[이재명 인공지능 삼강] 다음 승부처는 인재 확보, 인공지능 모델·특허 경쟁력은 세계 삼위

한국 AI 경쟁력은 빠르게 커지고 있다.
최근 지표를 보면 우리나라는 AI 모델 수와 특허 분야에서 세계 상위권에 올라섰다. 특히 인구 대비 AI 특허는 세계 최고 수준으로 평가됐고, 산업 현장에서도 AI 도입과 로봇 활용이 빠르게 늘고 있다. 제도 정비와 법안 추진에서도 좋은 흐름을 보이며, 겉으로만 보면 한국은 이미 AI 강국의 모습을 갖춰가는 중이다.

하지만 안을 들여다보면 더 큰 숙제가 있다. 사람이 부족하다. 높은 수준의 연구 인력은 여전히 부족하고, 국내 석사·박사급 인재 가운데 적지 않은 비율이 해외 이직을 고민하고 있다. 특히 정보기술, 소프트웨어, 통신처럼 AI와 가까운 분야일수록 이런 흐름이 더 뚜렷하다. 앞으로 과학기술 연구 인력 부족 규모도 크게 늘어날 것으로 예상돼, 기술 성과를 이어 갈 기반이 약해질 수 있다는 걱정이 커지고 있다.

문제는 단순히 사람이 적다는 데서 끝나지 않는다. 현재 국내 인재 구조는 반도체나 하드웨어 쪽에 더 무게가 실려 있고, AI 개발과 연구, 운영, 산업 적용처럼 실제 현장에서 필요한 분야는 충분히 채워지지 못하고 있다. 생성형 AI가 널리 퍼지면서 검증, 운영, 서비스 적용 능력까지 중요해졌지만, 기존 인력 정책은 이런 변화를 세밀하게 따라가지 못한다는 지적도 나온다.

이공계 인재 공급 기반이 약해지는 점도 부담이다. 앞으로 관련 전공 학생 수가 줄어들 가능성이 있고, 우수 학생들이 다른 진로로 이동하는 현상도 이어지고 있다. 결국 좋은 인재를 길러도 국내에 오래 남지 않으면 산업 전체의 힘은 약해질 수밖에 없다.

정부는 대응에 나서고 있다. 해외 우수 인재를 데려오는 사업 예산을 늘리고, 뛰어난 연구자를 지원하는 새 제도를 만들고, 국내 복귀와 정착을 돕는 프로그램도 확대하고 있다. 대학 지원 범위를 넓히고, 지역 거점 대학과 기업을 연결해 AI 융합 교육 기반을 키우려는 움직임도 이어진다. 실제 채용시장에서도 AI 관련 공고가 크게 늘면서, 수도권뿐 아니라 비수도권까지 수요가 퍼지는 흐름이 확인되고 있다.

다만 현장에서는 예산 확대만으로는 부족하다는 목소리가 많다. 세계적인 대형 기술 기업과 비교하면 보상 수준, 연구 자율성, 장기 경력 안정성에서 차이가 크기 때문이다. 지원금이 시작점은 될 수 있어도, 연구자가 국내에서 오래 일하고 싶다고 느낄 만한 환경이 함께 만들어지지 않으면 인재 유출을 막기 어렵다는 뜻이다.

결국 한국 AI의 다음 과제는 분명하다.
기술 성과를 더 키우는 것만큼, 좋은 인재를 모으고 붙잡는 일이 중요하다. 앞으로는 단순한 인력 양성을 넘어, 국내에서 안정적으로 연구하고 성장할 수 있는 환경을 만드는 데 정책과 민간 투자가 함께 힘을 실어야 한다. 그래야 한국의 AI 경쟁력이 숫자에 그치지 않고, 실제 산업 힘으로 이어질 수 있다.