전망 및 시사점

◼ 기술 발전 속도가 빨라지고 소프트웨어 공학자, 데이터 과학자 등의 수요가 급증하면서 AI인재 부족 현상은 장기간 지속될 가능성이 높음

○ AI 기반 혁신이 필요한 지금 AI 인재는 희소 자원으로, 수요가 공급을 앞지르는 상황에서 기업들은 AI 인재를 발굴하기 위해 필사적으로 노력하고 있음

• 기술 발전 속도가 빨라지고 점점 더 복잡한 기술이 적용되면서 필요한 기술 인력의 수가 증가함에 따라, AI 인재 수급 불균형은 장기간 지속될 가능성이 높음

○ 주요 빅테크 CEO들은 AI 인재 확보의 중요성과 어려움을 직접적으로 언급하기도 함

• 테슬라의 일론 머스크는 AI 인재 영업 경쟁을 “미쳤다”고 표현했으며, 구글의 순다르 피차이는 AI 인재 확보를 위해 구글 전체 인력 감축이 불가피하다고 밝힘(《한국일보》, 2024)

◼ 미국은 향후에도 AI 기업들이 막대한 자금력을 동원하여 전 세계의 AI 인재들을 대거 끌어모을 것으로 예상

○ 빅테크들은 총 1천450억 달러의 현금을 보유하고 있으며, 선도적인 생성형 AI 기업들은 지난 1년간 590억 달러 이상을 투자

○ 빅테크들과 생성형 AI 기업들은 컴퓨팅 파워를 확장할 충분한 자금을 보유하고 있으며, 이는 미국 외 국가 생성형 AI 기업 상위 3개사의 자금을 모두 합친 것보다 23배 이상 많은 금액임

• (미국 빅테크) 메타(662억 달러), 구글(288억 달러), 아마존(288억 달러), 마이크로소프트(233억 달러)

• (미국 AI 기업) 오픈AI(206억 달러), 앤스로픽(120억 달러), xAI(115억 달러) 등

• (미국 외 국가 AI 기업) 지푸 AI⁶(중국, 11억 달러), 코히어⁷(캐나다, 7억 달러), 미스트랄AI⁸(프랑스, 7억 달러)

◼ 그동안 세계 최고의 AI 인재들은 대부분 미국으로 향했으나, 최근 그러한 추세에 변화가 감지되고 있어 AI 인재 지형도의 변화를 주시할 필요

○ 미국은 자본과 컴퓨팅 파워 외에 인재 면에서도 여전히 세계 최강국이지만, 최근 글로벌 AI 인재를 유치하고 자국 인재를 육성하기 위한 각국의 노력이 강화되고 있음

○ 미국으로 향하는 AI 인재 중 일부가 다른 국가로 향하게 된다면 이들 국가들의 AI 발전을 크게 촉진할 수 있음. 특히 AI 중견국인 EU, 영국, 캐나다, 일본 등에 유익할 것(보스턴컨설팅그룹, 2025)

• 영국 미디어 기업 토터스미디어(Tortoise Media)에 따르면, 2024 년 9 월 기준 국가 AI 경쟁력 순위는 미국, 중국, 싱가포르, 영국, 프랑스, 한국 순을 기록

◼ 기업은 물론 국가 차원에서도 글로벌 AI 영입 경쟁이 치열해지는 지금, 한국은 AI 3대 강국 진입을 위해 해외의 유수 인재를 유치하고 국내 인재를 육성하는 노력이 필요

◼ 금융사는 AI 분야 최고의 인재를 확보하기 위해 ①AI 인재에게 매력적인 기업 요소 도입 ②내부 인재 육성 ③효과적인 외부 협력 체계 구축과 더불어 ④AI 내부 활용 확대 등을 추진할 필요

◼ [①AI 인재에게 매력적인 기업 요소 도입] 이직 시 연봉뿐 아니라 조직 문화 등도 중요하게 고려하는 AI 인재들의 특성을 고려하여 그들에게 매력적으로 다가갈 수 있는 기업 요소를 갖추기 위해 노력

○ (AI 인재가 고려하는 중요 요소) AI 인재들의 이직 이유에는 높은 연봉 외에 조직 문화 등도 큰 영향을 미치는 것으로 나타남

• 기업문화 | AI 인재들은 자신에게 더 많은 권한과 자율성을 부여하는 직장을 선택. AI 인재 유지에 뛰어난 성과를 보이는 앤스로픽은 연구원들에게 더 많은 자율성을 부여한다고 알려짐

• 경력성장 기회 | AI 인재들을 지속적 연구 개발 및 최신 기술 습득을 통한 경력 성장을 추구

- 메타에서 퇴사한 다수의 AI 연구원들은 회사가 장기적인 AI 원천 기술 연구 개발에 소홀한 반면 당장의 수익화에만 초점을 둔다는 점을 퇴사 이유 중 하나로 꼽음

○ (금융권 고려 사항) 금융권 AI 인재들은 연봉 외에 조직 문화와 경력 성장 기회 등을 이유로 빅테크 및 AI 기업을 선호할 수 있음. 금융사는 AI 인재들에게 매력적으로 다가갈 수 있는 기업 요소를 갖추기 위해 노력할 필요

• 높은 보상 | 최고의 인재를 영입하는 데 있어 높은 보상과 매력적인 혜택은 여전히 중요한 요소인 만큼 소구력 있는 보상 시스템을 설계

• 수평적·혁신적 기업 문화 | 문제가 있으면 직접 부딪혀 해결하는 수평적이고 혁신적이며 도전적인 조직 문화를 구축

- 일반적으로 금융사는 수직적인 기업 문화가 고착화되어 있는 반면, 빅테크 및 AI 기업은 수평적인 기업 문화가 발달하여 자기 주도적인 업무가 가능. 금융사는 새로운 시도를 독려하고 직급과 무관하게 의견을 개진할 수 있는 환경이 조성하여야 함

- 유연 근무, 원격 근무 등 직원의 상황을 고려한 업무 방식 도입도 고려할 필요

• 경력 성장 기회 | 도전적인 AI 인재들에게 적합한 경력 성장 프로그램 도입도 고려. 세계적인 수준을 지향하는 전문 연구개발 조직 운영도 유수 AI 인재 영입을 위한 필수 조건일 수 있음

- 미국의 금융 전문지 《아메리칸뱅커(American Banker)》에 따르면, JP모건은 전문 AI 연구소를 운영하여 AI 인재들이 선호하는 기업 중 하나로 자리매김

◼ [②내부 인재 육성] 외부 AI 인재만으로는 필요한 수요를 충당할 수 없으므로 내부에서 자체적으로 AI 인력을 육성할 필요. 해외 사례를 참고하여 내부 AI 인재 양성을 위한 다양한 방안을 검토

○ (체계적인 내부 AI 인력 관리) 내부 AI 인력을 역할별로 구분하고 AI 인력 수요의 변화에 민감하게 대처할 수 있도록 예비 AI 인력 풀을 마련하는 등 체계적인 AI 인재 관리 방안 도입

• AI 인력 구분 | AI 실무 인력, AI 고급 연구자, ‘AI 천재’ 등 자사만의 AI 인력 구분 방식을 정립하고 이러한 구분에 따라 다른 경력성장 및 보상 프로그램 마련 등을 고려

• AI 인력 풀 | 현재 바로 AI 관련 업무에 투입 가능한 즉시 인력과 다른 업무를 맡고 있으나 보유한 업무 스킬 상 향후 AI 업무에 투입 가능한 예비 인력(AI 인력 풀)을 구분하여 파악

○ (교육 프로그램) 기존의 일반 직원을 AI 직원으로 교육시키고, AI 직원은 더욱 고급 기술을 익혀 AI 전문가를 양성하는 다양한 교육 프로그램을 도입

• AI 역량 재교육(Reskilling) 프로그램 | 기존의 디지털 또는 비디지털 부서 직원을 대상으로 데이터 분석 및 머신러닝 교육 제공. 초급부터 고급까지 세부 레벨 및 AI 기술 트랙과 AI의 업무적용 트랙 등 직원의 목적에 따라 다양한 커리큘럼을 제공

- 주요 AI 기업과의 협업을 통해 최신 AI 기술 동향이 반영된 교육 제공도 고려할 필요

• 직무 전환 경로 마련 | 기존 데이터 분석·리스크 관리 인력을 AI 개발 및 운영 부서로 전환. AI 업무 역량에 따른 사내 자격제도 등을 운영

○ (집단지성 활용) 사내 AI 관련 정보 공유를 통한 직원 관심 제고 및 집단지성 활용 추진

• 사내 AI 커뮤니티 운영 | 태스크포스 및 각종 내부 컨퍼런스·워크숍을 운영하여 사내 정보 공유 및 공동 프로젝트를 수행

• 사내 AI 챌린지·해커톤 개최 | 부서 간 협업을 통한 문제 해결 경험을 제공하고 우수 아이디어를 사업화로 연계

◼ [③효과적인 외부 협력 체계 구축] 기업들은 AI 인재 부족 문제를 해결하기 위해 다양한 외부 협력 관계를 구축해야 할 필요

○ (외부 파트너와의 역할 분배) 기업의 근본적인 차별화 요소에 대해서는 내부 역량을 활용하고, 그 외 부분에 대해서는 외부 파트너와의 협력을 추진

• 내부 인재는 기업을 차별화할 수 있는 AI 기술 역량을 습득하고, 핵심 AI 서비스와 방대한 양의 내부 데이터를 관리하는 역할을 수행. 차별화된 AI 기반 서비스를 신속하게 출시하고 미래의 혁신 서비스를 개발하는 데 중추적인 역할

• 외부 파트너는 핵심 영역이 아닌 일반적으로 수행 가능한 영역을 담당하되, 기업의 차별화 요소가 파트너에게 유출되지 않도록 면밀한 주의가 필요

○ (다양한 협력 관계 구축) 주요 AI 협력 파트너 외에 다양한 외부 역량의 확보 및 활용을 위한 방안들을 고려할 필요

• 산학 협력 | 주요 대학·연구 기관과 공동 연구나 인턴십 프로그램 운영, AI 석·박사 인재 풀 확보

• 스타트업·빅테크와의 오픈이노베이션 | AI 스타트업 투자·지분 참여를 통한 기술 선점, 공동으로 수행하는 개념 증명(PoC, Proof of Concept)으로 신기술 실험

• 글로벌 AI 네트워크 활용 | 해외 AI 학회·커뮤니티 후원과 참여, 글로벌 AI 기업과 공동 모델 개발 및 기술 이전 계약

• 정부·규제 기관과의 협력 | AI 규제 샌드박스 적극 참여, 금융 AI 관련 표준 및 윤리 가이드라인 제정 과정에서 선도적 역할 수행

◼ [④AI 내부 활용 확대] AI 활용 기업 입장에서 AI 도입의 성공 여부는 기술 자체보다 조직 구성원의 수용성이 더 큰 영향을 미치므로 AI 활용 확대를 위한 전사적 노력이 필요

○ (AI 도입 성과가 제한적인 이유) 보스턴컨설팅그룹의 조사에 따르면 AI 도입 은행 중 소수만이 AI를 활용한 비용 또는 수익 증대 효과를 달성하였음. 많은 은행이 조직 전체의 전환보다 단순히 AI 툴을 도입하는 데 기술 관련 지출의 60% 이상을 투입하고 있어 AI 기반 성과가 제한적인것으로 진단

• AI 도입 성과가 제한적인 이유는 기업의 AI 관련 역량 부족보다 AI 도입 후 변화 관리에 대한 준비 및 노력 부족이 더 크게 작용. AI 기반 조직 전환에 성공하기 위해서는 전사 차원의 준비와 계획이 필요

• 최고의 AI 인재를 유치하여 고성능 AI 솔루션을 구축하는 것만으로는 부족하며, AI를 도입하여 구성원의 일상적인 업무 수행 방식을 근본적으로 바꾸는 것이 중요

- 조직의 운영 방식을 AI를 기반으로 근본적으로 재구성함으로써 모든 측면에서 AI를 내재화해야 지속적인 비즈니스 가치 창출 및 경쟁 우위를 확보할 수 있음

○ (AI 도입 성과 확대 방안) 조직이 AI를 도입한 후 이의 활용을 극대화하기 위한 기술 관리에 30%의 노력이 필요하다면, AI 기반의 새로운 업무 방식을 도입하기 위한 변화 관리에는 70%의 노력이 필요(보스턴컨설팅그룹, 2025)

• AI 시대 구성원 역할 재정의 | AI 도입으로 변화하게 될 직무를 사전에 재정의하고 구성원을 수익 창출에 보다 직접적으로 연계되는 활동에 재배치

• 신기술에 대한 구성원의 우려 경감 | 구성원을 이전보다 고부가가치 업무에 배치함으로써 고용안정에 대한 우려를 완화하고, AI라는 새로운 기술에 위협을 느끼기보다는 친숙하게 여기고 도움을 얻도록 유도

[국내 문헌]

유재동, 2025. 7. 25, “껍데기만 남긴다” 빅테크의 인재 밀렵, 《동아일보》.

윤보성, 진회승, 2025. 5. 26, “주요국 AI 인재 양성 및 유치 정책: 현황 및 시사점”, 소프트웨어정책연구소.

이서희, 2024. 4. 6, “머스크도 ‘미친 인재 전쟁’ 한탄... 억 소리 나는 ‘AI 전문가 모시기’ 경쟁”, 《한국일보》.

[해외 문헌]

BBVA, Jun. 28, 2023. “BBVA trains more than 50,000 employees in data in just five years”, Press Release.

BNP Paribas, Oct. 24, 2024, "At BNP Paribas, Artificial Intelligence has entered a new dimension!”, Press Release.

Gideon Lichfield, Jun. 21, 2025, “What’s behind the AI talent gold rush?”, Financial Times.

Jacqueline Govers, Remco Mol, Ruth Ebeling, Claudio Di Vittorio, and Linda Peursum, Jul. 23, 2025, “Four Steps to Overcome Digital Talent Shortages”, Boston Consulting Group.

Melissa Heikkilä, Clara Murray, and Cristina Criddle, Jul. 1, 2025, “AI talent wars lead to superstar salaries for top tech staff”, Financial Times.

Nick Milinkovich, Sid Kamath, Tanguy Catlin, Violet Chung, Pranav Jain, Ramzi Elias, Jul. 2025, “The Future of AI in the insurance industry”, McKinsey & Company.

Nikolaus S. Lang, Leonid Zhukov, Etienne Cavin, and Johann Harnoss, Jul. 2025, “Where Will Tomorrow’s AI Geniuses Go?”, Boston Consulting Group.

Saurabh Tripathi, Andreas Biffar, Aparajit Sudhakar, Kilian Berz, Matteo Coppola, May. 2025, “ Fit for Growth, Built for Purpose”, Boston Consulting Group.

Stephen Morris and Melissa Heikkilä, Jul. 23, 2025, “Microsoft poaches top Google DeepMind staff in AI talent war”, Financial Times.