문제는 데이터 관리의 파편화와 비효율적인 보고서 작성 관행에 있다. AI는 수많은 데이터를 학습하여 잠재된 패턴을 찾아내는 능력을 발휘하는데, 현재 정부의 데이터 관리 방식은 이러한 AI 학습에 필수적인 충분한 데이터 확보를 어렵게 만든다. D 드라이브에 저장되어 쉽게 포맷될 수 있는 데이터는 맥락, 암묵지, 과정 등 중요한 정보들을 함께 소실시키며, 이는 미래 AI 활용 가능성마저 불투명하게 만든다.

뿐만 아니라, 높은 직급의 관계자에게 올라가는 보고서가 1페이지로 압축되고, 문장은 개조식, 즉 ‘음슴체’로 작성되는 관행은 정보의 깊이와 맥락을 파악하는 데 한계를 드러낸다. 자간, 장평까지 완벽하게 조절하는 기술은 자랑거리로 여겨지지만, 이는 오히려 사고의 깊이를 희석시키고 불필요한 정보를 걸러내는 과정을 생략하게 만든다. 이러한 보고 방식은 AI가 패턴을 학습하는 데 필요한 완전한 문장과 풍부한 맥락을 제공하지 못하며, AI의 지능 격차를 심화시키는 요인이 된다.

반면, 실리콘밸리의 선도적인 IT 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위한 명확한 솔루션을 제시한다. 아마존의 ‘6 페이저(6 Pager)’ 회의 규칙은 회의 참가자 전원이 30분 동안 6페이지 분량의 완전한 서술체 메모를 읽는 데 할애하며, 이를 통해 깊이 있는 사고와 명확한 정보 공유를 강제한다. 이는 단순히 정보를 요약하는 것을 넘어, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략 등을 구조화하여 제시함으로써 길을 잃지 않도록 돕는다. 또한, 클라우드 기반의 협업 시스템과 공개 게시판 운영은 모든 참가자가 맥락을 공유하고, 자료가 축적될 수 있는 환경을 조성한다. 이러한 환경은 AI가 학습할 수 있는 풍부한 데이터를 확보하는 데 결정적인 역할을 한다.

이처럼 ‘6 페이저’와 같은 완전 문장 기반의 보고서 작성 방식은 1페이지 요약 방식보다 전체적인 업무 효율성을 높이는 것으로 분석된다. 1페이지 보고서는 잉크값이 비싼 저가형 잉크젯 프린터에 비유될 만큼, 단기적인 편의성만을 강조할 뿐 장기적인 관점에서 정보의 깊이와 AI 학습 효과를 저해한다. 중요한 보고일수록 서술체로 작성하는 것은 ‘엉성한 사고를 숨기기 어렵게’ 만들고, ‘더 나은 사고와 무엇이 더 중요한지에 대한 더 나은 이해를 강제’한다. 이는 곧 AI를 더욱 효과적으로 학습시키고 조직 내 맥락 공유를 백만 배 이상 향상시키는 길이다. 대한민국 공무원들은 훨씬 더 뛰어난 AI를 활용할 자격이 있으며, 이를 위해서는 데이터 관리 방식의 혁신과 보고서 작성 관행의 개선이 시급하다.

세계적으로 AI 기술 경쟁이 격화되는 가운데, 대한민국 역시 ‘소버린 AI’ 구축을 위한 국가 인프라 조성과 최첨단 AI 모델 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 그러나 이러한 노력만으로는 AI G3 수준 달성에 대한 의문이 제기되며, 급변하는 AI 기술 발전 속에서 한국이 장기적인 경쟁력을 확보하기 위해서는 근본적인 문제 해결과 새로운 접근 방식이 요구된다. 글로벌 빅테크 기업들이 이미 수백만 장의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스터 구축을 계획하고, AI 모델 발전이 몇 개월 단위로 빠르게 변화하는 상황에서, 현재와 같은 대규모 사전 학습 및 강화학습 방식의 경쟁이 과연 인간을 넘어서는 초지능 구현이라는 목표를 실현할 수 있을지에 대한 회의적인 시각이 존재한다.

AI 분야의 저명한 선구자들과 연구자들은 현재의 AI 접근 방식이 가진 한계를 지적하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 역설하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 연구를 선도하는 리더들 역시 이러한 문제점을 인지하고 있으며, 알파고 개발에 핵심적인 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 통한 AI 학습의 시대를 넘어, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 강조했다. 2017년 등장 이후 AI 기술의 근간을 이루고 있는 트랜스포머 아키텍처 역시 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 이를 뛰어넘는 새로운 혁신적인 연구가 시급한 상황이다.

이러한 기술적 도전과 더불어, AI 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장이 코앞으로 다가왔다는 예측 또한 한국의 전략적 고민을 깊게 한다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 딥마인드의 데미스 허사비스는 각각 2027년과 2030년경 초지능의 등장을 예고했으며, 영국 총리는 AGI가 가져올 엄청난 변화에 대비하여 국가적 리더십을 강조하고 나섰다. 미국은 AI 분야에서의 승리를 선언하며 국가 시스템 전반을 동원하고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하면서도 자국 중심의 AI 기술 패권을 노리고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 환경 속에서 한국이 단순히 최첨단 AI 기술 개발에만 집중한다면, 전략적 선택의 폭이 좁아지고 유연성을 잃을 위험이 있다.

따라서 현재의 AI 반도체 기술 경쟁력 확보라는 중요한 목표와 더불어, 다음 단계의 AI 모델 개발을 위한 국가적 차원의 전략적 지원이 절실히 필요한 시점이다. 향후 5년간 100조 원 규모의 AI 국가 전략 실행 자금 중 극히 일부라도 미래 AI 연구에 과감하게 투자해야 한다. 이를 통해 국가 AI 인재를 육성할 뿐만 아니라, 진정한 창의성과 혁신을 발휘할 수 있는 인재를 발굴해야 한다. 초지능 연구에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합적으로 참여하는 통합적 연구가 필수적이다.

대한민국이 ‘AI 파운드리(데이터 센터)’를 제공하고, 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들이 자유롭게 연구할 수 있는 국가 초지능 연구소를 설립하는 것을 고려해볼 시점이다. 이를 통해 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하는 연구를 지원하고, 더 나아가 이곳에서 도출된 연구 결과는 인류 전체의 공공재로 제공하는 꿈을 꾸어볼 수 있다. 아직은 초기 단계일지라도, 미래 가능성이 있는 여러 국가 연구팀을 초빙하여 대한민국의 초지능 연구소에서 마음껏 연구하도록 지원하는 것은 장기적인 관점에서 한국의 AI 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 생태계에 기여하는 중요한 발판이 될 것이다.

대한민국이 국제표준화기구(ISO)의 핵심 의사결정 기구인 기술이사회(TMB)에 연임하며 국제 표준화 역량을 재확인받았다. 지난 6일부터 10일까지 르완다 키갈리에서 개최된 ISO 총회에서 이루어진 이번 연임은 2028년까지 한국이 기술이사국으로서 ISO의 기술 정책 결정 과정에 지속적으로 참여할 수 있는 기반을 마련했다. 이는 국제 사회에서 한국의 표준화 관련 위상이 한층 강화되었음을 의미한다.

기술이사회(TMB)는 ISO 내에서도 신규 표준위원회 설립 및 해산, 기존 표준위원회 간 업무 조정, 그리고 의장국 임명 등 ISO의 표준 활동을 실질적으로 조율하고 관리하는 매우 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 기구에 연임한다는 것은 한국이 국제 표준화의 방향성을 설정하는 데 더욱 적극적으로 기여할 수 있게 되었음을 시사한다.

이번 ISO 총회에서 한국은 단순히 연임을 넘어, ‘GPS 기반 개인 위치 서비스 기술’ 분야의 표준위원회 설립을 제안하고 이를 위한 워크숍을 성공적으로 주관하며 회원국들의 지지를 이끌어냈다. 이는 미래 핵심 기술 분야에서 한국이 주도권을 확보하고 관련 국제 표준을 선점하려는 전략적인 움직임으로 풀이된다. 더불어 캐나다, 이탈리아 등 주요국의 표준화 기관들과 협력 MOU를 체결하며 국제적인 네트워크를 강화했으며, 오는 12월 개최 예정인 ‘국제 AI 표준 서밋’에 주요 인사들의 참여를 요청하는 등 다방면에 걸친 노력을 기울이고 있다.

김대자 국표원장은 이번 연임을 통해 “국제 표준화 무대에서 우리나라의 영향력을 더욱 확고히 할 수 있게 됐다”고 평가하며, “앞으로도 국제 표준화기구에서 리더십을 가지고 국제사회가 신뢰하는 표준 강국으로서 위상을 공고히 하겠다”고 밝혔다. 이러한 노력은 한국이 글로벌 기술 경쟁에서 우위를 점하고, 첨단 기술 분야의 국제 표준을 선도하는 국가로 자리매김하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

국가정보자원관리원 대전 본원에서 발생한 화재로 인해 국가 주요 정보시스템 운영에 차질이 빚어지고 있는 가운데, 정부는 복구 작업에 총력을 기울이고 있다. 13일 6시 기준으로 총 260개 시스템, 즉 36.7%가 복구 완료되었으며, 이 중에는 1등급 시스템 30개(75%)와 2등급 시스템 35개(51.5%)가 포함되어 있다. 이번 복구 작업은 국민 생활과 직결된 주요 서비스의 조속한 정상화를 목표로 하고 있다.

앞서 국가정보자원관리원 대전 본원 화재는 국민들의 일상과 공공 서비스 이용에 상당한 불편을 초래하는 근본적인 문제를 야기했다. 특히, 1등급 시스템인 우편정보 ePOST 쇼핑과 차세대종합쇼핑몰(나라장터 쇼핑몰)의 복구는 국민들이 온라인을 통해 소상공인 및 중소기업의 우수 물품을 편리하게 검색하고 구매할 수 있는 환경을 되살리는 중요한 성과다. 또한, 사회서비스 전자바우처 시스템의 복구는 전자바우처 결제, 지방자치단체의 예탁금 납부, 이용자 본인부담금 납부 등 일상적인 서비스 이용의 정상화를 의미한다.

이번 시스템 장애 복구 현황 및 방안 점검을 위해 행정안전부는 13일 윤호중 장관 주재로 중앙재난안전대책본부 제11차 회의를 개최했다. 회의에서는 정보시스템 장애 관련 민원 처리 실태도 함께 점검하며 국민들의 불편을 최소화하기 위한 다각적인 노력을 기울였다. 중대본은 복구 작업의 최우선 순위를 대국민 주요 서비스 및 업무 등급에 두고, 이를 바탕으로 최단 기간 내 서비스 재개를 위한 복구 방식을 마련하여 추진하고 있다.

화재와 분진 피해가 심각했던 7-1 전산실 등 일부 구역의 시스템은 데이터 복구 후 대전센터 또는 대구센터에 신규 장비를 도입하여 복구될 예정이다. 반면, 화재 및 분진 영향이 상대적으로 적은 전산실은 중요도에 따라 신속하게 시스템 복구를 진행한다. 7-1 전산실 관련 시스템의 경우, 백업 데이터나 이전 시스템을 활용하는 등 시스템별 여건에 맞는 복구 방안을 수립하여 추진 중이다. 현재 국가정보자원관리원은 기존 700여 명의 복구 인력 외에 제조사 복구 인력까지 투입하며 복구 작업의 효율성을 높이고 있다.

중대본은 정보시스템 장애로 인한 민원 처리 상황도 면밀히 점검했다. 화재 발생 다음 날인 9월 30일에는 2700여 건에 달했던 장애 관련 콜센터 상담 건수가 지속적으로 감소하여 현재는 일일 300건 내외로 줄어들었다. 주요 상담 은 시스템 장애로 인한 생활 불편, 대체 시스템 이용 방법, 기한 연장 요청 등이며, 각 기관은 대체 시스템과 서비스를 적극적으로 마련하여 국민과 현장의 애로사항 해소에 힘쓰고 있다.

윤호중 장관은 “정부는 시스템별 상황에 맞는 세부 복구 방안을 수립·추진하여 중요 서비스부터 신속히 정상화하는 데 집중하고 있다”고 밝히며, “연일 밤낮으로 복구에 매달리고 있는 정부, 공공기관 및 민간업체 직원들이 신체적, 정신적 위험에 노출되지 않도록 근무 환경을 세심하게 살피겠다”고 강조했다. 이번 화재 복구 작업은 단순한 시스템 복원을 넘어, 국민 생활의 안정과 공공 서비스의 지속성을 확보하기 위한 정부의 강력한 의지를 보여주고 있다.

최근 인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전은 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시하며, 이미 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있다. 하지만 제조업을 포함한 산업계 전반에서 AI를 활용하여 부가가치를 창출하고 국가 및 기업 경쟁력을 확보하는 것이 무엇보다 중요함에도 불구하고, 실제 현장의 AI 도입 및 활용률은 아직 업계의 역량에 비해 낮은 수준에 머물러 있어 정부의 보다 적극적인 역할이 요구되고 있는 상황이다. 이러한 배경 속에서 과학기술정보통신부(과기정통부), 산업통상자원부(산업부), 중소벤처기업부(중기부)가 손을 잡고 제조·산업 전반의 인공지능(AI) 대전환 협력을 본격화한다.

과기정통부, 산업부, 중기부는 지난 15일 국가과학기술자문회의 대회의실에서 ‘산업 전반의 AX(AI 전환) 확산을 위한 업무협약’을 체결하며, 각 부처의 전문성과 역량을 융합하고 연계성 있는 정책을 통해 산업 전반의 성공적인 AI 전환 확산을 지원하기 위한 구체적인 방안을 모색했다. 이는 산업계가 당면한 AI 도입·활용의 격차를 해소하고 국가 경쟁력을 한 단계 끌어올리기 위한 정부 차원의 전략적 움직임이다.

이번 업무협약의 주요 은 ▲산업 전반의 AI 전환 역량 강화 및 핵심 기술 내재화 ▲AI 벤처·스타트업과 중소·소상공인의 AI 기술 사업화 및 현장 맞춤형 AI 전환 기술 개발 지원 ▲지역 핵심 산업군 중심의 AI 전환 생태계 조성 지원 ▲AI 관련 국정과제의 차질 없는 이행을 위한 적극적인 지원 등이다. 또한, 각 부처의 산학연 전문가들 간의 기술 교류회 등을 추진하여 지역과 현장, 그리고 국민 모두가 체감할 수 있는 실질적인 성과 창출을 위해 긴밀하게 협력해 나갈 예정이다.

이번 협약을 계기로 세 부처는 산업 전반의 AI 전환을 위한 전 주기 지원 체계를 구축하게 된다. AI 핵심 기반 기술 확보부터 실제 산업 현장 적용, 그리고 스타트업 및 중소기업으로의 확산까지 이어지는 부처 간 통합적인 협력 구조를 통해 산업 전반의 AI 전환 속도를 높이고, 지역과 기업 규모에 관계없이 AI를 활용할 수 있는 균등한 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

배경훈 부총리는 “AI 대전환은 단순한 기술 혁신을 넘어 국가 경쟁력과 미래 번영을 좌우하는 국가적 생존 전략”이라며, “우리의 제조 DNA 강점에 AI를 접목해 전 세계가 주목하는 기술력을 갖춰야 하며, 이를 위해 세 부처가 하나의 팀처럼 협력해 일관된 정책을 추진하겠다”고 강조했다. 과기정통부는 AI 전환 확산을 가속하기 위해 AI 기본 역량 구축과 내재화에 박차를 가할 것이며, 이번 업무협약이 AI 핵심 기술과 인프라를 기반으로 산업 전반의 AI 전환을 앞당기고 AI 스타트업과 함께 글로벌 신시장을 여는 중요한 전환점이 될 것이라고 덧붙였다.

김정관 산업부 장관은 “인구 감소, 생산성 정체, 중국의 기술 추격 등 우리 산업이 당면한 위기를 극복하기 위해서는 AI 대전환이 유일한 해법”이라며, “생존을 위한 속도 경쟁에서 살아남기 위해서는 AI와 데이터, 제조 현장을 긴밀히 연결하고 우리가 가진 장점을 지렛대 삼아 기술 혁신과 제조업의 고도화를 이루어내야만 한다”고 설명했다. 산업부는 관계 부처 및 국가AI전략위원회와 긴밀히 소통하고 협력하여 유기적이고 실효성 높은 제조 AI 전환 정책을 추진해 나갈 것이라고 밝혔다.

한성숙 중기부 장관은 “인공지능이 산업과 비즈니스의 지형을 근본적으로 변화시키는 AI 대전환 시대에 중소기업과 소상공인들은 AI를 활용하지 않으면 살아남기 어려운 절박한 상황에 놓여 있다”고 전했다. 세 부처가 함께하는 이번 협약식은 정부의 인프라와 대기업의 AI 기술 및 경험을 벤처·스타트업, 중소·소상공인이 활용할 수 있도록 함으로써 AI 벤처·스타트업에는 새로운 성장의 기회를, 중소·소상공인에게는 미래 경쟁력을 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것이라고 강조했다.

임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 “AI는 우리 기업의 체질 자체를 바꾸는 핵심 기술이기 때문에 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 각 산업 도메인의 전문성에 AI를 융합하는 것이 무엇보다 중요하다”며, 세 부처 간의 이번 양해각서 체결을 계기로 향후 위원회 산하 제조TF를 구성하여 AI 기반 산업 대전환을 중점적으로 지원해 나갈 것이라고 밝혔다.

AI 기술을 활용한 제조 경쟁력 강화 정책이 추진되는 가운데, 이러한 정책 발표의 배경에는 국내 제조업이 직면한 근본적인 문제점이 자리하고 있다. 빠르게 변화하는 글로벌 산업 환경 속에서 기존의 경쟁력 기반이 약화되고 있다는 위기감이 고조되고 있으며, 이에 대한 해법으로 인공지능(AI) 기술의 전방위적인 도입 및 육성이 강조되고 있다. 정부는 내년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하면서, 특히 AI 3강 진입을 위한 예산을 올해 대비 3배 증가한 10조 1000억 원으로 대폭 확대하며 AI 분야에 대한 강력한 의지를 드러냈다. 이러한 막대한 예산 투입의 상당 부분이 제조 경쟁력 강화를 위한 1조 1000억 원 규모의 예산으로 배정되었으며, 여기에는 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등이 포함된다. 이는 우리 경제의 핵심 동력인 제조업의 혁신을 통해 국가 경쟁력을 재건하겠다는 정부의 의지를 명확히 보여준다.

정부가 제시한 AI 기반 제조 경쟁력 강화 방안의 핵심은 AI 팩토리 구축과 피지컬 AI 개발 등 구체적인 솔루션에 있다. 2030년까지 500개 이상의 AI 팩토리를 구축하는 것을 목표로 하고 있으나, 단순한 숫자 달성보다는 규모와 제조업의 종류에 따른 다양한 참조 모델과 성공 사례를 만드는 것이 중요하다는 지적이 제기된다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)의 프레딕스(Predix) 실패 사례에서 보듯, 고객의 실제적인 기대와 고민을 간과한 채 기술 구현에만 집중하는 것은 위험하다. 피지컬 AI 분야는 새롭게 떠오르는 화두이지만, 기존 AI 학습 데이터와는 차원이 다른 인과 관계, 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등이 요구되는 매우 어려운 도전 과제이다. 이러한 기술적 난제를 극복하기 위해 엔비디아의 옴니버스나 코스모스와 같은 플랫폼의 중요성을 인식하고, 자체 개발 또는 기술 도입에 대한 면밀한 의사결정이 필요하다. 또한, 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제의 성과를 냉철하게 되짚어보며 얻은 교훈을 바탕으로 경쟁력 있는 자체 기술 확보 방안을 모색해야 한다.

한편, 산단이라는 고유한 산업 인프라를 활용하여 AI 기반의 고도화 과업을 명확히 정의하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적인 솔루션 검토도 병행해야 한다는 조언이 나온다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화와 더불어 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계 구축의 기회이기도 하다. 이를 위해 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 운영하여 문제 공유 및 협업 방안을 모색하고, 우수 사례를 공유하는 시스템 구축이 필요하다. 또한, 정부는 산업 AI 허브와 같은 공간을 조성하여 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방함으로써 AI 전환에 대한 정보가 자유롭게 흐르도록 지원해야 한다. 각 국가의 제조 현장과 문화, 업무 방식이 다르므로 단일 모델보다는 현장에 맞는 특화된 접근이 요구된다. 팔란티어처럼 현장 엔지니어들이 고객과 긴밀히 협력하여 문제를 정의하고 해결책을 찾아가는 방식이 성공의 열쇠가 될 수 있다. 산업 AX는 현장 엔지니어와 전문가가 함께 문제를 풀어가는 과정을 통해 성과를 창출하며, 이러한 협업과 소통을 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 것이다.

이러한 정책이 성공적으로 안착한다면, AI 기반의 제조업 혁신을 통해 국내 산업의 경쟁력 기반을 튼튼하게 다질 수 있을 것으로 기대된다. 무엇보다 중요한 것은 성공적인 케이스를 만들어내고, 끊임없이 피드백과 평가, 그리고 개선을 민첩하게 이루어내는 것이다. 정책적으로도 이러한 기민성을 살려 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응해 나가야 할 것이다. 이는 단순히 기술 도입을 넘어, 현장의 요구를 정확히 파악하고 실질적인 문제 해결로 이어지는 통합적인 접근을 통해 달성될 수 있다.

◆ 한상기 테크프론티어 대표

서울대 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로 1980년대 카이스트에서 인공지능 주제로 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자 등에서 활동했으며 1999년 벤처포트 설립, 2003년 다음커뮤니케이션(현 카카오) 전략대표와 일본 법인장을 역임했다. 카이스트와 세종대 교수를 거쳐 2011년부터 테크프론티어 대표를 맡고 있다. 데이터 경제 포럼 의원, AI챌린지 기획, AI데이터 세트 구축 총괄 기획위원 등을 역임했다. 대표 저서로는 , 등이 있다.

최근 인공지능(AI) 기술 도입을 통한 서비스 혁신이 사회 전반의 화두로 떠오르고 있지만, 상당수 공공서비스는 AI 전환의 가장 기초적인 조건조차 갖추지 못하고 있는 것으로 나타났다. 이는 단순히 AI 솔루션을 도입하는 것만으로는 실질적인 변화를 기대하기 어렵다는 지적과 함께, 문제 해결을 위한 근본적인 점검이 시급함을 시사한다.

박태웅 녹서포럼 의장은 “AI 전환을 한다는 것은 그저 AI를 도입하기만 해서 되는 일이 아니다”라며, “로그(Log)가 없는 웹페이지를 일만 년을 운영한들, 그 서비스는 조금도 좋아지지 않는다”고 강조했다. 여기서 말하는 ‘로그’는 컴퓨터 시스템에서 발생하는 모든 이벤트를 순서대로 기록하는 시스템을 의미한다. 이는 사용자 로그인, 파일 삭제, 시스템 오류 발생 등 다양한 사건들을 추적하고 분석할 수 있는 기초 데이터를 제공한다. 시스템 로그, 애플리케이션 로그, 보안 로그 등 다양한 형태의 로그는 시스템의 안정적인 운영과 개선을 위한 필수 요소로 작용한다.

그러나 문제는 이러한 기본적인 ‘로그’ 시스템이 상당수의 공공서비스 웹사이트와 애플리케이션에 제대로 갖춰져 있지 않다는 점이다. 로그 기록이 부재할 경우, 어떤 메뉴가 사용자들에게 많이 사용되는지 파악할 수 없어 웹사이트 개편 시 메뉴 배치를 합리적으로 결정하기 어렵다. 또한, 웹페이지 로딩 속도가 지연되는 문제를 감지하거나 해결할 방법이 없고, 사용자들이 서비스를 이용하다가 좌절하고 이탈하는 상황조차 파악할 수 없게 된다. 이는 결국 공공서비스 이용자들이 불편함을 겪고, 서비스 품질 개선이 이루어지지 않는 악순환으로 이어진다.

AI는 데이터를 기반으로 학습하고 발전한다. AI가 제 역할을 하기 위해서는 지속적으로 데이터가 축적되고, 기계가 이해할 수 있으며, 통합 가능한 형태로 데이터가 관리되어야 한다. 박 의장은 공무원들이 AI 비서를 활용하여 낮에 작업한 을 밤새 AI가 분석하고, 과거 유사 사례를 찾아 시너지를 제안하며, 회의록을 바탕으로 할 일, 책임자, 중간보고일 등을 정리해 캘린더에 자동 표기하는 등 스마트한 업무 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 이러한 혁신적인 업무 방식은 ‘일을 하면 저절로 데이터가 쌓이는’ 시스템 구축을 통해서만 가능하다.

결론적으로, AI 전환은 단순히 새로운 기술 도입에 그치는 것이 아니라, 소프트웨어에 대한 이해, 클라우드 기반 시스템의 필요성 인식, 그리고 무엇보다 더 스마트하게 일할 준비가 되어 있어야 가능한 과제이다. 지금의 공공서비스가 겪고 있는 ‘로그 부재’라는 근본적인 문제는 AI 기술을 성공적으로 도입하고 활용하는 데 있어 가장 큰 장애물로 작용할 것이다. 따라서 AI 전환을 성공적으로 이루기 위해서는 데이터 축적 및 활용을 위한 시스템 개선, 즉 로그 기록 시스템의 철저한 구축이 선행되어야 할 것으로 분석된다.

인프라 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환 가속화가 요구되고 있지만, 실제 구축된 물리적 환경을 정확하게 반영하는 3차원 디지털 모델을 생성하고 이를 활용하는 데 있어 현실적인 어려움이 존재해 왔다. 이러한 문제는 기존의 설계 및 건설 방식과 현실 데이터 간의 괴리를 야기하며, 프로젝트의 효율성과 정확성을 저해하는 주요 요인으로 작용했다. 특히, 복잡하고 방대한 규모의 인프라 자산을 정확하게 디지털화하고, 이를 지속적으로 관리하며 최적화하는 것은 기술적으로나 비용적으로 상당한 부담으로 다가왔다.

이러한 근본적인 문제점을 해결하기 위해, 인프라 엔지니어링 소프트웨어 기업인 벤틀리 시스템즈(Bentley Systems, Incorporated)는 자사의 개방형 플랫폼을 더욱 발전시킨 ‘현실 모델링 서비스(reality modeling services)’를 시지움(Cesium)을 통해 제공한다고 발표했다. 이는 물리적 현실을 그대로 반영하는 디지털 트윈 구축을 위한 핵심적인 솔루션으로, 실제 현장의 복잡성과 미세한 디테일까지도 정확하게 포착하여 3D 모델로 구현할 수 있게 한다. 이번 발표는 벤틀리 시스템즈가 자사의 개방형 플랫폼 전략을 확장하여, 업계 전반의 현실 모델링 기술 접근성을 높이고자 하는 의지를 보여준다.

이번에 발표된 현실 모델링 서비스는 기존 인프라 설계 및 관리 방식의 한계를 극복하는 데 크게 기여할 것으로 전망된다. 실제 환경을 기반으로 한 정확한 디지털 모델은 설계 오류를 최소화하고, 시공 과정에서의 불확실성을 줄이며, 나아가 운영 및 유지보수 단계에서의 효율성을 극대화할 수 있다. 이를 통해 인프라 프로젝트의 전 생애주기에 걸쳐 비용 절감과 성능 향상을 기대할 수 있으며, 지속 가능한 인프라 구축이라는 궁극적인 목표 달성에 한 발짝 더 다가설 수 있게 될 것이다. 벤틀리 시스템즈의 이번 발표는 인프라 디지털 전환의 속도를 더욱 가속화하는 중요한 계기가 될 것으로 보인다.

최근 통계청의 ‘8월 고용동향’ 발표를 기점으로 청년 일자리 문제가 심각한 사회적 난제로 떠올랐다. 청년 고용률의 16개월 연속 하락세와 학업, 취업 준비, 육아, 가사 등 명확한 이유 없이 노동 시장에서 이탈한 ‘쉬었음’ 청년의 40만 명대 지속은 이러한 위기감을 증폭시키고 있다. 문제는 단순히 젊은 세대의 나약함으로 치부될 수 없으며, 열악한 근무 환경, 강압적인 사적 심부름, 직장 내 괴롭힘 등을 견디지 못해 노동 시장을 떠난 ‘일을 한 경험이 있는 노동력’이 희망하는 ‘상식적인’ 일자리조차 턱없이 부족하다는 현실에 있다.

이러한 ‘상식적 일자리’의 부족은 한국의 산업 생태계가 겪고 있는 근본적인 문제와 깊숙이 연결되어 있다. 1991년 전체 일자리의 약 27%를 차지했던 제조업 일자리가 올해 8월에는 15%까지 감소한 현상은 ‘압축적 산업화’를 통해 성장해온 한국 경제의 탈공업화가 일본보다 훨씬 빠른 속도로 진행되고 있음을 보여준다. 더욱이 한국의 제조업은 미국이 구축한 산업 생태계 내에서 생산 부문에만 특화되어 있어, 제품 설계나 디자인과 같은 고부가가치 사업 서비스는 선진국에 의존하는 ‘자기 완결성 결여’라는 치명적인 약점을 가지고 있다. 이로 인해 줄어든 제조업 일자리는 대표적인 저부가가치 서비스 부문인 자영업자의 증가로 이어졌고, 이는 주요 선진국에서는 찾아볼 수 없는 한국형 ‘소득의 초양극화’ 현상을 심화시키는 배경이 되었다.

이러한 극심한 소득 불평등은 결혼율과 출산율 저하, 그리고 고령화로 이어지며, 65세 이상 고령층 일자리의 증가와 청년 일자리의 감소라는 기현상을 낳고 있다. 1991년 8.3배에 달했던 청년 일자리와 65세 이상 일자리 비율은 올해 0.8배까지 떨어졌으며, 지난해부터는 65세 이상 일자리가 청년 일자리를 추월하는 상황에 이르렀다. 25~34세 핵심 노동력의 취업자 규모 역시 외환위기 직전인 1997년 8월 606만 명에서 올해 8월 535만 명으로 70만 명 이상 감소한 반면, 같은 기간 65세 이상 취업자는 339만 명이나 증가했다. 이는 한국의 산업 생태계가 심각한 병에 걸렸음을 보여주는 명백한 증거이다.

이러한 상황 속에서 정부가 ‘AI 3대 강국’과 ‘초혁신 경제’로의 대전환에 사활을 거는 것은, 지난 30년간의 산업 정책 실패를 반복하지 않겠다는 의지를 반영한다. 특히 AI 기반 산업 체계의 대전환에 있어 인재의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. AI 모델을 활용하여 미국이나 중국 등 선진국에 비해 뒤처진 플랫폼 사업 모델을 활성화하고, 나아가 새로운 가치와 일자리를 창출하는 것은 결국 인재의 몫이기 때문이다. ‘AI 3대 강국’이라는 목표는 인재 없이는 불가능하다. 구윤철 기획재정부 장관이 ‘전 국민 맞춤형 AI 교육’과 ‘쉬었음’ 청년에 대한 생활비 지원을 포함한 ‘AI 전사 육성’을 청년 고용 부진 대책으로 제시한 것도 이러한 맥락에서 이해할 수 있다.

그러나 역대 정부의 실패한 산업 정책이 반복되지 않기 위해서는 기존 시스템 및 기득권과의 ‘결별’이 필수적이다. ‘AI 전사’는 획일주의, 줄세우기, 극한 경쟁 환경의 산물인 ‘모노칼라 인간형’을 양산하는 현행 교육 시스템과는 양립 불가능하다. 영국이 근대 산업 문명을 주도할 수 있었던 것은 교육 혁명을 통한 새로운 인재 육성이 사회 지배 세력의 교체와 사회 혁신을 이끌어냈기 때문이다. AI 인프라와 AI 모델에서 2대 강국임에도 불구하고 20%에 가까운 청년 실업률을 기록하는 중국의 사례 역시, 새로운 인재 육성 없는 AI 대전환의 어려움을 시사한다.

AI 전사들에 의한 새로운 시도들이 활성화되려면 우리 사회는 ‘부동산 모르핀’ 투입을 중단하고 ‘부동산 카르텔’과 결별해야 한다. 또한, AI 교육을 받은 전 국민이 AI 모델을 활용하여 새로운 시도를 할 수 있도록 경제적 여유를 제공해야 한다. 이를 위해 ‘쉬었음’ 청년만이 아닌 전 국민이 생계 압박에서 벗어날 수 있도록 정기적인 사회 소득의 제도화가 반드시 필요하다. 사회 소득의 제도화야말로 초혁신 경제를 만들기 위한 필수적인 시드머니가 될 것이다.