대학들은 AX(인공지능 전환) 투자 필요성에 93.7% 이상이 공감했지만, 구체 계획을 수립·추진 중인 곳은 41%에 그쳤습니다.
재원 문제가 가장 큰 장벽으로, 필요한 투자비를 전액 자체 재원으로 충당 가능하다는 대학은 한 곳도 없었습니다.
이제는 ‘AI를 쓸까’가 아니라 교육·행정·데이터까지 포함한 실행 전략을 어떻게 만들지가 핵심 과제가 됐습니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

대학 현장에서 ‘AX(인공지능 전환)’ 이야기가 부쩍 많아졌죠. 그런데 막상 어디까지 준비됐는지 들여다보면, 분위기와 실행 사이에 간격이 꽤 큽니다. 한국대학교육협의회가 전국 4년제 대학 총장을 대상으로 진행한 설문에서도 그 온도차가 그대로 드러났습니다.

조사에 참여한 144개교 중 향후 3년 안에 AX 전환을 위한 구체적인 계획을 수립하거나 추진 중이라고 답한 대학은 59개교(41.0%)였습니다. 반대로 필요성은 느끼지만 재원 부족, 내부 검토 등의 이유로 아직 계획 단계에 못 간 대학이 80개교(55.5%)로 더 많았고요. ‘해야 한다’는 공감대는 넓지만, ‘어떻게 할지’는 절반이 채 정리되지 않은 셈입니다.

흥미로운 점은 투자 필요성에 대한 인식 자체는 매우 높다는 겁니다. AI 인프라·플랫폼 구축부터 AI 기반 교육과정·콘텐츠 개발, 교수자의 AI 역량 강화, 상용 AI 솔루션 도입, 전담조직 인력 확충, 운영비까지 AX 환경 구축 6개 분야 모두에서 93.7% 이상이 ‘투자 확대가 필요하다’고 응답했습니다. 특히 인프라·플랫폼 구축의 필요성이 가장 높게 평가됐고, 교육과정·콘텐츠, 교수 역량 강화가 뒤를 이었습니다.

그런데 왜 실행이 더딜까요. 답은 꽤 현실적입니다. 재원입니다. AX 전환 계획이 없다고 답한 대학을 제외한 142개교 가운데, 필요한 투자비를 전액 자체 재원으로 조달할 수 있다고 답한 대학은 한 곳도 없었습니다. 127개교(89.4%)는 정부 지원이 상당 부분 이상 필요하다고 했고, 국공립대와 소규모 대학에서 ‘정부 지원 없이는 어렵다’는 응답이 상대적으로 높게 나타났습니다.

이 지점에서 AX는 단순히 생성형 AI 서비스를 몇 개 도입하는 문제가 아니라는 점이 더 선명해집니다. 대학의 AX는 교육과정과 교수법, 연구환경, 행정업무, 의사결정 구조, 데이터 체계, 인프라 운영까지 ‘대학 운영 전반을 다시 설계’하는 일에 가깝습니다. 그래서 예산만 확보한다고 끝나지 않고, 무엇을 먼저 바꾸고 어떤 기준으로 확산할지 로드맵이 함께 필요해요.

실무 관점에서 보면, 계획이 있는 대학과 없는 대학의 차이는 ‘AI를 쓰느냐’가 아니라 ‘운영 방식으로 정착시키는 설계가 있느냐’에서 갈립니다. 예를 들어 데이터가 흩어져 있으면 AI 활용은 늘 PoC(시범)에서 멈추기 쉽고, 전담조직과 권한·책임 구조가 없으면 도입한 도구가 현장에 남지 않죠. 결국 AX는 기술 프로젝트라기보다, 조직과 프로세스 프로젝트에 더 가깝습니다.

이앤아이 관점에서 보면, 대학 AX의 첫 단추는 ‘웹과 콘텐츠 운영 체계’부터 정리하는 것이 현실적인 출발점이 될 수 있습니다. 홈페이지·포털·학사 안내처럼 정보가 모이는 접점에서 데이터 구조와 콘텐츠 흐름을 정돈하면, 이후 챗봇·검색·민원 자동화 같은 AI 적용도 훨씬 매끄럽게 이어지거든요. 큰 그림의 AX를 말하기 전에, 실행 가능한 단위로 쪼개서 로드맵을 만드는 일이 지금 가장 중요해 보입니다.

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