멀티캠퍼스는 2026년 7월 31일 한국여성과학기술인육성재단(WISET)의 이공계 여성 회원 201명을 대상으로 실시한 인공지능 전환(AX) 역량수준 진단 결과를 발표했다.

이번 진단은 멀티캠퍼스가 KAIST 김주호 교수와 공동으로 개발한 진단 서비스를 바탕으로 진행되었으며, WISET과의 사회적 책임 활동 일환으로 무상으로 제공되었다.

진단 대상은 경력단절 경험이 있는 여성 과학기술인들로, 이들의 직무 역량 강화를 위한 지원 프로그램의 일환으로 이루어졌다.

진단 방법과 구성

멀티캠퍼스와 KAIST 김주호 교수가 함께 개발한 AX 역량수준 진단은 조직에서 필요한 인공지능 전환 역량을 8대 핵심 영역으로 나누어 정의한다.

각 핵심 영역은 다시 5개의 세부 역량으로 구성되어 총 40개의 측정 항목을 형성한다.

진단은 온라인 기반 자가 진단 형태이며, 응답자는 각 항목에 대한 자신의 숙련도를 5점 규모로 평가한다.

진단은 2026년 6월부터 7월 초까지 약 한 달간에 걸쳐 진행되었으며, 참가자들은 멀티캠퍼스의 이러닝 플랫폼을 통해 언제 어디서든 접근할 수 있었다.

수집된 응답 데이터는 통계적 방법을 사용해 평균 점수와 분포를 산출하였고, 개인별 피드백 보고서도 함께 제공되었다.

이와 같은 구조는 개인이 자신의 강점과 약점을 구체적으로 파악할 수 있도록 설계되었다.

진단 도구의 신뢰성을 확보하기 위해 멀티캠퍼스는 사전 테스트 그룹을 대상으로 파일럿 검증을 실시하였고, Cronbach의 알파 계수를 통해 내적 일관성을 확인하였다.

검증 결과 전체 항목의 평균 신뢰도 계수는 0.85 이상으로 높은 수준을 나타냈다.

이를 바탕으로 최종 진단 도구는 안정적인 측정 도구로 간주되었다.

주요 진단 결과

진단 결과 참가자들은 AI의 기본 개념 이해, 기술의 검증 및 결과 판단 능력 측면에서 상대적으로 높은 점수를 보였다.

이는 최신 생성형 AI 도구에 대한 이론적 지식과 윤리적 검증 절차에 대한 인식이 비교적 잘 형성되어 있음을 시사한다.

반면, 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하여 작업을 자동화하는 역량에 대해서는 점수가 낮게 나타났다.

세부 분석 결과, 경력단절 기간이 5년 이상인 참가자군은 자동화 적용 역량에서 특히 낮은 점수를 보였으며, 최근 2년 이내에復職한 집단은 비교적 높은 점수를 기록했다.

이는 경력 단절이 길어질수록 최신 AI 도구에 대한 실습 기회가 줄어들기 때문으로 해석된다.

따라서 경력 단절 기간에 따라 차별화된 보완 교육이 필요함을 시사한다.

왜 중요한가

이번 진단은 경력단절 여성 과학기술인들이 AI 시대에 필요한 역량을 진단받고 보완할 수 있는 계기를 제공한다는 점에서 의미가 있다.

AI 이해와 판단 능력은 이미 갖춰져 있으나 자동화 적용 능력 부족은 직무 전환 및 재취업 시 걸림돌로 작용할 수 있다.

따라서 맞춤형 교육을 통해 이 격차를 해소하면 여성 인력의 AI 분야 참여율을 높이고 산업 전반의 인공지능 전환 속도를 가속화할 수 있다.

기업 입장에서 볼 때, 해당 진단 결과는 직무 재설계 및 역량 강화 투자 우선순위를 결정하는 데 유용한 데이터를 제공한다.

정책 당국 역시 여성 과학기술인 지원 사업에 AI 역량 진단 및 보완 프로그램을 반영함으로써 성별 격차를 줄이는 효과적인 방안을 마련할 수 있다.

앞으로 멀티캠퍼스와 WISET은 이번 진단 결과를 기반으로 마이크로러닝 모듈과 가상 실습 환경을 결합한 맞춤형 학습 경로를 개발할 예정이다.

이러한 접근은 시간과 장소에 제약이 있는 경력단절 여성들에게 유연한 학습 기회를 제공함으로써 역량 개발 장벽을 낮출 수 있다.

궁극적으로, 여성 과학기술인의 AI 역량 강화는 국가 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대된다.

#멀티캠퍼스#WISET#AI 전환#AI 역량 진단#경력단절 여성#KAIST

출처: 인공지능신문 · 이 기사는 에이든 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.