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[노동이즈백] 국가직무능력표준과 국가역량체계

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박영범 한성대 명예교수

미국 코넬대학에서 경제학 공부를 한 박영범 교수는 국책연구기관인 산업연구원, 노동연구원에서의 10여년의 정책연구 활동이후 한성대학교 경제학과 교수로 재직했다. 현재는 한성대학교 명예교수다.

최저임금제, 고용허가제, 고용보험 주요 고용노동 정책 수립의 초기단계에 참여했고, 한국직업능력연구원 원장으로 이명박 정부의 '선취업후진학' 정책, 한국산업인력공단 이사장으로서 박근혜 정부의 '능력중심사회 구축' 정책이 현장에서 작동하도록 지원했다. 한국고용노사관계학회 회장, 노사정위원회 노동시장선진화위원회 위원장, 서울지방노동위원회 심판담당 공익위원 등을 역임했다. 

박영범 교수의 고용노동정책의 정책 수립 과정에 얽힌 알려지지 않은 이야기를 통해 우리나라 고용노동시장 현실을 곱씹어 보고자 한다.

박영범 교수.

국가직무능력표준(National Competency Standards: NCS)은 "산업현장에서 직무를 수행하는 데 필요한 능력(지식, 기술, 태도)을 국가가 표준화한" 것이다.

2015년부터 공공기관 채용 활용되면서 많이 알려지게 되었다. 공공기관 취업준비생들은 NCS를 알아야 한다. 문재인 정부의 브라인드 채용, 윤석열 정부의 공정 채용도 NCS를 기반으로 하고 있다.

정부는 2001년부터 NCS 도입을 추진하였으나 박근혜 정부가 '학벌이 아닌 능력 중심의 사회 구현'을 국정과제로 제시하기 까지 큰 진전이 없었다.

교육부과 고용노동부의 개발 주도권 다툼으로 사업이 부진하다가 2009년에야 NCS 개발은 고용노동부가, NCS기반 교육과정은 교육부가 하는 것으로 정리되었다.

필자는 한국직업능력개발원(한국직업능력연구원) 6대 원장으로 NCS교육과정개발운영지원센터를 설립하여 NCS 학습모듈을 본격적으로 개발하기 시작하였다.

2013년 1월 31일 한국직업능력개발원 주최 '새정부 청년 일자리 활성화 및 국가직무능력표준(NCS) 운영'에 관한 세미나에서 인사말 하는 필자. [출처: 박영범 교수]

필자가 13대 이사장이었던 (고용노동부 산하) 한국산업인력공단 산하의 국가직무능력표준원은 NCS 개발을 책임진다.

박근혜 정부 들어서 NCS가 본격적으로 개발되기 시작 할 당시 한국산업인력공단 송영중 이사장과 한국직업능력개발원 원장이었던 필자는 NCS와 학습모듈이 별개 기관에 의해 개발되는 것보다는 통합적으로 개발되고 관리되는 것이 국가적으로 바람직하다는데 의견을 같이 하여 NCS와 교육과정의 통합 개발을 추진하였으나 교육부와 고용노동부를 설득하지는 못하였다.

2022년 11월 현재 총 1,083개가 개발된 NCS는 공공기관의 채용뿐 아니라 정부지원 교육훈련 기관의 교육훈련 과정에 활용되고 있다. 새로이 도입된 일학습병행제 자격, 과정평가형 자격은 NCS기반이고 기존의 검정형 자격도 NCS기반으로 바꾸어 나가고 있다.

공채 시대가 저물어 가고 수시 채용이 확산되면서 민간 기업에서도 NCS를 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 직무급 임금체계가 연공급 임금체계를 대체하는데 NCS가 일정 역할을 할 것이다.

NCS 체제 구축과 함께 국가자격체계 (National Qualification Framework: NQF)의 개편이 이루어져야 하는데, 문재인 정부에서 NQF 구축 작업이 실질적으로 멈춘 것이 아쉽다. 교육부와 고용노동부의 협업체계가 무너지면서 NQF체제의 핵심은 학력과 자격의 연계 작업이 이루어지지 않고 있다.

[서울=뉴스핌] 이성우 기자 = 2020.01.08 seongu@newspim.com

NCS에 기반하여 현장의 수요에 부합되는 직업교육과 훈련이 교육훈련기관에서 이뤄지고 각 직무에서 필요로 하는 표준화된 역량이 제시된 NQF체계가 구축되면 근로자들의 자유로운 일자리 이동이 촉진되고, 상위 수준의 역량이나 자격을 다양한 방법으로 취득할 수 있게 된다.

학력과 시장 수요를 반영한 NCS기반 자격이 연계된다면 과도한 학력이 아니라 실무 능력으로 평가받은 노동시장이 구축되어 과도한 대학진학이 자제되어 청년 취업난, 중소기업의 인력난도 완화될 것이다.

우리나라 대학 교육은 기업에서 필요로 하는 인재를 육성하지 못하고 있다는 비판을 받아 왔는데 NCS 및 NQF체제 구축으로 대학 교육에 현장의 수요가 반영되어 학생들의 취업에도 도움이 되고 NQF체제하에서 대학교육의 질 관리도 이루어진다.

또한 평생학습계좌제 등 여러 평생학습제도 간에 연계성이 없이 독자적으로 운영되는 비효율이 없어질 것이다.

박영범 교수 약력= △1956년 서울 출생 △한국외대 영어학·경제학 학사, 미국 코넬대 대학원 석·박사 △산업연구원 초빙연구위원 △한국노동연구원 연구위원 및 연구조정실장 △국가기술자격정책심의위원회 위원 △교육인적자원부 정책자문위원회 △서울지방노동위원회 공익위원 △노동부 자체평가위원회 위원장 △한성대 교무처장 △경제사회발전노사정위원회 노동시장선진화위원회 위원장 △한국직업능력개발원 원장 △한국산업인력공단 이사장 △한성대 경제학과 교수

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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