[2026년 이후 전망]
인력 계획은 조직 구성 속도 및 실행 역량(capacity)과 직접 연동
디지털 기술과 AI 기반 운영이 확대되면서, 기업의 경쟁력은 기술 도입 여부가 아닌, 확산 속도와 조직 구성원의 역량 강화 여부에 따라 결정될 가능성이 커지고 있다. 이 때문에 기업들은 더 이상 필요할 때마다 사람을 뽑는 방식에서 벗어나, 기술 도입 일정과 프로젝트 진행 단계에 맞춰 인력을 계획적으로 운영하는 방향으로 전환하고 있다.
또한 엔지니어링, 인허가, 시운전, 인증, 그리고 생산 확대(램프업)에 이르는 전 과정을 한 번에 관리할 수 있는 통합 조직을 빠르게 구성하고 운영하는 역량도 점점 중요해지고 있다. 이러한 조직은 내부 경영진뿐만 아니라 외부 협력사와 기술 파트너 간 긴밀한 협업을 통해 움직이게 된다. 한편 일부 기업들은 세액공제나 고용·훈련 지원과 같은 정책을 활용해, 필요한 인력을 미리 확보하고 역량을 키우는 데 속도를 내고 있는 모습이다.
AI 활용 역량은 점차 기본 요구 조건으로 자리잡는 흐름
자동화 시스템과 디지털 제어 공정을 운영·진단할 수 있는 기술 인력에 대한 수요가 증가할 것으로 예상된다. 동시에 재무, 구매, 유지보수 계획, 운영 리더십 등 다양한 기능 전반에서 AI 리터러시와 활용 능력이 기본 역량으로 요구될 가능성이 크다. AI 기반 도구에 대한 신뢰는 조직의 상위 의사결정 단계까지 확장되며, 이를 위해 거버넌스 체계, 교육, 명확한 의사결정 권한 구조가 함께 정립될 필요가 있다. 이러한 도구는 판단을 대체하는 수단이 아니라 생산성을 증폭시키는 도구로 활용되어야 한다. 문제 해결 능력, 리스크 인식, 협업, 비판적 사고와 같은 인간 중심 역량은 여전히 핵심 요소로 남을 전망이다.
파트너십과 구조화된 지식 체계, 역량 구축의 핵심 수단으로 부상
인재 풀의 확장 속도가 수요를 따라가지 못하는 상황에서, 기업들은 대학, 기술 전문학교, 도제 프로그램과의 협력을 강화하는 방향으로 나아갈 가능성이 높다. 동시에 핵심 기술 영역을 중심으로 내부 교육 프로그램도 확대될 것으로 보인다. 일부 공공 재정 기반 지역 혁신 프로그램은 리튬 및 핵심 광물 산업과 연계된 도제 교육 및 노동자 지원 프로그램을 지원하면서 이러한 흐름을 강화하고 있다. 또한 은퇴 인력 증가가 가속화되면서 지식 전달 방식도 변화하고 있다. 기존의 정적인 매뉴얼이나 플레이북 중심 방식에서 벗어나, 데이터와 AI 플랫폼을 활용한 실시간 지식 관리 체계로 전환되는 흐름이 나타날 것으로 예상된다.