지방대 위기와 청년 유출, 지역 기업의 인력난이 반복되는 가운데 인공지능은 지역 경쟁력을 다시 세울 기회가 되고 있습니다. 이를 현실로 만들기 위해서는 대학이 지역 산업의 실제 데이터를 교육에 끌어들여 현장형 인재를 키우고, 기업은 데이터를 공유하며 공동 과제를 수행해야 합니다.

AI는 단순한 기술이 아니라 지역과 산업의 생존 구조를 하나의 혁신 네트워크로 재편하는 인프라가 되고 있다.

제조 현장의 불량 검출, 농산물 선별, 지역 병원의 영상 판독까지 인공지능의 쓰임새는 이미 전국 곳곳으로 퍼지고 있습니다. 데이터가 있는 곳이면 어디서든 경쟁력을 만들어낼 수 있는 시대입니다. 이 기회를 살리려면 기술을 현장에 적용할 사람과 대학, 기업이 맞물려야 합니다.

01.대학의 변화: 현장 데이터가 교과서다

대학은 지역 제조업체의 공정 데이터, 지역 병원의 진료 데이터처럼 현장에서 바로 가져올 수 있는 과제를 교육과정 안으로 끌어와야 합니다. 학생이 한 학기 동안 지역 기업의 실제 문제를 프로젝트로 풀고 결과를 기록으로 남긴다면, 졸업 시 이력서보다 강력한 포트폴리오를 갖게 될 것입니다.

대학·기업이 현장 데이터로 실전 인재를 키우는 AI 시대 지역 자생력 모델

02.기업의 개방: 중소기업 산학협력의 실전

중소기업도 공정 데이터 일부를 대학에 제공하고 학생 팀이 개선안을 내놓게 하는 것만으로 충분히 시작할 수 있습니다. 이 과정에서 기업은 채용 후보를 미리 검증하고, 학생은 현장 감각을 익히며 함께 성장하는 구조가 만들어집니다.

03.학생의 주도성: 취업을 넘어 창업으로

고령 농가의 작업 관리, 소규모 상권 분석 등 인공지능으로 개선할 수 있는 과제가 지역 곳곳에 있습니다. 학생이 수업에서 이런 문제를 직접 다루고, 쓸 만한 결과물이 나오면 창업으로 이어가도록 대학이 길을 열어줘야 합니다. 누군가에게 고용되기를 기다리는 대신, 스스로 일을 만들어내는 주도성이 AI 시대의 핵심입니다.

04.지자체: 산학협력의 발주자

지자체가 관할 지역의 교통, 환경, 복지 분야 데이터를 정리하고 대학과 기업이 함께 수행하도록 발주한다면, 산학협력은 공공 영역까지 아우르게 됩니다. '지역에서 공부하고 지역에서 일하고 지역에서 사는' 순환의 마중물 역할을 수행해야 합니다.