인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다.

생성형 AI를 비롯한 다양한 기술들은 이미 우리의 생활과 산업 현장에 깊숙이 들어와 있다.

그러나 AI 기술이 진정한 직업적 가치를 갖게 되는 순간은 소프트웨어에 머물지 않고 하드웨어와 결합할 때다.

많은 기업들이 인공지능을 본인의 산업 분야에 적용해 새로운 부가가치를 창출하려 한다.

제조업은 생산 공정 자동화, 물류업은 지능형 로봇, 의료 분야는 AI 기반 진단 장비 등 산업 전반에서 AI의 접목을 추진하고 있다. 이에 따라 기업들은 관련 인력을 적극적으로 채용하고 있지만, 현장에서는 적합한 인재를 찾기 어려운 현실에 직면해 있다.

그 이유는 단순하다.

지원자 다수가 AI 알고리즘을 다루는 역량은 갖추었으나, 이를 실제 하드웨어와 접목해 본 경험이 부족하기 때문이다.

예컨대 로봇 제어, IoT 센서 데이터 처리, 반도체 장비 제어 등은 이론적 지식만으로는 해결할 수 없다.

현장의 장비와 하드웨어적 제약 조건을 이해하고, AI를 적용할 수 있어야 기업이 원하는 성과를 낼 수 있다.

결국 기업들은 AI와 하드웨어 모두를 이해하는 엔지니어를 선호한다.

AI는 소프트웨어만으로는 산업에서 충분히 빛을 발하지 못한다.

최근 국내외에서 웹개발자 채용 수요가 둔화된 것도 이와 무관하지 않다.

단순 소프트웨어 개발 인력은 공급이 포화 상태에 이르렀지만, 실제 산업 현장에서 새로운 부가가치를 만들어내려면 하드웨어와 연결된 AI 기술이 필요하기 때문이다.

이는 소프트웨어만으로는 경쟁력이 떨어지고, 하드웨어 적용 경험이 곧 차별화된 역량이 된다는 점을 잘 보여준다.

이러한 흐름은 인공지능 기술의 활용 방식에 중요한 메시지를 던진다. 단순히 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 산업 현장에서 돌아가는 하드웨어와 지속적으로 접목하려는 시도가 필요하다.

대학과 교육기관은 소프트웨어 교육을 넘어, 실제 하드웨어와의 연계 실습을 강화해야 하며, 학생들도 이 과정을 통해 실질적 경쟁력을 키워야 한다.

AI는 소프트웨어와 하드웨어가 만나야 비로소 현장의 문제를 해결하고 부가가치를 창출하는 기술이 된다.

디지털 대전환 시대, 인공지능 기술을 어떻게 접목하고 활용하느냐에 따라 취업의 문은 더욱 넓어질 것이다.