AI 도입한 디지털헬스 기업, 시니어 중심 재편

인공지능 도입이 확산된 국내 디지털헬스케어 기업에서 전체 인력과 단순·반복 직무가 빠르게 줄고, 숙련된 시니어 인력을 중심으로 조직을 다시 짜는 변화가 확인됐다. 과학기술정책연구원은 11일 ‘AI 전환기, 디지털헬스케어 사례로 본 기술 인력 수요 변화의 특징과 대응 전략’ 보고서를 공개했다. 분석 대상은 업력 7~15년인 국내 기업 4곳이다.

건강관리 앱을 15년간 운영한 기업은 조직 규모를 400명에서 100명으로 줄였다. 간호사와 운동처방사, 영양사 등 40명이 7~8년간 맡았던 건강 코칭은 10만 건 이상의 데이터를 축적해 AI에 학습시킨 뒤 2명이 담당하는 체제로 바뀌었다. 연간 4억~5억원의 같은 인건비로 주니어 10명을 채용하던 방식도 시니어 2명을 운영하는 구조로 전환됐다.

개인 맞춤형 디지털치료제를 개발해 온 10년 차 기업에서는 생성형 AI 도입 후 주니어 개발자 3~4명이 처리하던 데이터 전처리를 시니어 개발자 1명이 맡게 됐다. 의료 빅데이터 플랫폼 기업도 의료 분야 공통데이터모델 변환을 비롯한 단순 데이터 처리 인력을 감축했으며, 해당 인력을 앞으로 절반 이하로 줄이기로 했다. 반면 AI 모델 개발과 품질관리 인력은 16명 수준에서 20명 이상으로 늘리고 시니어를 우선 채용할 방침이다.

온디바이스 AI 기반 마이데이터 플랫폼을 운영하는 7년 차 기업도 50명이 넘는 조직에서 주니어 21명을 정리하고 시니어 중심 체제로 재편했다. 보고서는 업무 자동화가 진행되면서 주니어가 많은 전통적 피라미드형 인력구조가 해체되고 시니어 비중이 큰 역피라미드형으로 바뀌고 있다고 분석했다. 인력 수요를 파악할 때도 단순한 인원 증감보다 필요한 역량과 축소·재편되는 직무를 구체적으로 살피도록 모니터링 체계를 고도화해야 한다고 제시했다.