01 서론

□ 연구 배경 및 목적

 ㅇ (AI 인재전쟁의 심화) 글로벌 인공지능(AI) 산업은 기술 혁신 속도와 함께 인재 확보 경쟁의 심화라는 구조적 특징을 보이고 있음

 ㅇ (스타트업의 구조적 불리함) 스타트업은 자본·브랜드·인프라 열위로 인재 확보에 구조적 불리함을 겪으며, 이는 기술개발·시장진입·투자 유치에 직접적 영향을 미침

 ㅇ (정책 및 투자환경 변화에 따른 지원 필요성) 한국 정부는 2025년 국정과제에서 AI 인재 확보와 AI 스타트업 지원을 핵심 과제로 제시했으나, 특화된 스타트업 맞춤 정책은 아직 부족한 상황

 ㅇ (연구 목적) AI 스타트업의 AI 인재 확보 현황 분석, 국내외 정책 동향, 국내 사례 연구를 통해 AI 인재 확보를 위한 정책 지원방안을 모색하는 데 있음

□ 연구 구성 및 방법

 ㅇ 본 연구는 5장으로 구성되고, 연구 방법으로 문헌조사, 통계분석, 사례연구 등이 활용됨

 ㅇ 제1장에서는 연구배경 및 목적이 제시되고, 제2장에서는 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 현황 분석이 이루어지며, 제3장에서는 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 국내외 정책 동향이 조사되고, 제4장에서는 국내 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 사례연구가 수행되고, 제5장에서는 AI 스타트업의 AI 인재 확보를 위한 정책 제언 및 정책 로드맵이 제시되고, 연구의 한계점과 향후 연구 방향이 기술됨

02 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 현황 분석

□ AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 개념

 ㅇ (AI 스타트업 정의) 본 연구에서 AI 스타트업은 “인공지능(AI) 기술을 핵심 동력 또는 결과물로 삼아 혁신적 제품·서비스를 연구 및 개발하고 상용화하는 초기 또는 성장단계의 기술기반 기업으로 정의됨. 즉 AI 스타트업은 설립 7년 이하이며, AI 기술을 핵심 제품·서비스에 적용하거나 내재화한 기업(법인)으로 이해됨

 ㅇ (AI 인재 확보 정의) AI 인재 확보는 인공지능 기술의 개발 및 활용에 핵심적인 전문 인력을 목표로, 식별–유치–채용–육성–유지의 전 과정을 전략적으로 수행하여, 조직의 AI 역량을 지속적으로 강화하는 활동으로 정의됨. AI 인재 확보는 인공지능 기술의 개발 및 활용에 필수적인 전문 인력을 식별·유치·채용·유지하는 전 과정을 포괄하는 전략적 활동으로 이해되는데, 본 연구에서는 AI 인재 유치/채용과 유지에 초점을 두어 살펴보고자 함. 여기서 ‘AI 인재’는 머신러닝 연구자, 데이터과학자, AI 엔지니어, 머신러닝 운영(Machine Learning Operations; MLOps) 전문가, AI 윤리·거버넌스 전문가 등 인공지능 시스템의 설계·구축·운영·관리 역량을 갖춘 고급 기술인력 및 조직 내 기술 내재화 역량을 보유한 실무 전문가로 정의됨

□ AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 선행연구

 ㅇ 국내 AI 인재 확보와 관련된 연구는 주로 국가 차원의 인력 수급, AI 인재 양성 정책, 산업 전반의 AI 도입 및 인력 애로 분석 등에 초점이 맞추어져 있으며, AI 스타트업이라는 특정 조직 맥락에서 심층적으로 접근한 연구는 많이 수행되지 않음

 ㅇ 따라서 본 연구는 문헌조사, 인터뷰, 통계분석, 사례연구를 통해 AI 스타트업의 AI 인재 확보를 위한 정책 과제를 심층적으로 모색하고 있다는 점에서 기존 선행 연구와 차별화됨

□ AI 스타트업의 기업 특성 분석

 ㅇ (분석 목적) AI 산업분류에 해당하는 개별 기업 정보를 SIMS(중소기업통합관리시스템)와 KoDATA를 연결하여 AI 기업 정보 DB를 구축하고 AI 스타트업의 기본 현황을 분석함

 ㅇ 분석 결과

  - (AI 기업 분포 구조) 국내 AI 산업은 소프트웨어 중심의 생태계를 형성하고 있으며, 전체 AI 기업의 약 66.9%가 AI 소프트웨어 개발·공급업에 집중되어 있음. AI 구축·관리 서비스업이 약 30%를 차지하고, AI 부품·장치 제조업은 4% 미만에 불과해, 산업 전반이 하드웨어 기반보다는 응용·서비스 중심으로 재편되어 있음을 보여줌. 또한 기업의 91.2%가 중소기업으로 구성되어 있어, 스타트업 중심의 구조가 뚜렷하게 나타남

  - (업력 구조) 업력 구조를 보면 생태계는 ‘성숙 기업 중심’이라는 특징을 보인다. 업력 3년 미만의 초기 스타트업은 3.8%로 매우 적고, 3~7년 미만이 약 35%, 7년 이상 기업이 60% 이상을 차지함. 이는 국내 AI 기업 다수가 이미 일정 수준 이상의 안정성과 조직 규모를 갖춘 단계에 있으며, 초기·성장기 스타트업은 별도의 정책적 지원과 분리된 접근이 필요함을 시사함. 실제 7년 미만 기업의 평균 매출은 13.6억 원, 평균 종사자는 9.7명으로, 대부분이 10인 이하·저매출 구조에 머무르며 스케일업 이전의 생존·안착 단계에 머물러 있는 것으로 나타남

  - (업종) 업종별로는 응용 소프트웨어, 시스템 소프트웨어, SI, 데이터 서비스, 프로그래밍 분야에 스타트업이 집중되어 있음. 이는 진입장벽이 낮고 다양한 비즈니스 모델 실험이 가능한 영역이기 때문임. 반면 반도체·LED 제조, 게임, 인프라 서비스 분야는 상대적으로 기업 수는 적지만 매출·고용 규모가 매우 높아, 고부가가치 AI 융합의 잠재 후보 산업으로 평가됨

  - (지역적 분포) 지역적 분포에서는 스타트업 수가 서울·경기에 압도적으로 집중되어 있는 반면, 매출·고용 성과는 전남·울산·경남·광주 등 일부 비수도권에서 두드러지게 나타남. 이는 지역 주력산업, 예컨대 제조·에너지·소재 기반 산업과 결합한 AI 스타트업이 성장 잠재력을 보유하고 있음을 의미하며, 향후 지역산업과 AI 융합정책의 전략적 중요성을

강화함

  - (성장단계) 성장단계별로 보면 초기·성장 스타트업 모두 소프트웨어·SI·데이터 중심 업종이 가장 큰 비중을 차지함. 그러나 매출·고용 성과에서는 반도체·제조·게임 등 특정 도메인이 지속적으로 우위를 보이며, 산업별 성숙도와 기술 장벽이 성과 격차로 이어지고 있음. 또한 초기 스타트업은 수도권에 집중되어 있으나 실질적 질적 성과는 일부 지방 기업에서 관찰되는바, 국내 AI 산업은 서울·경기 중심의 양적 집중과 비수도권의 질적 성장이라는 이중 구조를 나타냄

 ㅇ 시사점

  - (중소·스타트업 중심 AI 산업 구조에 기반한 정책 타깃의 재설정) 국내 AI 산업은 소프트웨어·서비스 중심으로 구성되어 있으며, 전체 기업의 90% 이상이 중소기업이라는 점에서 대기업 중심의 보편적 정책은 효과성이 낮음. 특히 업력 3년 미만의 스타트업 비중이 3~4%에 불과한 현실은 창업 활성화와 초기 생존을 위한 집중 지원의 필요성을 강조함.

더불어 국내 스타트업 다수가 평균 10명·10억 원 내외의 소규모·저매출 구조에 머물러 있어 기술 확보, 인재 채용, 자금 조달을 연계한 스케일업 기반 마련이 필수적임. 즉, AI 산업정책은 ‘생존 단계–성장 단계–스케일업 단계’의 연속성을 고려해 중소·스타트업을 중심 타깃으로 재설계해야함

  - (업종·지역별 이질성을 고려한 차별화된 AI 산업 전략의 필요성) AI 스타트업 창업은 SW·SI·데이터 분야에 집중되는 반면, 반도체·LED·게임·인프라 등 특정 분야는 고부가가치와 높은 고용 창출 잠재력을 보유하고 있어 업종별 성장 잠재력이 뚜렷하게 구분됨. 따라서 동일한 정책 프레임으로 모든 AI 기업을 지원하는 방식은 한계가 있으며, 업종 특성에 기반한 차별화된 산업 전략이 요구됨. 지역적으로는 서울·경기 중심의 양적 집적과 일부 비수도권의 질적 성과가 공존해, 수도권은 기업 수·혁신자원 기반의 전략이 적합하나, 지방은 제조·에너지·소재 등 지역 주력산업과 AI를 결합한 질적 성장 전략이 효과적임. 이는 국내 AI 산업정책이 업종과 지역의 구조적 차이를 전제로 설계되어야 함을

의미함

  - (성장단계별 맞춤형 지원을 위한 다차원 정책 설계의 필요성) AI 기업은 성장단계에 따라 필요 정책이 명확히 구분됨. 초기 단계에서는 교육·인턴십·창업 지원 등 역량 기반 조성이 핵심이며, 성장 단계에서는 기술개발·인재 확보·시장 진입을 동시에 추진하는 스케일업 중심 지원이 요구됨. 업력 7년 이상 기업의 경우 글로벌 확장과 기술 고도화 전략이 우선되며, 단일 정책 패키지로는 기업의 성장 니즈를 충족시키기 어려움. 따라서 국내 AI 산업은 업종–지역–성장단계를 통합적으로 고려한 다차원 정책 설계를 통해 맞춤형·복합적 산업지원 체계를 구축해야 하며, 이를 통해 AI 산업 전체의 지속가능한 성장 경로를 확보할 수 있음

□ AI 스타트업의 AI 인재 확보 관련 애로요인 및 전략 유형

 ㅇ (AI 스타트업 인재 확보 애로요인) 국내는 연공·수직적 노동시장과 수도권 편중, 시니어·제품화 인재 부족, 빅테크 대비 열위 보상, 높은 데이터·컴퓨트 비용, 낮은 글로벌 네트워크, 외국인 인재 유치의 비자·정착 지원 부족이 주요 제약임. 해외 역시 국가별 규제로 노동 유연성이 제한되고, 시니어 인재 부족과 빅테크 중심 보상 압박, 규제 강화로 인한 컴퓨트 접근성 문제, 외국인 인재 정착 비용 부담 등이 공통적 도전으로 나타남

 ㅇ (AI 스타트업의 AI 인재 확보 전략 유형) 보상전략, 조직전략, 네트워크 전략, 브랜드 및 문화 전략, 기술 및 제품 전략으로 구분됨. 보상 전략은 성과·지분 기반 보상(PSU·RSU, 기술 KPI 반영)을 통해 희소 AI 인재의 유입과 장기 정착을 유도하며, 공정성 인식과 몰입도를 높여 자본 제약을 보완하는 데 목적이 있음. 조직 전략은 GPU·데이터 접근성, 직무·경력체계, 업스킬·리스킬을 구축해 연구 생산성과 기술 내부화를 강화하고 시니어급 확보 가능성을 높임. 네트워크 전략은 글로벌 채용·산학협력·오픈소스를 활용해 외부 자원을 내부화하고, 원스톱 비자·정착 지원과 PBL 프로젝트 등을 통해 초기 인재 적응과 비용 효율적 리크루팅을 실현함. 브랜드·문화 전략은 기술 미션·수평적 의사결정·심리적 안전을 기반으로 “일하고 싶은 조직” 이미지를 구축해 인재 선호도와 장기 몰입을 높임. 마지막으로 기술·제품 전략은 도전적 기술 로드맵, 오픈소스 공개, 빠른 출시·스케일업 등을 통해 기술 매력도와 신뢰를 확보하고 우수 인재의 자발적 유입을 촉진함

03 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 국내외 정책 동향

□ 국내 정책 동향

 ㅇ 국내 AI 인재정책은 AI 대학원·K-디지털 등 인력 양성 확대, 스톡옵션·산업기능요원 등 채용 유인 강화, TIPS·바우처·GPU 인프라 등 근무환경·R&D 지원, 그리고 비자·정착지원·글로벌 산학 프로그램을 통한 해외 인재 유입 촉진을 중심으로 구축되어 있음

□ 해외 주요국의 정책 동향

 ㅇ 해외 주요국의 AI 인재정책은 미국의 공정성·자율성 기반 초경쟁 모델, 중국의 대규모 양성+귀국 유치 체계, 영국·프랑스·독일의 연구·비자 중심 리텐션 전략, 일본의 공공문제 해결형 실증·교육 강화, 싱가포르의 인프라·비자·실무교육 결합형 풀스택 허브 전략으로 요약되며, 모두 인재 양성–유치–정착–연구 인프라를 국가 전략으로 결합해 글로벌 경쟁력을 확보하고 있음

□ 소결

 ㅇ (AI 인재 확보 관련 국내외 정책의 주요 특징) 한국은 고급·실무 이중트랙과 세제·병역특례·공용 인프라를 결합한 복합 모델을 갖추었으나 글로벌 특화 비자·장기 정착 지원은 제한적임. 미국은 에쿼티·자율성·초고성능 인프라를 기반으로 한 초경쟁 인재 흡인 구조이며, 중국은 대규모 양성 + 귀국 유치의 국가 주도형 전략으로 속도·규모에서 압도적 우위를 보임. 영국은 유연 비자 + 공공 R&D를 결합한 연구 중심 유지 모델, 프랑스는 디지털 주권·회귀 인재·공공투자가 정합적으로 작동하는 구조를 갖추고 있음. 독일은 숙련이민법 기반의 제도 유연화와 장기 정착 친화성이 강점이며, 일본은 공공문제 해결형 수요 견인 + HPC 인프라로 실증 중심의 인재 생태계를 운영함. 싱가포르는 개방형 비자·데이터센터·실전형 교육이 결합된 ‘풀스택 AI 허브’ 전략으로 아시아 최고 수준의 인재 유입 모델을 구축하고 있음

 ㅇ (AI 인재 확보 관련 국내외 정책의 주요 특징) 해외 주요국은 인재 양성–유입–정착–인프라를 하나의 국가전략으로 통합 운영하며, 미국은 지분(equity)·자율성·초고성능 인프라 기반 초경쟁 모델, 중국은 대규모 양성+귀국유치중심 국가 주도형 전략을 전개함. 영국·프랑스·독일은 유연 비자+공공 R&D 인프라로 연구 중심 유지를 강화하고, 일본은 공공문제 해결형 실증 생태계를, 싱가포르는 비자 자유도+데이터센터+실전형 교육의 풀스택 AI 허브 모델을 구축함. 한국은 고급·실무 이중트랙+세제·병역특례·공용 인프라라는 복합형 구조를 갖추었으나 글로벌 특화 비자·정착 지원은 상대적으로 미흡함

 ㅇ (국내 AI 인재 확보를 위한 주요 시사점) 한국은 AI 인재 확보를 위해 ① 인재공급 기반의 구조적 확충(AI 대학원·융합 교육 확대), ② 산업 수요 기반 실무형 양성 고도화(산학 프로젝트·AI 허브 기능 강화), ③ 스타트업 연계형 인재 순환 모델 구축, ④ 공용 연구 인프라 확충(GPU·데이터 접근성), ⑤ 글로벌 정합성 있는 보상·세제 개선, ⑥ 지역 AI 클러스터 기반 분산 생태계 조성, ⑦ 국가 차원의 통합 거버넌스 구축이 필요한 것으로 도출된다. 이는 인재 양성–채용–정착–재교육이 하나로 이어지는 국가 단위 AI 인재 생태계 구축을 목표로 함

04 국내 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 사례연구

□ 연구 개요

 ㅇ (연구 목적) 국내 사례연구를 통해 AI 스타트업의 AI 인재 확보에 관한 현황 및 정책 수요를 조사하여 AI 스타트업의 인재 확보에 관한 실태를 파악하고자 함

 ㅇ (조사 기간, 방법 및 대상) 본 연구의 심층 인터뷰 조사는 2025년 11월 12일~11월 22일 약 10일 동안에 이루어짐. 심층 인터뷰는 반구조화된 설문지를 기반으로 한 문답식 방문 인터뷰 방식으로 진행되었으며, 실제 경영 의사결정에 관여하는 AI 스타트업의 최고경영자(CEO) 및 주요 경영진을 대상으로 수행됨

 ㅇ (심층 인터뷰 조사 항목) 국내외 문헌조사와 전문가 자문을 통해서 크게 기업 일반 현황, AI 인재 확보 구조 및 애로요인, 기술 역량 유지/보완 및 외부 협력 구조, AI 인재 확보 전략 유형별 운영 실태, AI 인재유지관리 및 조직문화, 성장단계별 인재전략 변화, 정책 및 제도 개선 수요, 사례 및 향후 비전 등 8가지 측면으로 구성됨 

 ㅇ (심층 인터뷰 대상 기관 및 기업 선정) 심층 인터뷰 대상 기업의 선정 기준은 다음과 같음. 첫째, 설립 7년 이하의 기술 기반 기업이고, AI 기술(예: 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 등)을 핵심 제품·서비스에 내재화하거나 자체 AI 플랫폼 및 엔진을 보유한 기업으로 한정함.  이를 통해 AI 기술 역량이 비즈니스 모델의 경쟁우위 창출에 실질적으로 기여하는 기업을 중심으로 분석하고자 함. AI 산업 및 AI 스타트업 관련 산학연 전문가의 추천을 통해서 위의 기준에 부합하는 스타트업 pool을 구축하고, 최종적으로 인터뷰를 수락한 7개의 AI 스타트업(A, B, C, D, E, F, G)이 조사 대상이 됨. A기업과 B기업은 업력 1~3년 초기 스타트업이고, C기업과 D기업은 3~5년, E, F, G는 5~7년 성장 스타트업임

□ 연구 결과

 ㅇ (A기업: 데이터/바이오 예측) A기업은 업력 1.5년의 초기 AI 스타트업으로, 생물·유전체 데이터를 활용한 예측형 플랫폼을 개발하며 공공 R&D를 기반으로 기술을 고도화하고 있음. 자체 딥러닝 모델과 DB를 직접 설계하는 기술 내재화 전략을 채택하고 있으며, 글로벌 시장 확장을 목표로 엔진형·응용형 기술을 병행 발전시키고 있음. 조직은 전체 12명 중 4명의 AI 인력으로 구성되며, 데이터–모델–서비스의 경계를 유연하게 운영하는 융합형 협업 구조가 특징임. 이상적으로는 전략적 사고를 갖춘 융합형 인재를 선호하지만, 실제로 가장 부족한 인력은 응용·데이터·운영형 엔지니어이며, 기업은 기술보다 태도·성장 의지를 더 중시함.

채용은 일반 플랫폼, 이공계 박람회, 산학·지인 추천을 활용하나 전반적 인력난과 급여·문화·성장성의 미스매치, 외국인 인력의 비자·주거 문제가 여전히 장애요인으로 작용함. 이에 따라 기업은 전 직원 스톡옵션, 프로젝트 기반 보상, 리프레시 휴가 등 내부 유인체계를 설계하고, 산학협력·캡스톤·글로벌 협업 등을 통해 외부 자원을 적극 활용하고 있음. 정책은 R&D 및 데이터 바우처를 긍정적으로 평가하나, GPU·클라우드 접근성, 비자 제도, 스톡옵션 세제 개선 등 제도적 지원이 필요하다고 인식함. A기업의 사례는 초기 기술 스타트업이 기술·조직·정책을 통합한 포트폴리오형 인재전략을 구축해야 함을 보여줌

 ㅇ (B기업: 피지컬 AI/설비 진단) B기업은 업력 2년의 비수도권 기반 스타트업으로, 전력·SOC 설비를 대상으로 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 피지컬 AI 자율진단 솔루션을 개발하며 국내 실증을 바탕으로 중동 대형 프로젝트 진출을 모색하고 있음. 엣지 환경에서 9개의 딥러닝 엔진을 병렬 구동하는 고도 기술 구조를 갖추고 있으나, 상용화를 위해 로봇·드론 등 실제 현장 실증이 필수적임. 13명 중 11명이 AI 인력일 정도로 기술 중심 조직이며, 다수가 지역 교육기관·비전공자 출신으로 내부 OJT를 통해 성장한다는 특징이 있음. 단기적으로는 기술 실무자, 중기적으로는 비즈니스·데이터 융합형 인재가 필요하나, 수도권 대비 지역 청년 인력풀 부족과 스타트업 보상 열위가 인재 확보의 핵심 제약임. 이에 스톡옵션·경쟁력 있는 연봉·유연근무를 제공하고, 비전공자를 업스킬하는 내부 교육을 전략적으로 활용함. 정책적으로는 초기 R&D·인건비 지원 효과는 인정하면서도 대기업 편향·단기성과·행정 부담을 문제로 지적하며 실무형 AI 교육·AI 인턴 매칭·지역 대학 협력 강화 등을 요구함. B 기업은 지방 거점·산학 연계를 통해 피지컬 AI 특성상 필수적인 장기 실증·기술자 육성 모델을 보여주는 사례임

 ㅇ (C기업: NLP·LLM/공공·교육) C기업은 업력 4년으로 대구 R&D와 판교 사업조직을 이원화해 운영하며, NLP·음성·생성형 AI 기반 솔루션을 공공·교육 시장에 공급하는 기업임. 고성능 GPU와 자체 서버실을 보유해 엔진형 모델 개발 역량을 갖추고 있으며, 오픈소스 일부 공개를 통한 브랜드·네트워크 확보 전략을 병행함. 29명 중 11명이 AI 인력으로 수학·이공계 신입 중심 구조이며, 리드급은 내부 성장에 의존하는 체계를 유지하고 있음. 비수도권 기반으로 인해 인력풀은 넓지 않지만 DGIST 인턴십 등 지역 대학 네트워크를 통해 안정적 채용 루트를 확보한 반면, 조직 부적응·보안 사고 등 관리 리스크도 경험했음. GPU 비용과 인프라 유지 부담은 장기적 인재 운영의 제약 요인이며, 과도한 연봉 기대와 대기업·외국계 선호도도 어려움을 가중시킴. 이에 기업은 고성능 GPU를 성장 인센티브로 활용하고, 인턴→정규 루프와 오픈소스 전략을 통해 기술·브랜드 경쟁력을 높이고 있음. 정책적으로는 R&D, 창업패키지, 바우처 만족도가 높으나 GPU 구매 규제·데이터 접근성 문제 해소와 지역 AI 허브–대학 매칭 강화가 핵심적임. C기업은 고성능 인프라·내부 세미나·오픈소스를 결합한 엔진형 스타트업의 전형적 확장 모델로 평가됨

 ㅇ (D기업: 웹 버티컬 생성형 AI) D기업은 업력 3년의 생성형 웹 자동화 스타트업으로, 세종 본사–서울 근무 체계를 운영하면서 초기 창업자용 웹빌더를 빠르게 상용화하며 매출 중심 성장 전략을 추구함. 핵심 모델 개발 이후에는 적용·상용화 역량을 중시하며 일부 연구는 산학 또는 프리랜서 형태로 보완하고, 외부 LLM(ChatGPT 등)을 병행 사용하는 실용주의적 기술 전략을 취하고 있음. 25명 중 4명이 AI 인력으로, FE·디자이너·PM이 참여하는 프로젝트 팀 기반 운영이 특징이며 프리랜서 활용이 활발함. 주요 애로요인은 시니어·리드급 부족, GPU 비용 부담, 중간관리자 리더십 문제 등으로 스케일업 과정에서 조직 운영 리스크가 높게 나타남.

이에 지인 추천 중심의 비공개형 채용, 스톡옵션 기반 장기 보상, 외부 박사·컨설턴트 활용, 자율 연구제·목표 설정 구조를 도입하고 있음. 정책은 청년일자리·GPU 지원은 긍정적이나 단년도 사업·행정부담·불안정성이 문제로 지적되며 공용 GPU 클러스터·비수도권 인턴십·거주비 지원이 필요하다고 강조함. D기업은 산학·인턴 기반 인재 확보와 내부 리더십 체계 강화가 초기 생성형 AI 기업의 스케일업 핵심이라는 시사점을 제공함

 ㅇ (E기업: 제조 AI/반도체·2차전지) E기업은 업력 5년의 제조 공정 AI 기업으로, 반도체·2차전지 등 난이도 높은 도메인에서 코어 엔진형 B2B AI 솔루션을 대기업·계열사를 대상으로 제공하며 안정적 매출 기반을 구축하고 있음. 제조공정 특화 딥러닝 모델을 100% 내부 개발해 특허를 다수 확보했으며, 코어 엔진과 프로젝트별 커스터마이징을 결합한 기술 전략이 특징임. 29명 중 12명이 AI 인력으로 학·석·박이 혼합된 구조이며, 박사 인력은 C레벨로 기술 의사결정을 담당함. 인재 측면에서는 공정·현장을 이해하는 응용형 AI 인재가 가장 부족하며, 반면 연구형 인력은 상대적으로 공급이 많은 편임. 이를 해결하기 위해 스톡옵션·상장 계획 등 장기 보상, 제조 도메인이 주는 커리어 희소성, 도전적 프로젝트 경험을 인재 유인 요소로 적극 활용함. 정책적으로는 인력지원·바우처 등 전반을 활용하나 행정 부담, 규제 샌드박스, 글로벌 진출 지원 부족이 문제로 지적되며 ML Eng 실무교육·인턴 매칭이 핵심 수요로 제시됨. E기업은 제조 도메인이라는 높은 전문성을 장기 커리어 자산화함으로써 핵심 인재를 유지하는 대표적 엔지니어링 AI 기업 모델을 보여줌

 ㅇ (F기업: 교육·웹툰 생성형 AI) F기업은 업력 6년의 생성형 콘텐츠 기업으로, 교육용 AI 웹툰 및 제작툴을 개발하며 B2B/B2G 교육 시장을 중심으로 성장하고 일부 해외(한인학교)로 확장 중임. 외부 LLM·이미지 모델(OpenAI, Gemini 등)을 조합·튜닝하는 응용형 기술 전략을 택하며, 자체 모델 개발은 중장기 과제로 두고 있음. 40명 중 15명이 R&D, 그중 6명이 AI 인력이며, SSAFY 출신 신입이 다수로 20대 후반~30대 초반의 응용형 실무 인재가 조직의 중심을 이룸. 주요 애로요인은 대기업·빅테크 대비 낮은 보상, 실전 경험 있는 인재 부족, 제품 제작 경험 부재, 보상 불만으로 상장사 이직 등이 나타남. 이에 SSAFY–인턴–정규 루트를 고도화하고, 스톡옵션과 빠른 서비스 상용화 성과를 통해 “살아있는 AI 스타트업” 브랜드를 구축하고 있음. 정책적으로는 AI 바우처·GPU 지원을 높은 효율로 평가하며 행정 간소화, GPU 인프라, 실무형 교육, 대학–스타트업 인턴 매칭을 최우선 개선 요구로 제시함. F기업은 응용형 생성 AI 시장에서 빠른 상용화와 안정적 신입 파이프라인 확보가 경쟁력의 핵심임을 보여줌

 ㅇ (G기업: 모빌리티 데이터·AI) G기업은 업력 6년으로 모빌리티 데이터를 기반으로 신차·중고차·금융 데이터를 활용한 B2B AI·데이터 솔루션을 제공하며 100% 국내 시장을 대상으로 성장해온 기업임. 기술의 핵심은 LLM이 아닌 데이터 기반 예측 모델로, LLM은 FAQ·상담 수준으로 제한해 실용성과 정확성을 우선함. 15명 중 7명이 AI·데이터 인력으로 학사·고졸 중심의 실무형 조직이며, 외부 CTO급·고학력자 영입은 조직 적합도 문제로 실패한 경험이 있음. 기업이 가장 필요로 하는 인재는 데이터 기반으로 매출을 만들어내는 머신러닝 운영 인력 및 데이터 엔지니어이며, 응용·사업화·영업/기획 인력의 비중이 높음. 주요 애로요인은 높은 연봉·복지 기대, 공공데이터 접근성 부족, 연구자 중심 모델 개발 기대와 실제 비즈니스 지향 간의 간극이 꼽힌다. 이에 성과급·워케이션, 유연근무 등 실적 기반 인센티브를 강화하며, AI 협회 네트워크를 핵심 채용 채널로 활용함. 정책적으로는 초기 창업·바우처는 유용했으나 AI 바우처는 도메인 미스매치 문제를 지적하며 데이터 접근성, 규제 샌드박스, 행정 간소화를

최우선 과제로 제시함. G기업은 “데이터가 핵심 자산”인 산업 특성상 연구지향 인재가 아니라 비즈니스지향 데이터 인재가 스케일업의 핵심임을 보여줌

□ 소결

 ㅇ (7개 기업 사례 간 공통점 및 차별점) 7개 기업은 모두 문제 기반 창업을 토대로 산업 특화 AI 솔루션을 개발하고 있으며, 이상적으론 융합형 인재를 요구하지만 실제로는 응용·운영형 엔지니어 확보에 가장 큰 어려움을 겪고, 리드급 부족과 GPU·데이터 인프라 병목, 산학·인턴 중심의 채용 구조, 자율성과 빠른 실행 중심의 조직문화라는 공통 패턴을 보임. 인재 유지 측면에서는 성장 기회와 비전, 자율성, 스톡옵션이 핵심 요인으로 작동하고, 보상 한계·연구환경 제약·리더십 문제는 주요 이탈 요인으로 나타남. 반면 차별점은 기술·도메인 구조에 따라 뚜렷하게 보여짐. 바이오·피지컬·NLP·제조(A·B·C·E)는 엔진형 R&D와 고사양 인프라 의존도가 높고, 웹·콘텐츠·모빌리티(D·F·G)는 외부 모델 기반의 응용·서비스 중심 전략을 구사하며 민첩성이 경쟁력임. 인재 수요 역시 제조·피지컬은 도메인 지식 기반 융합형 인재가 필수이고, NLP·생성형은 서비스 구현형 인재, 모빌리티는 운영형·비즈니스형 인재가 절대적으로 부족함. 초기기업(A·B)은 인지도·보상 한계로 채용난이 극심한 반면, 성장기업(C·D)은 리드급 유지·보상 경쟁이 심화되고, 제조(E)·콘텐츠(F)·데이터(G)는 상용화 단계에 맞춘 응용형·운영형 확대가 필요함. 정책 요구도 데이터 접근성(G), 지역 인프라(B·C), GPU·인턴십·산학 매칭 등으로 세부적으로 달라짐 

 ㅇ (성장단계별·업종별·지역별 AI 인재 확보 전략 분석) AI 스타트업 전반에서 성장단계·업종·지역을  불문하고 응용·실무형 인재가 핵심 부족 자원이며, 연구형보다 제품화·데이터 운영·문제 해결 역량이 절대적으로 요구됨. 모든 기업이 공통적으로 시니어 부족, 보상 경쟁력 한계, GPU·데이터·행정부담의 3대 병목을 겪고 있으며, 산학·인턴 기반의 내부 육성이 주요 채용·성장 경로라는 점도 동일함. 반면 차별점은 단계·도메인·지역에 따라 뚜렷하게 나타남. 초기 기업(A·B)은 인지도·재정 제약으로 채용난이 심각해 산학·OJT 중심 내재화 전략에 의존하고, 성장기(C·D)는 기능 분화와 리드급 확보가 과제가 되며, 확장기(E·F·G)는 상용화·비즈니스 확장이 중심이 되어 업종별 요구 역량이 달라짐. 업종별로는 제조·피지컬(B·E)의 경우 도메인 지식·엔진형 연구역량, NLP·생성형(C·D·F)의 경우 기술 흡수 속도와 실험 기반 서비스 구현 능력, 모빌리티(G)의 경우 데이터 품질·운영 역량을 보유한 인재가 가장 중요함. 지역별로는 수도권 기업이 인재 경쟁 과열과 유출 위험을 겪는 반면, 비수도권 기업은 인재 풀은 작지만 산학협력·정착 안정성을 기반으로 내부 육성 효율이 더 높게 나타남

 ㅇ (시사점) 국내 AI 스타트업은 공통적으로 연구형보다 응용·운영형 인재가 절대적으로 부족하며, 시니어·리드급 인재의 외부 영입 실패로 인해 대부분 내부 빠른 성장·육성 전략에 의존하고 있음. 업종별로는 제조·피지컬은 도메인+AI 융합형 인재, NLP·웹·콘텐츠는 빠른 출시 중심의 응용형 인재, 모빌리티는 데이터 운영형 인재가 각각 핵심 수요로 나타나 업종별 맞춤 정책이 필수적임. 지역별로는 수도권이 인재 접근성은 높으나 경쟁·보상 부담이 크고, 비수도권은 산학·교육기관 중심의 육성형 파이프라인이 효과적으로 작동함. 또한 GPU·데이터 인프라 부족과 정부과제 행정 부담이 모든 기업의 공통적 병목으로 확인되며, 인재 유지에는 보상보다 조직문화와 리더십이 더 큰 영향을 미침. 전반적으로 글로벌 확장을 지향하지만 비자·국제 협력·해외 실증 기반이 미흡해 추가적 지원이 필요함. 종합하면, 응용·운영형 중심 인재구조, 시니어 공급 공백, 업종별 상이한 장애요인, 지역 간 생태계 격차, 기술·데이터 인프라 부족이 국내 스타트업의 구조적 제약이며, 이를 해결하기 위해서는 GPU·데이터 기반 확충–산학 파이프라인 강화–리더십·조직역량 육성이 결합된 다차원·맞춤형 AI 인재정책이 요구됨

05 결론 및 제언

□ AI 스타트업의 AI 인재 확보를 위한 정책 제언

 ㅇ AI 스타트업의 AI 인재 확보를 위한 정책 제언으로 인재 양성 및 공급기반 강화(예: 응용·운영형 인재 양성 강화, 스타트업–대학–지역 AI 허브 연계 파이프라인), 기술·데이터 인프라 확충 및 R&D 제도 개선(예: 공용 GPU·데이터 인프라 확충 및 R&D 제도 개편, AI 스타트업 맞춤형 장기 R&D 체계 재설계), 조직·리더십 강화(시니어·리드급 확보를 위한 리더십·글로벌 프로그램 강화, 스타트업 조직문화·리더십 역량 강화), 글로벌 경쟁력 및 확장성 강화(예: 글로벌 확장 기반 조성) 측면에서 다음 7가지 정책을 제안할 수 있음

 ㅇ (응용·운영형 인재 양성 강화) 국내 AI 교육이 연구자 중심에 편중된 문제를 해소하기 위해, 대학·부트캠프·인턴십을 모두 프로덕트·머신러닝 운영 중심 실무교육 체계로 전환해 산업 수요와 직접 연결되는 인재 공급망을 구축해야 함

 ㅇ (스타트업–대학–지역 AI 허브 연계 파이프라인) 수도권 경쟁 과열과 비수도권 인재 부족 문제를 동시에 해결하기 위해, 지역 AI 허브 기반 산학·인턴십 연계 모델과 프로젝트 기반 현장 연수 프로그램(Project-based Residency)을 도입해 지속 가능한 인재 순환 구조를 구축해야 함

 ㅇ (공용 GPU·데이터 인프라 확충 및 R&D 제도 개편) 모든 스타트업이 겪는 GPU·데이터 병목과 행정 부담을 해결하기 위해, 공용 GPU 클러스터 구축, 공공데이터 개방, 장기 R&D 구조 전환이 필수적임

 ㅇ (AI 스타트업 맞춤형 장기 R&D 체계 재설계) 단년도 중심 R&D를 3~5년 단계형·민간투자 연계형으로 개편하고 행정 절차를 대폭 간소화해, 기술개발–실증–상용화의 연속성을 보장할 필요

 ㅇ (시니어·리드급 확보를 위한 리더십·글로벌 프로그램 강화) 국내에 부족한 고경력을 가진 AI 인재 및 최고기술책임자(CTO)급 인재 수요를 해결하기 위해, AI 패스트트랙 비자, 최고기술책임자(CTO) 아카데미, 글로벌 책임연구자 펠로우십 등 글로벌·국내 연계 프로그램을 신설할 필요

 ㅇ (스타트업 조직문화·리더십 역량 강화) 핵심 인재 유지의 관건은 보상이 아니라 리더십이므로, 최고기술책임자(CTO) 및 팀장 대상 리더십 교육, 조직문화 코칭, 프랙셔널 리더십 도입 지원을 통해 조직 역량을 체계적으로 강화할 필요 

 ㅇ (글로벌 확장 기반 조성) 스타트업의 해외 진출과 국제 협력을 지원하기 위해, 해외 실증 펀드, 국제 공동 PoC, 글로벌 인재 비자·정착 패키지 등을 구축하여 글로벌 스케일업 역량을 강화할 필요

□ AI 스타트업의 AI 인재 확보 정책 로드맵

 ㅇ (단기 단계) 단기(1~2년) 단계는 가장 시급한 과제인 응용·운영형 인재 공급 확대와 GPU·데이터 병목 해소에 초점을 둠. 대학·부트캠프·인턴십을 전면적으로 프로덕트·머신러닝 운영 중심 실습형 교육으로 전환하고, 6~12개월 현장기반 인턴십과 산학 매칭 플랫폼을 구축해 즉시 투입 가능한 실무형 인재를 확보함. 동시에 권역별 소규모 GPU 허브 시범 운영, 공공데이터 API 개방 확대, 스타트업 리더십 단기 과정 등을 통해 기술·조직 인프라를 빠르게 보강함. 그 결과 스타트업의 개발 속도 개선과 초기 조직 안정화가 가능해짐

 ㅇ (중기 단계) 중기(3~5년) 단계는 구조적 인프라 확충과 장기 제도화, 시니어 인재 확보 체계에 중점을 둠. 권역별 대형 GPU 클러스터 구축, R&D의 다년도화, 업종별 특화 교육센터 설립을 통해 산업별 인재 수요에 대응하고, AI 패스트트랙 비자, 최고기술책임자(CTO) 아카데미, 글로벌 책임연구자 펠로우십 프로그램 등으로 리드급 인재 생태계를 본격적으로 육성함. 동시에 산학 실증형 과제를 SBIR/Horizon형 모델로 개편해 기술개발–실증–상용화의 연속성을 강화함. 이 단계에서는 업종별 맞춤형 인재 공급 체계 정착과 시니어 인재 기반 형성이 가시화됨

 ㅇ (장기 단계) 장기(5~10년) 단계는 전국 단위 AI 창업–교육–인재 생태계 완성이 목표임. 전국 AI 허브망(GPU·데이터·산학·창업)을 구축하고, 대학·대학원 교육을 시스템·제품 중심으로 전면 개편하여 AI 커리어 트랙(학부→석사→인턴→정규직)을 제도화함. 또한 글로벌 실증 펀드·국제 공동 R&D·해외 인재 정착지원 체계를 도입하고, 프랙셔널 리더십 및 Responsible AI 기반 조직 성숙도 평가체계를 운영함으로써 고급 인재 유입과 글로벌 확장이 가능한 지속형 AI 산업 구조를 확립함. 이를 통해 한국은 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 전문기업을 다수 배출하는 안정적 국가 생태계를 구축할 수 있음

□ 연구의 한계점 및 향후 연구 방향

 ㅇ 본 연구는 국내 AI 스타트업의 인재 확보 전략을 통계·정책 비교·사례연구를 통해 다각적으로 분석했으나 몇 가지 한계가 존재함.

 첫째, 사례 표본이 7개 기업에 제한되어 생태계 전체의 다양성과 동태성을 충분히 반영하지 못했다는 점에서 향후 30~50개 이상을 포함한 혼합방법 연구가 필요함.

 둘째, SIMS–KoDATA의 한계로 인해 채용·이직·보상·역량 등 미시적 인재 데이터가 부족해 조직성과와 인재특성의 관계를 계량적으로 규명하지 못했음.

 셋째, 횡단면분석 기반 접근으로 인해 성장단계별 인재전략의 변화와 스케일업·정체·전환 과정의 장기적 연계를 추적하지 못하였으므로 패널 기반 장기 분석이 요구됨. 넷째, 국제 비교연구는 거시정책 중심에 머물러 AI 스타트업 내부의 인적자원관리(HRM), 조직문화 등 미시적 차원을 충분히 포함하지 못했음. 그럼에도 본 연구는 국내 AI 스타트업 인재정책 설계를 위한 기초 분석 틀과 향후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의의를 가짐