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디지털헬스케어 사례로 파악한 AI 시대 기술인력 수요 변화 대응 전략
작성일2026.08.21 조회수715
디지털헬스케어 사례로 파악한 AI 시대 기술인력 수요 변화 대응 전략
- STEPI, AI 전환기 디지털헬스케어 기술인력 수요 변화 모니터링 결과… 4대 대응 전략 제시 -
□ 과학기술정책연구원(이하 STEPI, 원장 윤지웅)은 8월 6일 발간한 『STEPI Insight』 제363호 「AI 전환기, 디지털헬스케어 사례로 본 기술인력 수요 변화의 특징과 대응 전략」(저자: 황은혜·홍성민)을 통해 AI 도입 이후 나타나는 기술인력 수요 변화를 분석하고 4대 대응 전략을 제시하였다.
□ 보고서는 AI 확산이 이공계 인력의 업무 방식과 요구 역량을 바꾸고 있다고 보고, 디지털헬스케어 산업을 관찰 사례로 선정하였다.
○ 디지털헬스케어는 AI·데이터·의료기술이 융합된 신산업으로, 신기술 등장과 대체가 빠른 만큼 인력 수요 변화를 단기간에 관찰하기에 적합하다.
○ 국내 산업 매출은 2024년 기준 7조 7,049억 원으로 전년 대비 18.7% 성장했다. 반면 종사자 20인 미만 사업체가 84.3%를 차지하는 소규모 혁신기업 중심 구조다.
○ 보고서는 이 분야의 인력수요 변화가 단순한 양적 증감이 아니라, 인력구조·요구역량·채용방식에서 함께 나타나고 있다고 진단하였다.
□ 정량분석에서는 연구개발 중심의 인력구조가 확인됐다.
○ 2024년 기준 종사자 44,730명 중 산업기술인력은 15,635명(35.0%)이다. 직군별로는 연구개발이 6,879명(44.0%)으로 가장 많다.
○ 연구개발직 비중은 바이오산업 20.6%, 의료기기산업 11.8%와 비교해 상당히 높은 수준이다.
○ 연령구조는 40대 35.2%, 30대 32.1%로 청년층보다 중견 인력 비중이 높게 나타났다.
□ 기업 심층인터뷰에서는 AI 도입 이후 시니어 중심 소수정예 조직으로의 재편 경향이 관찰됐다.
○ 인터뷰 대상 4개사 모두 인력운영 방식을 변화시켰다. 한 기업은 조직 규모가 400명에서 100명으로 축소됐고, 다른 기업은 40명 규모였던 건강 코칭 인력을 2명 수준으로 줄였다.
○ 같은 인건비로 과거 주니어 10명을 고용했던 기업이 현재는 시니어 2명 중심 구조로 전환한 사례도 확인됐다.
○ 보고서는 이러한 변화가 일반적인 노동시장 환경 변화에 더해 AI에 따른 업무 자동화가 이루어지면서 나타나는 현상으로 분석했다. 특히 AI 활용이 강화되면서 일부 기업에서는 전통적 피라미드형 인력구조와 다른 시니어 및 핵심인재 중심의 조직 운영 경향까지 나타나고 있었다.
□ 요구되는 인재상도 '단일 전공 전문성'에서 '융합형 역량'으로 이동하고 있다.
○ 한 기업은 채용 기준으로 '의료 도메인 80점 + 디지털 기술 80점 = 160점 인재'를 제시했다. 의료 맥락과 기술 구현을 함께 이해하는 인력이 제품개발에서 기여도가 높다는 판단이다.
○ AI가 연구개발직에서도 기초적인 업무를 대체하면서, 기술인력의 핵심 역할은 AI 결과를 검증하고 의료적·윤리적 맥락에서 판단하는 방향으로 변화한다. 데이터 큐레이터, AI 거버넌스 담당자 등이 새로 부상할 직무로 제시됐다.
○ 채용공고 211건 분석에서도 소프트웨어 실무 역량(19.4%)과 함께 품질관리·인증·규제 대응 역량이 주요 요건으로 나타났다.
□ 이러한 수요 변화에도 불구하고 실무형 융합인재의 양성·확보를 어렵게 하는 구조적 제약이 지속되고 있다.
○ 개인정보보호법·의료법 등이 규제로 작용해 교육 과정에서 실제 의료데이터를 활용한 실습을 하는데 제약이 있다. 이는 학생과 초기 경력자가 충분히 실제 데이터 경험을 쌓기 어렵게 만든다.
○ AI 전문인력 확보를 위한 비용이 크게 높아지면서, 중소 규모 기업은 핵심인재 확보 경쟁력이 더 약화되는 상황인데 기업내에서 융합인재가 성장할 수 있는 경력개발 체계도 미흡하다.
○ 보고서는 이러한 여건이 디지털헬스케어 분야에서 실무형 인재 양성이 충분히 이루어지는 것도 안정적인 확보도 어렵게 만드는 구조적 제약으로 작용하고 있다고 지적하였다.
□ 보고서는 이에 대응하는 4대 전략을 제안하였다.
○ 첫째, 대학-기업이 연계한 융합인재 경력개발 체계 확립이다. 학부·대학원 융합교육과 재직자 재교육을 생애주기형 체계로 연결하고, 재직자 교육을 모듈형 재교육 체계로 발전시켜야 한다.
○ 둘째, 안전한 의료데이터 기반 실습·프로젝트형 교육 인프라 확장이다. 의료데이터 중심병원 지원사업 등을 통해 구축된 데이터 인프라를 연구지원 중심에서 교육·훈련까지 포괄하는 개방형 학습 인프라로 전환하는 방안을 추진해야 한다.
○ 셋째, AI 검증·판단·거버넌스 역량 확보를 위한 전문가 트랙 지원이다. 기초소양형 교육과 별도로 전문가형 트랙을 구축하고, 장기적으로 NCS 기반 직무정의와 경력경로를 정비해야 한다.
○ 넷째, 디지털헬스케어 인력수요 모니터링 체계 고도화다. 기존 통계 조사에 채용공고 텍스트 분석, 기업 심층인터뷰 등을 결합하고, 그 결과가 교육과정 개편과 지원사업 설계로 환류되는 체계를 갖춰야 한다.
□ 보고서 전문은 STEPI 누리집(www.stepi.re.kr)에서 내려받을 수 있다.
