엔비디아의 젠슨 황 CEO는 앞으로 모든 직원이 수십, 나아가 1백 개의 AI 에이전트와 함께 일하는 시대가 올 것이라고 전망했다. AI가 단순한 도구를 넘어 사람의 일을 분담하고 조직의 운영 방식까지 바꾸는 시대가 오고 있는 것이다.
대학도 예외일 수 없다. 교육·연구는 물론 행정과 산학협력까지 AI와 사람이 함께 일하는 새로운 지식 생태계를 설계해야 한다. 중요한 것은 AI를 얼마나 빨리 도입하느냐가 아니다. 대학이 가진 지식과 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 만드는 일이 먼저다.
교육과정, 학생의 수강 및 비교과 활동, 취업 성과, 연구 실적, 산학협력, 기업이 요구하는 역량과 지역사회의 수요를 하나의 데이터 체계로 연결해야 한다. 학생의 대학 경험이 어떤 역량과 성과로 이어지는지, 산업의 요구와 대학의 교육이 어떻게 연결되는지를 AI가 이해할 수 있어야 한다. 이것이 대학 AI 전환(AX)의 출발점이다. AI는 대학 구성원의 역할도 바꾼다. 총장은 사람과 AI가 함께 성장하는 대학의 구조를 설계하는 ‘최고 아키텍트’가 되어야 한다. 교수는 지식을 전달하는 사람을 넘어 학생에게 최적의 학습 경험을 설계하는 ‘학습 설계자’가 되어야 한다. 직원은 반복적인 행정 처리에서 벗어나 데이터를 기반으로 정책과 전략을 설계하는 전문가로 진화해야 한다. 학과와 산학협력단의 역할도 중요하다. 학과는 전문지식을 산업 현장의 문제와 연결하는 지식 플랫폼이 되고, 산학협력단은 기업의 현장 데이터와 대학의 연구 역량을 연결하는 AI 허브로 발전해야 한다. 제조 AI(M-AX), 디지털 트윈, 스마트팩토리 등 지역 산업의 혁신을 지원하는 것도 대학의 새로운 역할이다.
학생 역시 AI의 단순한 사용자가 아니라 문제 해결자가 되어야 한다. AI를 활용해 문제를 정의하고, 필요한 에이전트를 설계하며, 실제 문제를 해결하는 경험을 대학에서 쌓아야 한다. 미래 인재의 경쟁력은 지식을 얼마나 많이 암기했느냐보다 AI와 협력해 새로운 가치를 얼마나 잘 만들어내느냐에 달려 있다.
결국 대학의 경쟁력은 AI를 얼마나 많이 보유했느냐가 아니다. 대학의 지식과 데이터를 얼마나 체계적으로 연결하고, 구성원들이 AI와 함께 새로운 가치를 창출할 수 있도록 지원하느냐가 핵심이다. 대학의 미래는 단순한 ‘AI 활용 대학’을 넘어 교육·연구·산학협력·지역혁신 전 과정에 AI 에이전트가 내재화된 ‘AI 네이티브 대학’으로 나아가는 데 있다. AI 에이전트는 더 이상 미래의 기술이 아니다. 이제 대학이 준비해야 할 것은 AI를 도입하는 일이 아니라 AI와 사람이 함께 성장하는 대학의 새로운 구조를 설계하는 일이다. 그것이 M-AX 시대에 대학과 산업이 함께 성장하는 길이다.
