AI 교육 '인력·체계' 미흡...산업 현장 경쟁력 '빨간불'

[미디어펜=배소현 기자] AI(인공지능) 교육이 대학교부터 초등학교, 유치원 등으로 빠르게 확산되고 있지만 이를 뒷받침할 전문 인력과 구체적인 교육 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 지적이 나온다. 이는 더 나아가 기업 인재 확보에 어려움을 줄 수도 있어 현재 정부의 정책 확대와 실제 교육 역량 사이의 간극이 존재한다는 평가다.

27일 업계에 따르면 정부는 초중고 등 공교육 전반에 AI 학습을 확대하며 디지털 인재 양성 기반 구축에 속도를 내고 있다. 교육과정에 AI 관련 내용을 포함하고 체험형 수업과 프로젝트 중심 학습을 늘리는 등 저변 확대에 초점을 맞추는 모습이다.

다만 현장에서는 정책 속도를 따라갈 수 있는 준비가 부족하다는 평가가 적지 않다. 전담 교원 확보가 쉽지 않은 데다, 교육 내용 역시 빠르게 변화하는 AI 기술 흐름을 충분히 반영하지 못하고 있다는 지적이다. 특히 일부 학교를 중심으로 시범 운영이 이뤄지고 있지만 지역별, 학교 간 격차도 여전히 존재한다.

특히 현재 교육이 생성형 AI 활용이나 간단한 프로젝트 수행 등 '체험' 중심에 머물고 있다는 점도 한계로 꼽힌다. 이로 인해 AI를 '이해하는 교육'보다 '사용하는 교육'이 앞서가고 있다는 분석도 나온다.

이 같은 교육 구조는 중장기적으로 산업 경쟁력과도 직결될 수 있다는 점에서 우려가 커지고 있다. AI 기술 경쟁이 심화되는 상황에서 단순 활용 능력을 넘어 모델 설계와 데이터 처리 역량을 갖춘 인재 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다는 점에서다.

실제 기업 현장에서는 AI 인력 부족 문제가 이미 심각한 수준이다. 개발자와 데이터 사이언티스트 등 고급 인력 수요는 빠르게 늘고 있지만 이를 충족할 수 있는 인재 풀은 제한적이라는 평가다. 교육 단계에서의 AI 역량 격차가 누적될 경우, 향후 인력 수급 불균형이 확대될 수 있다는 분석이 제기된다.

반면 미국과 중국 등 주요 AI 강대국은 조기 교육 단계부터 AI 인재 양성에 초점을 맞추고 있다. 

중국은 최근 'AI+교육' 행동계획을 통해 전 교육 단계에 AI를 통합하는 정책을 추진하고 있다. 이는 단순 교과 확대를 넘어 산업 구조 변화에 맞춰 교육 체계 전반을 재편하는 수준의 개혁으로 평가된다. 특히 중앙정부와 복수 부처가 공동으로 참여하는 형태로 정책이 추진되면서 교육을 미래 산업 인재 공급망으로 전환하려는 의도가 분명하다는 분석이다. 전 국민 AI 리터러시 확보를 목표로 교육 범위를 확장하는 점도 특징이다.

미국 역시 교육과 산업 간 연계를 강화하는 방향으로 AI 인재 양성 구조를 발전시키고 있다. 대학과 기업이 참여하는 프로젝트 기반 교육과 맞춤형 AI 학습 시스템이 확산되면서 단순 이론 교육을 넘어 실제 문제 해결과 연구 경험으로 이어지는 사례가 늘고 있다.

이처럼 주요국이 교육 체계를 AI 산업 수요에 빠르게 발 맞춰 재설계하는 것과 달리, 국내 AI 교육은 여전히 교과 내 체험과 활용 중심에 머물러 있다는 점에서 구조적 차이가 나타난다는 지적이다. 

문제는 이러한 격차가 단순 교육 이슈에 그치지 않는다는 점이다. AI 인재 부족은 곧 거시적으로는 기업의 채용 구조와 투자 전략에도 영향을 미칠 수밖에 없다. 인력 확보가 어려울 경우 기업은 R&D(연구개발) 속도를 늦추거나 해외 인력 의존도를 높일 수밖에 없으며 이는 산업 경쟁력 약화로 이어질 가능성도 있다는 주장이다.

결국 AI 교육 확대가 실질적인 인재 양성으로 이어지기 위해서는 교육 내용과 관련 인력, 커리큘럼 전반의 재정비가 필요하다는 지적이 나온다.

업계 내 한 관계자는 "지금처럼 AI를 써보는 수준에 머물 경우 기업이 필요로 하는 개발 인재를 충분히 공급하기 어려울 수 있다"며 "사교육이 아닌 공교육 차원에서 AI 설계와 문제 해결 역량을 키우는 방향으로 전환되지 않으면 장기적으로는 인력난이 산업 전반으로 확산될 수 있다"고 말했다.