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대체가 아닌 재창조: AI 시대 농업 직업의 변환

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

인공 지능과 자동화가 글로벌 산업을 변환시키는 동안 농업은 가장 복잡하고 종종 오해받는 전환을 겪고 있습니다. जबक에 헤드라인은 종종 AI가 인간 노동자를 대체할지 묻고 있습니다, 농업 기술의 실제 이야기는 대체가 아닌 재정의에 관한 것입니다.

농업에서 혁신이 인간 역할을 어떻게 변환시키는지, 왜 전통적인 교육이 더 이상 드물어졌는지, 그리고 농업 기술의 미래가 진정으로 무엇을 요구하는지에 대해 논의해 봅시다.

다학제적 인재

제가 경험한 바로는 전문 농업 교육을 받은 농업 전문가의 수가 금융이나 법률 등 다른 분야의 전문가보다 훨씬 적습니다.

그러나 관련 분야의 전문가들이 점점 더 산업에 참여하고 있습니다. 많은 사람들이 농업에 대한 배경이 아닌, 예를 들어 프로그래밍, 생물학, 화학, 물리학 또는 기타 인접 학문 분야에서 산업에 참여합니다. 프로그래머들은 농업 회사에서 일하며 점점 농업에 대한 이해를 깊게 합니다. 화학자는 토양 품질 제어와 다양한 물질이 환경과 식물에 미치는 영향을 분석하는 데 참여합니다.

농업은 산업으로서 변환되고 더욱 전문적인 분야가 되고 있습니다. 과거, 20세기 중반까지, 농업 전문가는 종합적인 전문가 또는 “멀티툴”이었습니다. 그들은 필드의 상태를 직관적으로 평가했습니다: 공기를 맡고, 토양을 맛보며, 식물의 모양을 연구하고, 예측했습니다. 오늘날, 대부분의 이러한 작업은 기술에 의해 수행됩니다.

현재, 관개 시스템은 물의 품질과 흐름을 모니터링하는 센서를 장착하고, 드론은 토양 상태에 대한 데이터를 수집합니다. 분석가, 기상학자, 수학적 모델은 기후와 생장 조건에 대한 상세한 그림을 생성합니다. 농업 전문가는 다른 분야의 전문가들이 수집한 정밀한 데이터를 받으며, 더 이상 이러한 측정을 직접 수행할 필요가 없습니다.

오늘날 농업 전문가의 핵심 업무는 특정 작물의 생물학을 깊이 이해하고 모니터링 시스템의 데이터를 바탕으로 파종 시기와 환경 변화에 대한 대응을 결정하는 것입니다. 비료 구매와 인력 배치, 자원 관리 같은 현실적인 문제도 처리합니다. 어느 정도 농업 전문가는 모든 것을 직접 아는 사람이 아니라 첨단 시스템의 운영자로 변하고 있습니다.

예를 들어, 미국 노동 통계국은 2023년부터 2033년까지 농업 및 식품 과학자에 대한 고용이 8% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 모든 직업의 평균보다 빠른 속도입니다. 이 성장은 미국에서 매년 약 3,100개의 직업을 창출할 것으로 예상됩니다.

우리가 목격하는 전통적 의미의 숙련 인력 부족은 직업의 변화와 새로운 전문 분야의 등장에 관한 문제이기도 합니다. 농업은 더욱 기술 집약적인 분야가 되고 있으며 다양한 분야의 전문가에게 새로운 기회를 열어 주고 있습니다.

보수적인 토양을 뚫는 것

Keymakr 프로젝트와 파트너 생태계에서 많은 혁신 스타트업과 대화합니다. 이들이 공통으로 말하는 과제는 농업 부문에 새로운 솔루션을 도입하기 어렵다는 점입니다. 경험 많은 농민 중 상당수는 익숙하지 않은 기술 도입에 신중합니다.

McKinsey 보고서에서 관련된 몇 가지 통찰을 살펴보겠습니다:

  • 유럽과 북미의 농민들은 세계에서 가장 많은 agtech 제품을 사용하거나 2년 이내에 채택할 계획입니다. 약 61%가 현재 사용하거나 계획하고 있습니다.
  • 북미 농민들은 농업 관리 시스템을 채택하는 데 있어 높은 비용과 불분명한 투자 수익을 주요 도전으로 지적합니다.
  • 유럽의 농민들은 높은 비용에 대해 가장 우려하지만, 설정과 사용의 어려움을 추가적인 주요 장벽으로 보고 있습니다.
  • 남미의 농민들은 온라인 플랫폼을 통해 구매 과정에 대한 신뢰를 가장 우려합니다.
  • 아시아에서는 약 9%의 농민만이 현재 또는 계획된 agtech 제품을 사용하고 있습니다.

Eurostat의 흥미로운 조사에 따르면 농장 관리자의 57.6%가 55세 이상이며, 40세 미만의 젊은 농민은 11.9%에 불과합니다. 이런 연령 구조는 농장 승계와 차세대 농민 육성의 필요성을 보여 줍니다. 하지만 농민의 자녀들은 농업에 남지 않고 가족의 재정적 지원을 바탕으로 다른 진로를 선택하는 경우가 많습니다.

이 현상이 농업 발전을 늦추고 계속 발목을 잡을까요? 답은 어느 기간을 보느냐에 달려 있습니다. 결국 고령 농민은 은퇴하고 젊은 세대가 그 자리를 채울 것입니다. 젊은 농민 대부분은 시장 경쟁력을 유지하기 위해 기술을 활용하려 합니다.

연구소에서 현장으로

농업 노동력에 대해 논의할 때, 우리는 두 가지 주요 그룹을 중점적으로 살펴볼 수 있습니다: 농업 재화의 생산자와 기술적 솔루션의 개발자.

혁신의 대부분은 농장 내부보다 외부 기업이나 스타트업에서 나오며, 이들 전문가 중에는 농업 경험을 가진 사람이 많습니다. 이들은 농업의 과제를 찾아 해결책을 만들고, 시장 수요는 기술 개발을 이끌며, 새로운 기술은 다시 산업의 방향을 정합니다. 이처럼 양쪽은 역동적으로 상호작용합니다.

학술 기관도 이 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 핵심 기술을 발명하는 경우가 많고, 이러한 혁신은 상용화 과정에서 민간 기업으로 이전됩니다. 기업이 특허를 취득하거나 연구자를 채용해 기술을 시장에 내놓는 방식입니다. 각 단계의 동기는 다릅니다. 학자는 지식과 발견을 추구하고 기업가는 시장 기회를 좇습니다.

그리고 이러한 시장의 교차점에서, 새로운 직업이 창조됩니다. 농업 데이터 분석가, AI 작물 고문, 드론 기술자와 같은 역할은 급격한 성장을 경험하고 있습니다. 예를 들어, 글로벌 농업 드론 시장은 2024년 2.74억 달러로 평가됐으며 2030년에는 10억 4,500만 달러에 이를 전망입니다. 성장은 작물 모니터링과 자원 최적화를 개선하는 정밀 농업 기술, 특히 AI 탑재 드론의 도입 확대가 이끌고 있습니다.

디지털 기술을 갖춘 농업 노동자의 수요도 증가하고 있습니다. Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI)에 따르면, 드론 산업은 2025년까지 미국 경제에 820억 달러의 기여를 할 것으로 예상되며, 약 10만 개의 새로운 일자리를 창출할 것입니다. 이는 농업, 공공 안전, 상업적 적용을 포함한 다양한 분야에서 드론의 채택 증가로 인한 것입니다.

일부 농민들이 보수적인 사고를 가지고 있는 도전에도 불구하고, 산업은 이러한 다학제적 전문가들이 생물학, 공학, AI의 교차점에서 일하면서 적응하고 변환되고 있습니다.

Michael Abramov는 설립자 & CEO이며 Scryon에 소속되어, 15년 이상의 소프트웨어 엔지니어링 및 컴퓨터 비전 AI 시스템 경험을 바탕으로 엔터프라이즈급 라벨링 도구를 구축하고 있습니다.

Michael은 소프트웨어 엔지니어이자 R&D 매니저로 경력을 시작했으며, 확장 가능한 데이터 시스템을 구축하고 교차 기능 엔지니어링 팀을 관리했습니다. 2025년까지 그는 데이터 라벨링 서비스 회사인 Keymakr의 CEO를 역임했으며, 그곳에서 인간이 참여하는 워크플로우, 고급 QA 시스템, 맞춤형 도구를 선구적으로 도입해 대규모 컴퓨터 비전 및 자율 데이터 요구를 지원했습니다.

그는 컴퓨터 과학 학사(B.Sc.) 학위와 엔지니어링 및 창의 예술 분야의 배경을 가지고 있어, 다학제적 관점으로 어려운 문제를 해결합니다. Michael은 기술 혁신, 전략적 제품 리더십, 실제 영향이 교차하는 지점에서 활동하며, 자율 시스템 및 지능형 자동화의 다음 경계를 앞당기고 있습니다.