車산업 SDV 전환 속도내지만…SW·AI 인력 확보는 '난항' 작성일 05-10 42 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">HW 중심 구조 한계 드러나…SPRi, 맞춤형 인재 정책 필요성 제기</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FoSR2FUZo0"> <p contents-hash="685b92b64bf92bd11192be25f6303f79a4d53b0a8be3ab67b0115bbd4a60457e" dmcf-pid="3gveV3u5g3" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>국내 자동차 산업의 소프트웨어 정의 차량(SDV) 전환이 본격화되고 있지만 정작 핵심 경쟁력인 소프트웨어(SW) 내재화와 인공지능(AI) 전문인력 확보는 여전히 초기 단계에 머물고 있다는 분석이 나왔다. 단순 인력 부족이 아니라 산업 전환 과정에서 발생한 구조적 미스매치가 심화되고 있다는 지적이다.</span></p> <p contents-hash="92633913b4835ebccd909f9e3fa43432ac3adfbfdb34e01df13bc0e204113094" dmcf-pid="0aTdf071gF" dmcf-ptype="general">10일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 'SDx 산업의 경쟁력 진단과 SW·AI 인력양성 정책 연구' 보고서에 따르면 국내 자동차 산업은 SDV 관련 연구개발(R&D) 투자와 인력 투입 측면에선 이미 확산 단계에 진입했지만, 핵심 SW 인력 확보와 내재화 수준은 여전히 미흡한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="e51121e3b793a62dcded1f60eb25cee062e563368e6e2b90e2eedb5f6a6f1b03" dmcf-pid="pvzsNQe4gt" dmcf-ptype="general">보고서는 최근 제조업과 모빌리티 산업 전반에서 디지털 전환이 가속화되며 산업 경쟁력의 중심축이 하드웨어(HW)에서 SW로 빠르게 이동하고 있다고 분석했다. 제품 차별화와 고객 경험 혁신, 운영 효율성 강화 등이 SW 기반으로 재편되면서 SW가 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산으로 부상했다는 설명이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="38d8cb39e39df01222822a3b4e445ea997fa034ce7f08d3eea913987b0e0f6cb" dmcf-pid="UTqOjxd8N1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=클립아트코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/ZDNetKorea/20260510110409289toya.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tDZaMB2ukp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/ZDNetKorea/20260510110409289toya.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=클립아트코리아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5c674e6c9363dd9ca5f5887aa358ff384498fe900fffd3273c873900684cacf1" dmcf-pid="uyBIAMJ6c5" dmcf-ptype="general"><span>다만 산업 전환 속도에 비해 이를 뒷받침할 인적 자원 공급은 뒤따르지 못하고 있는 것으로 조사됐다. 보고서는 직무·숙련도·기업 규모별 인력 수급 격차가 구조적으로 확대되고 있다고 진단했다.</span></p> <p contents-hash="07944754def001cf82ea37d682261bd2e679e791523ac96946e7f3bf8c02ab79" dmcf-pid="7WbCcRiPgZ" dmcf-ptype="general">특히 자동차·부품 제조업의 경우 SDV 전환 부담은 커지고 있지만 핵심 SW 인력 비중은 낮아 HW 중심 구조의 한계가 드러나고 있다고 분석했다. 반면 SW·서비스 기업은 상대적으로 많은 SDV 인력을 투입하고 있음에도 핵심 SW 인력 확보와 실제 매출 성과 창출에는 병목 현상이 나타났다고 설명했다.</p> <p contents-hash="d3bf382e49165f301889b186d6dbe9c85e0c36d18c842b69b049c619e21b0c7e" dmcf-pid="zYKhkenQAX" dmcf-ptype="general">보고서는 현재 산업 현장에서 나타나는 문제를 단순한 인력 총량 부족이 아니라 '질적 미스매치'로 규정했다. SW·AI 인력 부족률이 SDV 전체 인력 부족률보다 더 높게 나타났으며 전환 단계와 직무·숙련 수준에 맞는 인재 공급 체계가 부족하다는 것이다.</p> <p contents-hash="4cd9dabe17081b7a6ff06cb6178135f20dbca3258dc917ce1a80c2089bddbab9" dmcf-pid="qG9lEdLxjH" dmcf-ptype="general">SPRi는 분석 방법으로 '소프트웨어 중심 혁신역량지수(SDICI)'를 활용했다. SDICI는 기업의 전략·기술·인적·비즈니스·생태계 역량을 종합적으로 측정하는 지표다. 보고서는 이를 기반으로 기업별 SDV 전환 수준과 병목 요인을 분석했다.</p> <p contents-hash="556a8db38e3d59204800e37494b5c713a72abd9d991409dd28da3d29c5c74e76" dmcf-pid="BH2SDJoMjG" dmcf-ptype="general">분석 결과 SDV 전환은 단순히 역량이 선형적으로 개선되는 구조가 아니라 일정 임계점을 전후로 병목 성격이 달라지는 비선형 구조를 보이는 것으로 조사됐다. 초기 단계에선 기초 역량과 실행 기반 부족이 주요 제약요인으로 작용했지만 성숙도가 높아질수록 고급 인력 확보와 투자 확대, 표준화, 외부 협력, 사업모델 확장 등이 새로운 과제로 떠올랐다.</p> <p contents-hash="09f82f9e371f18a8385e21f2c73bb429f8d81948aface4f3253441ccb71523b2" dmcf-pid="bXVvwigRoY" dmcf-ptype="general">기업 유형도 전환 수준에 따라 ▲기반구축형 ▲실행·전환형 ▲확장·성장형 ▲선도·확산형 등 네 가지로 구분됐다. 보고서는 각 기업군이 서로 다른 병목과 정책 수요를 지닌 만큼 획일적 지원 정책보다는 기업 성숙도 기반 차등 지원 체계가 필요하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="7eaaf459ad760d92eb4da45761fb4866f0ffbd7ad6ec79f211efec193689841c" dmcf-pid="KZfTrnaegW" dmcf-ptype="general">또 기술역량은 SDV 매출 발생과 확대를 설명하는 핵심 요인으로 분석됐다. 인적역량은 일정 수준 이상의 기술 기반이 확보된 이후 실제 사업 성과를 증폭시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 단순 교육 확대만으로는 한계가 있으며 기술·운영·사업화 역량을 함께 강화해야 한다는 의미다.</p> <p contents-hash="48b708a4a031dfe276f818463b15d09785e1aedba1f66f37a1517d54d1a8394c" dmcf-pid="954ymLNdky" dmcf-ptype="general">보고서는 향후 정책 방향도 기존 범용 교육과 단기 인력 공급 중심에서 벗어나야 한다고 제언했다. 국가 표준 역량체계 구축과 산업 문제 해결형 교육, 공유형 고급 인력 풀, 실증 인프라 연계, 성과 기반 지원 체계 등으로 정책 구조를 고도화할 필요가 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="2c46e0c35100cd36d65818e7c0b7784cf5871dd49da462ff921c887828cb85f1" dmcf-pid="218WsojJaT" dmcf-ptype="general">아울러 제조기업과 SW기업 간 관계 역시 단순 외주 중심 구조에서 공동 개발과 공동 지식재산(IP) 창출, 수익 공유 기반 협력 구조로 전환해야 한다고 짚었다. 데이터 개방과 공통 플랫폼, 검증·인증 인프라 확충도 주요 과제로 제시됐다.</p> <p contents-hash="781ab20c67932ca50d89c53c16f67b153c8fb385dd181ecd70647971a9122923" dmcf-pid="Vt6YOgAiav" dmcf-ptype="general">SPRi는 "SDV 전환은 단순한 기술 도입이나 인력 확충이 아니라 인재양성·기술역량·협력 생태계·데이터·플랫폼·검증 인프라·성과 창출체계를 통합적으로 재설계해야 하는 산업 전환 과제"라며 "기업의 SDICI 수준에 따라 차등 지원 정책을 설계하고 기술·인력 투입이 실제 산업 성과로 이어질 수 있도록 정책 체계를 정교화해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="402fe031ec2ab9514cfec05f1558c374d39e429ab5b065b88de4e42338bb9c61" dmcf-pid="fFPGIacngS" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '황금알'된 빵 반죽…삼양사, 1兆 냉동생지 시장에 '베팅' [르포] 05-10 다음 "AI가 쓴 소설도 문학일까"...영국 '샤이걸', AI 집필로 출판 중단 05-10 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
