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[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

[AI 리더스] 구광모가 택한 이홍락…"LG AI 대학원서 실전형 인재 키울 것"

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "LG AI 대학원은 단순한 교육 기관이 아니라 현업 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인재를 키우는 곳이 되어야 한다고 생각합니다. 교육의 질을 최고 수준으로 끌어올려 내부뿐 아니라 외부에서도 인정받는 인재를 배출하는 것이 목표입니다." 이홍락 LG AI 연구원 공동원장은 23일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 LG그룹에서 최근 개원한 LG AI 대학원의 향후 운영 방안에 대해 이처럼 밝혔다. 국내 기업 중 최초로 교육부 인가를 받아 이달 4일 출범한 LG AI대학원은 구광모 LG그룹 회장의 'ABC(AI·바이오·클린테크) 전략' 일환으로 추진된 곳으로, 그룹 차원의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재를 본격 양성해나간다는 방침이다. 도메인·AI 융합 교육 체계 구축…실전형 인재 육성 본격화 LG AI 대학원은 단순한 사내 교육을 넘어 현업 인력이 연구에 몰입하며 학위와 실전 경험을 동시에 확보하는 기업형 AI 대학원 모델을 지향한다. 석·박사 학위 취득이 가능한 사내 대학원으로, 총 30명 정원이지만 코딩 테스트, AI 프로젝트 수행 이력, 심층면접 등의 선발 전형을 거쳐 석사 과정 11명, 박사 과정 6명의 신입생만 이번에 맞이했다. 이 원장은 "LG AI 대학원은 단순히 학위를 주는 곳이 아니다"며 "구성원 한 명이 여기서 1년, 2년을 집중적으로 보내는 것은 일반 현업에서는 불가능한 '퀀텀 점프'의 기회가 될 것"이라고 강조했다. LG AI 연구원은 그룹이 5년 전 설립한 LG AI 연구원 설립 초기부터 비공식 교육 과정을 운영해오며 'AI 엑스퍼트' 단기 과정을 통해 계열사 구성원들의 AI 역량을 키워온 것이 모태가 됐다. 단순 기술 교육이 아니라 각 계열사의 산업 도메인과 AI를 결합해 실제 문제를 해결할 수 있는 인재를 양성하는 데 초점을 맞춘 곳으로, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 등 핵심 이론 교육과 함께 현업 데이터를 기반으로 한 프로젝트 수행을 병행한다. LG AI 대학원이 기존 사내 교육과 가장 크게 다른 것은 '연구 중심 구조'란 점이다. 단순 역량 향상 교육을 넘어 학위 취득과 논문 성과까지 연결되는 체계를 갖춰 임직원들의 관심은 개원 전부터 높았다. 특히 현업에서는 다양한 업무와 일정으로 인해 깊이 있는 연구를 지속하기 어렵지만, 대학원 과정에서는 일정 기간 동안 연구에 집중할 수 있다는 점이 매력 요소로 꼽혔다. 이 기간 동안 구성원은 기술적 깊이를 확보하고 새로운 문제를 정의하고 해결하는 경험을 축적하게 된다. 이 원장은 "석사나 박사 학위는 단순 교육 이수가 아니라 공식적으로 역량을 인정받는 과정이라는 점에서 의미가 있다"며 "현업에서는 확보하기 어려운 집중 연구 기간을 통해 개인 역량이 크게 도약할 수 있다"고 말했다. 이어 "기술적으로 새로운 기여가 있다면 논문 출판도 적극 지원해 외부에서 인정받는 성과로 이어지도록 할 것"이라고 덧붙였다. AI 윤리·국방 활용까지…책임 있는 AI 인재 강조 LG AI 대학원은 기술 교육과 함께 AI 윤리 교육도 정규 과정에 포함했다. 교육 과정에는 LG의 AI 윤리 원칙을 반영한 'AI 윤리' 과목이 편성됐으며 '책임 있는 AI'와 '포용적인 AI'를 중심으로 한 사람 중심 철학을 교육 전반에 반영했다. 교육 내용 역시 단순 이론을 넘어 편향성, 보안, 저작권 등 실제 발생 가능한 리스크를 사전에 인지하고 대응할 수 있는 실무 역량 확보에 초점을 맞췄다. 개발 단계에서부터 윤리적 기준을 내재화하는 것이 향후 AI 활용의 안정성과 직결된다는 판단에서다. 이 원장은 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커지는 만큼 윤리 기준을 명확히 하는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 최근 국제 정세 속에서 AI의 군사적 활용 가능성이 논의되는 상황과 관련해 인간 통제를 벗어난 자율 살상 무기 등은 명확히 배제해야 할 영역이라고 피력했다. 이 원장은 "AI는 사람의 삶에 긍정적인 영향을 주기 위해 개발되는 기술인 만큼 윤리적 책임은 필수"라며 "인간 통제를 벗어난 자율 살상 영역은 분명한 레드라인으로 보고 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 국가 차원에서는 자체적으로 통제 가능한 AI를 확보하려는 흐름이 존재하는 만큼 방어 목적의 활용은 별도의 관점에서 논의가 필요하다"고 덧붙였다. "내부 중심 운영…교육 품질·성과에 방점" LG AI 대학원은 당분간 내부 구성원 중심으로 운영된다. 초기 단계인 만큼 외연 확대보다 교육 품질과 실제 성과에 집중하겠다는 판단에서다. 향후 외부 개방 여부 역시 내부에서 충분한 성과와 임팩트가 검증된 이후에 검토한다는 입장이다. 교수진은 산업 현장과 학계를 아우르는 전문가들로 구성됐다. 총 25명의 교수진이 참여해 최신 AI 이론 교육과 함께 실제 산업 데이터 기반 문제 해결을 병행하는 방식으로 교육을 진행한다. 이론과 실전을 결합한 현장 중심 교육을 통해 즉시 활용 가능한 역량을 확보하도록 설계됐다. 또 재학생들은 LG 내부 산업 난제 해결 프로젝트, 산학 협력 등 다양한 실전 경험을 쌓게 된다. 단순 교육이 아닌 실제 문제 해결 과정에 참여하면서 연구와 현업을 동시에 경험하는 구조다. 교육 과정 역시 고밀도로 운영된다. 석사 과정은 3학기, 박사 과정은 약 2년 내외로 설계해 짧은 기간 안에 집중적으로 역량을 끌어올리는 것이 특징이다. 기업이 독자적으로 대학원 과정을 운영하고 학위를 부여하는 형태는 국내는 물론 글로벌에서도 사례가 드물다. LG는 이 같은 구조를 통해 그룹 내부 AI 역량을 끌어올리는 동시에 장기적으로는 글로벌 수준의 AI 인재를 배출하겠다는 목표다. 이 원장은 "저희가 처음부터 없는 조직에서 시작하는 것이 아니라 이미 풍부한 연구 경험과 현장 AI 적용 경험을 가진 인력들이 함께하고 있다"며 "겸임 교원과 전임 교원 모두 탑티어 논문 출판 경험을 갖고 있기 때문에 이런 역량들이 교육 과정에 잘 녹아들 것으로 보고 있다"고 말했다. '첨단인재법' 시행 후 첫 사례…기업형 대학원 첫 모델에 '관심' LG AI 대학원은 국내 최초의 사내 대학원 사례란 점에서 업계의 관심도 높다. 기존에는 기업이 전문대학 수준의 학력만 인정되는 사내대학 형태만 운영할 수 있었지만, 지난해 1월 '첨단산업 인재혁신 특별법' 시행으로 사내 대학원 설립이 가능해졌다. 해당 법은 AI, 반도체, 모빌리티 등 첨단 산업 분야에서 즉시 투입 가능한 인재를 양성하고, 기존 인력의 재교육을 지원하기 위해 마련됐다. 일정 경력 이상의 산업 전문가도 교수로 참여할 수 있도록 한 점이 특징으로, 기업은 자체 데이터와 설비, 현장 경험을 활용해 실무 중심 인재를 직접 육성할 수 있는 기반을 갖추게 됐다. 현재 대부분 기업 사내 교육 프로그램은 대학과의 산학 협력을 통해 학위를 부여하는 방식이 일반적이다. 삼성전자공과대학교(SSIT) 역시 대학은 자체 인가를 받았지만, 대학원 과정은 성균관대와의 협력을 통해 학위를 부여하는 구조다. 최근 현대차, SK 등 사내 대학원 도입을 검토하는 기업이 늘고 있는 가운데 이 원장은 단순한 제도 도입만으로는 성과를 내기 어렵다는 점도 함께 짚었다. 연구 인력, 프로젝트 경험, 교육 체계가 유기적으로 연결되는 구조가 갖춰져야 실질적인 효과를 낼 수 있다고 강조했다. 이 원장은 "사내 대학원은 형식적인 교육 조직이 아니라 실제 연구와 현업이 연결되는 구조가 갖춰져야 의미가 있다"며 "기업이 이미 가지고 있는 인적 자산과 연구 역량을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 선행돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "우리는 양적인 확대보다 교육의 완성도를 높이고 실제 현장에서 성과를 만들어내는 인재를 꾸준히 배출하는 방향으로 앞으로 대학원을 운영해 나갈 계획"이라고 마무리했다.

2026.03.23 16:34장유미 기자

[유미's 픽] 'LG大' 박사 출신 쏟아질까…AI에 진심인 구광모, 세계 최초 대학원 만든다

정식 석·박사 학위를 주는 세계 최초의 사내 대학원인 'LG 인공지능(AI) 대학원'이 올해 9월 개원을 앞두고 직원 채용에 본격 나섰다. 올해 1월 '첨단산업인재혁신특별법(첨단인재법)' 시행에 맞춰 LG그룹이 교육부 인가를 받은 대학원에서 정식 배출한 AI 인재가 향후 국내 업계에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 16일 업계에 따르면 LG그룹은 오는 26일 오후 1시까지 인공지능학과에서 근무할 전임교원 0명을 뽑기 위해 서류 접수를 진행한다. 이번에 선발되는 인원은 총 2년 계약으로, 상호 협의에 의해 2년 이상의 기간으로 변경될 수 있다. 전형 절차 및 일정은 다음 달 초 '기초심사 및 연구실적'을 평가해 1차 합격자를 선발한 후 같은 달 말 공개강의를 통한 '교육능력 평가' 및 면접 심사를 진행해 최종 합격자를 이르면 6월 말, 늦어도 7월 초쯤 발표할 예정이다. LG그룹은 지난 2022년부터 사내 대학원 과정을 운영하며 과정을 마친 임직원에게 석·박사 학위를 줬지만 정식 학위는 아니었다. 국내 법상 사내 대학 설립은 가능하지만, 사내 대학원은 법적 근거가 없었던 탓이다. 하지만 올해 1월 17일부터 '첨단인재법'이 시행되면서 사내 대학만 가능했던 평생교육 시설의 설치와 운영이 사내 대학원으로 확대돼 LG AI 대학원의 길이 열리게 됐다. 첨단인재법은 AI, 반도체, 모빌리티와 같이 고도 인재가 절실한 최첨단 산업에 즉시 전력감 인재를 공급하고 기술 발전 속도에 맞춰 기존 인력을 재교육하기 위해 마련됐다. 석·박사가 아니어도 기술사, 기능장 자격을 갖췄거나 해당 산업 분야에서 10~13년 이상 종사한 전문 양성인이라면 사내 대학원 교수가 될 수 있도록 하는 것이 핵심으로, 사내 대학원은 회사 내에 있는 캠퍼스에서 현역 전문가와 기업의 고가 실험·생산 장비, 고유 데이터를 활용해 인재를 양성할 수 있게 됐다. LG AI 대학원은 첨단인재법 적용을 받은 첫 사내 대학원 사례로, LG의 성공 여부를 지켜보며 현대차, SK 등에서도 이를 추진할 지 검토에 나선 것으로 알려졌다. 글로벌 기업들이 학사 학위를 주는 사내 대학을 운영하는 사례가 간혹 있지만 석·박사 학위를 주는 사내 대학원을 운영하는 것도 LG그룹이 전 세계 최초다. 국내외서 기업들이 운영하는 사내 대학들은 유명 대학과의 산학연계를 통해 진행되는 경우가 많은 상태로, 직접 운영 형태는 아니다. 삼성그룹이 1989년부터 운영하는 SSIT(삼성전자공과대학교)도 대학은 정식 인가를 받았지만, 대학원 과정은 산학협력을 통해 졸업 시 성균관대 학위를 부여 받는 식이다. 하지만 LG AI 대학원은 졸업 시 'oo대' 출신 석·박사가 아닌 'LG대' 출신 석·박사로 정식 인정 받게 된다. 교육부 인가를 받은 대학원이기 때문에 정식 석·박사 학위를 줄 수 있는 것이다. 덕분에 'LG대' 출신 석사는 향후 미국 매사추세츠공과대(MIT) 박사 과정에 도전할 수 있고 졸업 후 서울대 등 유명 대학의 교수가 될 수 있다. LG AI 대학원은 기존 LG AI 연구원에서 활약하고 있는 20여 명의 내부 임직원들을 교수진으로 발탁하는 동시에 이번에 전임 교원을 선발함으로써 현역 AI 전문가들도 끌어 모은다는 방침이다. 대학원 인가 과정에서 교육부가 전임 교원 선발을 조건으로 내건 것도 주효했다. 현재 LG AI 대학원장은 배경훈 LG AI 연구원장이 맡았다. 업계 관계자는 "LG그룹이 LG AI 대학원의 정식 인가를 9월쯤 받을 수 있게 되면 AI 전문 인재를 안정적으로 확보할 수 있게 되는 만큼 다른 기업들의 관심도 높아질 것"이라며 "오랫동안 AI를 연구한 전문가이면서 굵직한 국내외 기업의 AI 연구조직 현역 전문가들로 탄탄한 교수진을 구축할 수 있게 된 만큼 정식 인가를 받는 것도 큰 무리는 없을 듯 하다"고 말했다. LG AI 대학원은 2년 걸리는 석사 학위를 1년 만에 딸 수 있다는 장점도 있다. 2년 이상 걸리는 박사 학위는 6개월, 석·박사 통합 과정은 1년 6개월로 취득 기간을 줄일 수 있다. LG AI 대학원은 정식 인가를 받게 되면 내년부터 신입생 30여 명 규모로 사내에서 모집할 예정이다. 중장기적으로는 외부 신입생 모집도 고려 중인 것으로 파악됐다. 업계 관계자는 "지금까지 국내에서 AI 인재는 서울대, 포항공대, 연세대 등 주요 대학을 중심으로 양성돼 왔지만, 이번 일을 계기로 기업들이 직접 AI 인재를 양성하게 된다는 측면에서 교육 시장에서도 기업들의 존재감이 더 커질 것으로 보인다"며 "특히 기업의 고유 데이터와 인프라를 토대로 실무형 AI 전문 인재를 양성할 수 있다는 측면에서 기업 대학원 출신 졸업생들의 경쟁력과 평가는 일반 대학보다 더 높을 것으로 예상된다"고 분석했다.

2025.05.16 10:45장유미 기자

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