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미국 AI 관련 인력개발 정책 현황_‘25~‘26 연방의회 발의 법안을 중심으로

한국지능정보사회진흥원

2026.04.13

한국지능정보사회진흥원은 미국 AI 관련 인력개발 정책 현황과 연방의회 발의 법안의 쟁점 및 시사점을 분석한 보고서를 발표하였다.

[분석 목적]
- 제119대 미국 의회(‘25년~) 발의 AI 관련 인력개발 법안 6건을 분석하여 정책 쟁점 및 시사점 도출

[분석 대상]
- AI인력훈련법(H.R.7576 AI Workforce Training Act)
- 미래인력투자법(S.3877 & H.R.7585, Investing in Tomorrow’s Workforce Act of 2026)
- 미래인력법(S.3319 & H.R.6621, Workforce of the Future Act of 2025)
- AI인력준비법(S.3339, AI Workforce PREPARE Act)
- AI고용영향공시법(S.3108, AI-Related Job Impacts Clarity Act)
- AI·핵심기술인력프레임워크법(S.1290, Artificial Intelligence and Critical Technology Workforce Framework Act of 2025)

[분석 결과]
- (정책 설계) 세액공제 기반 간접 지원은 초당적 합의를 이끌었으나, 취약계층 대상 직접 보조금 방식은 현 공화당 다수 의회에서 입법화 가능성이 제한적
- (기반 구축) AI 고용 충격 측정 및 예측 인프라 구축과 직무·역량 표준화가 실증적 인력개발 정책의 선결 조건으로 부상
- (집행 구조) AI 대체 고위험 직종을 겨냥한 섹터 중심 재훈련 체계 부재, 연방-주 분절로 인한 실질적 지원 공백 지속

[정책적 시사점]
- (역량 표준화 선행) 훈련-산업 수요 간 정합성 확보를 위해 훈련 내용 개발 및 전달 체계 정비에 앞서 AI 직무·수준·경력 경로에 대한 표준 정의
- (측정 인프라 구축) 직종별 AI 대체 위험 노출도 및 대체 현황을 국가 통계 체계 내에서 정기적으로 측정·축적하는 방안 마련
- (수단 차등 설계) 기업 규모, 훈련 대상, 훈련 목적에 따라 지원 수단을 전략적으로 조합하는 수요 맞춤형 설계 체계 구축

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