수십년 연구 노하우 사장 막는다…‘은퇴 과학자’ AI로 기업·지역 매칭

[헤럴드경제=구본혁 기자] 오랜 연구개발(R&D) 경험과 노하우를 갖춘 퇴직 과학기술인을 ‘국가전략자산’으로 활용하기 위한 국가 차원의 지원체계 구축 방안이 제시됐다. 인공지능(AI)을 활용해 기업·지역의 기술 수요와 고경력 과학기술인을 연결하자는 것이다.

15일 국회의원회관에서는 ‘국가전략자산으로서의 고경력 과학기술인 활용방안’을 주제로 정책포럼이 개최됐다. 황정아·조승래 국회의원실과 한국과학기술단체총연합회가 공동 주최하고 고경력과학기술연우총연합회가 주관했다.

이날 전문가들은 고경력 과학기술인의 경험과 전문성이 퇴직과 동시에 사장되지 않도록 국가 차원의 ‘생애 전주기 커리어 모델’을 구축해야 한다고 제안했다.

박인서 고경력과학기술연우총연합회 정책연구센터장은 현재 고경력 과학기술인 지원 정책의 문제점으로 분절된 추진체계와 퇴직 전후 연계 부족, 수요 기반 매칭 미흡, 역할·계약·보상·성과관리 기준 부재 등을 꼽았다.

이를 해결하기 위해 기업과 공공기관 등의 기술 수요 발굴부터 전문가 매칭, 활동 평가와 보상까지 한 번에 연결하는 ‘AI 기반 국가 통합 플랫폼’ 구축을 제안했다. 퇴직 전 진단·교육과 퇴직 이후 활동을 연계하는 생애 전주기 지원체계도 필요하다고 강조했다.

현재 단기 자문 위주의 고경력 과학기술인 활용 방식도 바꿔야 한다는 지적이 나왔다. 단순한 기술 자문에서 벗어나 고경력 전문가가 기업과 지역의 기술 문제 해결에 장기간 참여하는 ‘다년도 문제해결형 사업’으로 전환하자는 것이다.

구체적으로 2027년 시범사업으로 ▷AI 기반 국가 통합 플랫폼 ▷수요기관 공개모집형 경력전환·배치 ▷한국형 ILP 디렉터 ▷지역 전략산업 미션팀 등 4개 사업이 제시됐다.

한국형 ILP 디렉터는 고경력 과학기술인이 기업의 R&D와 기술사업화 과정에 참여해 단순 자문을 넘어 실제 문제 해결까지 관리하는 모델이다. 지역 전략산업 미션팀 역시 고경력 전문가의 경험을 지역 기업과 산업현장의 기술 난제 해결에 직접 활용하는 데 초점을 맞춘다.

한선화 UST 명예교수는 전문기관 지정과 AI 기반 국가통합 플랫폼 구축을 제안했다. 김규동 KIRD 인재개발본부장은 공개모집부터 교육·평가·활동까지 연결하는 공식적인 경력경로 마련을 강조했다. 홍성관 국가과학기술연구회(NST) 기술사업화부장은 기업의 R&D·사업화 문제를 해결까지 관리하는 한국형 ILP 디렉터 모델을 제시했다.

이가영 과학기술정보통신부 과학기술안전기반팀장은 개정 이공계지원특별법에 따른 고경력 과학기술인 통계체계 구축과 전문기관 지정, 시행령 마련 방향을 설명했다.

박인서 센터장은 “퇴직은 과학기술 경험의 종료가 아니라 국가전략자산으로 새롭게 활용하기 위한 출발점이 돼야 한다”고 강조했다.