과학기술정책연구원(STEPI)은 STEPI 인사이트 제363호 'AI 전환기, 디지털헬스케어 사례로 본 기술인력 수요 변화의 특징과 대응 전략(저자 황은혜·홍성민)'을 발간했다고 11일 밝혔다.
보고서는 AI 확산이 이공계 인력 업무 방식과 요구 역량을 바꾸고 있다고 보고, 디지털헬스케어 산업을 관찰 사례로 선정했다.
정량분석에서는 R&D 중심의 인력구조가 확인됐다. 2024년 기준 종사자 4만4730명 중 산업기술인력은 1만5635명(35.0%)이다. 직군별로는 R&D가 6879명(44.0%)으로 가장 많다.
기업 심층인터뷰에서는 AI 도입 이후 시니어 중심 소수정예 조직으로의 재편 경향이 관찰됐다.
인터뷰 대상 4개사 모두 인력운영 방식을 변화시켰다. 한 기업은 조직 규모가 400명에서 100명으로 축소됐고, 다른 기업은 40명 규모였던 건강 코칭 인력을 2명 수준으로 줄였다. 같은 인건비로 과거 주니어 10명을 고용했던 기업이 현재는 시니어 2명 중심 구조로 전환한 사례도 확인됐다.
보고서는 이러한 변화가 일반적인 노동시장 환경 변화에 더해 AI에 따른 업무 자동화가 이루어지면서 나타나는 현상으로 분석했다. 특히 AI 활용이 강화되면서 일부 기업에서는 전통적 피라미드형 인력구조와 다른 시니어 및 핵심인재 중심의 조직 운영 경향까지 나타나고 있었다.
요구되는 인재상도 '단일 전공 전문성'에서 '융합형 역량'으로 이동하고 있다.
AI 전문인력 확보를 위한 비용이 크게 높아지면서, 중소 규모 기업은 핵심인재 확보 경쟁력이 더 약화되는 상황인데 기업내에서 융합인재가 성장할 수 있는 경력개발 체계도 미흡하다. 보고서는 이러한 여건이 디지털헬스케어 분야에서 실무형 인재 양성이 충분히 이루어지는 것도 안정적인 확보도 어렵게 만드는 구조적 제약으로 작용하고 있다고 지적했다.
보고서는 이에 대응하는 4대 전략을 제안했다. △대학-기업이 연계한 융합인재 경력개발 체계 확립 △안전한 의료데이터 기반 실습·프로젝트형 교육 인프라 확장 △AI 검증·판단·거버넌스 역량 확보를 위한 전문가 트랙 지원 △디지털헬스케어 인력수요 모니터링 체계 고도화 등이다.
보고서 전문은 STEPI 누리집에서 내려받을 수 있다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
