단상/사회

역사상 가장... XX 한 커리어의 시작점 - Cont'

제라키엘7 2025. 8. 18. 23:06

https://zerachiel7.tistory.com/103

 

역사상 가장... XX 한 커리어의 시작점

https://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=49501 이전에 말한 적 있다. 지금의 AI혁명은 초보자 사냥터가 터지는 일이라고. 사다리가 무너지는 일이라고.저 말대로다. 아마도 역사상 가장 흥미로

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위 글을 쓰고나서 조금 생각해보다가, 챗GPT를 이용해 좀 더 스터디를 해 본 내용을 공유한다.

 

나 : <원글 기사 내용> 이 내용에 대해 어떻게 생각해?

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요약해주신 기사 내용을 보면, 핵심은 AI 시대의 고용 절벽과 올트먼(오픈AI CEO)의 낙관론의 충돌이에요.

기사 핵심

  • 현실:
    • Z세대 졸업생들이 겪는 구직난 심각.
    • 초급·단순 업무는 이미 AI가 대체.
    • 기업은 신입에게도 즉시 투입 가능한 실무 능력을 기대.
    • 등록금 부담·화이트칼라 시장 침체 → 니트(NEET) 급증.
  • 올트먼의 입장:
    • 지금이야말로 커리어 시작에 가장 흥미로운 시기.
    • AI 혁명은 과거 컴퓨터 혁명보다 더 큰 기회 제공.
    • 창의력·아이디어에 따라 한계가 정해지는 시대.
    • “Z세대가 언젠가 태양계를 탐험하며 천문학적 연봉을 받게 될 것” 같은 극단적 낙관론.
  • 다른 기업가 시각:
    • 빌 게이츠: 장기적으론 일자리 늘지만, 단기적으로는 신입층 충격 불가피.
    • 리사 수(AMD CEO): 대규모 일자리 상실은 부정하지만 불안은 자연스러운 현상이라 인정.

제 생각

  • 단기 충격은 현실적:
    지금 신입이 설 자리가 줄어드는 건 사실이고, 특히 ‘사다리의 첫 칸(Entry-level jobs)’이 사라진 건 큰 문제예요. 경력 사다리가 부서지면 중간·상위직도 장기적으로 인재 풀이 고갈될 수 있어요.
  • 장기적 낙관론은 가능:
    올트먼 말처럼 AI는 새로운 산업, 직무, 창의적 기회를 열 가능성이 크죠. 하지만 “흥미로운 시대”라는 말은 당사자 입장에선 다소 공허하게 들릴 수 있습니다.
  • 핵심 과제:
    • 교육 시스템이 AI 활용 능력을 초반부터 가르쳐야 함.
    • 기업은 신입을 ‘즉시 투입’만 바라보기보다 ‘AI와 함께 성장할 인재’로 키우는 구조가 필요.
    • 정부·사회 차원에서는 재교육·직업 훈련 시스템이 더 중요해질 것.

👉 정리하면, 올트먼의 낙관은 “장기적인 그림”에선 설득력 있지만, 지금 구직 시장에 뛰어든 Z세대에게는 현실과 괴리가 커 보입니다. 단기 고통을 어떻게 완화할지, 새로운 커리어 진입 사다리를 어떻게 세울지가 진짜 핵심이라고 봐요.

혹시 원하시면, 이 내용을 블로그용 칼럼 형식으로 제가 정리해드릴까요?

 - GPT-5 이후 일반적으로 첫 질문에 대해 좀더 간결하게 대답하는 경향이 있는 듯 하다.

 - 내용은 깔끔하게 잘 요약된 듯. 그런데 어떻게 생각하냐니까...

 

나 : 비슷한 주제에 대해 영향력 있는 사람들이 뭐라고 말했는지 찾아서 정리해줘

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아래는 **AI의 영향으로 변화하는 '초급 직무(entry-level jobs)'**에 대해, 다양한 영향력 있는 인물들과 전문가들이 어떤 시각을 제시했는지 정리한 내용입니다. 각 인물별로 핵심 메시지를 요약하고, 대비되는 관점들을 함께 담았습니다.

주요 인물들의 발언 요약

1. Dario Amodei (Anthropic CEO)

  • 경고적 전망:
    • AI로 인해 향후 1~5년 내에 화이트칼라 초급 직무의 최대 50%가 사라질 수 있으며, 이로 인해 실업률이 10~20%까지 치솟을 수 있다고 경고했습니다.(The Economic Times, 뉴욕 포스트)
    • 기업과 정부에는 이를 감추지 말고 투명하고 솔직한 대응을 당부했어요.(뉴욕 포스트, Business Insider)

2. Sam Altman (OpenAI CEO)

  • 낙관적 전망:
    • Z세대 졸업생이 역사상 가장 운 좋은 세대일 수 있다며, AI를 잘 활용한다면 없던 기회도 창출할 수 있다고 강조합니다.(The Times of India)
    • 그는 Gen X보다 Z세대가 AI 변화에 더 잘 적응할 것이라며, 젊은 층의 능동적 대응 가능성에 기대를 걸고 있어요.(Windows Central, Business Insider)
    • 다만, 초급 직업이 사라지는 것은 인정하면서도, “스스로 수십억 달러 기업을 만들 수 있는 기회”가 존재한다고도 언급했죠.(Business Insider, The Times of India)

3. Tim Cook (Apple CEO)

  • AI 활용 필수 강조:
    • AI를 사용하지 않으면 경쟁에서 뒤처진다며, AI 문해력이 곧 ‘커리어 화폐’가 될 것임을 강조했어요.(CBS 뉴스)

4. Andy Jassy (Amazon CEO)

  • AI에 의한 직무 축소 예고:
    • 곧 AI 에이전트가 사무직을 대체하면서, 기업 내 총 기업 인력을 줄일 것이라고 밝혔습니다.(CBS 뉴스, YouTube)

5. Jensen Huang (NVIDIA CEO), Yann LeCun (Meta AI 수석), Demis Hassabis (DeepMind) 등

  • 긍정적 전환 시각:
    • AI가 기존 직무를 없애기보다는 직무를 재구성하고 새로운 기회를 만들 것이라는 입장입니다.(Business Insider)

6. Erik Brynjolfsson (스탠포드 교수, 경제학자)

  • 보완형 접근 추천:
    • “AI는 인간을 대체하기보다는 함께 보완하는 방식으로 쓰일 때 시너지를 낸다”고 강조합니다.(medium.com)

7. 전문가 및 보고서 (McKinsey, PwC 등)

  • 광범위한 자동화 전망:
    • McKinsey는 2030년까지 미국 일자리의 30%가 자동화되고, 60%가 일자리 형태가 바뀔 수 있다고 전망합니다.(en.wikipedia.org, forbes.com)
    • PwC는 기업 전략에 AI 통합이 핵심이라며, 기회의 관점으로 준비하라고 권고합니다.(PwC)

관점 비교 테이블

인물/기관 주된 메시지 요약
Dario Amodei 매우 부정적, 구조적 대응 강조 “초급 일자리 50% 소멸 → 실업률 10–20%” 경고
Sam Altman 낙관적, 적응을 통한 기회 강조 “Z세대는 AI로 기회를 창출할 수 있다”
Tim Cook 준비 강조 “AI를 모르면 뒤처짐, AI 문해력 필수”
Andy Jassy 구조 변화 시사 “AI로 인해 기업 인력 감소 예정”
Huang, LeCun 등 긍정적 전환 기대 “AI가 직무를 재구성, 새로운 기회 창출”
Brynjolfsson 보완형 AI 활용 추천 “AI는 인간을 보완할 때 최적 효과 발휘”
McKinsey, PwC 등 전략적 대비 필요성 강조 “AI 통합은 필수, 기회로 만들기 위한 준비 필요”

종합 평가

  • 단기적으로는 ‘직무 상실과 구조적 변화’라는 현실적 충격이 있다. 특히 화이트칼라 초급 직무가 AI에 의해 빠르게 대체되고 있다는 경고가 반복되고 있어요.
  • 장기적으로는 ‘적응과 활용’이 생존 전략입니다. AI를 숙련된 도구로 배우고, 창의력과 문제 해결 역량을 강화하는 것이 중요한 준비가 됩니다.
  • 사회적 대응도 중요: 정부, 교육기관, 기업 모두 직무 재구성, 재교육 체계, 정책적 보호(예: 재훈련 프로그램, 사회 안전망) 마련이 필요합니다.

해당 주제에 대해 추가로 궁금하신 인물이나 사례가 있다면 말씀해 주세요!

 - 전에 기사로 보던 내용들이 나왔다. 새삼스러울 것도 없다.

 

나 : 저러한 상황에 대한 해법은?

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좋은 질문이에요 👍
앞서 정리된 것처럼 AI로 인해 초급 일자리가 빠르게 사라지고 있는 현실은 부정할 수 없지만, 해법은 여러 층위(개인·기업·교육·정부/사회)에서 병행되어야 합니다.

🧭 해법 정리

1. 개인 차원

  • AI 문해력(AI Literacy) 확보
    단순히 "AI를 쓸 줄 아는 것"을 넘어, 프롬프트 엔지니어링·데이터 활용·자동화 툴 사용 능력을 가져야 경쟁력이 생깁니다.
  • 창의·문제해결 역량 강화
    AI가 잘 못하는 영역은 창의적 기획, 맥락 통합, 복잡한 협상 같은 분야입니다. 이를 살리는 직무 역량을 키워야 합니다.
  • 새로운 진입 경로 활용
    • 프리랜스·프로젝트 기반 경제(Gig Economy)
    • 스타트업/창업 (AI 기반 도구로 진입장벽↓)
    • 해외 원격 근무(Global Remote Work)

2. 기업 차원

  • 신입을 ‘즉시 투입 가능한 인력’으로만 보지 않기
    → AI가 업무 보조를 하더라도, 신입에게는 성장과 학습 경로가 필요합니다.
  • 내부 재교육/업스킬링 체계 강화
    → 기존 직무를 단순히 없애는 게 아니라 AI와 협업하는 방식으로 재설계해야 합니다.
  • 멘토링/견습(Internship 2.0)
    → 초급 업무 대신 AI 활용을 통한 학습형 과제를 주어 신입이 실력을 쌓을 수 있도록 유도.

3. 교육 차원

  • 커리큘럼 개편
    대학·직업학교는 코딩, 데이터, AI 활용 능력을 필수 교양 수준으로 가르쳐야 합니다.
  • 실습·프로젝트 중심 교육
    → 단순 이론보다 AI 도구를 직접 활용한 과제 중심.
  • 산학 협력 강화
    → 기업에서 필요한 AI 업무 경험을 학생들이 일찍부터 접할 수 있도록 연결.

4. 정부·사회 차원

  • 재교육 프로그램(Retrain & Reskill)
    • 단기 부트캠프, 직무 전환 과정 지원
    • 기존 실직자·청년층 대상으로 AI 협업형 직무 훈련
  • 사회안전망 강화
    • 실직자의 단기 소득 보전
    • 전환 기간 동안 ‘재도전 기회’ 보장
  • 정책적 유도
    • AI 도입 기업에 ‘신규 인턴십/훈련생 채용’ 조건을 부과하거나, 보조금을 통해 일자리 사다리를 재구축

🔑 핵심 포인트

  • 단기적으로는 **“사라진 초급 일자리 → 학습형 진입 통로로 대체”**해야 합니다.
  • 장기적으로는 AI가 만든 새로운 산업/직무를 빠르게 흡수할 수 있는 제도적 구조를 갖추는 게 중요합니다.
  • 개인도 “AI에 밀리지 않기”보다 “AI와 함께 뛰어넘기” 쪽으로 마인드 전환이 필요합니다.

👉 정리하면, 개인 역량 전환 + 기업의 직무 재설계 + 교육 시스템 개편 + 정부의 재교육 정책이 동시에 맞물려야 해법이 됩니다.

원하시면, 제가 이걸 블로그 칼럼용으로 'AI 시대 구직난의 해법 4단계' 같은 제목으로 매끄럽게 써드릴까요?

 - 너무 뻔한 내용들만 나온다.

 - 요즘 구글 디스커버에 IT 노조 게시글이 올라오는데, 거기 보면 프리랜서들 가격이 많이 떨어지고 일거리가 줄어드는 모양이던데... 프리랜스·프로젝트 기반 경제(Gig Economy)가 해법이 맞는건가?

 

나 : 내가 볼 때 지금 벌어지는 일들은 기존의 산업 자동화로 인한 고용감소의 연장선이야. 그로인해 대학 진학률은 높아지고 구직자의 스팩도 향상되지만 취업의 문은 좁아지고 실업율은 전세계적으로, 특히 선진국일수록 높아져왔어. 이 부분에 대해 어떻게 생각해?

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맞습니다. 지금 벌어지는 AI 기반의 일자리 변화는 전혀 새로운 현상이라기보다, 산업 자동화가 꾸준히 진행해 온 흐름의 연장선이라고 보는 게 타당해요.

🔍 역사적 맥락

  • 1차·2차 산업혁명: 증기기관과 전기 도입 → 농업·수공업 → 대량생산 체제로 전환. 전통적 일자리는 줄었지만, 제조업·서비스업이 폭발적으로 성장.
  • 20세기 후반 산업 자동화: 로봇 공정, ERP 시스템, 기계화 → 블루칼라 일자리가 구조적으로 감소. → 대졸 인력이 사무·관리·전문직으로 흡수.
  • 21세기 초반 디지털 전환: 인터넷·소프트웨어 자동화로 단순 사무직 일자리 감소. → 대학 진학률 상승, 학력 인플레이션 가속.

🎯 지금의 차별점 (AI 시대)

  • 과거 자동화는 **육체적·반복적 업무(블루칼라)**를 주로 대체했는데, 지금의 AI는 **인지적·사무적 업무(화이트칼라)**까지 직접 위협.
  • 그 결과, “학력 인플레이션 + 취업 문 좁아짐 + 구조적 실업” 현상이 더 뚜렷하게 나타나요.
    • 대학 진학률은 계속 높아졌지만, 고학력자에게 맞는 질 좋은 일자리 증가 속도는 그에 미치지 못했음.
    • 특히 선진국일수록 임금 수준이 높아, 기업 입장에선 더 빠르게 AI·자동화 대체를 도입하는 경향이 강함 → 실업 압력 ↑

📊 구조적 결과

  • 대졸자 초과공급 → 고용경쟁 심화
    → 대학 졸업장이 더 이상 안정적 진입 티켓이 아님.
  • 이중 구조 심화
    → 상위 10~20%는 글로벌 경쟁력을 가지지만, 나머지는 저임금·비정규직·실업 위험.
  • 선진국의 청년 실업 고착화
    → 한국·일본·유럽에서 “취업난 + 고학력 인플레이션”이 가장 두드러짐.

🧭 제 생각

말씀하신 대로, 이건 단절된 사건이 아니라 산업 자동화의 심화 버전이에요.
다만 다른 점은:

  1. 속도 – AI는 소프트웨어 업그레이드만으로도 빠르게 확산 가능 → 적응 시간 거의 없음.
  2. 범위 – 기존엔 블루칼라가 주 타겟이었지만, 이제는 백칼라·전문직 초입부까지 파고듦.
  3. 사회적 충격 – 대학 진학률이 높을수록, “교육 투자 대비 기대”와 “현실 취업난”의 괴리가 더 커져 불만·불안이 폭발할 가능성이 큼.

✅ 요약하면:
AI로 인한 고용 충격은 “과거 자동화의 연장선”이면서도 속도·범위·사회적 파급력 면에서 한층 더 강도가 높은 국면에 들어섰다고 봅니다.

👉 혹시 이 부분을 “과거 산업 자동화와 AI 시대의 고용 충격 비교” 같은 표나 도식으로 정리해드리면 더 보기 편하실까요?

 - 내 의도적인 해석을 넣었기 때문에 이건 챗 GPT의 일반적인 답변이 아니다. 챗GPT는 대개 사용자의 유도에 긍정하는 쪽으로 답변을 하는 경향이 있다.

 - 그럼에도 불구하고 구체화를 위해서는 어느 정도 자의적 해석을 넣어 질문을 던져야 한다. 안그러면... 아까 위와 같이 뻔한 답변만 한다.

 - 대충 내 의견을 구체화해서 정리한 걸로 보시면 되겠다.

 

나 : 그럼 이 문제를 근본적으로 해결하려면 단순히 구직자 재교육 같은 걸로는 한계가 있어 보이는데, 더 실질적인 해결방법이 있을까?

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좋은 문제의식이에요 👍
말씀대로 **“재교육·업스킬링”**은 필요조건이지 충분조건은 아닙니다. 자동화와 AI의 속도를 감안하면, 단순히 구직자를 재교육하는 방식만으로는 전체 고용시장의 구조적 불균형을 메우기 어렵습니다.

🔎 왜 재교육만으로 한계가 있나?

  1. 속도 격차:
    AI 확산 속도가 너무 빨라서, 새로운 일자리가 창출되기 전에 기존 일자리가 더 빨리 사라짐.
  2. 규모 불균형:
    재교육으로 고급 인력이 늘어나도, 고부가가치 일자리는 제한적. 결국 과잉 경쟁 구조 심화.
  3. 질적 불일치:
    교육으로는 “기술적 역량”은 쌓을 수 있어도, 시장이 요구하는 “경제적 수요 기반” 일자리 자체가 없으면 해결 불가.

🧭 근본적 해결 접근

1. 노동시간 단축 + 일자리 재분배

  • 산업혁명 이후 노동시간은 꾸준히 줄어왔지만(주 60시간 → 40시간), 최근 수십 년은 정체.
  • 주 4일제·단축 근로제를 통해 동일한 일자리를 더 많은 사람과 나누는 방식.
  • 자동화로 생산성이 높아진 만큼, “생산성 이익을 고용 분배”로 연결해야 함.

2. 보편적 기본소득(UBI) 또는 사회적 배당

  • 생산성의 과실이 특정 기업·자본에만 집중될 경우, 소비 기반이 무너짐.
  • AI·자동화로 인한 초과 이윤을 과세하여 사회 전체에 배분 → “일자리가 소득의 유일한 원천”이라는 공식 자체를 바꾸는 실험.

3. 새로운 사회적 일자리 창출

  • AI가 대체하기 어렵거나 시장 메커니즘만으론 부족한 영역:
    • 돌봄, 교육, 환경 관리, 지역사회 서비스, 문화·예술 등.
  • 정부·지자체가 “공공적 성격의 일자리”를 창출하여 흡수.

4. 기업 차원의 고용 책임 강화

  • AI·자동화로 생산성 이익을 얻는 기업이, 사회적 기여(세금, 훈련, 신규 고용 프로그램)를 의무적으로 확대하도록 설계.
  • “AI 도입 기업 → 신규 인턴십·훈련 트랙 제공” 같은 규제/인센티브 조합.

5. 소득·부의 분배 구조 개혁

  • 자동화로 인한 부는 극소수 기술기업·투자자에게 집중.
  • 이를 **세제 개혁(예: 로봇세, AI세, 초과이윤세)**와 사회투자 펀드로 환류시키는 구조가 필요.

📌 제 결론

  • 재교육은 필수지만, 고용 충격을 흡수하기에는 한계가 분명합니다.
  • 더 근본적으로는 **“일자리가 반드시 소득의 전부일 필요가 없는 사회구조”**로 가야 한다고 봅니다.
  • 즉, 노동시간 단축, 기본소득, 사회적 일자리, 기업 책임 강화, 분배 구조 개혁 같은 제도적 해법이 함께 가야만 문제를 근본적으로 완화할 수 있습니다.

👉 원하시면 제가 이걸 “AI 시대 고용위기 5대 근본 해법” 같은 블로그용 아티클 형태로 정리해드릴 수도 있어요. 그렇게 정리해드릴까요?

 - 난 노동시간 증가에는 명확하게 반대하지만 감소에는 보류다. 지금보다 노동시간을 줄이는 게 생산성 향상을 이끌 수 있으리란 확신이 없다. 그보다 재택이나 교통 개선 등을 통한 출퇴근 시간 감소, 업무의 자동화 강화 등이 더 중요할 듯 하다. 다만 노동시간을 조절하는 실험은 계속될 필요가 있다.

 - 보편적 기본소득은 열심히 고민해봤지만 다소 한계가 있다. 근본적으로 '생산'은 결국 '노동'이 필요하다. 차라리 생산성이 낮지만 필수적인 직업에도 소득이 분배될 수 있는 재분배 방법을 고려하는 게 났다고 본다. 다만 사회적 배당 개념은 고려해 볼 수 있지 않을까 한다. 국가/지역/ 혹은 작은 커뮤니티 단위에서의 배당을 통해 사회참여를 끌어내는 것도 어느정도 필요하지 않을까 한다. 다만 이러한 것들은 좀 더 실험을 통해 방법론을 발전시킬 필요가 있어보인다.

 - 결국 5개 모두 이상적인 이야기로, 잘못 적용할 경우 부작용이 심각할 수 있다. 단기간에 적용 가능한 해법은 아니다.

 

나 : 애초에 소수의 초고도화된 집단에 부가 몰리면 나머지 집단의 구매력이 떨어지며 사회의 성장동력 자체에 문제가 생길수 있어. 환경, 국방 같은 공공의 비용 해결에서도 문제가 생기고. 하지만 기술이 고도화될 수록 이런 초고도 집중현상은 가속될거야. 그걸 완화할 방법이 있을까?

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맞아요. 기술이 고도화될수록 네트워크 효과·데이터 모수·컴퓨트 규모의 경제가 겹치며 소수가 과실을 대부분 가져가는 경향이 강해집니다. 수요(구매력)가 약해지고 공공비용(환경·국방 등)도 재원이 모자라지는 악순환을 끊으려면, 재교육만으론 부족하고 시장 설계·분배 구조·공공 인프라를 함께 손봐야 해요. 아래는 “과도한 집중을 완화하면서도 혁신 동력은 살리는” 현실적 레버들입니다.

1) 시장 설계: 경쟁을 ‘가능하게’ 만드는 규칙

  1. 상호운용성·데이터 이동권 의무화
    – 표준 API, 포터빌리티(내 데이터·모델 자산을 손쉽게 이동)로 전환비용↓ → 신규·중소가 진입 가능.
  2. 게이트키퍼 규제 & 금지 관행
    – 자기우대(self-preferencing) 금지, 번들·끼워팔기 제한, ‘킬러 M&A’ 사전 차단.
  3. 필수설비(컴퓨트·클라우드) 공정접근
    – 핵심 인프라를 사실상 독점한 사업자에 비차별·합리요금 의무 부과(전력망/통신망 규제와 유사).
  4. 수직분리/기능분리 검토
    – 인프라(컴퓨트·클라우드)와 애플리케이션(모델·서비스)의 이해상충을 완화해 시장 왜곡 최소화.

2) ‘기술 지대(렌트)’를 사회로 환류: 분배 구조의 업그레이드

  1. 컴퓨트/AI 사용부담금(Levies) & 초과이윤세
    – GPU-시간·FLOPs, 데이터센터 전력에 소액 과금 → 환경·인력전환·국방·지역 인프라 재원으로 귀속.
  2. 데이터/모델 배당(dividend)
    – 공공·시민 데이터로 훈련한 모델의 수익 일부를 공적 펀드/시민 배당으로 환류. (개인 데이터는 데이터 신탁/유니온을 통한 집단 라이선싱·수익배분)
  3. 보편적 자본소득(시민펀드/유니버설 오너십)
    – 국가·지자체가 기술주 등 광범위 자산을 보유한 시민 부(富) 펀드 조성 → 배당으로 구매력 하방을 지지.

3) 기업 거버넌스: 성과 공유와 협상력 회복

  1. 이익공유·성과급·스톡그랜트의 의무/인센티브화
    – 초과이윤의 일정 비율을 임직원·생태계 파트너와 공유.
  2. 알고리즘/에이전트 시대의 단체교섭 장치
    – ‘알고리즘 투명성·감사’와 함께 부문별(섹터) 교섭으로 보상·전환교육·근로시간을 집단 설계.
  3. 플랫폼 협동조합·사용자 지분 모델
    – 제작자·사용자에게 잔여가치가 돌아오는 구조(수수료 상한, 공동의사결정 권한).

4) 진입 사다리 복원: 공공 옵션과 개방형 인프라

  1. 공공·오픈 모델 & 컴퓨트 크레딧
    – 공적 자금으로 참조용 오픈 모델과 연구·창업용 GPU 바우처 제공 → 소수 빅테크 의존 완화.
  2. 조달(Procurement)로 시장 만들기
    – 정부·공공기관이 중소·오픈 솔루션 우대 구매 → 초기 수요를 보장해 생태계 다양성 확보.
  3. 학습형 고용(견습·Apprenticeship)
    – 초급업무가 사라진 공백을 유급 견습으로 대체, ‘재교육’이 아니라 일하면서 배우는 고용으로 연결.

5) 총수요와 공공재 재원: 자동안정장치 강화

  1. 노동시간 단축 & 고용 분배
    – 생산성 상승분을 임금만이 아니라 근로시간 단축으로도 배분해 일자리 분할.
  2. 소득 하방 장치
    – EITC/음의소득세·기본배당으로 민간소비 기반 유지(수요 붕괴 방지).
  3. 그린·국방·인프라에 목적세(Earmarked) 연동
    – 컴퓨트/데이터 레비 일부를 탄소중립 전환·사이버/국방·전력망에 자동 귀속.

6) 국제 공조: ‘바닥으로의 경쟁’ 방지

  • 디지털·AI 최소세율과 조세 정보 교환, 데이터 국경 문제의 상호주의 원칙 확립 → 조세 회피·규제 우회 차단.

실행 순서(우선순위 팩)

  1. 상호운용성·데이터 이동권 법제 → 2) 컴퓨트/데이터 레비의 소액 도입(파일럿) → 3) 공공 컴퓨트 크레딧 & 오픈 모델 → 4) 유급 견습 의무/인센티브 → 5) 이익공유·성과배당 장치.
    이 5가지만 돌아가도 집중 억제·구매력 방어·공공재 재원의 세 축이 작동합니다.

트레이드오프와 체크포인트

  • 혁신 위축 최소화: 정률이 아닌 점증·누진 구조, 중소 면제·감면, 규모의 경제는 유지하되 지대는 환수.
  • 성과 측정: HHI(집중도), 신규 창업률, 임금 몫, 하위 50% 실질소득, 오픈소스/중소 조달 비중을 KPI로 공개.

요지는 “지대를 환수해 구매력·공공재로 순환시키고, 경쟁 가능성을 제도적으로 복구”하는 겁니다. 이렇게 해야 초고도 집중의 경제가 성장동력과 사회적 정당성을 동시에 회복할 수 있어요.

 - 가장 큰 문제는 빈부격차다. 혹자는 빈부격차는 자연적인 일로 인위적으로 막으려 해서는 안된다고 말하지만... 그 말도 맞다. 근데 그 결과로 나타나는 '파괴적 혁명'으로 인한 '사회 재편성'도 자연현상이다... 총칼로 뒤엎어도 된다고 생각하면 그쪽 지지하시라... ㅜ.ㅜ;;

 - 앞의 질의에 대한 답변보단 좀 더 구체화된 거 같지만 아직도 좀 이상적인 느낌이 강하다.

 

나 : 이익공유는 세금과 같이 작용할테고 그렇게 되면 기업들의 해외 이탈로 이어질 수 있어. 이를 보완할 방법은?

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좋은 포인트예요. “이익공유=사실상의 추가 과세”가 되면 조세·규제 회피를 위해 국외로 빠지는 인센티브가 생기죠. 그래서 **“나가면 불리, 남으면 이익”**이 되게 제도를 설계해야 합니다. 아래는 해외 이탈(탈출) 리스크를 줄이면서도 집중을 완화하는 실전 레버들입니다.

1) ‘세원이동이 어려운 방식’으로 과세 구조 바꾸기

  • 글로벌 최저한세(Pillar Two, 15%) 정착: 대규모 다국적에게 최저 실효세율 바닥을 깔아 ‘세금 회피지로의 도피’ 유인을 낮춥니다. 각국이 보완입법을 통해 구멍을 메우는 게 핵심. (OECD, Tax Foundation)
  • 목적지 과세/현금흐름세(DBCFT): 이윤이 아니라 **국내 판매(목적지)**에 과세 초점을 두면, 장부상 이익을 해외로 옮겨도 국내 매출이 있으면 세원은 남습니다. 수출은 면세, 수입은 조정(국경조정)하는 구조라 이동 유인이 약합니다. (Brookings, Oxford Academic, 위키백과)
  • 단위과세·공식배분(Formulary Apportionment): 연결손익을 매출/인력/자산 비중 등 공식으로 국가별 배분 → 내부거래·이전가격으로 이익을 빼기 어렵습니다. 미국 주(州) 법인세에서 이미 쓰는 방식입니다. (U.S. Department of the Treasury, Federation of Tax Administrators, 위키백과)

2) ‘떠나도 이득이 없다’는 무역·환경 장치

  • 탄소국경조정(CBAM)형 장치: 환경·사회 비용을 회피하려고 생산만 해외로 옮겨도, 국경에서 조정되면 가격 이점이 줄어 “규제 약한 곳으로의 탈주”가 덜 매력적입니다. (EU CBAM은 2023년 시범, 단계 도입 중) (Taxation and Customs Union, EU Trade, Deloitte, WIRED)

3) ‘남을수록 유리’한 순중립(net-neutral) 리베이트 디자인

이익공유(부담)만 두지 말고, 국내에 남아 투자·고용·훈련을 하면 자동 환급되게 만듭니다.

  • 페이롤/훈련·견습 크레딧: 국내 급여·유급견습에 비례해 이익공유분을 상쇄.
  • R&D·CAPEX 크레딧: 설비·연구 투자에 연동한 환급(근거: R&D 세액공제는 실제로 투자 유치 효과가 큼). (OECD, finance.senate.gov)
  • 조달 인센티브: 공공조달에서 ‘국내 고용·오픈 생태계’ 가점을 부여 → 세후부담=0 또는 순이익이 되도록 설계.

4) ‘먹튀 방지’의 표준화

  • 클로백(Clawback)·고용유지 약정: 보조·감면을 받고 일정 기간 내 이전·감축하면 보전금 환수+이자. 미국 여러 주에서 일반화된 조항입니다. (goodjobsfirst.org, goodjobsfirst.org)
  • 인버전(본사 해외이전) 규제와 Exit 룰: 세제상 이익 위해 본사만 바꾸는 ‘인버전’에 불이익·과세를 부과. (U.S. Department of the Treasury, 국세청)

5) 필수 인프라·생태계로 ‘점착성(Stickiness)’ 높이기

  • 공공 컴퓨트/전력 인프라 & GPU 크레딧: 전력·컴퓨트가 총원가의 핵심인 AI 기업에 지역 클러스터 인프라 제공 → 이전 비용이 커짐.
  • 개방·상호운용 표준 의무화: 데이터 이동권/필수설비 비차별 접근을 깔아 한 곳이 독점해도 끼워팔기·잠금효과를 축소(지대↓, 탈주 유인↓).

6) 제도 설계의 3가지 디테일(이탈 억제에 특히 중요)

  1. 예측가능성: 3–5년 단위의 미리 공표된 로드맵(Phase-in), 기존 투자 그랜드파더링으로 불확실성↓.
  2. 표적화: 대규모 다국적·과점 분야에 중점, 중소·스타트업 면제/경감.
  3. 순중립 보장: “남아 투자·고용하면 실효부담 ≤ 해외 이전 대비 이익”이 되게 자동 환급을 공식화(복잡성은 원스톱 포털로 완화).

한 줄 결론

부담(이익공유)만 올리는 구조가 아니라, “목적지 과세+국경조정+공식배분”으로 세원 이동을 막고, “남으면 환급”되는 리베이트·조달 인센티브·클로백으로 국내 정착을 더 이익으로 만드는 ‘Carrot & Stick 패키지’를 동시에 쓰는 것이 해외 이탈을 실질적으로 억제합니다. Pillar Two 같은 국제 공조가 깔리면 효과는 더 커집니다. (OECD, Tax Foundation)

원하시면 위 레버들을 한국/귀사 상황에 맞춘 정책세트 또는 기업 관점 실행 플레이북(예: 세후모형, 환급 시뮬레이션 포함)으로 간단한 표·도식까지 묶어드릴게요.

 - 재분배, 공유 증가 등의 방식의 문제는, 그로 인해 이익이 침해되는 기업이 도망친다는 것이 있다. 결국 세계 전체가 동일한 규제를 깔고 들어가지 않으면 해결되지 않는다. 그나마 조절할 수 있는 방안을 찾아보라고 한 건데...

 - 역시 글로벌 최저한세 같은 전역 규제 이야기가 나온다.

 - 나머지도 나름의 타당성은 있는데 쉽지 않다. 특히 저 내용들의 핵심적인 것은, 내수 시장이 대단히 매력적이라 도망가지 못하게 하는 건데, 우리나라 입장에선 이게 어렵다. 기본적으로 자원이 부족하기 때문에 수입해야 할 원자재들이 있고, 그만큼 또 수출을 달성하는 걸 기본적으로 깔고 가야 하기 때문이다.

 

나 : 우리나라는 특히 원자재를 수입해와야하는 상황이라 기업 이탈이 치명적이고 내수시장을 미끼로 기업을 유지시키기 어려워. 그렇다면 어떻게 해야 할까?

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아주 중요한 문제를 짚으셨어요.
한국처럼 내수시장이 작고, 원자재를 수입해야 하는 구조적 제약이 있는 나라에선 단순히 “내수시장 미끼”나 “법인세율만 조정”으로는 기업을 붙잡기 어렵습니다. 기업 이탈은 곧 산업 공백으로 이어지고, 이는 무역·외환 구조에도 치명타가 될 수 있죠.

🔑 한국형 해법 방향

1. “떠나기 어려운 인프라·생태계”를 만든다

  • 에너지·전력 안정성
    • 원자재는 수입해야 하니, 최소한 전력·수소·재생에너지 인프라는 세계 최상위 수준으로 보장해야 합니다.
    • AI·반도체·배터리 기업 입장에선 전력 단가와 안정성이 가장 큰 변수.
  • 인력 풀과 기술 클러스터
    • 서울·판교·대구·광주 등지에 산업별 특화 클러스터를 형성하고, 숙련 인력을 지속 공급.
    • 기업이 한국을 떠나면 “핵심 인재 풀과 협력 생태계”를 잃는 구조여야 합니다.

2. “Stick” + “Carrot” 패키지

  • Stick (떠날 때 비용 발생)
    • 대규모 보조금·세제 혜택 수령 기업은 클로백(clawback) 조항으로 일정 기간 내 철수 시 보조금 환수.
    • 해외 이전 시 연구개발 성과(특허, 국책과제 결과물 등)에 대한 사용권/권리 일부 상실.
  • Carrot (남을수록 이득)
    • 국내 고용·투자 비율에 따라 법인세 부담이 상쇄되는 가변형 세액공제.
    • 공공조달·국책과제 참여 기회 제공 (특히 방위산업·인프라·디지털 SOC 등 대형 프로젝트).
    • 전략 원자재 공동조달·장기계약: 정부가 해외 원자재 공급망을 안정화해 기업에 제공.

3. “세계시장과 연결된 거점” 전략

  • 한국은 내수보다 수출·공급망 거점으로 기업을 붙잡아야 합니다.
    • FTA·무역 네트워크를 적극 활용해, 한국을 거점으로 생산·연구하면 글로벌 시장에 유리하도록 설계.
    • 예: 한국 생산 제품에 대해 **특정 FTA 혜택(관세 인하)**을 적용.
    • 중국 리스크 헷지: 미국·EU가 중국발 공급망을 견제하는 가운데, 한국을 “안정적 대안 생산지”로 포지셔닝.

4. 전략 산업에서의 국가 공동투자

  • 반도체, 배터리, AI, 방산처럼 네트워크 효과·스케일 이코노미가 큰 산업은 민간만으론 글로벌 톱티어와 싸우기 어렵습니다.
  • 정부·국부펀드 성격의 투자기관이 **공동투자자(LP)**로 참여해
    • 기업이 해외로 나갈 때 국가 자본도 함께 움직여야 하도록 연결,
    • 동시에 “국내 투자 비율”을 조건으로 설정.

5. 사회적 지지를 확보하는 내러티브

  • 단순히 기업 붙잡기 → “특혜”라는 프레임이 생기면 반발이 큼.
  • **“공공 인프라 + 일자리 + 공급망 안전 보장”**이라는 사회적 합의를 바탕으로 해야 정치적 정당성이 생깁니다.

📌 정리

  • 한국은 **내수 대신 ‘인프라·인력·무역 거점성’**으로 기업을 붙잡아야 합니다.
  • Stick+Carrot을 병행하면서, 에너지·원자재 안정 + 글로벌 무역 네트워크 + 국가 공동투자를 통해
    기업이 떠나기 어려운 “점착성(stickiness)”을 만들어야 합니다.

👉 원하시면 제가 이 내용을 “한국형 AI·산업 클러스터 전략: 내수시장 없는 나라의 선택” 같은 블로그 칼럼 구조로 정리해드릴 수도 있어요. 그렇게 해드릴까요?

 - 우리나라가 에너지, 전력 안정성을? 으음....

 - 솔직히 쉽지 않아보인다.

 

나 : 무역거점 전략은 현재 미국이 전방위적으로 관세를 올리며 우리나라의 FTA의 메리트가 사라졌어. 거기에 중국의 저가공세로 미국 이외의 시장에선 경쟁력을 잃어버리고 있고. 이에 대한 해법은?

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좋은 지적이에요.
한국이 내수시장이 작고, 무역거점 전략에 의존해온 만큼, 미국의 보호무역 강화 + 중국의 저가 공세라는 “샌드위치” 상황은 치명적입니다.
즉, FTA 메리트 약화 → 수출 프리미엄 소멸 / 저가시장 경쟁력 상실 구조가 본질적 위기죠.

🔎 현실 진단

  1. 미국: IRA, 칩스법, 인플레감축법 등 → 자국 산업 보조금 + 수입 규제 → 기존 FTA의 의미 축소.
  2. 중국: 공급망 장악력 + 저가 공세(특히 배터리·태양광·철강·완성차) → 가격경쟁에서 한국 기업 압박.
  3. EU/신흥국: ESG 규제, 탄소국경조정(CBAM) 등 → 비용 요인 강화.

🧭 가능한 해법: “고부가+전략동맹+차별화” 3축

1. 가격경쟁에서 벗어난 고부가가치 전략

  • “초격차” 제품 중심으로 포트폴리오 전환
    • 메모리 반도체 → HBM, AI 가속칩
    • 배터리 → 전고체·리사이클링 원료
    • 자동차 → 하이엔드 EV + 소프트웨어 SDV(Software Defined Vehicle)
  • 산업 표준 선점:
    기술+규제(안전, ESG, 인증) 표준을 한국이 주도 → 단순 가격이 아닌 “규격 진입장벽”으로 차별화.

2. 미국 의존 완화 + 다극적 공급망 동맹

  • 미국만 바라보는 전략은 위험
    • 인도·아세안·중동(사우디, UAE)과 FTA/경제동맹 강화 → 대체시장 확보.
    • 인도: IT·자동차, 중동: 에너지·인프라, 아세안: 소비재·부품 조립 거점.
  • 공급망 협정: 원자재·부품에서 중국 의존도를 낮추고, “친한국” 네트워크 구축.
  • 미국의 관세 장벽은 “정치적 불확실성”이 크므로, 양자/다자 채널을 다변화해야 안정성 확보.

3. 차별화된 무역 무기

  • 탄소·ESG 프리미엄:
    • EU·일본은 탄소·ESG 규제가 강화 → 한국은 친환경/저탄소 공급망을 무역 무기로 삼아야 함.
    • “Made in Korea = 친환경+투명” 브랜드로 포지셔닝 → 중국 저가와 차별화.
  • 서비스·소프트웨어화:
    • 단순 제조품 수출 대신 “서비스·플랫폼 수출”을 결합.
    • 예: 자동차 = 완성차 + 커넥티드 소프트웨어 구독, 반도체 = 칩 + 설계·최적화 툴.

⚙️ 국내 정책적 해법

  1. 공공 R&D 투자 집중:
    선택과 집중으로 고부가 산업에 ‘정부 리스크머니’를 투입.
  2. 공급망 펀드 조성:
    원자재-부품-완제품까지 비중국-비미국 공급망을 공동구매·공동투자.
  3. 중소기업 글로벌화 지원:
    다국적 기업 의존을 줄이고, 틈새시장(니치마켓) 공략 지원.

📌 결론

  • 지금은 가격경쟁의 레드오션과 FTA 약화된 블루오션 공백 사이에 끼인 상태.
  • 따라서 해법은 ① 초격차·표준 선점, ② 미국 일변도 탈피한 다극적 공급망 동맹, ③ ESG·서비스화로 차별화입니다.
  • 한국은 “저가 vs 보호무역”이라는 샌드위치 압박을 정면돌파하기보다, 경쟁무대를 옮겨야 살아남습니다.

👉 원하시면, 제가 이걸 **“샌드위치 한국 무역전략: 미국 보호무역 + 중국 저가공세 대응 3대 축”**이라는 제목으로 칼럼형 정리를 해드릴 수도 있어요. 그렇게 해드릴까요?

 - 저 고부가 전략이 일단 어렵다. 반도체? TSMC에 밀리는 추세다. 배터리? 중국 인산철 배터리의 저가공세에 위협받고 있다. 자동차? 원래부터 현기차가 국제 시장에서 입지가 애매했는데 전기차로 시장이 옮겨가는 상항에서 그렇게 포지션을 잘 잡은거 같진 않다. 당장 망하거나 하진 않을테고, 여전히 강하지만, 그것만으로 다른 무너지는 부분들을 보완하기는 무리인 듯 하다.

 - 우리나라는 미국 의존 완화도 해야하지만 중국 의존 완화도 해야 한다. EU라고 잘 놀아주는 것도 아니고 남미에 영향력이 있는 거 같지도 않다. 중동? 미국의 전략에 따라 뒤흔들릴 여지가 많고 그 대표적인 사례가 이란이다. 인도? 이쪽 시장은 난 정말 정보가 없어 판단을 못하겠다. 아세안 정도가 그나마 비벼볼 수 있지 않을까 싶지만, 그래, 거기서 원자재 수입한다 치고 판매는?

 - 역시 확실한 해법은 보이지 않는다.

 

나 : AI 기술을 통해 중국을 상대로도 제조업 경쟁력을 확보할 수 있을까? 중국은 지금 언어 AI도, 로봇을 필두로 한 제조 AI도 급성장하고 있는데 우리나라는 이 부분에서 심각하게 지지부진해

 - 결국 우리나라 일자리를 개선시키려면 죽어가는 제조업부터 살려야한다. 어차피 제조업은 나라의 기간 산업이다.

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짧게 답하면 가능합니다. 다만 중국을 따라하는 “저가+대량” 게임이 아니라, **지능형·유연생산(software-defined manufacturing)**으로 경기장을 통째로 바꿔야 합니다. 한국은 이미 세계 최고 수준의 로봇 밀도와 자동화 현장을 갖고 있어(제조업 1만 명당 1,012대), “하드웨어는 깔려 있고 소프트웨어 지능만 올리면 되는” 출발선이 좋아요. (IFR International Federation of Robotics, InvestKorea)

아래는 중국의 공세(언어·제조 AI, 저가 로봇) 속에서도 한국이 우위를 만들 수 있는 6가지 전술입니다.

1) 가격경쟁 → 고혼합·소량(HMLV) 지능형 셀로 경기장 이동

비전·NLP·스케줄러가 결합된 **가변 셀(cobot+vision+LLM/OR)**을 표준 모듈로 깔고, 금형/지그 교체 없이 제품 전환 시간을 수분~수십 분대로 줄입니다. HMLV에선 중국식 대량 저가화가 통하기 어렵습니다. (HMLV+코봇의 유연성에 대한 산업 레퍼런스 다수) (appwrk.com)

2) 제조 전용 기초모델(MFM) 3종을 ‘한국형’으로 보유

  • Vision-FM: 표면·조립 결함 검출(제로-디펙트 지향)
  • Time-series-FM: 설비 이상징후·품질 편차 예측(공정 제어)
  • Planning-FM: 공정·자재·인력 통합 스케줄링 에이전트
    맥킨지는 생산성 파급을 수조 달러급으로 추정합니다. 한국은 현장 데이터를 가진 쪽이라 모델을 사지 말고 “길들이는” 쪽이 유리합니다. (McKinsey & Company)

3) 엣지-퍼스트(Edge-first): GPU 의존↓, 지연·비용↓, 보안↑

라인 옆 박스(IPC/NPU)에서 추론하고 클라우드는 재학습·관제만. 중국은 최첨단 AI칩 접근에 구조적 제약이 반복돼 왔고(규제 변동 중), 한국은 동맹 접근성을 레버리지 삼아 엣지+클라우드 혼합으로 TCO를 낮출 수 있습니다. (WIRED, 마켓워치)

4) 디지털 트윈+합성데이터로 데이터 부족을 선제 해소

공정·로봇 시뮬레이터에서 대량의 결함·변동 시나리오를 합성해 비전·제어 모델을 사전 학습→투입 후 추가 파인튜닝. 품질/가동률 KPI(OEE, FPY, 스크랩, MTBF)로 효과를 추적하세요. (ScienceDirect)

5) 품질에서 가시적 승리: QC를 AI로 바꿔 리콜·재작업 비용 절감

완성차 등에서 AI 비전 QC는 이미 대규모 전개되어 리콜과 재작업을 줄이고 있습니다. 동일 기법을 전자·배터리·기구 조립에 바로 이식 가능. (Business Insider)

6) 국가/산업 레벨 인프라: ‘지능의 공공재’로 비용 분산

  • 제조 데이터 신탁+연합학습: 기업 데이터는 외부 유출 없이, 모델만 공유(파이프라인·가중치).
  • 공공 컴퓨트 크레딧: 중소/중견이 트레이닝·튜닝에 쓰는 GPU 바우처.
  • 표준 API/상호운용성(OPC-UA 계열) 의무화로 벤더 락인을 약화.
    한국은 이미 로봇 보급·인력 측면의 기초체력이 강합니다(전 세계 공장 로봇 70%가 아시아에 설치, 한국 설치 비중 상위권). “현장+데이터+모델” 3종 세트를 산업공용으로 만든 나라가 장기 우위로 갑니다. (IFR International Federation of Robotics)

100일 파일럿 플랜(현실적인 실행 순서)

  1. 라인 2~3곳 선정(스크랩·변동 큰 공정) → 베이스라인 KPI(OEE/FPY/에너지/사이클).
  2. No-code 비전 QC 1개월 설치 → FPY +2~5% 노림수. (wevolver.com)
  3. 예지보전(센서+시퀀스 모델)로 다운타임 -10~20% 목표. (CIO Influence)
  4. 스케줄러 에이전트 PoC로 리드타임·재공(WIP) -10% 가시화.
  5. 90~100일차에 ROI 리뷰 & 스케일 플랜(셀 표준화, 엣지 장비 공통화).

현실체크 & 기회

  • 중국 LLM/제조AI는 매우 빠르게 크고 있습니다(ERNIE, Qwen 등). 가격·스케일로 정면승부는 불리합니다. 하지만 한국은 **로봇 밀도 1위의 ‘현장’**과 글로벌 동맹을 통한 최첨단 생태계 접근성이라는 조합을 가집니다. 유연생산×엣지 AI×산업공용 모델로 승부해야 합니다. (Index, IFR International Federation of Robotics)

원하시면, 지금 하시는 업종/공정 기준으로 **파일럿 아키텍처(모듈·벤더 후보·KPI 보드)**를 바로 그려드릴게요.

 - 내가 누누히 필요하다 말하지만 지금처럼 하면 안될거야 하는 부분을 어찌됬건 해야한다고 하고 있다. 그런데 지금의 내 눈에는 전망이 안보인다... ㅜ.ㅜ;;

 - 디지털 트윈 + 합성 데이터... 우리나라에서 디지털 트윈 = 시뮬레이션 = 기계 움직이는 그래픽 덕지덕지 이다. 실제 생산라인의 수치적 시뮬레이션보다 비주얼라이즈에 더 집중하는 걸 수도 없이 봤다. 왜냐면 수치를 모델링해 봐야 임원들이 봐도 그게 무슨 의미인지 모르기 때문이다... ㅜ.ㅜ;; 그런데 무슨 제조 AI가 될까...

 

나 : 영세 제조업체나 스타트업에 가능한 방법은?

 - 더 급한 건 대기업이 아니라 영세한 중소기업들이다.

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좋은 질문이에요 👍
대기업은 자본·인력으로 자체 AI 제조혁신을 밀어붙일 수 있지만, 영세 제조업체나 스타트업은 “돈·데이터·인력” 삼박자가 부족하죠.
그래도 방법은 있습니다. 핵심은 **“소규모로 시작 → 공용 자원 활용 → 바로 ROI 체감”**이에요.

🛠 영세 제조업/스타트업이 취할 수 있는 현실적 방법

1. 클라우드/구독형 AI 서비스 활용

  • 공장 전체에 거대한 AI를 도입할 필요 없음.
  • 비전 검사 SaaS, 예지보전 SaaS → 월 구독 형태로 이용 가능.
    • 예: 공정별 결함검출을 스마트폰+카메라로 찍어 업로드 → 클라우드 AI가 판별.
  • 초기 CAPEX(설비투자)를 OPEX(운영비)로 전환 → 부담↓.

2. 저가 하드웨어 + 오픈소스 AI

  • 라즈베리파이+USB 카메라 같은 저가 장비와 오픈소스 비전 모델(YOLO, Segment Anything 등) 조합.
  • 엣지 추론 디바이스(NPU 달린 소형 박스) → 클라우드 비용 줄이면서 보안도 강화.
  • 한국은 제조현장 로봇·설비가 많아, **오픈 API(예: OPC-UA)**를 활용하면 장비 연동 비용도 줄일 수 있음.

3. 정부·지자체·산단 공용 인프라 활용

  • 스마트공장 지원사업: AI 시범 구축 시 비용 50~70% 보조.
  • 산업단지 AI 공동센터: GPU·데이터·컨설턴트 공동 활용.
  • 영세업체 혼자 데이터·모델 만들긴 어렵지만, 산단 단위로 데이터 풀링하면 가능.

4. 적은 데이터로 시작하는 미니 PoC

  • 딥러닝 대규모 학습 대신,
    • 소량 샘플(수백 장 이미지, 몇 주 센서 데이터) → 파인튜닝·전이학습 활용.
  • 목표: “불량률 1%p 줄이기”, “다운타임 5% 줄이기”처럼 작은 ROI 먼저 확보.
  • → 확보한 비용 절감분으로 다음 단계 투자.

5. 공유형·협업형 데이터 전략

  • 영세기업은 개별 데이터 부족 → 산업별 데이터 협동조합에 참여.
  • 예: 같은 부품을 생산하는 5개 업체가 **익명화·연합학습(federated learning)**으로 모델 개선.
  • 이렇게 해야 중국·대기업에 밀리지 않고 “중소기업형 기초모델”을 만들 수 있음.

6. 대기업 밸류체인 활용

  • 완성차·전자 대기업이 이미 AI 도입 → 협력사에도 공정 표준화+AI 솔루션 확산 요구.
  • 납품관계에 묶인 스타트업/중소는 “대기업의 AI 생태계”를 공짜로 따라가는 전략이 유리.

📊 실행 순서 (스타트업/영세업 버전)

  1. 고통 포인트 정의: 불량·재작업·라인 멈춤 중 가장 돈 많이 새는 곳 선택.
  2. 저비용 PoC 도입: 카메라 1대 + 클라우드/오픈소스 비전모델 테스트.
  3. ROI 확인: 불량률·가동률 KPI 체크 (1~2달).
  4. 지원사업·밸류체인 연계: 정부 지원금/대기업 공동 프로젝트로 확산.
  5. 데이터 협업 참여: 업종별 데이터 협동조합 가입 → 장기 경쟁력 확보.

✅ 요약하면:
“작게 시작 → 클라우드·오픈소스 활용 → 공공/대기업 자원 끌어오기 → ROI 증명 후 확장”.
이렇게 하면 자본력 없는 스타트업/영세업도 중국 저가·대기업 독점 구조 속에서 나름의 제조 AI 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

👉 원하시면, 제가 이걸 **“영세 제조업체를 위한 6단계 AI 제조혁신 로드맵”**으로 블로그 글 스타일로 정리해드릴까요?

 - 정석적인 답변인데, 솔직히 감이 안 온다. 우리나라 중소기업들이 저런 걸 할 수 있을까? 일단 제조업 중소기업들의 경영자, 직원들의 연령이 너무 높다.

 - 그런데 그런 제조업종의 생산라인 프로세스에 일반화시켜 적용할 수 있는 SaaS를 설계할 수 있는 기업이나 연구소가 있을지 모르겠다.

 - 정부 주도 과제에서도 뜬구름 잡는 꼴을 너무 많이 봐서...

 - 교수들은 전문지식은 있지만 산업현장에 정말 필요한걸 모르고 논문 쓰기 바쁘며, 중소기업들은 지금 돌아가는 기술 너머를 볼 역량이 부족하다. 그리고 정부는 R&D과제를 그냥 진행만 해도 다행이다... (저번의 1/3 컷...)

 

나 : 좋아. 그럼 제조 AI에 대한 전략을 기업 당사자, 정부, B2B 서비스 기업 (예: SI기업), 개인 측면에서, 대기업과 중소기업을 나눠서 설계해봐

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좋습니다. 요청하신 대로 제조 AI 전략을 이해관계자(기업 당사자·정부·B2B 서비스 기업·개인)별로, 그리고 대기업 vs 중소/스타트업으로 나눠 설계해드릴게요.

🏭 제조 AI 전략 설계

1️⃣ 기업 당사자 (제조기업)

대기업

  • 전략: “지능형 팩토리 전환”
    • 전사적 데이터 레이크 구축 (MES·ERP·IoT 통합)
    • 제조용 기초모델(비전·스케줄링·예지보전) 사내 보유
    • 글로벌 표준(ESG·탄소회계) 대응 자동화
  • 핵심 KPI: 품질 무결점율(Zero Defect), 리드타임 단축, ESG 규제 대응 속도
  • 리스크 관리: 해외 생산기지 다변화 + 엣지 AI로 보안 강화

중소/스타트업

  • 전략: “작게 시작해 빠른 ROI”
    • 클라우드형/구독형 AI 비전 검사, 예지보전부터 도입
    • 데이터 협동조합/연합학습 참여로 학습 데이터 공유
    • 납품 대기업의 AI 표준·시스템을 그대로 흡수 (생태계 편승 전략)
  • 핵심 KPI: 불량률·다운타임 감소, 투자 회수기간 1년 이하
  • 리스크 관리: 정부 보조금·공공 클라우드 활용, 초기 투자 최소화

2️⃣ 정부

대기업 중심

  • 전략: “글로벌 경쟁력 지원 + 과점 방지”
    • 국가 주도로 제조 AI 기초연구 투자 (비전·시뮬레이션·스케줄링 모델)
    • 초대형 기업의 AI 독점 완화 → 데이터 신탁제, 공공모델 제공
    • 해외 보호무역 대응: FTA+AI 규격 표준화 외교

중소/스타트업 중심

  • 전략: “공용 인프라 + 초기 진입 장벽 완화”
    • 스마트공장 지원사업 확대 (50~70% 보조금)
    • 산업단지 단위 GPU 클러스터 + 제조 데이터 센터 설립
    • 중소기업 전용 AI 클라우드 크레딧 지급 (예: 연 5,000만 원 상당)
    • 연합학습·데이터 협동조합 법제화

3️⃣ B2B 서비스 기업 (SI·솔루션·플랫폼)

대기업 고객 대상

  • 전략: “턴키(Turn-key) + End-to-End”
    • 전사 ERP/MES/SCM과 AI를 통합하는 대형 프로젝트
    • 맞춤형 제조 기초모델 개발 → 고객사 전용 데이터로 튜닝
    • ESG·탄소회계 등 글로벌 인증까지 포함한 풀 패키지 제공

중소기업 고객 대상

  • 전략: “모듈형 SaaS + 저가/빠른 구축”
    • 월 구독형 비전검사, 예지보전, 스케줄링 AI 솔루션
    • 엣지 장비+클라우드 결합의 번들 제공
    • 동일 업종 여러 기업에 공용 모델 제공(“산업 SaaS”)
  • 비즈니스 모델: 초기 구축비↓, 성공 수치(KPI 개선분)에 따라 요금 지불(성과 기반 계약)

4️⃣ 개인 (근로자·엔지니어·전문가)

대기업 근로자

  • 전략: “AI 슈퍼바이저”로 업스킬
    • AI 비전·스케줄링 시스템을 감독·튜닝하는 역할
    • 공정 엔지니어 → 데이터 엔지니어/AI 오퍼레이터로 직무 전환
  • 지원: 사내 AI 교육, 사내 데이터 사이언스 부트캠프

중소기업 근로자/개인

  • 전략: “현장+AI 협업 전문가”
    • 현장 설비 운영 능력 + 오픈소스 AI 툴 적용 능력 결합
    • 프리랜스·외부 전문가로도 활동 (소규모 기업은 외부 인력을 쓰기 쉬움)
  • 지원: 정부·산단 주도의 재교육 프로그램, 온라인 부트캠프
  • 기회: 중소기업이 직접 AI팀을 꾸리기 어렵기 때문에, 프리랜서 AI 엔지니어 수요가 커짐

📊 요약 구조

주체 대기업 전략 중소/스타트업 전략
기업 당사자 전사적 데이터·기초모델 구축, 글로벌 규격 선도 구독형 AI, 데이터 협동조합, 대기업 생태계 편승
정부 기초연구·표준화·글로벌 대응 공용 인프라, 보조금·AI 크레딧, 연합학습 제도화
B2B 서비스 맞춤형 End-to-End 턴키 모듈형 SaaS, 성과 기반 과금
개인 AI 슈퍼바이저·데이터 오퍼레이터 현장+AI 협업, 프리랜스 전문가화

✅ 정리하면,

  • 대기업은 “자체 AI 뇌”를 갖추는 방향,
  • 중소기업은 “공용 인프라 + SaaS 활용”으로 빠른 ROI 확보,
  • 정부는 “격차 완화·인프라 제공자”,
  • B2B 기업은 “대기업에선 커스터마이징, 중소기업에선 표준화 서비스”,
  • 개인은 “AI와 함께 일할 줄 아는 슈퍼바이저/현장형 전문가”로 자리 잡아야 합니다.

👉 원하시면 제가 이걸 **인포그래픽(하나의 도표/슬라이드용 정리)**으로 시각화해드릴 수도 있어요. 그렇게 해드릴까요?

 - SaaS를 한다면 SI업체다. 근데... 나온 걸 보니 하던 일이다. 잘 안되던 일이다. 그것도 대기업 상대로도 안되던 일이다... ㅜ.ㅜ;;

 - 현업은 AI에 관심이 없고, AI 문제로 정의할 만한 걸 찾기도 쉽지 않다. 대부분 저런 현장은 데이터도 없고 있는 데이터로는 분석도 안 된다. 어떻게 AI 문제를 정의해도 ROI 가 안 나오는 일도 허다하다. 연구원 2~3명 붙는 것도 비용 만만찮다.

 

나 : 그럼 제조업 말고 우리나라가 AI시대에서 경쟁력을 가질수 있고 확장해야 할 산업이 뭐가 있을까?

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좋은 질문이에요 👍
한국은 내수시장이 작고 제조업 의존도가 높은 구조라서, AI 시대에 제조업만으로는 생존하기 어렵습니다.
따라서 기존 제조업 경쟁력(반도체·자동차·배터리 등)을 기반으로 하면서도, AI로 확장 가능한 신산업을 전략적으로 키워야 합니다.

🇰🇷 한국이 AI시대에 확장해야 할 산업

1️⃣ 반도체·AI 인프라 산업

  • 강점: 메모리 반도체 세계 최강, 파운드리/AI칩도 확장 중.
  • 확장 방향:
    • GPU 의존 줄이고 메모리-연산 통합형 AI 가속칩(HBM, PIM) 강화
    • AI 학습·추론 최적화용 반도체 생태계 확보
    • AI 클라우드 데이터센터와 전력 인프라 연계 → “AI 컴퓨팅 허브 국가” 포지셔닝

2️⃣ 헬스케어·바이오 AI

  • 강점: 의료 접근성 높고, EMR(전자의무기록) 보급률 높음, K-바이오 성장 중.
  • 확장 방향:
    • 의료 영상 판독·진단 AI (국내 방대한 병원 데이터 활용)
    • 신약개발 AI: 대형 병원·제약사 협력으로 데이터 기반 신약 탐색
    • 고령화 사회 대응 → 헬스케어 AI 로봇, 원격의료 플랫폼

3️⃣ 콘텐츠·엔터테인먼트 AI

  • 강점: K-팝·드라마 등 콘텐츠 파워 세계적, 크리에이터 인구 많음.
  • 확장 방향:
    • AI 캐릭터·버추얼 아이돌·메타버스 공연
    • 창작 보조 AI (작곡, 영상편집, 번역) → 글로벌 시장 진출
    • IP 기반 AI 게임·인터랙티브 콘텐츠

4️⃣ 국방·안보 AI

  • 강점: 지정학적 리스크(북한), 방위산업 성장세.
  • 확장 방향:
    • 자율 무인기·무인잠수정·지상로봇
    • AI 기반 사이버 방어/침투 대응
    • 글로벌 수출 시장(폴란드 등) 확대

5️⃣ 금융·핀테크 AI

  • 강점: IT 인프라 우수, 모바일 뱅킹 세계 최상위 수준.
  • 확장 방향:
    • AI 자산관리·투자 어드바이저
    • 위험관리·사기탐지 AI → 해외 금융권에 수출 가능
    • 디지털 원화·CBDC 인프라

6️⃣ 에너지·친환경 AI

  • 강점: 에너지 효율화 필요성, 탄소중립 정책 압박.
  • 확장 방향:
    • 스마트 그리드, 에너지 예측 AI (재생에너지 변동성 대응)
    • 배터리 재활용, 자원순환 AI 최적화
    • 탄소저감 솔루션: ESG 대응을 무역무기로 활용

7️⃣ 교육·언어 AI

  • 강점: 교육열, 글로벌 교육 수요, 한국어·다국어 데이터 강점.
  • 확장 방향:
    • 에듀테크 AI (개인 맞춤형 학습 플랫폼)
    • 한국어 중심 언어 AI 모델 → 한류 콘텐츠 확산과 연결
    • 아시아 신흥국 대상 K-에듀 패키지 수출

📊 요약 구조

분야 한국 강점 AI시대 확장 기회
반도체·인프라 메모리 세계 1위 AI칩, HBM, 컴퓨팅 허브
헬스케어 의료 인프라·데이터 영상 진단, 신약 AI, 원격의료
콘텐츠 K-팝·드라마 파워 버추얼 아이돌, 창작 AI, 게임
국방 방산 성장·안보 수요 자율 무기, 사이버 방어
금융 IT 인프라·모바일 뱅킹 AI 투자, 사기탐지, CBDC
에너지 탄소중립 필요성 스마트그리드, 재활용 AI
교육 교육열, 한류 맞춤형 학습, 언어 AI, 에듀테크

✅ 결론적으로,

  • **제조업 기반(반도체·배터리)**은 계속 초격차로 밀고,
  • 동시에 헬스케어·콘텐츠·국방·핀테크·에너지·교육 같은 분야에서 “AI + 한국 강점”을 접목하면
    중국·미국 사이에서 독자 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

👉 원하시면 제가 이걸 **“한국이 AI시대에 승부 걸어야 할 7대 전략 산업”**이라는 블로그 글 초안으로 정리해드릴 수도 있어요. 그렇게 해드릴까요?

 - 반도체, AI 인프라 산업 : ... 그거도 제조업 아니야?

 - 헬스케어, 바이오 AI : 일단 제약은 우리나라는 아직 약하다. 바이오 AI는 가능성이 제법 열려있다고 보지만, 이미 할만한 건 이전 스타트업 붐 때 붙을 녀석들 다 붙었을거라고 본다. 거기에서 성공사례가 나오기 전에는 더 붙을 여지가 별로 없어보인다.

 - 콘텐츠, 엔터테인먼트 AI : 대단히 가능성이 높은 분야다. 그리고 우리나라는... 지브리 이미지 생성 따라하기 정도 말곤 내가 성과를 들어본 적이 없다...

 - 국방, 안보 AI : 엄청나게 뜨고 있는 분야다! 근데 우리나라에서 가장 고지식한 국방 영역이 움직일까...

 - 금융, 핀테크 AI : 글쎄. 솔직히 금융은 중요하지만, 금융은 중심이 될 수도 없고 되어서도 안된다고 본다. 금융이 실물을 넘어서는 순간 버블 시작이다. 우리나라는 서브프라임에 대항해 환율 방어 하려다가 KIKO맞고 넉다운 된 경험이 있는 나라다. 그나마 실물에 큰 도움이 되는 온라인 결제는... 이미 많이 발달해있다. 고용 증가를 이끌기엔 무리가 있어보인다.

 - 에너지, 친환경 AI : 제발 태양광 끄지 말고 스마트그리드 구축해라, 좀! 에너지 남으면 수소 생산으로 저장하는 것도 가능할텐데! 이 부분은 늘려야하는 부분이지만, 공공성이 너무 강해서 사기업들의 활동 만으로는 어떻게 안 될 거 같다.

 - 교육, 언어 AI : 그러니까 AI 교과서... 스타트를 너무 잘못 끊었다... 다만 사교육 업체들이 AI에 손대면, 가장 빠르게 발전할 수 있는 분야로 보인다. 당장 영어 교육에서 AI의 파워는 어마무시하다.

 

나 : 단기적 (1-2년)만에 청년 고용률을 늘릴수 있는 산업과 그 방안은?

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좋은 포인트예요 👍
말씀처럼 “단기(1~2년)”라는 조건이 붙으면, **장기 대규모 투자(반도체, 국방, 바이오)**보다는 빠르게 인력 흡수력이 큰 산업과 정부·기업이 즉시 촉진할 수 있는 제도를 봐야 합니다.

📌 단기적 청년 고용 확대가 가능한 산업과 방안

1️⃣ 디지털 전환 지원 산업 (DX, AI 적용 지원)

  • 왜?: 중소기업·전통 제조업은 “AI, 클라우드, 스마트팩토리” 필요하지만 자체 인력 부족.
  • 청년 역할: AI 툴 운영, 데이터 라벨링, DX 컨설팅 보조, SaaS 운영 지원.
  • 방안:
    • 정부·지자체가 “중소기업 DX 청년 지원단” 운영 → 기업은 인건비 일부만 부담.
    • 클라우드사·SI기업과 매칭 프로그램 (청년 → 현장 파견).

2️⃣ 친환경·에너지 전환

  • 왜?: ESG 규제·탄소중립 대응은 전세계 공통. 비교적 단순 노동+엔지니어링 수요가 많음.
  • 청년 역할: 태양광·풍력 유지보수, 전기차 충전 인프라 설치, 에너지 효율화 컨설팅, 탄소회계 보조.
  • 방안:
    • “그린 잡(청년)” 프로젝트 → 신재생 설치·점검·데이터 관리 현장 인턴십.
    • ESG 보고서 작성 지원단 (대학 졸업자 중심).

3️⃣ 헬스케어·돌봄 서비스

  • 왜?: 고령화 가속, 수요 즉시 존재.
  • 청년 역할: 디지털 헬스케어 운영(원격 진료 보조, 헬스 데이터 관리), 실버케어 코디네이터, 간단한 돌봄 서비스.
  • 방안:
    • 정부 보조로 청년을 지역 의료·복지 기관에 매칭.
    • 디지털 헬스 스타트업과 협력 → 단기 계약직 → 정규직 전환 트랙.

4️⃣ 문화·콘텐츠 산업

  • 왜?: 진입장벽 낮고, 글로벌 수요 증가(K-팝·게임·웹툰).
  • 청년 역할: 영상 편집, 2D·3D 그래픽, 게임 QA, 글로벌 마케팅(SNS), 번역/로컬라이징.
  • 방안:
    • 정부가 콘텐츠 제작 보조금을 청년 채용 조건부로 지급.
    • 대기업(게임·엔터)과 대학 연계 “청년 크리에이터 아카데미” 운영.

5️⃣ 지역 기반 서비스·관광

  • 왜?: 코로나 이후 회복 + 내수 확대 가능. 진입 속도가 빠름.
  • 청년 역할: 스마트 관광 가이드, 지역 축제·행사 기획, 농촌 체험형 관광 운영.
  • 방안:
    • 지자체 지원으로 청년 관광 스타트업 육성.
    • 단기 인턴·계약직을 통해 대규모 청년 흡수.

⚡ 종합: “1~2년 내 효과” 방안

  1. 중소기업 DX 지원단: 청년 IT 인력 파견 → 즉시 수천~수만 명 고용 가능.
  2. 그린 잡 프로그램: 재생에너지·탄소회계 인력 확대 → 단기간 흡수력 큼.
  3. 돌봄+헬스케어: 고령화 대응 → 신규 일자리 창출 속도 빠름.
  4. 콘텐츠 크리에이터 지원: 진입장벽 낮아 청년 적합, 빠른 수요.
  5. 관광·지역 서비스: 지자체 중심으로 단기 일자리 효과 확실.

✅ 결론:

  • “단기 효과”는 DX·그린·헬스·콘텐츠·관광 5개 분야에서 나옵니다.
  • 정부는 보조금+인턴십 프로그램, 기업은 청년 전용 채용 트랙, 지자체는 지역 산업 연계로 설계하면, 1~2년 내 청년 고용률 실질적 개선이 가능합니다.

👉 원하시면 제가 이걸 “청년 고용률 2년 내 끌어올릴 5대 산업·프로그램 로드맵” 형태로 블로그 글 초안으로 정리해드릴까요?

 - 디지털 전환 지원 산업 (DX, AI 적용 지원) : 그러니까 국가가 AI 전자정부 진행하며 대학의 기술자들을 대거 흡수해야 한다고 본다. 하지만 안하잖아. 정부 주도의 AI 사업들은 다 파편화 되어있고... 덧붙여, 하기만 하면 AI인력 뿐 아니라 각종 전산/전자/전기 기술자들을 대량으로 흡수할 거다.

 - 친환경·에너지 전환 : 스마트 그리드으으!!!

 - 헬스케어·돌봄 서비스 : 비숙련 노동자들을 흡수할 수 있는 영역이지만 고소득 일자리가 늘어나긴 쉽지 않다. 헬스케어 기술이 발전하면 가능성이 있지만 장기적인 투자가 필요할 것이다. 발전할 수 있는 여지는 충분하다 본다만... 문제는 우리나라의 노인 빈곤율이 아닐까. 

 - 문화·콘텐츠 산업 : 콘텐츠 생산 영역은 지금도 박봉인 걸로 알고 있다. 일부 잘나가는 웹툰 작가들이나 유명 배우들같은 경우들 아니면... 인력 흡수가 가능할지 모르겠다.

 - 지역 기반 서비스·관광 : 우리나라 사람들은 관광상품이 뭔지 모른다. 멋드러진 풍경도 어설픈 개발로 조져놓고, 10만원 짜리 닭백숙과 순수 비계 삼겹살로 다 내쫒으니...

 - 결론... 쉽지 않네... ㅜ.ㅜ;;

 - 근데 위에꺼랑 별 다른 게 없어보이는데?

 

나 : 비숙련, 저학력 노동자 계층을 흡수할 수 있는 방안은?

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좋은 질문이에요.
앞서 말씀하신 청년 고용 확대는 비교적 학력·스펙을 갖춘 집단을 흡수하는 전략이었는데, 비숙련·저학력 노동자까지 포용하려면 훨씬 더 직접적이고 “현장 밀착형” 접근이 필요합니다.

🛠 비숙련·저학력 노동자 계층 흡수 방안

1️⃣ 그린 전환 인프라 일자리

  • 특징: 진입장벽 낮음 + 정부 투자 확실.
  • 예시 분야:
    • 태양광·풍력 설비 설치/점검
    • 전기차 충전소·배터리 교환소 유지보수
    • 건물 에너지 효율화(단열, LED 교체, 스마트미터 설치)
  • 장점: 단순 시공·점검 업무가 많아 재교육 부담 적음.
  • 추가 설계: 단순 작업자라도 **디지털 도구(태블릿·앱)**로 결과 보고 → 최소한의 디지털 기술 습득도 유도.

2️⃣ 도시·지역 생활 서비스

  • 예시 분야:
    • 고령자 돌봄 보조(가사·생활 지원 중심, 의료는 보조 역할만)
    • 지역 공공시설 관리(청소·안전 점검·환경 미화)
    • 농촌·어촌 계절 인력 (스마트팜·가공 보조)
  • 장점: 숙련도 낮아도 바로 투입 가능.
  • 추가 설계: 단순 돌봄/서비스 인력에 AI 기반 매칭·관리 플랫폼을 붙여 효율화 → 안정적 수입 가능.

3️⃣ 스마트 인프라 구축·관리

  • 예시 분야:
    • 5G·전력선·통신망 설치 보조 인력
    • 물류센터 피킹·포장 + 협동로봇(cobot) 보조
  • 장점: 육체노동 위주지만 자동화 기기와 결합 → 비숙련도 충분히 활용 가능.
  • 추가 설계: “AI 도구와 협업” 구조로 노동 효율을 높임. (예: 로봇이 가져온 박스를 사람은 포장만)

4️⃣ 사회간접자본(SOC)·공공 프로젝트

  • 예시 분야:
    • 도로·철도·상하수도 보수
    • 도시재생사업 (건물 보강, 주거환경 개선)
  • 장점: 정부 예산으로 단기간 대규모 고용 가능.
  • 추가 설계: 장기적으로는 “그린 리모델링 + 스마트 건축”으로 연결.

5️⃣ 단순·반복 노동의 “AI 보완형” 재편

  • 핵심 아이디어: AI·로봇이 모든 걸 대체하는 게 아니라, 고난도는 기계 / 반복 단순은 사람 보조 구조를 설계.
  • 예시:
    • 물류센터: 로봇이 운반 → 사람은 분류·포장
    • 제조: AI 비전이 검사 → 사람은 불량품 후처리
  • 장점: 비숙련 인력도 “AI와 협업하는 보조 인력”으로 안정적 고용.

🎯 정책·제도적 장치

  1. 공공투자 연계 채용:
    • SOC·그린 전환 프로젝트에 청년·비숙련 인력 일정 비율 의무 고용 규정.
  2. 초단기·모듈형 직무 교육:
    • 2~4주 내 배우는 “마이크로 스킬” 교육 (예: 태양광 설치, 물류 AI 시스템 사용법).
    • 복잡한 자격증이 아니라 간단 인증제로 빠른 진입 허용.
  3. 사회적 기업·협동조합 활성화:
    • 지역 돌봄·환경 관리 사업을 사회적 기업이 운영 → 저학력 노동자 고용 보장.
  4. 보조금+성과 연계:
    • 중소기업이 비숙련 인력 고용 시 일정 임금 보조 → 단순 고용유지 아니라 **성과(생산성, 근속)**에 따라 보조.

📌 요약

  • 흡수력이 큰 단기 해법:
    • 그린 전환 인프라 (설치·유지보수)
    • 지역 생활·돌봄 서비스
    • 물류·스마트 인프라 보조
    • SOC·공공 프로젝트
  • 핵심 원리: “단순·저숙련 노동을 AI와 보완적으로 재배치” + “공공 투자와 직접 연계”

👉 원하시면, 제가 이걸 “비숙련 노동자도 AI 시대에 흡수할 수 있는 5대 고용 전략” 블로그 글 형태로 정리해드릴까요?

 - 대부분 공공이거나 공공의 보조 없이는 만들어지기 힘든 일자리로 보인다.

 - 앞으로는 정부/공기업 vs 사기업의 이분법적인 구분으로는 안될 것 같다. 공공성에 따라 다양한 스팩트럼의 산업의 공공 보조가 이루어져야 할 것이고, 그만큼 정밀한 감시체계도 필요할 듯 하다.

 - 사실 일자리의 최대의 적은, 공공의 자원을 앉아서 뜯어먹는 도둑놈들이라고 본다.

 

나 : 그럼 지금 과잉이고 또 구조조정의 대상이 되고 있는 IT인력들은?

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좋은 질문이에요 👍
사실 청년 취업난만큼이나 최근의 IT 인력 과잉도 심각한 문제예요.
스타트업 거품 붕괴, 대기업 IT 투자 위축, AI 자동화 확산 → 개발자/IT 인력의 구조조정이 전세계적으로 동시에 벌어지고 있죠.

🔎 IT 인력 과잉의 배경

  • 스타트업 붐 붕괴: 팬데믹 이후 자금 경색, IT 기업 대량 해고.
  • AI 자동화: 코딩, 테스트, 운영 업무 상당 부분이 AI로 대체·보조 가능.
  • 산업 내 편중: 웹/앱, 프론트엔드 인력이 과잉 → 반면 제조/의료/금융 특화 IT는 부족.

즉, “IT 인력 자체가 불필요하다”기보다 수요와 공급이 미스매치 된 상황이에요.

🧭 IT 인력 전환·흡수 방안

1️⃣ 산업 융합형 IT 인력 전환

  • 제조 DX: 스마트팩토리, 공정 자동화 시스템 구축
  • 헬스케어 IT: 병원 EMR, 의료 영상 AI 시스템 운영
  • 핀테크/보험: AI 리스크 관리, 데이터 분석
    👉 “순수 앱 개발자”에서 산업 특화 IT 전문가로 재훈련

2️⃣ AI 협업 인력화

  • 코딩 → 오케스트레이션: 직접 코드 짜는 대신 AI 코드 생성기 관리·검수·통합
  • QA → 시뮬레이션 운영자: AI 자동테스트 결과 해석·품질 기준 검증
  • 데이터 라벨링 → 데이터 큐레이션: AI 학습용 데이터 품질 관리
    👉 **“AI와 함께 일할 수 있는 엔지니어”**로 포지셔닝

3️⃣ 공공/사회 인프라 IT 수요 확대

  • 스마트시티, 교통, 에너지 관리
  • 디지털 행정·공공 데이터 플랫폼
    👉 정부·지자체가 발주하는 IT 프로젝트에 청년/구조조정 인력 우선 투입 정책 설계 가능

4️⃣ 스타트업·프리랜스형 전환

  • AI API·클라우드 기반 소규모 서비스 창업
  • 글로벌 원격 프리랜스: Upwork, Fiverr 등 해외 시장 공략
    👉 내수에 묶이지 않고, 글로벌 “잉여 개발자” 시장에서 기회를 찾도록 지원 필요

5️⃣ 단기 정책적 지원

  • 재교육·재취업 바우처: IT 구조조정 인력 대상으로 산업 특화 과정(3~6개월) 제공
  • 매칭 프로그램: 중소기업·전통산업은 여전히 IT 인력 부족 → “IT 실업자 ↔ 중소기업 DX 프로젝트” 연결
  • 전환 기간 소득 보전: 일정 기간 구직 지원금, 단기 인턴십 연계

📊 요약

  • 과잉된 IT 인력을 흡수하려면
    1. 산업 특화 전환 (제조·헬스·금융 등)
    2. AI 협업 인력으로 역할 재편
    3. 공공 인프라 IT 확대
    4. 스타트업·프리랜스 지원
    5. 재교육·매칭 정책 필요

✅ 결론:
단순 “코딩 인력”은 줄어들지만, 산업별 IT 전문가 + AI와 협업하는 오케스트레이터 역할은 오히려 늘어납니다.
즉, IT 인력 구조조정은 도태가 아니라 **재편(restructuring)**의 과정이에요.

👉 원하시면, “한국 IT 인력 구조조정: 위기에서 기회로”라는 블로그 칼럼 초안으로 제가 정리해드릴까요?

 - 사실 지금 정부 주도하에 산업계 전반적인 AX, DX를 진행해야 한다고 본다. 하지만 사실 국내에 그걸 실행할 만한 소프트웨어 역량 자체가 없다... SI 업계는 기술 축적이 안되고 있고, AX, DX를 해야 할 많은 업체들이 그걸 해야 할 의지가 부족하거나 여력이 없어 보인다. 그리고 사회의 리더들 역시 소프트웨어적인 마인드가 심각하게 결여되어 있다.

 - 현재 필요한 건 통합된 정보 시스템의 구축이다. AI 기술의 기본 전제는 데이터다. 그걸 구축하는 게 필수이다. 그나마 공공 쪽은 하려는 척은 하고 있는 모양이며, 법령 정보는 국가법령정보로 꽤나 잘 통합되어 있다. (다만 거기서 데이터를 긁어보니 현타가... )

 - 제조 AI 해주세염 빼액~ 을 하려면 기업들도 그런거 만들어야 한다.

 

 

결론 

 - AI로 인한 일자리 위협은 뿌리깊은 트렌드의 결과다.

 - 세계적으로 해법을 찾기 쉽지 않은 문제다.

 - 우리나라는 더욱 해결이 어렵다. 악재가 많다.

 - 거기에 가능한 해법들 상당수가, 우리나라가 역량이 안 되거나, 해볼만 한데 사회 리더들이 할 생각이 없거나, 여러 번 실패해 온 것들 투성이다.

 - 살 길은 개인이 알아서 찾는 수밖에 없다. ㅜ.ㅜ;;