미래 산업을 떠받칠 인재, 이제는 ‘찾기’보다 ‘키우기’다

• 뽑고 싶어도 맞는 사람이 없다: 기업 10곳 중 4곳 이상이 올해 4분기에 직원을 늘릴 계획이지만, 필요한 기술을 갖춘 사람을 찾기는 어렵습니다. 제조업체의 72%가 숙련 인력을 구하지 못해 애를 먹고 있습니다.
• 교육은 일자리와 이어져야: 기술 교육은 현장에서 실제로 필요한 일에서 출발해 구체적인 일자리로 이어질 때 가장 큰 효과를 냅니다. 기업이 일이 어떻게 바뀌는지 알려 주고, 교육에서 취업까지 가는 길을 열어 줘야 합니다.
• 준비는 더 일찍, 더 넓게: 반도체처럼 빠르게 크는 산업은 기존 방식만으로는 필요한 사람을 채우기 어렵습니다. 학생 때부터 진로를 안내하고, 이미 일하는 사람도 새 분야로 옮겨 갈 수 있게 함께 키워야 합니다.

요약 SUMMARY

AI가 일하는 방식을 바꾸고 반도체·첨단 제조·에너지 설비 같은 성장 산업이 새로운 기술 인력을 찾으면서, ‘사람을 어떻게 준비시킬 것인가’가 기업 경쟁력의 문제가 되고 있습니다. 세계적인 인력 서비스 기업 맨파워그룹(ManpowerGroup)의 앨리슨 다둔 부사장은 변화에 뒤처지지 않게 돕는 수준을 넘어, 변화가 만드는 기회를 붙잡을 자신감·경험·기술을 갖추게 하는 것이 핵심이라고 말합니다. 그 해법으로 배움과 일자리를 직접 잇는 구조를 제시하고, 재직자·청소년·반도체 산업이라는 세 갈래의 사례를 소개합니다.

1.채용은 늘지만, ‘바로 일할 사람’이 없다

기업들은 여전히 성장을 우선순위에 두고 채용을 늘리려 하지만, 필요한 기술을 갖춘 인재는 부족합니다. AI 도입이 빨라지면서 직무 요건이 계속 바뀌고 있어, 기업이 찾는 역량과 구직자가 가진 역량 사이의 간격(이른바 ‘기술 불일치’)이 오히려 커지는 국면입니다.

• 맨파워그룹 고용전망조사에서 기업의 43%가 2026년 4분기 인력 확대 계획을 밝혔고, 직전 분기·전년 동기보다 채용 의향이 개선됨 — 경기가 불확실한 가운데서도 일손 수요 자체는 살아 있다는 신호임
• 신입 채용을 2025년보다 늘리겠다는 업종도 폭넓게 나타남 — ‘AI가 신입 일자리를 없앤다’는 통념과 다소 다른 흐름임
• 반면 기업들은 여전히 적합한 기술을 갖춘 인재 부족과 지원자 경력·직무 요건 간 불일치를 가장 큰 어려움으로 꼽음 — 사람 수가 아니라 ‘맞는 역량’이 병목이라는 뜻임
• 신입 채용을 줄이는 기업의 주된 이유는 AI 자동화가 아니라 즉시 투입 가능한 경력자 선호임 — 신입이 경험을 쌓을 통로가 좁아지는 구조적 문제로 이어질 수 있음
• 필자는 이 간극을 기회로 봄: 기업은 숙련 인력이 필요하고 근로자는 배우며 성장할 경력을 원하므로, 학습과 고용을 직접 연결하면 양쪽 수요를 함께 풀 수 있다는 논리임

2.교육은 일자리로 이어질 때만 가치가 있다

효과적인 기술 교육은 학교의 교과과정이 아니라 실제 노동시장의 수요에서 출발해야 한다는 것이 필자의 주장입니다. 로봇·스마트 공장이 확산되면서 제조 현장이 요구하는 역량이 빠르게 바뀌고 있기 때문입니다.

• 첨단 제조에서는 로봇·자동화 설비를 다룰 인력이 필요함 — 생산 환경 변화에 맞춰 교육 내용도 함께 바뀌어야 한다는 의미임
• 반도체 산업이 크려면 제조·엔지니어링·현장 서비스·소프트웨어·운영 등 넓은 분야의 기술 인력이 필요함 — 연구 인력만이 아니라 공장을 ‘돌리는 사람’도 함께 부족하다는 점이 중요함
• 에너지 인프라와 데이터센터 확장도 전문 기술 인력 수요를 만들어 냄 — AI 열풍이 소프트웨어 일자리를 넘어 전기·설비 기술직 수요로 번지고 있음
• 맨파워그룹 「글로벌 제조업 전망」에 따르면 제조업체의 72%가 숙련 인력 확보에 어려움을 겪고 있음 — 열에 일곱 곳이 사람을 못 구하는 상황임
• 동시에 제조업 종사자의 45%는 향후 2년 안에 AI·자동화로 일자리를 잃을까 우려함 — 기업은 사람이 모자라고 근로자는 자리를 걱정하는 ‘이중의 불안’이 함께 존재함

3.기업 안에서 기술과 자신감을 함께 키워야

매일 AI를 쓰는 근로자는 늘고 있지만, 이를 제대로 활용할 자신이 없다는 사람도 많습니다. 필자는 이 간극을 메우는 데 기업의 역할이 크다며, 직무 변화에 대한 정보 제공과 실습형 학습, 훈련에서 취업으로 가는 분명한 경로를 강조합니다.

• 근로자가 자기 직무가 어떻게 바뀌는지, 새 기술이 고용 가능성(employability, 앞으로도 일자리를 얻고 지켜 갈 수 있는 힘)을 어떻게 높이는지 알아야 함 — 막연한 불안을 구체적 행동으로 바꾸는 출발점임
• 맨파워의 ‘마이패스(MyPath)’는 일자리 데이터로 현장의 변화를 읽고, 새로 필요한 기술을 교육 과정에 반영하는 프로그램임 — 교육 내용을 수요에 맞춰 계속 고쳐 가는 방식임
• 지금까지 전 세계 33만 2,000명 이상이 마이패스에 참여함 — 단일 기업 프로그램으로는 상당한 규모임
• 2026년 2분기 기준 참가자의 40.4%가 과정을 마쳤고, 직무 교육의 67%가 특정 산업 맞춤임 — 두루 쓰는 교육보다 현장형 교육에 무게를 둔다는 뜻임
• 전기공학을 공부한 한 수료생이 이 교육으로 자동차 기업 스텔란티스(Stellantis)의 시험·검증 엔지니어로 일할 역량을 갖춘 사례도 소개함 — 배움이 실제 기업의 일자리로 이어진 예로 제시됨

4.진로 준비는 교실에서부터 시작돼야

청소년은 어떤 분야에서 어떤 일자리가 생기는지, 그 일자리에 어떻게 닿을 수 있는지를 더 일찍, 더 구체적으로 알아야 합니다. 교육·진학 선택이 미래 경력과 어떻게 연결되는지 보이지 않으면, 성장 산업의 일자리는 늘어도 그쪽으로 가는 젊은 인재는 늘지 않기 때문입니다.

• 세계경제포럼의 ‘스마트스타트(SmartStart)’ 이니셔티브는 2035년까지 청년 100만 명을 제조·공급망 분야의 미래형 일자리에 대비시키는 것이 목표임
• 산업계·교육기관·인재 육성 기관을 연결해 기술·디지털·지속가능성 관련 직무의 실무 역량을 기르게 함 — 어느 한 주체만으로는 풀 수 없는 문제라는 인식이 깔려 있음
• 수업을 현장 경험, 업계가 인정하는 자격증, 멘토링과 묶고 학생뿐 아니라 가족에게도 기술직 경로를 알리는 데 힘씀 — 진로 결정에 부모의 인식이 큰 영향을 준다는 점을 반영한 것임
• 제조 현장에서 AI·로봇·자동화·데이터 분석 활용이 넓어지는 만큼, 학생이 이 기술이 실제 업무에 어떻게 쓰이는지 알면 교육·자격증 선택을 더 근거 있게 할 수 있음 — 막연한 선택이 미래 경력과 이어지게 됨

5.반도체가 보여 주는 산업 맞춤형 인재 육성

산업마다 필요한 기술이 다르므로, 기술 교육은 실제로 수요가 있는 직무·역량과 맞물려야 합니다. 필자는 AI·클라우드부터 전기차·데이터센터·병원·첨단 제조까지 떠받치는 반도체 산업을 대표 사례로 듭니다.

• 반도체 산업이 계속 성장하려면 가치사슬(설계·제조·장비·후공정 등 제품이 만들어지는 전 과정) 전체에 숙련 인력이 필요함
• 반도체 업계 단체 SEMI는 유치원부터 고등학교까지를 대상으로 ‘K-12 이니셔티브’와 ‘주니어 어치브먼트(Junior Achievement)’ 프로그램을 운영함 — 일찍부터 반도체 직무를 알리고 기초 기술을 익히게 하려는 것임
• 이 프로그램들은 4년제 학위가 필요 없는 진입 경로도 함께 안내함 — 학위 중심 채용만으로는 현장 인력 수요를 메우기 어렵다는 현실을 반영함
• 인텔(Intel)의 반도체 인재 육성 프로그램 ‘퀵 스타트(Quick Start)’는 훈련·직무 전환·역량 개발로 수백 명을 지원함 — 이미 일하는 사람도 성장 분야로 옮겨 갈 기회가 필요하다는 점을 보여 줌
• 이런 모델은 기업(필요한 기술 제시)·학교(실무 교육 반영)·산업계와 지역사회(진로 안내)·인재 지원 기관(교육과 취업 연결)이 역할을 나눠야 작동함 — 어느 한쪽만으로는 풀 수 없는 문제임

6.인재는 이제 ‘찾는’ 것에서 ‘키우는’ 것으로

전통적인 인력 공급 체계가 늘어나는 수요를 따라가지 못하는 산업에서는, 필요한 사람을 외부에서 찾는 것만큼 직접 길러 내는 일이 중요해지고 있습니다. 필자는 사람을 중심에 둔 책임 있는 혁신이 더 많은 이들을 미래 산업에 참여시키고, 동시에 그 산업의 성장에 필요한 인재도 확보하게 한다고 결론짓습니다.

• 구체적 방법은 국가·산업마다 다름 — 하나의 모범 답안을 복제하기보다 각자의 산업 구조에 맞춘 설계가 필요하다는 단서임
• 마이패스는 이미 경력을 쌓은 재직자, 스마트스타트는 진로를 고르기 전의 청소년, 반도체 사례는 특정 산업 수요에 맞춘 학습을 보여 줌 — 생애 단계별로 다른 접근이 필요하다는 정리임
• 기업과 교육기관이 인재 지원 기관과 협력해 ‘배운 기술이 어떤 경력으로 이어지는지’를 분명히 보여 주는 것이 공통 과제임
• 다만 원문의 사례 수치는 대부분 운영 주체가 직접 낸 것이고 실제 취업·임금 성과는 제시되지 않음 — 필자가 인력 서비스 기업 임원이라는 시각도 감안해 읽을 필요가 있음