AI가 제조업의 생산성뿐 아니라 품질, 설비, 물류, 안전까지 바꾸는 시대가 본격화되고 있다. 제조업이 지역경제에서 큰 비중을 차지하는 충북에서 AX(AI Transformation)는 단순한 기술 도입을 넘어 생산방식과 업무, 그리고 일하는 사람의 역할과 숙련까지 변화시키는 문제다. 따라서 충북의 AX 대전환은 기술혁신과 함께 일자리의 변화를 어떻게 관리할 것인가라는 관점에서 접근해야 한다.
최근 통계는 이러한 변화의 방향을 보여준다. 국가데이터처 충청지방데이터청의 「2026년 7월 충청지역 고용동향」에 따르면 충북 취업자는 99만 명으로 전년 동월보다 7천 명 증가했지만 고용률은 67.2%로 0.5%p 하락했고, 15~64세 고용률도 72.2%로 1.1%p 낮아졌다. 제조업 취업자는 19만8천 명으로 전년 동월보다 3천 명, 1.7% 감소했다. 또한 고용노동부와 한국고용정보원의 「2024~2034년 중장기 인력수급 전망」은 향후 10년간 전체 취업자 증가가 6만4천 명에 그치고 2030년부터 감소세로 전환할 것으로 전망하는 반면, 지속적인 경제성장을 위해 2034년까지 추가로 필요한 인력을 122만2천 명으로 추계했다.
이 수치가 말해주는 핵심은 단순한 일자리의 증감이 아니다. AX가 확산될수록 반복적이고 정형화된 업무는 AI와 자동화 기술이 담당하는 비중이 높아지는 반면, 데이터를 해석하고 공정을 개선하며 AI의 결과를 판단할 수 있는 역량의 가치는 더욱 커질 가능성이 높다. 결국 AX 시대의 고용문제는 ‘사람이 필요 없어지는 문제’라기보다 기업이 필요로 하는 직무와 근로자가 보유한 숙련 사이의 간격이 커지는 문제로 나타날 수 있다.
그렇다면 충북의 AX 정책도 질문을 바꿔야 한다. 지금까지 “어느 기업에 어떤 AI 기술을 도입할 것인가”에 집중했다면 앞으로는 “AI가 도입된 이후 현장의 일은 어떻게 달라질 것인가”까지 살펴야 한다. 생산, 품질, 설비보전, 물류, 안전 등 제조업의 핵심 직무를 중심으로 AI가 대신할 업무와 사람을 보완할 업무, 새롭게 생겨날 업무를 구분하고 그 결과를 인력수요와 교육훈련에 연결해야 한다.
교육훈련 역시 산업과 직무의 특성에 맞게 달라져야 한다. 반도체에서는 공정데이터 분석과 예지보전, 바이오에서는 품질·공정 데이터 활용, 이차전지에서는 설비·검사·안전관리와 AI의 결합처럼 필요한 역량이 서로 다르다. 따라서 앞으로의 훈련은 ‘AI가 무엇인지 배우는 교육’보다 ‘AI를 활용해 자신의 업무를 더 잘하는 방법을 배우는 훈련’으로 전환되어야 한다. 실제 기업의 공정과 데이터를 활용해 현장의 문제를 해결하는 문제해결형 교육이 중요한 이유도 여기에 있다.
이러한 관점에서 충북은 기술지원과 인력양성을 하나의 흐름으로 연결해야 한다. AI솔루션을 보급하는 것만으로는 제조혁신이 완성되지 않는다. 기술을 실제 현장에서 활용할 사람의 역량이 함께 높아져야 투자효과가 생산성과 고용의 질 향상으로 이어질 수 있기 때문이다. 기업의 AX진단에서 출발해 기술도입, 직무분석과 재설계, 재직자훈련, 직무전환, 성과평가로 이어지는 선순환 구조를 만들고, AI도입이 실제 생산성 향상과 근로자의 숙련향상으로 연결되는지까지 살펴야 한다. AX정책의 성과도 AI도입기업 수에 머물지 않고 생산성, 숙련, 직무전환, 고용유지와 같은 변화를 함께 평가할 필요가 있다.
결국 충북이 지향해야 할 AX 대전환은 ‘사람이 적게 필요한 공장’을 만드는 것이 아니다. 같은 인력으로 더 높은 부가가치를 만들고, 기존 근로자가 AI를 활용해 보다 숙련된 직무로 이동하며, 기업은 인력부족을 기술과 생산성 혁신으로 극복할 수 있는 구조를 만드는 것이다. 공정의 AX가 직무의 변화로 이어지고, 직무의 변화가 다시 사람의 성장으로 연결되는 ‘충북형 사람 중심 AX’. 기술을 가장 많이 도입한 지역이 아니라 기술과 사람을 가장 잘 연결한 지역이 대한민국 AI 제조혁신의 중심이 될 것이다.
