[기고] 노동부의 중소기업 AI 전환 지원

박주열 한양대 소프트웨어융합원 교수

인공지능(AI)을 활용해 생산성과 경쟁력을 높이려는 AI 전환(AX)은 이제 일부 대기업만의 과제가 아니라 모든 기업의 생존 과제가 되고 있다. 그러나 현장에 들어가 보면 AI 도입은 생각만큼 쉽지 않다. 산업마다 공정이 다르고, 데이터의 형태와 활용 방식도 제각각이기 때문이다. 반도체 공정, 자동차 부품 제조, 철강 설비 관리는 같은 AI라 해도 접근 방식이 전혀 다를 수밖에 없다. AX의 진짜 어려움은 기술 부족 그 자체가 아니라 산업별로 다른 적용 방식을 실무에 맞게 풀어내는 데 있다. 특히 전문 인력과 데이터 인프라가 부족한 지역 중소기업에는 이 간극이 더 크고 무겁게 느껴진다.

그렇다면 해법은 어디서 찾아야 할까. 주목할 지점은 우리 산업이 지역별로 뚜렷하게 집적되어 있다는 사실이다. 동남권은 자동차 부품, 대경권은 철강 산업처럼 지역마다 주력 산업이 뚜렷하고, 그 안에서 공정과 과제도 비슷한 결을 갖는다. AI 전환 교육도 이러한 지역 특화산업을 기반으로 설계될 때 실질적 효과를 낼 수 있다. 모든 산업에 같은 범용 교육을 반복하는 방식으로는 업종별 차이를 반영하기 어렵고, 기업 입장에서도 실제 업무와 동떨어진 교육으로 다가오기 쉽다. 싱가포르와 유럽연합이 범용 교육을 넘어 직무와 산업의 맥락에 맞춘 AI 역량 강화에 힘을 쏟는 것도 같은 취지다.

이런 점에서 고용노동부의 AI훈련확산센터와 AI특화공동훈련센터는 지역 AX 확산의 두 축이 될 수 있다. AI훈련확산센터는 기업을 직접 찾아가 수요를 발굴하고, 어떤 공정과 업무에 AI를 적용할 수 있을지 진단하는 역할을 한다. AI특화공동훈련센터는 이를 산업별 맞춤형 훈련으로 잇는다. 프로젝트 기반 학습(PBL)을 통해 제조공정 불량 예측, 철강 설비 결함 판독과 예지보전, 자율주행 센서 데이터 분석처럼 지역 산업에 맞는 실전형 과제를 다루며, AI를 별도의 기술이 아니라 실무 문제 해결 도구로 익히게 한다. 쉽게 말해 한쪽은 AX의 출발점을 만들고, 다른 한쪽은 이를 실제 역량과 성과로 이어지게 하는 구조다.

AX의 성패는 더 화려한 기술을 먼저 들여오는 데 있지 않다. 지역 산업의 특성과 현안을 이해하고, 이를 사람과 교육, 실천으로 이어가는 힘에 달려 있다. 산업 경쟁력은 기술 그 자체보다 그 기술을 산업 현장에 적용하고 정착시키는 사람에게서 나오기 때문이다. 지역 기업이 AI를 자기 것으로 만들어갈 수 있도록 배움과 실천이 유기적으로 이어지는 플랫폼이 필요한 이유다. AI훈련확산센터와 AI특화공동훈련센터가 지역 기업이 함께 배우고, 함께 전환하며, 함께 성장하는 든든한 출발점이 되길 기대한다. AI는 기술로 시작되지만, 결국 현장에서 일하는 사람이 산업의 언어로 이해하고 실천할 때 비로소 완성된다.

박주열 한양대 소프트웨어융합원 교수

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