노규성 한국AI융합기술인협회장-임용균 한국이러닝협회장(고려아카데미컨설팅 대표)



인공지능(AI)이 산업 전반 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡으면서 기업 규모에 따른 'AI 격차'가 새로운 양극화 요인으로 떠오르고 있다. 대기업은 자체 인프라와 전담 조직을 앞세워 AI 전환(AX)에 속도를 내는 반면에, 중소기업은 인력·비용·교육 인프라 한계로 AI 도입과 활용에 어려움을 겪는 경우가 많다. 중소기업 근로자가 현장에서 AI를 직접 활용할 수 있도록 돕는 체계적인 교육과 그 역량을 객관적으로 증명할 수 있는 자격 제도 연계가 필요하다는 목소리가 커지는 이유다.

이러한 문제의식 속에 전자신문과 한국AI융합기술인협회, 고려아카데미컨설팅은 지난 8일 전자신문 본사에서 중소기업 AI 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약 핵심은 고려아카데미컨설팅이 운영하는 '중소기업 근로자 AI 융합훈련'과 한국AI융합기술인협회가 발급하는 'AI프롬프트 디자이너(AIPD)' 자격을 연계해, 중소기업 AI 교육을 활성화하고 AI 전문 인력 체계를 구축하는 것이다.

이에 전자신문은 이번 협약을 이끈 노규성 한국AI융합기술인협회장과 임용균 한국이러닝협회장(고려아카데미컨설팅 대표)에게 중소기업에 AI 교육이 필요한 이유와 교육·자격 연계의 의미 그리고 앞으로 계획을 들어봤다.

-AI 전환 시대, 왜 지금 중소기업 AI 교육이 시급한가.



△노규성(한국AI융합기술인협회장)= AI는 더 이상 IT 기업이나 개발자만의 기술이 아니다. 제조 현장 품질 관리부터 사무직의 문서 작성, 마케팅, 고객 응대까지 모든 직무에서 업무 방식 자체를 AI가 바꾸고 있다. 문제는 이 변화를 따라가는 속도가 기업 규모에 따라 크게 다르다는 점이다. 대기업은 전담 조직을 두고 임직원 AI 교육에 투자하고 있지만, 중소기업은 '무엇을, 어떻게, 누구에게' 가르쳐야 하는지에 대한 정보 자체가 부족하다. 실제 대한상공회의소 경제연구원이 지난 6월 발표한 조사에 따르면 생성형 AI 활용률은 대기업 근로자 66.5%, 중소기업 52.7%로 격차가 뚜렷했다. 주목할 점은 회사 교육·지원 체계와 근로자 프롬프트 활용 역량을 같은 조건으로 두면 격차가 4%포인트까지 줄어든다는 것이다. AI 격차의 본질이 기업 규모가 아니라 교육 환경에 있다는 의미다. 이 격차가 누적되면 개별 기업 문제를 넘어 산업 생태계 전체 경쟁력 저하로 이어진다. 지금이 중소기업 AI 교육에 국가적 역량을 집중해야 할 골든타임이라고 본다.

△임용균(한국이러닝협회장·고려아카데미컨설팅 대표)= 현장에서 체감하는 위기감은 더 크다. 중소기업은 별도 AI 전문 인력을 새로 채용할 여력이 없다. 결국 답은 지금 일하고 있는 재직 근로자의 'AI 리터러시'를 끌어올리는 것, 즉 AI 활용 역량 제고를 통한 업스킬링이다. 다행히 정부도 이 문제를 인식하고 중소기업 근로자를 위한 AI 기초훈련과 AI 융합훈련을 지원하고 있다. 사업주 부담을 최소화하면서 재직자가 직무와 AI를 접목하는 방법을 배울 수 있는 제도적 기반은 마련된 셈이다. 이제 남은 과제는 더 많은 중소기업이 이 기회를 알고, 활용하도록 하는 것이다.

-중소기업이 AI 교육에 선뜻 나서지 못하는 현실적 장벽은 무엇인가.

△임용균 회장=크게 세 가지다. 첫째는 시간이다. 인력이 빠듯한 중소기업에서 근로자를 교육에 보내는 것 자체가 부담이다. 둘째는 콘텐츠다. 일반적인 AI 개론 교육은 현장에 들여와도 실제 활용까지 연결되기 어렵다. 영업, 생산, 회계 등 각자의 직무에 AI를 어떻게 녹여낼 것인가를 다루는 '융합형' 교육이어야 한다. 셋째는 동기부여다. 교육을 수료해도 이를 주변에 인정받을 수 없으면 학습 몰입도가 떨어질 수밖에 없다. 이번 협약에서 자격 연계에 주목한 이유가 바로 여기에 있다. 교육 결과가 개인 경력 자산으로 남을 때, 근로자는 더 몰입하고 기업은 교육 투자 성과를 눈으로 확인할 수 있다.

△노규성 회장=덧붙이면 '검증' 문제도 있다. 기업 입장에서는 직원이 교육받았다고 해서 실제로 AI를 업무에 활용할 수 있는지 확인할 방법이 마땅치 않았다. 객관적 기준에 따라 역량을 평가하고 공인하는 자격 제도가 교육과 결합해야 하는 이유다.

-AI 관련 교육과 자격이 많아지는 상황에서 가장 필요한 것은 무엇인가.

△노규성 회장=AI 자격이 늘어나는 것은 산업 수요가 커지고 있다는 긍정적 신호이기도 하다. 그러나 자격이 많아질수록 중요한 것은 신뢰성과 현장성이다. 이름만 AI 자격인 것이 아니라, 실제 업무 수행 능력과 연결돼야 한다. 앞으로 기업은 단순히 AI 도구를 사용해본 사람보다, AI를 활용해 업무 결과물을 개선하고 조직 성과로 연결할 수 있는 사람을 필요로 할 것이다. 자격은 이러한 역량을 객관적으로 확인하는 기준이 돼야 한다.

△임용균 회장=교육 현장에서도 같은 고민이 있다. 학습자가 교육을 수료해도 기업 입장에서는 그 사람이 어떤 역량을 갖추었는지 판단하기 어렵고, 학습자 입장에서도 수료 이후 남는 결과물이 제한적일 수 있다. 교육과 자격을 연계하면 학습자에게는 성장 경로가 생기고, 기업에는 인재 역량을 확인할 수 있는 기준이 생긴다. 특히 중소기업 근로자는 바쁜 업무 중에 시간을 내 교육을 받는다. 교육 참여가 단순한 수강 이력에 그치지 않고 실무 역량 증명으로 이어진다면 참여 동기와 교육 효과가 함께 높아질 수 있다.



-이번에 연계되는 AIPD 자격은 어떤 자격인가.

△노규성 회장=AIPD는 생성형 AI로부터 원하는 고품질 결과물을 이끌어내기 위해 프롬프트를 설계·최적화하는 전문 역량을 검정하는 자격이다. 자격기본법에 따른 등록 민간자격이자 국가직무능력표준(NCS) AI 분야에 기반한 자격으로, 한국AI융합기술인협회가 발급을 담당한다. 1급과 2급 두 개 등급으로 운영되며, 1급은 생성형 AI를 업무 자동화와 혁신에 활용할 수 있는 중고급 수준의 실무 역량을 필기와 실기로 평가한다. 참고로 현재 약 2000명이 AIPD 자격을 취득해 AI 활용 능력 평가 기준으로서 객관성과 신뢰성이 인정되고 있다고 생각된다.

-교육과 자격은 구체적으로 어떻게 연계되나.

△임용균 회장=고려아카데미컨설팅이 운영하는 중소기업 근로자 대상 AI 융합훈련 과정 중 2개 과정을 수료한 근로자에게 AIPD 1급 자격을 부여하는 방식이다. 교육과정 자체를 자격 검정 기준에 맞춰 설계·운영함으로써, 근로자는 별도 수험 준비 부담 없이 직무 교육과 자격 취득을 한 번에 해결할 수 있다. 중소기업 재직자 입장에서는 정부 지원 훈련을 통해 실무 역량과 자격 취득이라는 두 가지 성과를 동시에 얻는 셈이다.

-자격과 연계되는 AI 융합훈련 과정을 구체적으로 소개해 달라.

△임용균 회장=고려아카데미컨설팅은 고용노동부와 한국산업인력공단이 지원하는 '중소기업 근로자 AI 융합훈련' 사업 운영기관이다. AI 융합훈련은 AI 활용법 자체를 익히는 기초훈련과 달리, 자신의 직무와 산업 현장 문제에 AI를 적용해보는 실무 밀착형 훈련이다. AI에 처음 입문하는 재직자를 위한 'AI 기초훈련'도 별도로 함께 운영하고 있지만, 이번에 AIPD 자격과 연계되는 것은 실무 심화 단계인 AI 융합훈련이다. 정부가 올해 AI 융합훈련에 2만명 규모를 목표로 예산을 배정한 만큼, 중소기업 입장에서는 지금이 가장 부담 없이 시작할 수 있는 시기이기도 하다.

현재 총 8개 과정을 편성해 운영 중인데, 설계 원칙은 하나다. '내 업무에 그대로 가져다 쓸 수 있는가'다. 그래서 과정을 직무와 산업을 기준으로 나눴다. 같은 생성형 AI라도 인사 담당자가 쓰는 방식과 품질관리 담당자가 쓰는 방식은 완전히 다르기 때문이다. 크게 직무 특화 트랙과 제조업 특화 트랙, 두 갈래로 구성돼 있다. 중소기업 근로자 AI 융합훈련은 온라인 콘텐츠 학습에 실시간 비대면 강의와 과제 실습이 함께 연결되는 구조며, 모든 과정에 AI 활용의 윤리와 보안, 저작권을 다루는 차시를 별도로 뒀다. 업무에 AI를 쓰기 시작하면 가장 먼저 부딪히는 문제가 사내 데이터를 어디까지 넣어도 되는가이기 때문이다. 이 부분을 빼놓고 활용법만 가르치면 기업 입장에서는 오히려 위험이 커진다.

-먼저 직무 특화 트랙은 어떻게 구성돼 있나.

△임용균 회장='내 일의 AI' 시리즈다. 영업, 인사, 마케팅, 재무회계, 구매·물류(SCM) 등 중소기업이라면 대부분 필요로 하는 핵심 5개 직무에 생성형 AI를 접목한 5개 과정으로 구성했다.

'영업 성과를 창출하는 내일의 영업 AI 마스터'는 리드 발굴부터 데이터 분석까지 영업 파이프라인 전반을 다룬다. 영업 메일과 제안서 초안 작성, 고객 요구 정리, 상담 기록 자동화를 거쳐 자기만의 영업 AI 템플릿을 구축하는 데까지 이어진다.

'데이터를 읽고 조직을 바꾸는 내일의 인사 AI 가이드'는 이 시리즈에서 가장 심화된 과정이다. 이직·채용·근태·보상 데이터 구조를 이해하는 데서 출발해, 이직 예측 결과를 부서별 채용 의사결정으로 연결하고 이력서 분석 기반 인재 데이터베이스를 구축한다. 급여 데이터를 분석하고, 경영진 보고용 요약 자료를 만드는 실습까지 포함돼 있다.

'워크플로를 혁신하는 내일의 마케팅 AI 활용법'은 구글 오팔(Opal)을 활용해 반복되는 마케팅 업무를 자동화하는 데 중점을 뒀다. 블로그 포스팅과 SNS 콘텐츠, 영상 광고, 뉴스레터를 자동 생성하는 흐름을 직접 설계하고, 마케팅 전략 보고서 자동화까지 다룬다.

'업무효율을 올리는 내일의 재무회계 AI 자동화'는 전표 필터링 매크로 구축, 여러 재무 엑셀 파일 자동 통합, 계정번호·사업자번호 오류 자동 검증, 중복 전표 정리, 증빙 이미지 자동 삽입, 문서 생성 후 메일 발송까지 반복 업무를 순서대로 학습한다. 재무회계 담당자가 매달 반복하는 작업을 그대로 실습 과제로 옮겼다고 보면 된다.

'구매부터 물류까지 공급망을 잇는 내일의 SCM AI 올인원'은 시황을 읽고 소싱 전략을 설계하는 것에서 시작해 계약서 검토와 협력사 평가 기준 수립, 국제 운송 약관 검토, 운임 전략 수립으로 이어진다. 가격 협상 메시지나 계약 검토 요약, 개선 보고서처럼 현업에서 매번 새로 만들어야 하는 산출물을 바로 완성해 보는 구조다.

중요한 것은 모든 과정이 예제 데이터가 아니라 학습자가 실제로 다루는 업무 자료를 기준으로 진행된다는 점이다. 교육이 끝나면 수강생에겐 당장 쓸 수 있는 결과물이 남는다. 이 부분이 일반적인 AI 특강과 가장 크게 다른 지점이라고 생각한다.

-제조업 특화 트랙은 어떤 점에 중점을 뒀나.

△임용균 회장=국내 산업 근간인 제조 현장에서 AI가 즉시 성과로 이어지도록 하는 데 초점을 뒀다. '제조 혁신을 위한 생성형 AI 이해와 활용' '제조 데이터로 구현하는 품질 혁신과 AI' '현장의 빈틈을 채우는 내일의 제조 AI 솔루션' 3개 과정을 편성했다.

첫 번째 과정은 제조 현장에서 발생하는 품질·공정·설비 데이터를 기반으로, 생성형 AI와 머신러닝을 활용해 실무에서 문제를 분석하고 AI 워크플로를 설계·적용하는 것을 학습한다. 제조업 디지털 전환 흐름과 AI 도입 방향, 스마트 팩토리에서 AI가 맡는 모니터링·제어·예측 역할, IoT 센서 데이터를 공정 데이터로 활용하는 방식을 다룬다. AI 도입 시 비용 대비 효과와 위험 요소를 따져보는 과정까지 포함해, AI를 무작정 도입하는 것이 아닌 현실적인 의사결정 기준을 세울 수 있다.

두 번째 과정은 데이터를 제조 현장 생산성과 품질 개선에 연결하는 데 집중한다. 불량 패턴을 읽어내는 품질 데이터 분석, 설비 고장 징후를 분석해 유지보수 계획을 자동으로 생성하고, 제조 데이터 전처리의 기본을 다룬다. 많은 중소 제조기업이 데이터를 갖고는 있지만 활용하지 못하고 있는데, 그 데이터를 읽어내고 개선 지점을 찾아내는 역량을 기르는 것이 목표다.

세 번째 과정은 현장 적용할 수 있는 문제 해결 및 데이터 기반 의사결정까지 다루어 제조 현장 생산성과 품질 경쟁력을 극대화하는 것을 목표로 한다. 생산계획 수립, 공정 개선과 데이터 분석, 작업지침서 작성에서 시작해 설비관리 문서, 품질 데이터 분석, 안전과 환경 문서 관리, 성과 지표 보고서를 작성해보는 것까지 이어진다. 최종적으로는 수강생이 자기 회사의 공정 개선 제안서와 혁신 프로젝트 보고서를 직접 완성한다. 초급 정도 난도로, 데이터 전문가가 아닌 현장 관리자도 부담 없이 시작할 수 있다.

제조 현장은 사무직과 달리 교육에 시간을 내기가 더 어렵다. 그래서 이 트랙은 특히 한 차시를 듣고 나면 바로 적용할 것이 하나씩 남도록 구성했다.

△노규성 회장=협회가 중소기업 근로자 AI 융합훈련에 주목한 이유가 있다. 직무·산업별로 세밀하게 쪼갠 커리큘럼은 AIPD 검정 기준이 요구하는 '실제 업무 수행 능력'과 정합성이 매우 높다. 학습자가 자신의 직무 데이터로 실제 문제를 풀어보는 과정 자체가 평가 근거가 되는 셈이다. 자격 연계 신뢰성은 결국 교육의 질에서 나온다. 훈련 과정 품질이 검증돼 있어야 그 수료를 근거로 부여되는 자격도 시장에서 인정받을 수 있다.

-교육을 뒷받침하는 플랫폼과 학습 지원 체계는 어떻게 마련돼 있나.

△임용균 회장=중소기업 근로자 AI 훈련 전용 온라인 플랫폼 'AIUP'을 운영하고 있다. 과정 안내와 수강 신청부터 학습, 수료, 사후관리까지 한 곳에서 이뤄지도록 해 별도 교육 담당자를 두기 어려운 중소기업도 부담 없이 참여할 수 있다. AIUP 강점은 세 가지다. 첫째는 강사진이다. 산업 현장 언어를 이해하고 실제 비즈니스 난제를 해결해본 베테랑 전문가를 엄선해 위촉했다. 둘째는 AI 특화 학습관리시스템(LMS)이다. 접속만으로 즉시 다양한 AI를 실습해볼 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공하며, 강사·학습자 간 실시간 상호작용을 지원하는 'PLUS LIVE' 연동 시스템, 별도 브라우저 창을 띄울 필요 없는 최신 LLM 환경의 인터페이스와 편리한 학습환경을 제공하는 LLM 통합형 인터랙티브 학습 플랫폼, 24시간 학습자 진도와 내용 기반 맞춤형 피드백을 주며 질문에 답하는 AI 학습 튜터까지 갖췄다. 셋째는 사후관리다. 수료 이후에도 학습자가 습득한 역량을 체계적으로 관리할 수 있도록 리포트를 발급하며, 최신 AI 기술 트렌드와 활용 사례를 지속적으로 제공해 학습 효과가 현장의 성과로 이어지도록 뒷받침한다. AIPD 자격과 연계한 AIUP 플랫폼은 다음 사이트에서 확인이 가능하다.

-중소기업 AI 교육이 앞으로 어떤 방향으로 발전해야 한다고 보는가.

△노규성 회장=앞으로 AI 교육은 도구 사용법 교육에서 직무 혁신 교육으로 진화해야 한다. 중소기업은 대규모 AI 시스템을 한 번에 도입하기 어렵기 때문에, 개별 근로자의 AI 활용 역량을 높이는 방식이 현실적인 출발점이 될 수 있다.

△임용균 회장=중소기업 AI 교육은 쉽고, 실용적이며, 지속 가능해야 한다. 너무 어려운 기술 교육은 학습자의 진입장벽을 높이고, 너무 가벼운 특강은 업무 변화로 이어지기 어렵다. AI 기초 이해에서 시작해 직무별 활용, 업무 자동화, 조직 적용으로 이어지는 단계형 교육이 필요하다.

또 교육은 기업 부담을 줄이는 방식으로 설계돼야 한다. 온라인 훈련, 실습형 콘텐츠, 자격 연계, 사후관리 체계를 함께 제공하면 중소기업도 최소한의 투입으로 AI 인재 양성을 시작할 수 있다.

-이번 협력을 통해 기대하는 효과와 앞으로 계획은.

△노규성 회장=단기적으로는 중소기업 근로자들이 AI 활용 역량을 갖추고 이를 자격으로 증명하는 성공 사례를 최대한 많이 만들어내는 것이 목표다. 중장기적으로는 이러한 교육·자격 연계 모델이 중소기업 AI 인재 양성 표준으로 자리 잡기를 기대한다. 세 기관은 공동 세미나와 워크숍 개최, 학술·기술 정보 교류 등 협력 사업도 함께 추진해 나갈 것이다.

△임용균 회장=중소기업의 디지털 전환은 결국 사람에서 시작된다. 거창한 시스템 투자가 아니라, 지금 일하는 직원 한 사람 한 사람이 AI를 자기 업무의 도구로 활용할 수 있게 되는 것이 중소기업 AX의 실질적인 출발점이다. 이번 협약이 그 출발점에 서는 중소기업들에 든든한 디딤돌이 되도록, 현장이 체감할 수 있는 교육과 성과로 보답하겠다.

김현민 기자 minkim@etnews.com

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