【뉴스퀘스트=권일구 기자 】 인공지능(AI) 및 AI 반도체 산업이 크게 성장하면서 정보기술(IT), 전자 업계가 AI 전문 인력 모시기에 열을 올리고 있다.

가뜩이나 부족한 AI 인재들의 해외 유출이 심각한 상황에서, 업계는 고급 인력 확보에 안간힘을 쏟는 모습이다.

3일 고용노동부와 한국직업능력연구원의 ‘AI 분야에 대한 2027년까지의 인력수요 및 공급 전망 결과’에 따르면 우리나라는 AI 분야에 있어서 연구개발(R&D) 등 고급인력을 중심으로 1만2800명이 부족할 것으로 전망된다.

실제로 미국 시카고대학교 폴슨연구소의 조사 결과에 따르면, 2022년 기준 한국에서 대학원 과정을 마친 AI 고급인력의 40%가 해외로 진출하는 것으로 나타났다.

또 지난해 영국 데이터 분석 미디어가 발표한 '글로벌 AI 지수'에서 우리나라의 AI 산업 수준은 62개국 가운데 6위로 나타났지만, AI 전문 인재 수는 2500여 명으로 30개국 중 22위, 전 세계의 0.5%에 불과했다.

국내 AI 인재난이 심각하다는 것을 반증하고 있는 대목이다. 이에 업계가 앞다퉈 인재 모집에 나서고 있다.

삼성전자 반도체 사업을 맡고 있는 디바이스솔루션(DS) 부문은 상반기에 이어 하반기에도 경력 사원을 대거 채용한다. 총 800여개 직무에 대한 경력 사원을 오는 9일까지 모집할 예정이다.

앞서 지난 2월 삼성전자는 TV와 가전, 모바일 사업 등을 담당하는 디바이스경험(DX)부문과 DS부문에서 각각 90여개, 800여 직무에 대한 대규모 경력 채용을 실시했다.

삼성전자가 이처럼 대규모 경력 사원을 모집하는 것은 유능한 인재를 선점해 초격차 경쟁력을 확보하고 시장을 선도하기 위함으로 풀이된다.

사업부별로 메모리사업부의 경우, 차세대 플래시 공정·소자 기술 개발, 고대역폭 메모리(HBM) 등 차세대 D램 설루션 제품 컨트롤러 개발·검증, CXL(Compute Express Link·컴퓨트 익스프레스 링크) 제품 개발 등의 직무 담당자를 채용한다.

시스템LSI사업부는 오토모티브 센서 픽셀을 비롯한 반도체 소자 개발, 엑시노스 시스템 활성화를 위한 소프트웨어개발키트(SDK) 개발, 리스크 파이브(RISC-V) 개발 등을 담당할 경력 사원을 찾는다.

파운드리사업부는 eM램·e플래시 제품을 위한 공정 개발, 수율 분석, 파운드리 제품 불량 해결 등을 수행할 경력 사원 채용에 나선다.

AI 분야 미래 인재 발굴을 위한 육성 프로그램을 통해 인력 확보에 나선 기업도 있다.

LG는 청년 AI 인재 양성 프로그램인 ‘LG 에이머스’를 진행하고 있다. 이를 통해 AI 분야 인력 부족 문제를 해결하고 청년들의 취업 경쟁력 향상에 나선다는 방침이다.

디지털전환(DX) 전문기업인 LG CNS는 ‘AI지니어스’라는 사회공헌 프로그램을 통해 AI꿈나무 육성에 나서고 있다. 특히 산학협력 체결을 통해 ‘채용 연계형 계약 학과’를 개설하는 등 AI 전문가 육성에 적극 나서고 있다.

국내 통신사도 AI 시대 인력확보를 위해 대규모 채용을 지속하고 인력 양성에 적극적인 모습이다.

SK텔레콤의 경우 ‘SKT AI 펠로우십’을 통해 미래 인재를 육성해 발굴한다는 방침이다. AI를 공부하는 대학(원)생들에게 실무 경험을 제공하고 AI 전문가로 성장할 수 있도록 돕는 프로그램이다.

KT는 올해 최대 1000명 규모의 AI 등 디지털 혁신 분야 전문 인재를 모집한다는 계획이다. 여기에 대학들과 채용 연계형 전일제 AI 석사과정을 개설해 해외로 빠지는 우수 인력들을 확보하겠다는 방침이다.

LG유플러스 역시 AI 우수 인력 확보를 위해 인력을 두 배 늘린다는 계획이다. 특히, 지난 1월 미국 캠퍼스 리크루팅을 통해 회사가 추진하는 AI전환(AX) 과제들과 관련성이 높은 분야의 연구 전문성을 갖춘 인재들을 찾은 것으로 알려졌다.

한편, 구글은 지난 2일 서울 그랜드인터콘티넨탈파르나스에서 열린 ‘구글 마케팅 라이브 2024’에서 한국의 AI 관련 인력 부족을 지적했다.

이날 패트릭 권 엑센츄어 싱가포르 시니어 매니저는 “한국은 기존 AI 분야가 19%, 생성형 AI 분야는 26%의 연평균 성장률을 보이고 있다”면서 “그럼에도 AI가 한국에서 실무에 적용되는 비중은 생각보다 낮다”고 지적했다.

그 원인으로 AI 관련 인력부족, 산업 지원 역량과 인프라 부족, 그리고 언어 장벽을 꼽았다.

그는 “앞으로 경험 있는 인재 부족, 리더십 서포트의 부재, 데이터 거버넌스 부족 등의 문제가 해결되면 AI 도입이 훨씬 많아 질 것”이라고 분석했다.

<세상을 보는 바른 눈 '뉴스퀘스트'>