AI 시대, '인재'가 한국 경제의 지속가능한 성장 동력으로 부상하다

최근 AI 기술의 급속한 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화를 예고하고 있다. 인터넷 및 IT 혁명, 플랫폼 사업모델, 모바일 혁명을 거쳐 도래한 AI 시대는 기존의 산업 생태계를 근본적으로 재편할 잠재력을 지니고 있다. 이러한 ‘AI 대전환’의 시기에서, 한국 경제의 미래는 ‘인재’ 육성과 확보에 달려있다는 분석이 나오고 있다. AI 모델을 활용하여 뒤처진 플랫폼 사업모델을 활성화하고 새로운 가치와 일거리를 창출하는 것은 결국 인재의 역량이기에, ‘AI 3대 강국’이라는 목표 역시 인재 없이는 달성하기 어렵다는 지적이다.

통계청의 8월 고용동향 발표는 청년 일자리 문제의 심각성을 다시 한번 드러냈다. 청년 고용률의 지속적인 하락과 더불어, 학업이나 취업 준비, 육아·가사 등 구체적인 이유 없이 경제 활동을 하지 않는 ‘쉬었음’ 청년이 2020년 이후 40만 명대를 유지하고 있다. 이는 노무현 정부 초기인 2003년 대비 20만 명 이상 증가한 수치다. 일부에서는 청년 세대의 나약함을 탓하기도 하지만, ‘쉬었음’ 청년의 상당수는 최저시급 이하의 급여, 열악한 근무 환경, 사적 심부름 강요, 직장 내 괴롭힘 등을 견디지 못해 노동시장에서 이탈한 경험 있는 노동력이다. 이들이 희망하는 일자리는 비정상적인 것이 아닌, 연봉 2823만 원 이상, 통근 시간 63분 이내, 주 3.14회 이하의 추가 근무, 정규직 기회가 있다면 계약직 입사 가능, 그리고 개인의 성장과 경력에 도움이 되는 업무 등 ‘상식적인’ 일자리다. 그러나 현재 우리 사회는 이러한 ‘상식적인’ 일자리조차 충분히 공급하지 못하고 있는 실정이다.

한국의 일자리 상황은 65세 이상 고령층 일자리는 급증하는 반면, 청년 일자리는 감소하는 불균형적인 특징을 보인다. 8월 기준으로 청년 일자리는 1991~2025년 사이에 약 200만 개가 줄어든 데 반해, 65세 이상 일자리는 368만 개 이상 증가했다. 이로 인해 청년 일자리 대비 65세 이상 일자리 비율은 1991년 8.3배에서 올해 0.8배로 급감했으며, 지난해부터는 고령층 일자리가 청년 일자리를 추월했다. 이는 OECD 평균과 비교해도 두드러진다. OECD 국가들의 평균을 보면 65세 이상 일자리가 청년 일자리의 59%를 넘지 않으며, 우리와 달리 청년 일자리 역시 꾸준히 증가하는 추세를 보인다.

이러한 일자리 문제는 결국 일거리를 창출하는 산업 구조의 문제와 직결된다. 특히 청년 일자리 부족은 신산업의 부진에서 기인한다. 한국의 주력 산업인 제조업은 1991년 전체 일자리의 27%를 차지했지만, 올해는 15%로 감소하며 ‘압축적 탈공업화’를 경험하고 있다. 이는 일본이 50년에 걸쳐 진행한 탈공업화를 한국은 33년 만에 달성한 결과다. 더욱이 한국 제조업은 미국이 만든 산업 생태계 중 생산 부문에만 특화하고, 제품 설계나 디자인 등 고부가가치 사업 서비스는 해외에 의존하는 ‘자기완결성 결여’의 특징을 보인다. 이로 인해 감소한 제조업 일자리는 대표적인 저부가가치 서비스업인 자영업 증가로 이어졌고, 이는 소득의 초양극화 현상과 자영업자의 고령화 심화로 이어지고 있다. 25~34세 핵심 노동력 규모 역시 1997년 8월 606만 명에서 올해 8월 535만 명으로 70만 명 이상 감소한 반면, 65세 이상 취업자는 같은 기간 339만 명 증가했다.

1990년대 후반부터 본격화된 기술 혁명은 산업 체계에 지각 변동을 일으켰다. 이러한 흐름에 맞춰 한국도 IT 강국 육성 등으로 대응했지만, ‘괜찮은’ 일자리 창출에 실패했다는 것은 새로운 성장 동력 발굴과 혁신 노력의 한계를 보여준다. 특히 AI 3대 강국이라는 목표 달성은 과거 ‘한강의 기적’을 만들었던 산업화 경험과는 근본적으로 다르다. 당시 한국은 미국이 만든 산업 생태계의 일부를 맡는 ‘식민지형 산업화’였지만, AI 시대에는 선진국형 디지털 생태계를 스스로 구축하는 ‘자기완결형’ 모델이 필수적이다.

문제는 미국이나 중국과 달리 한국은 플랫폼 및 데이터 경제의 출발점인 인프라가 취약하며, 획일주의와 극한 경쟁 속에서 ‘모노칼라 인간형’을 배출하는 교육 시스템이 AI 모델을 활용해 새로운 가치를 창출하는 데 어려움을 겪게 한다는 점이다. 즉, 과제를 발굴하고 이를 해결하기 위해 협력하여 기존에 없던 답을 만들어내는 인재 양성이 어렵다는 것이다. ‘위계와 경쟁’ 중심의 제조업 생산 조직 문화에 익숙한 ‘모노칼라 인간형’은 ‘분산, 이익 공유, 협업’을 특징으로 하는 플랫폼 사업 모델 문화와 이질적이다. 이러한 배경은 한국이 ‘데이터 혁명’과 ‘AI 혁명’으로 나아가지 못하는 이유이며, 대표 기업인 삼성전자가 제조업에서 벗어나지 못하고 반도체 사업조차 AI 대전환 과정에서 2류로 전락하게 된 원인으로 지목된다.

AI 기반 산업 체계의 대전환에서 인재의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. AI 모델을 활용해 뒤처진 플랫폼 사업 모델을 활성화하고 새로운 가치와 일거리를 창출하는 것은 결국 인재의 몫이기 때문이다. 이에 따라 정부는 ‘전 국민 맞춤형 AI 교육’을 제공하고, ‘쉬었음’ 청년들에게 AI 교육을 받으면 생활비까지 지원하는 ‘AI 전사 육성’을 청년 고용 부진 대책으로 제시하고 있다.

그러나 역대 정권의 실패한 산업 정책을 반복하지 않기 위해서는 기존 시스템 및 기득권과의 ‘결별’이 필요하다. ‘AI 전사’는 획일주의와 극한 경쟁 환경에서 벗어나 새로운 인재를 육성하는 교육 혁명을 통해서만 가능하다. 이는 영국이 교육 혁명을 통해 새로운 인재를 육성하고 사회 혁신을 이루어내며 근대 산업 문명을 주도했던 사례에서도 확인된다.

AI 인프라와 AI 모델에서 2대 강국임에도 불구하고 18.9%에 달하는 청년 실업률을 기록하는 중국의 사례는, AI 교육만으로는 충분하지 않음을 시사한다. ‘AI 전사’들에 의한 새로운 시도들이 활성화되기 위해서는 ‘부동산 모르핀’ 투입을 중단하고 ‘부동산 카르텔’과 결별해야 한다. 마지막으로, AI 교육을 받은 전 국민이 AI 모델을 활용해 새로운 시도를 할 수 있게 하려면 경제적 여유가 필수적이다. 이를 위해 ‘쉬었음’ 청년뿐만 아니라 전 국민이 생계 압박에서 벗어날 수 있도록 정기적 사회 소득 제도화가 필요하며, 이는 초혁신 경제를 만들기 위한 핵심적인 ‘시드머니’가 될 것이다.