국내 기업 다수가 AI 인재를 필요로 하지만 정작 원하는 인재는 'AI 모델을 개발하는 전문가'가 아니라 '현장에서 데이터를 읽고 문제를 해결하는 실무형 인재'인 것으로 나타났다. 채용 기준도 학력이나 전공보다 실무 프로젝트 경험과 협업 역량을 우선시한다. 교육 역시 고급 코딩이 아닌 '바로 써먹을 수 있는 현장 적용형 과정'을 요구하고 있어, AI 인재상이 완전히 바뀌고 있다는 분석이다.
한국표준협회(회장 문동민, 이하 '협회')는 국내 기업 재직자 487명을 대상으로 실시한 「2026 기업 AI 인재 수요 트렌드 조사」 결과를 17일 발표했다. 이번 조사는 제조·서비스·정보통신 등 다양한 산업에서 진행되었으며, 응답 기업의 70% 이상이 100인 이상 중대형 기업이고 관리자와 핵심 실무자가 85%를 차지해 현장 수요를 반영했다는 평가다.
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"AI 박사 말고, 당장 현장에서 쓸 수 있는 사람"
조사 결과, 전체 응답자의 84.4%가 "AI 인재가 필요하다"고 답했다. 기업이 가장 필요로 하는 AI 인재 유형은 '데이터 분석가(58.9%)'로 압도적 1순위를 차지했고, 'AI 모델 기반 SW 개발자(35.9%)', 'AI 모델 개발자(34.7%)'가 뒤를 이었다. 필요 인원 규모도 '1~3명'이 55.0%로 가장 많아, 대규모 AI 전담조직 신설보다는 기존 조직에 AI 역량을 더하는 '업무 보완형' 채용을 선호하는 것으로 나타났다.
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"스펙보다 경험, 이론보다 실무"... 채용 기준도 달라졌다
신입 AI 인재 채용 시 ‘대졸 이상’의 스펙을 요구하는 회사가 60%였지만 ‘학력 무관’도 15.2% 나타났다. 가장 중요하게 보는 역량에서는 '실무 프로젝트·현장 적용 경험(32.9%)'이 1순위를 차지했으며, '커뮤니케이션·태도·협업(28.0%)'이 2순위로 나타나 기술력보다 실행력과 조직 적응력을 더 높게 평가하는 것으로 확인됐다. 'AI 모델·딥러닝 기술'(19.9%)은 3순위에 그쳤다.
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교육도 '코딩 중심'에서 '현장 프로젝트 중심'으로
향후 필요한 AI 교육과정으로는 '실무 프로젝트·현장 적용(30.3%)'이 압도적 1순위였으며, '데이터 분석·처리(25.5%)'가 뒤를 이었다. 반면 '프로그래밍 역량(7.5%)'과 'AI 모델·딥러닝 기술(6.3%)'은 상대적으로 낮게 나타나, 이론 보다 당장 업무에 활용할 수 있는 실습형 과정에 대한 많은 수요가 드러났다.
협회 문동민 회장은 "기업이 원하는 AI 인재는 현장에서 데이터를 읽고, 문제를 정의하며, 조직과 함께 결과를 만들어낼 수 있는 실무형 인재"라며 "실무 프로젝트 중심 교육을 통해 기업 현장과 AI 기술이 만날 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.
협회는 'AI+X' 직무 융합 과정과 데이터 분석·업무자동화 중심의 실무형 AI 교육과정을 강화할 계획이다. 현재 협회 공식 교육사이트를 통해 직무별 AI 활용 과정을 포함한 직무교육 신청을 받고 있다. 보고서 자세한 내용은 협회 지식정보 플랫폼인 런온스퀘어에서 확인할 수 있다.
