지식자본 재구성(KCR)이란 무엇인가
화두 2026년 8월, AI 경영학회 특별 세션에서 제시된 한 사례는 한국의 중장년층 재취업 논의를 단순한 직무 재배치 차원이 아니라 사회적 자본의 재구성 문제로 전환시켰다. 은퇴한 병원장이 병원 운영과 조직 문제 해결 능력을 기반으로 인공지능(AI)을 도구로 결합하여 컨설턴트로 전직한 이야기는, 개인의 직함보다 문제해결 역량이 시장에서 가치화되는 구조적 전환을 보여준다.
문제 제기 표정호 AI 경영학회 회장(서울과학종합대학원대학교 부총장)은 2026년 8월 해당 세션에서 AI 시대 중장년층의 인생 2막 성공은 화려한 경력보다 문제해결력에 달려 있다고 진단했다. 그는 AI 시대에는 지식이 더 이상 희소 자원이 아니므로 은퇴 전 직함에 대한 집착을 버려야 한다고 강조했다.
노중일 비상교육 글로벌 컴퍼니 대표도 같은 세션에서 AI와 함께 깊이 사고하는 'M형' 인재를 미래 핵심 인재상으로 제시하며, 단순한 AI 기술 활용을 넘어 AI의 한계를 이해하고 비판적 사고와 윤리 의식을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하는 역량을 강조했다. 표 회장은 개인이 쌓아온 지식·경험·인맥·평판을 재편성하는 '지식자본 재구성(KCR)'을 핵심 전략으로 제안했다. 이 결론은 단순한 개인 전략의 문제를 넘어, 고령화와 노동시장 구조, 교육체계와 복지정책이 맞물려 국가적 과제로 확장된다.
논거 전개 1: 노동시장과 재취업의 현실 한국의 고령화와 인력 수급 구조는 중장년층 재취업의 난이도를 높인다.
50~64세의 재취업 경로는 업종·지역·학력에 따라 격차가 크며, 기존 직함과 경력이 반드시 새로운 일자리와 일치하지 않는다. 기업은 직함 중심의 스크리닝을 지속하고 있으며, 이는 경력의 '직함 가치(value as title)'를 고수한 채로는 재배치가 어렵다는 구조적 문제를 드러낸다.
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표 회장은 이러한 현실을 직시하며, 중장년층이 그동안 쌓아온 노하우와 경험을 AI와 결합하여 시장에서 통할 문제 해결 능력을 키워야 한다고 역설했다. 문제해결력은 직함을 넘어서 특정 상황에서 성과를 낼 수 있는 역량을 지칭하며, AI는 이 역량을 확장하고 증폭하는 도구로 기능한다.
논거 전개 2: KCR의 작동 방식과 교육적 함의
한국 노동시장의 구조적 장벽과 교육의 역할
KCR(지식자본 재구성)은 개인의 축적 자산을 재코딩하여 시장에 맞는 형태로 변환하는 과정이다. 표 회장이 제시한 KCR의 핵심은 세 가지 흐름으로 요약된다.
첫째, '해결 가능한 문제의 발굴'이다. 개인이 실무에서 반복적으로 해결해온 과제 가운데 재현 가능한 패턴을 규정하는 작업이 출발점이다.
둘째, AI를 활용한 역량 증폭이다. 데이터 처리·시나리오 분석·모형화 등의 영역에서 AI를 도입하여 문제 해결 속도와 범위를 넓힌다. 셋째, 시장화다.
강사·컨설턴트·작가·사업가 등으로 전환하여 경제적 가치를 창출한다. 이 세 흐름은 기자가 표 회장의 발언과 세션 내용을 토대로 정리한 것으로, 원천 발표에서는 KCR의 핵심을 '자신이 잘 해결할 수 있는 문제를 먼저 발굴하고, 이를 AI로 극대화하여 새로운 경력으로 이어지게 하는 것'으로 설명했다. 교육체계는 이 흐름을 연결하는 커리큘럼과 인증 시스템을 설계해야 하며, 기존의 직무훈련과 달리 문제 발굴·사례 설계·AI 활용 능력 중심의 프로그램이 필요하다.
논거 전개 3: 해외 사례와 정책 설계의 시사점 해외에서는 재취업 지원을 직무 재교육뿐 아니라 문제해결력과 프로젝트 기반 성과 증빙으로 설계한 시도가 확인된다.
유럽 일부 국가에서는 성인 학습자에게 프로젝트 포트폴리오를 통한 역량 인증을 제공하여 노동시장과 연계하는 제도를 운영 중이다(구체적 국가·제도명은 해당 국가 공식 자료 및 유럽연합 평생학습 보고서 참조 권고).
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한국의 경우 이러한 모델을 부분적으로 적용할 수 있으며, 핵심은 기존 경력의 '자산화'를 가능하게 하는 제도적 장치다. 제도적 장치에는 마이크로크레덴셜(추가학습 인증), AI 활용 실습 인프라, 민간과 공공이 연계한 멘토링 네트워크가 포함되어야 한다. 반론 검토
일부는 문제해결력 강조가 구조적 차별과 디지털 접근성 문제를 간과한다고 지적할 수 있다. 그 비판은 타당하다. 중장년층 내 디지털 문해력 격차와 지역별 교육 기회 불균형은 KCR 실현 가능성을 제한한다.
다만 이 반론이 놓치는 점은 역량의 재평가가 병행될 때 제도적 비용과 편익 구조가 달라진다는 사실이다. 문제해결력을 중심으로 한 인증과 시장 연계 장치가 마련되면 기업의 채용 스크리닝이 직함 중심에서 성과 중심으로 이동할 가능성이 높다. 이 과정에서 초기 투자와 보조금, 공공교육의 집중 배치가 병행되지 않으면 불평등이 심화될 위험이 있다.
구조적 함의와 전망
정책 설계의 우선순위와 실행 과제
중장년층의 '인생 2막' 문제는 개인의 자기계발 문제를 넘어 노동시장 재편, 평생교육 체계의 전환, 사회적 안전망의 재설계로 이어진다. 교육정책은 단기적으로 실습 중심 프로그램과 AI 도구 접근성을 개선해야 하며, 중장기적으로는 경력의 경제적 가치를 재측정하는 제도적 프레임을 구축해야 한다. 정부와 지방자치단체는 시범사업을 통해 마이크로크레덴셜, 프로젝트 포트폴리오 인증, AI 실습 인프라를 결합한 모델을 2년 단위로 평가·확산해야 한다.
표 회장은 자신이 해결 가능한 문제를 잘 발굴한다면 다른 업종 종사자들도 AI를 활용하여 강사, 컨설턴트, 작가, 사업가 등으로 제2의 인생을 설계할 수 있다고 강조했다.
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결론 AI 시대 한국의 중장년층 재취업 전략은 화려한 직함을 고수하는 것이 아니라, 자신이 해결할 수 있는 문제를 발굴하고 이를 AI와 결합하여 재현 가능한 역량으로 전환하는 일이다. 교육과 고용정책은 이 전환을 지원하는 방향으로 우선순위를 바꿔야 한다는 것이 이번 분석의 핵심 결론이다.
이제 한국 사회는 중장년층 문제해결력을 제도적으로 어떻게 재평가할 것인가에 답해야 한다. 교육·문화 관련 법률·윤리 주의사항
본 기사는 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 개인의 교육·진로·문화 향유 의사결정을 대체하지 않는다. 교육·문화 관련 정책·제도·저작권·문화재와 관련된 사항은 전문가와 상담하고 관련 법령(교육기본법, 초·중등교육법, 고등교육법, 저작권법, 문화재보호법 등)과 국제 규범을 준수해야 한다. 기사에 제시된 교육 정책과 제안의 효과는 제도 설계·재원 배정·지역 여건에 따라 달라질 수 있으며, 관련 법령과 고시는 변경될 수 있으므로 최신 공식 자료를 확인해야 한다.
FAQ
Q. 중장년층이 당장 무엇부터 준비해야 하나
A. 가장 먼저 자신이 실무에서 반복적으로 해결해온 문제를 목록화하는 작업이 필요하다. 이어서 해당 문제를 데이터와 절차로 재현할 수 있는지 검토하고, AI 도구로 보완할 수 있는 실습 중심 교육 과정을 탐색해야 한다. 지방자치단체와 민간 교육기관이 운영하는 프로젝트 기반 과정과 멘토링 프로그램을 먼저 확인하는 것이 실용적이다. 고용노동부 직업훈련포털(HRD-Net)이나 한국고용정보원의 중장년 특화 과정도 병행해서 살펴볼 만하다. 단기 성과보다 '재현 가능한 문제 해결 패턴'을 만들어 포트폴리오로 축적하는 것이 장기적으로 유리하다.
Q. 정부와 기업은 어떤 역할을 해야 하나
A. 정부는 마이크로크레덴셜과 포트폴리오 인증 체계 마련, AI 실습 인프라에 대한 공적 투자, 시범사업 평가를 우선해야 한다. 기업은 채용 기준을 직함 중심에서 문제해결 성과 증빙 중심으로 전환하는 시범 채용을 수행해야 하며, 재직자 대상 현장형 재교육도 확대해야 한다. 공공과 민간의 협업 모델이 성과를 내면 인재 수급의 효율성이 개선될 가능성이 크다. 특히 디지털 접근성이 낮은 지역과 계층에는 보조금 및 이동형 교육 인프라를 집중 배치하여 격차가 벌어지지 않도록 해야 한다.
Q. 'M형 인재'란 무엇이며 중장년층과 어떤 관련이 있나
A. 노중일 비상교육 글로벌 컴퍼니 대표가 제시한 M형 인재는 AI를 단순히 사용하는 것을 넘어, AI의 한계를 이해하고 비판적 사고와 윤리 의식을 바탕으로 AI와 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 역량을 갖춘 사람을 가리킨다. 중장년층의 경우 수십 년간 축적한 현장 경험과 판단력이 바로 이 비판적 사고와 문제 해결 능력의 토대가 된다. AI 도구를 활용해 자신의 전문 영역 문제를 더 빠르고 넓게 다루는 법을 익히면, M형 인재로서의 경쟁력을 갖출 수 있다. 결국 M형 인재상은 젊은 세대만의 목표가 아니라 경험 자산이 풍부한 중장년층에게도 현실적으로 달성 가능한 방향이다.
※ 이 기사는 매일경제 보도를 참조하여 작성하였으며, 표정호 AI 경영학회 회장과 노중일 비상교육 글로벌 컴퍼니 대표의 발언 취지를 원문을 바탕으로 정리하였다.
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KCR 3단계 흐름(발굴·증폭·시장화)은 발언 내용을 기자가 재구성한 것이며, 유럽 역량 인증 사례는 공식 출처를 별도로 확인할 것을 권고한다.
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