2025년 11월 천안에서 열린 ‘혁신플랫폼 융합컨퍼런스’는 지역 산업과 학계, 그리고 공공기관이 모여 **생성형 AI(Generative AI)**의 파급력과 대응 방향을 논의한 자리였다. 토론은 단순한 기술 담론을 넘어, 산업 현장의 현실과 교육 현장의 고민, 그리고 정책적 공백을 동시에 드러냈다.

먼저 학계에서 바라보는 관점은 기술보다 ‘교육의 방향’을 고민하고 있다는 것이다

천안 지역 대학의 AI 관련 교수진은 한결같이 “AI 활용 능력이 곧 경쟁력”임을 인정하면서도, AI를 ‘가르치는 방식’과 ‘허용의 범위’에 대한 우려를 드러냈다. GPT를 비롯한 생성형 AI가 이미 학생들의 과제 작성과 문제풀이에 깊숙이 침투하면서, 교육의 본질이 ‘이해’에서 ‘활용’으로 전도될 위험을 경고했다.

한 교수는 “자동차가 등장했는데 여전히 마차를 가르치는 것 같은 느낌”이라고 표현했다. 전통적인 교육 방식으로는 더 이상 산업 변화 속도를 따라갈 수 없음을 의미한다. 하지만 동시에 “자동차가 있다고 해서 마라톤을 없앨 수는 없다”며, AI의 효율성에 기댄 ‘지식의 피상화’를 경계했다. 대학 현장에서는 이미 ‘유료 AI 사용자’와 ‘무료 사용자’ 사이의 정보 격차가 학습 성취도의 차이로 이어지는 현상도 나타나고 있다. 이는 새로운 형태의 디지털 불평등으로, AI 교육의 형평성 문제를 제기한다.

결국 학계가 당면한 과제는 기술 습득이 아니라, AI와 함께 ‘어떻게 사고할 것인가’를 가르치는 철학적 전환이다.

두번째, 산업계의 시각은 ‘도입의 열망’과 ‘현장의 저항’ 사이에서 갈등하고 있다는 현실을 지적한다. 

기업 현장은 AI의 필요성을 절감하면서도, 도입의 장벽 앞에 서 있다. 삼성디스플레이 협력사를 비롯한 제조업체 관계자들은 “AI를 적용해야 한다는 말은 쉽지만, 현실은 데이터조차 보이지 않는다”고 토로했다.

가장 큰 문제는 데이터의 공유 부재다. AI를 공정에 적용하려면 각 기업의 생산 변수와 노하우가 데이터화되어야 하지만, 이는 곧 기업 경쟁력의 노출을 의미한다. 결국 “AI를 도입하려면 먼저 신뢰를 설계해야 한다”는 목소리가 나왔다. 또한 AI의 적용이 생산성 향상만을 목표로 하는 ‘자동화 중심’에 머물러 있다는 비판도 제기됐다.

한 패널은 “AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람을 보호하는 기술이 되어야 한다”며, 산업안전과 근로자 복지에 AI를 접목할 필요성을 제시했다. 예를 들어, 근로자의 심박수나 체온을 실시간 모니터링해 사고를 예방하는 ‘AI 기반 산업안전 시스템’은 생산 효율 이상의 사회적 가치로 평가된다.

세번째 AI를 받아들여서 현장에 적용하고 싶은 중소기업의 현실적 문제는 기술보다 사람이 없다는 것이다. 중소기업 대표들의 발언은 보다 냉정했다. AI를 도입하고 싶어도 전문 인력의 부재와 초기비용 부담이 현실적 걸림돌이다. “AI를 잘 다루는 개발자를 뽑는 것보다 회사를 유지하는 게 더 어렵다”는 토로가 나올 정도로, AI 인재의 수도권 집중과 임금 격차는 지역 산업의 구조적 한계를 드러냈다.

결국 중소기업의 AI 전환은 ‘사람 없는 혁신’으로는 불가능하다. 현장에서는 대학이 산업체의 요구를 제대로 반영하지 못한다는 지적도 나왔다. “대학은 여전히 이상적인 교육과정을 설계하지만, 기업은 실무형 인재를 원한다.” 산학 간 간극을 메우지 못한다면, AI 인재는 ‘졸업’하자마자 ‘이탈’하는 구조가 반복될 것이다.

그렇다면 공공의 역할은 데이터, 인프라, 그리고 신뢰의 설계일 것인데…  토론 후반부에서는 정부와 지자체의 지원 방향이 논의됐다. 천안시 관계자는 “산업단지와 지역 대학을 연결한 맞춤형 AI·반도체 인재 양성 시스템”을 구축 중이라 밝혔지만, 현장 전문가들은 “인프라보다 중요한 것은 데이터 개방과 활용 문화”라고 강조했다. 

한국의 공공 데이터 정책은 여전히 폐쇄적이고 단절적이라는 평가가 나왔다. “정부가 오픈소스를 장려하지 않으면, AI 생태계는 성장하지 못한다.” AI는 기술이 아니라 협업의 문화라는 인식이 필요한 시점이다.

그래서 내려지는 미래 과제는 생성형 AI는 지역이 중심이 되어야 한다는 것이었다. 토론회가 제시한 핵심은 명확했다.

AI의 발전은 피할 수 없지만, 그 방향은 중앙이 아닌 지역에서부터 시작되어야 한다는 것이다. 서울 중심의 대형 AI 프로젝트를 모방하기보다, 천안은 중소 제조업·교육·산업안전 분야에 특화된 실증 모델을 만들 수 있다. 

이를 위해 필요한 것은 세 가지다.
첫째, 데이터 공유 신뢰체계 즉, 기업이 안심하고 데이터를 나눌 수 있는 법적·기술적 장치가 필요하고
둘째, AI-인문 융합 교육 즉, 단순 기술 습득을 넘어, AI 시대의 ‘사고력’을 가르치는 교과 혁신이 필요하며, 
셋째, AI 안전·복지 모델 실증 즉,  AI를 ‘생산성’이 아닌 ‘인간 보호’에 활용하는 지역 중심 프로젝트가 실행되어야 한다는 것이다. 

천안에서 열린 이번 토론회는 거창한 담론 대신, 현장의 언어로 AI의 현실과 미래를 그린 자리였다. 학계는 교육의 방향을, 산업은 생존의 방법을, 정부는 신뢰의 틀을 고민해야 한다. 생성형 AI는 기술의 혁명이 아니라, 사람과 제도, 지역이 함께 진화해야 하는 사회적 혁신임을 이번 논의는 다시금 일깨워주었다.

윤교원 대표 / The K Media & Commerce, kyoweon@naver.com