서울시가 올해부터 4년간 약 600억 원을 쏟아부으며 매년 2천 명 규모의 AI·이공계 인재를 키운다고 발표했습니다. 제가 어릴적, 컴퓨터가 새롭게 쓰이기 시작할 때, 학교에서도 컴퓨터 수업이 새롭게 신설됐었던 기억이 납니다. 그때 한글 타자를 배우고, 홈페이지 개설법 등을 배우는등, 새로운 교육과정을 수료하면서 굉장한 설렘이 있었습니다. 지금은 인공지능이 그 자리를 차지하고 있네요.

실무형 교육이 답이다
이번 서울 RISE 신규사업에서 가장 눈에 띄는 건 'AI 조기취업형 계약학과'입니다. 총 3개 선정 대학 중 2개가 전문대학이라는 점이 흥미롭습니다. 명지전문대와 인덕대가 선정됐는데, 산업체와 취업약정을 미리 확보하고 현장 중심 교육을 설계했다는 평가를 받았습니다.
개인적으로는 4년제 대학의 이론 중심 교육만으로는 산업 현장에 바로 투입될 인력을 충분히 확보하기에 다소 한계가 있을 수 있다고 생각합니다. 실제 산업 현장에서는 바로 써먹을 수 있는 실무 능력이 필요한데, 전문대의 2~3년 집중 과정이 오히려 더 효율적일 수 있습니다. 인덕대가 도시데이터, 의료바이오, 스마트 모빌리티 3개 분야로 특화한 것도 현명한 선택으로 보입니다.
건국대는 서울 바이오·식품산업에 AI 인력이 부족하다는 분석을 바탕으로 'AI 바이오푸드테크' 인재 양성을 제시했습니다. 이런 식으로 산업 수요를 정확히 짚어낸 교육과정이 진짜 효과를 낼 수 있습니다.
전문대 강점을 제대로 활용하는 구조
AI 관련학과 지원 사업에는 11개 대학이 선정됐고, 총 56억 원을 받아 2천 명 규모 인재를 키웁니다. 중앙대는 초급·중급·고급 단계를 세분화해 교과목을 설계했고, 한양대는 산학연계 교육 계획을 구체적으로 제시해서 좋은 평가를 받았습니다.
한양여대는 총장 직속으로 RISE 사업단과 AI 인재양성센터를 신설하며 강력한 추진체계를 갖췄습니다. 제 경험상 이런 정책 사업은 조직 구조가 얼마나 탄탄한지가 성패를 좌우합니다. 담당 부서의 권한과 책임이 명확하지 않으면 기대한 성과를 내기 어려운 경우도 있습니다.
전문대가 2개나 선정된 점은 산업 현장 맞춤형 교육의 중요성을 보여주는 사례로 해석할 수 있습니다. 산업 현장 맞춤형 실무 교육에서 전문대가 가진 노하우와 유연성이 4년제 대학보다 우위에 있다는 걸 보여줍니다. 특히 AI 같은 빠르게 변하는 분야에서는 이론보다 실습, 학문보다 프로젝트 경험이 훨씬 중요합니다.
산업 연계가 핵심이다
서울형 BRIDGE 사업은 대학 기술을 기업과 연결해 사업화까지 지원하는 구조입니다. 10개 대학에 65억 원의 국비가 투입되는데, 광운대는 서울 바이오허브 같은 동북권 전략산업과의 연계성을 강조했고, 서강대는 "3년 내 기업가치 100억 원 이상 창업모델 정착"이라는 도전적 목표를 내세웠습니다.
연세대는 AI 융합과 바이오 중심 전략으로 선정됐는데, 이런 명문대들이 기술사업화에 뛰어드는 건 긍정적입니다. 다만 실제로 이게 제대로 작동하려면 대학이 가진 기술이 시장 수요와 정확히 맞아떨어져야 합니다. 연구 성과가 실제 산업 수요와 긴밀히 연결되는 구조가 중요합니다.
제가 우려하는 건 양적 목표에 집착하다가 질적 성장을 놓칠 가능성입니다. 연간 2천 명이라는 숫자는 인상적이지만, 교수진 확보와 실습 인프라, 산업 데이터 접근 같은 실질적 조건이 뒷받침되지 않으면 형식적 사업으로 끝날 수 있습니다. 또 정부 부처에서도 비슷한 AI 인재 사업을 여러 개 돌리고 있는데, 서울시 사업이 차별화되지 않으면 사업 간 차별성이 충분히 확보되지 않으면 효율성 측면에서 아쉬움이 남을 수 있습니다.
저는 과거 인터넷 시대 변화를 겪으면서 새로운 기술을 배웠던 경험이 있습니다. 그때처럼 지금 AI 교육도 미래 세대가 글로벌 인재들에게 뒤처지지 않도록 준비시키는 과정입니다. 정부 차원에서 이런 지원이 나온 건 다행스럽지만, 3~5년 후 졸업생들이 실제로 산업 현장에서 제대로 활약하는지가 진짜 성과 지표가 되어야 합니다. 단기 취업률 중심의 성과 평가보다는, 장기적인 산업 기여도를 함께 고려하는 방식이 바람직해 보입니다.
참고: https://www.kyosu.net/news/articleView.html?idxno=158009
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