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  • [2026 Insight]  ‘문송합니다’를 넘어: 대한민국 인문사회 채용 시장의 대전환

    [2026 Insight]  ‘문송합니다’를 넘어: 대한민국 인문사회 채용 시장의 대전환

    인문사회 인재의 위기인가, 조직의 재편인가? – 대한민국 채용 시장의 구조적 변화와 대응 전략

    과거처럼 똑똑한 문과생을 뽑아서 리더로 키우는 공식이 더 이상 통하지 않는다고 이야기를 합니다. 한쪽에서는 ‘문송합니다(문과라서 죄송합니다)’라는 자조 섞인 말이 유행하지만, 기업 입장에서는 정작 ‘통찰력 있는 기획자’나 ‘문제 해결 능력을 갖춘 관리자’를 찾기 어렵다고 호소합니다.

    지금 대한민국 인문사회 분야 채용 시장은 단순한 불황이 아니라, 구조적인 지각 변동을 겪고 있습니다. 과거의 채용 관행을 고수한다면, 기업은 필요한 인재를 놓치거나 조직의 다양성을 잃게 될 위험에 처해 있습니다.

    📊 대한민국 인문사회 채용 시장의 구조적 변화

    인재 위기인가, 조직 재편인가?

    🏛️ Political

    • 무전공 입학 확대: 순수 인문학 통폐합 가속화 및 대학 내 융합 교육 커리큘럼 확산
    • 디지털 인재 양성: 인문 계열 전공자에게도 SW, 코딩 등 디지털 기초 교육 강제
    • 평가 기준의 변화: 전공명보다는 ‘마이크로 디그리’ 등 융합 학습 이력 중시

    💰 Economic

    • 공채 종말 & 수시 채용: 교육 비용 절감을 위해 ‘즉시 투입 가능한 인력’ 선호 심화
    • 중고 신입(Used Rookie): 인턴, 계약직 경험이 필수 스펙화되어 입사 시기 지연
    • 전통 일자리 급감: 금융·유통업계의 DT 전환으로 인한 문과 직무(행원/영업) 축소

    👥 Social

    • 전문직 쏠림(Exam Trap): 채용 불확실성 회피를 위한 상위권 인재의 고시·자격증 시장 이탈
    • 데이터 리터러시 필수화: ‘글 잘 쓰는’ 문과생보다 ‘데이터 읽는’ 문과생 요구 증대
    • 실무 검증 요구: 단순 스펙보다 비즈니스 데이터 해석 및 활용 경험을 중시

    💻 Technological

    • 생성형 AI의 업무 대체: 번역, 요약, 카피라이팅 등 초년생의 도제식 업무 자동화
    • AI 협업 능력(Co-working): AI를 도구로 활용해 성과를 창출하는 능력이 생존 요건화
    • HR Tech 장벽: AI 역량검사 및 서류 필터링 도입으로 정량적 스펙 중요도 상승

    🏛️ 교육 정책의 변화와 인재 공급망의 재편

    [무전공 입학 확대와 융합형 인재 육성 정책]

    정부와 대학의 정책 변화는 인재 공급의 최상단인 대학 교육 현장을 송두리째 흔들고 있습니다. 최근 교육부의 대학혁신지원사업과 맞물려, 주요 대학들이 ‘무전공(자율전공) 입학’ 비율을 대폭 확대하고 있습니다.

    순수 인문사회 학과의 통폐합은 가속화되고 있습니다. 학생들은 취업에 유리한 상경계열이나 이공계열 수업으로 쏠리고 있으며, 대학은 정부의 ‘디지털 인재 양성’ 기조에 맞춰 인문학 전공자들에게도 SW, 코딩 교육을 사실상 강제하고 있습니다.

    이는 기업 입장에서 두 가지 의미를 가집니다. 첫째, 전통적인 의미의 ‘순수 인문학적 소양’을 깊이 있게 갖춘 지원자는 줄어들 것입니다. 둘째, 대신 ‘디지털 기초 역량’을 갖춘 융합형 인재의 공급은 늘어날 것입니다. 이제 기업은 전공 이름만 보고 지원자를 판단해서는 안 되는 시점이 도래했습니다.

    💡 Insight: 채용 시 ‘전공’ 필터링보다는, 해당 지원자가 대학 시절 어떤 ‘융합 커리큘럼(마이크로 디그리, 부전공 등)’을 이수했는지를 확인하는 것이 실무 역량을 검증하는 더 정확한 잣대가 될 것입니다.

    인재 채용

    💰 저성장 기조와 ‘중고 신입’ 선호 현상

    [공채의 종말과 직무 중심 수시 채용의 고착화]

    경제적 불확실성은 기업의 채용 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 과거 삼성, 현대차, LG 등 주요 그룹사가 주도하던 대규모 정기 공채는 이제 옛말이 되었습니다. 현장에서 만난 인사 담당자들은 “교육 비용이 드는 신입보다는, 당장 투입 가능한 경력직 같은 신입을 원한다”고 입을 모읍니다.

    특히 인문사회 계열의 전통적 취업처였던 금융권과 유통업계의 변화는 치명적입니다. 오프라인 점포 폐쇄와 디지털 전환(DT)으로 인해 행원이나 영업 관리직 TO는 급감했고, 그 자리는 개발자와 AI 인력으로 채워지고 있습니다.

    이로 인해 인문계 지원자들은 졸업 후 바로 입사하기보다, 인턴십이나 계약직을 전전하며 ‘경력 같은 스펙’을 쌓는 데 몰두하고 있습니다.

    기업 입장에서는 당장의 효율성은 높아졌을지 모르나, 장기적으로 조직 로열티가 낮고 이직이 잦은 인력 구조를 갖게 될 위험이 커졌습니다.

    💡 Insight: 단순히 ‘경력 있는 신입’을 뽑는 데 그치지 말고, 온보딩(On-boarding) 과정에서 조직 문화를 내재화할 수 있는 프로그램을 강화해야 잦은 이탈을 막고 조직의 허리를 튼튼히 할 수 있습니다.

    👥 전문직 쏠림과 데이터 리터러시의 필수화

    [고시낭인화(Exam Trap)와 문과생의 생존 전략]

    사회적으로 가장 눈에 띄는 현상은 우수 인재들의 ‘전문직 회귀’입니다. 민간 기업 취업의 불확실성이 커지자, 소위 ‘SKY’라 불리는 상위권 대학 인문계 학생들은 CPA(회계사), 로스쿨, 노무사 등 전문직 자격증 시험으로 대거 몰리고 있습니다.

    실제 컨설팅 현장에서도 “쓸만한 신입이 없다”는 불평이 나오는데, 이는 우수 자원들이 노동 시장 진입을 미루고 수험 생활(Exam Trap)에 갇혀 있기 때문이기도 합니다.

    한편, 일반 취업 시장에 남은 지원자들에게는 데이터 리터러시(Data Literacy)가 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 마케팅, HR, 기획 직무에서도 SQL이나 Python 활용 능력을 요구하는 경우가 많아졌기 때문입니다.

    이제 ‘글 잘 쓰고 말 잘하는’ 문과생보다는 ‘데이터를 읽고 인사이트를 도출하는’ 문과생이 살아남는 구조입니다.

    💡 Insight: 채용 공고에 막연한 ‘데이터 역량 우대’를 명시하기보다, “우리 조직의 비즈니스 데이터를 해석하고 의사결정에 활용해 본 경험”을 구체적으로 요구하여 실질적인 문제 해결 능력을 검증해야 합니다.

    💻 AI의 습격과 평가 방식의 변화

    [생성형 AI의 업무 대체와 HR Tech의 장벽]

    기술적 요인 중 가장 파괴적인 것은 단연 생성형 AI(Gen AI)입니다. 챗GPT와 같은 도구는 번역, 자료 요약, 기초 카피라이팅, 고객 응대 등 인문사회 초년생이 도제식으로 배우던 업무를 빠르게 대체하고 있습니다.

    제가 만난 한 광고 회사 CEO는 “과거 카피라이터 3명이 하던 일을 이제는 AI를 잘 다루는 1명이 처리한다”고 말씀하시더군요. 이는 기업이 신입을 채용할 유인을 떨어뜨리는 동시에, ‘AI 협업 능력’이 없는 인문계 인력은 설 자리가 없음을 의미합니다.

    또한, 채용 과정에 도입된 AI 역량검사와 서류 필터링 시스템은 지원자들을 ‘키워드’와 ‘데이터’로 정량화하고 있습니다. 이는 인문학적 잠재력이나 정성적인 태도보다는, 수치화된 스펙이 더 중요해지는 결과를 낳고 있습니다.

    💡 Insight: AI가 대체할 수 없는 역량, 즉 복합적인 문제 해결력과 윤리적 판단력, 그리고 공감 능력(Empathy)을 면접 과정에서 심층적으로 검증해야 AI 시대에 리더급으로 성장할 ‘진짜 인재’를 가려낼 수 있습니다.

    인재 채용

    📝 기술이 고도화될수록 기술과 사람을 연결하는 인문학적 통찰 필수

    대한민국 인문사회 채용 시장은 ‘축소’가 아닌 ‘재정의(Redefinition)’의 과정을 겪고 있습니다. 단순히 문과 채용을 줄이는 것이 능사가 아닙니다.

    기술이 고도화될수록 기술과 사람을 연결하는 인문학적 통찰은 더욱 중요해지기 때문입니다.

    성공적인 미래 조직 구성을 위해 다음 4가지 핵심 전략을 제안합니다.

    1. Hybrid Talent 정의: ‘문과 vs 이과’의 이분법을 버리고, 인문학적 소양에 데이터 스킬을 얹은 ‘하이브리드 인재’를 타겟팅하십시오.
    2. Reskilling 지원: 기존 인문계 직원들에게 AI 및 데이터 분석 교육(Upskilling/Reskilling) 기회를 제공하여 내부 직무 전환을 유도하십시오.
    3. 잠재력 평가 강화: 완성형 스펙보다는 변화하는 환경에 적응할 수 있는 학습 민첩성(Learning Agility)을 최우선 평가 지표로 삼으십시오.
    4. DEI 관점의 채용: 기술 중심 조직일수록 인문 사회 전공자를 적절히 배치하여 조직의 다양성(Diversity)을 확보해야 혁신적인 아이디어가 나옵니다.

    📚 참고 자료 (References)

    • OECD: ‘Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market’
      교육부: ‘대학혁신지원사업 개편안’ 및 ‘디지털 인재 양성 종합방안’
    • 고용노동부: ‘K-Digital Training 운영 현황’ 및 직업훈련 통계
    • 한국경제인협회: ‘주요 기업 채용 동향 및 인식 조사’
    • 금융감독원: 금융통계정보시스템 (은행 점포 및 인력 현황)
    • 대학내일20대연구소: ‘취업 준비생의 인식 및 기업 선호도 조사’
    • Goldman Sachs & McKinsey Report: ‘Generative AI and the Future of Work’

    본 글은 evalpro의 컨설팅 데이터와 evalpro의 AI 추론 모델을 활용하여 작성 되었습니다.
    또한 본 글의 이미지는 생성형 AI에 의해 제작되었습니다.

  • [2026 의료]  디지털 헬스: ‘실증’과 ‘수익’이 증명된 기업만이

    [2026 의료]  디지털 헬스: ‘실증’과 ‘수익’이 증명된 기업만이

     디지털 헬스: ‘실증’과 ‘수익’이 증명된 기업만이 살아남는 옥석 가리기의 끝

    기술의 태동기부터 거품이 꺼지는 조정기까지 헬스케어 산업의 흥망성쇠 속에서 막연한 불안감이 주를 이뤘다면, 지금은 질문의 결이 완전히 달라졌습니다. “그래서 그 기술로 언제, 어떻게 돈을 벌 수 있습니까?”라는 본질적인 수익성 질문이 회의실을 채우고 있습니다. 2026년은 디지털 헬스 산업에 있어 ‘가능성(Potential)’의 시대가 끝나고 ‘증명(Evidence)’의 시대가 본격화되는 원년이 될 것입니다.

    디지털 헬스

    팬데믹이 쏘아 올린 비대면의 기대감은 이제 냉정한 시장 논리와 엄격한 규제라는 필터를 거치고 있습니다. 오늘 2026년 사업 계획에 반드시 반영해야 할 핵심 변화와 전략적 인사이트를 제언해 드리고자 합니다.

    📊 2026 디지털 헬스 산업 PEST 분석

    ‘가능성’을 넘어 ‘증명’과 ‘수익’으로 가는 생존 전략

    🏛️ Political

    • 규제 표준화: EU AI Act 및 식약처/FDA 기준에 맞춘 위험 관리(Risk Management) 필수화
    • 제도권 안착: 비대면 진료 법제화 및 디지털 치료기기(DTx) 건강보험 등재 가속화
    • 진입 장벽: 강화된 인증과 수가 코드가 후발 주자를 막는 강력한 해자(Moat) 역할

    💰 Economic

    • 실증적 수익성: 단순 가입자 수가 아닌 ‘임상적 유효성’과 ‘비용 절감’ 데이터 요구
    • B2B 피벗: B2C 구독의 한계를 넘어 보험사·제약사·공공기관과의 계약으로 현금 흐름 확보
    • 가치 기반 의료: 재입원율 감소 등 총 의료비를 낮추는 솔루션에만 지갑이 열림

    👥 Social

    • 에이징 테크: 초고령 사회 진입, 시니어 케어가 틈새시장에서 주류 산업으로 부상
    • 멘탈 헬스 일상화: 직장인 번아웃 관리 등 기업 복지(EAP) 및 ESG 경영의 핵심 의제화
    • 시니어 UX: 70대 노인도 쉽게 쓸 수 있는 사용자 경험(UX)과 접근성이 필수 조건

    💻 Technological

    • 워크플로우 통합: 의료진의 업무를 방해하지 않고 스며드는 생성형 AI (CDSS, 자동 기록)
    • 상호운용성: 병원 시스템(EMR)과 연동되지 않는 고립된 데이터는 도태 (FHIR 표준 준수)
    • 심리스(Seamless): 기술적 화려함보다 기존 의료 현장에 물 흐르듯 녹아드는 것이 핵심

    🏛️ 규제의 장벽이 곧 진입 장벽이자 경쟁력이다

    1-1. 위험 기반 심사(Risk-based)와 규제 표준화의 정착 

    현장에서 규제 샌드박스나 특례를 활용해 사업을 시작한 스타트업들이 정식 허가 단계에서 좌절하는 경우를 수없이 봅니다.

    2026년의 규제 환경은 ‘실험’을 용인하지 않습니다. EU AI Act(인공지능법)가 본격 발효되고, 한국 식약처와 미국 FDA가 주도하는 ‘디지털헬스 삼자협력’을 통해 심사 기준이 글로벌 스탠다드로 통일됩니다.

    이제 AI 의료기기와 SaMD(소프트웨어 의료기기)는 개발 단계부터 철저한 ‘위험 관리(Risk Management)’와 ‘사후 모니터링’ 체계를 갖추지 못하면 시장 진입 자체가 불가능해집니다.

    1-2. 비대면 진료와 수가(Reimbursement)의 제도화 

    “제도는 기술보다 느리다”는 말이 있지만, 2026년에는 제도가 기술을 따라잡아 안착하는 시기입니다. 한국에서도 의료법 개정을 통해 비대면 진료가 법적 근거를 갖추게 되며, ‘재진 중심, 만성질환 관리’라는 명확한 가이드라인 하에 수가 체계가 확립될 것입니다.

    독일의 DiGA(디지털 헬스 앱 처방) 모델이 한국형으로 정착되면서, 디지털 치료기기(DTx)가 건강보험에 등재되는 사례가 늘어날 것입니다. 이는 곧 기업 입장에서 예측 가능한 매출 파이프라인이 생긴다는 것을 의미합니다.

    💡 Insight: 규제를 ‘피해야 할 장애물’로 보지 마십시오. 2026년에는 강화된 인증과 수가 코드를 획득하는 것 자체가 후발 주자가 넘볼 수 없는 가장 강력한 해자(Moat)가 됩니다. RA(규제과학) 전문 인력을 R&D 초기 단계부터 투입하십시오.

    💰 2. Economic: ‘기대감’이 아닌 ‘임상적 수익성’의 시대

    2-1. 옥석 가리기 종료와 실질적 수익성(Evidence-based Profit) 

    2021년의 투자 광풍은 끝났습니다. 최근 투자자들은 IR 현장에서 “가입자가 몇 명인가”보다 “이 솔루션이 환자의 치료 비용을 얼마나 줄여주는가?”를 집요하게 묻습니다. 2026년 시장은 ‘임상적 유효성’과 ‘확실한 비즈니스 모델(BM)’을 증명한 소수의 기업이 시장을 독식하는 구조로 재편될 것입니다.

    B2C 구독 모델의 한계를 느낀 기업들이 보험사나 제약사와의 B2B 계약, 혹은 공공기관과의 B2G 계약으로 피벗(Pivot)하여 안정적인 현금 흐름(Cash Flow)을 만드는 것이 생존 공식이 되고 있습니다.

    2-2. 가치 기반 의료(Value-Based Care)와 비용 절감

    고령화로 인한 건보 재정 악화는 전 세계적인 문제입니다. 따라서 지불 주체(정부, 보험사)는 ‘치료’보다 ‘예방’과 ‘관리’를 통해 총 의료비를 낮추는 솔루션에 지갑을 엽니다. 단순히 건강을 기록하는 앱은 도태되겠지만, 재입원율을 낮추거나 만성질환 합병증을 막아주는 솔루션은 확실한 경제적 가치를 인정받게 됩니다.

    💡 Insight: 경영진은 자사의 서비스가 ‘Nice-to-have(있으면 좋은 것)’인지 ‘Must-have(비용을 절감해 주는 것)’인지 냉정히 판단해야 합니다. ‘비용 절감 효과’를 수치로 증명하는 데이터가 곧 귀사의 매출과 직결됩니다.

    👥 초고령 사회와 멘탈 헬스의 일상화

    3-1. 에이징 테크(Age-tech)의 주류화 

    현장에서 가장 주목하는 변화는 ‘시니어의 디지털화’입니다. 한국이 초고령 사회에 완전히 진입하는 2026년, 시니어 케어는 더 이상 복지 차원의 틈새시장이 아닙니다. 구매력을 갖춘 액티브 시니어와 돌봄이 필요한 노년층을 위한 ‘에이징 테크’가 주류 시장이 됩니다.

    낙상 감지, 복약 알림 로봇, 고독사 예방 IoT 등은 이제 요양 시설을 넘어 일반 가정으로 침투하고 있습니다.

    3-2. 멘탈 헬스케어와 기업 복지(EAP)

    정신건강에 대한 낙인(Stigma) 효과가 희미해지면서, 멘탈 헬스케어는 기업의 ESG 경영 및 인적 자원 관리(HR)의 핵심 의제가 되었습니다. 직장인의 번아웃 관리가 생산성과 직결된다는 인식이 확산됨에 따라, 기업들이 임직원 복지 차원에서 디지털 멘탈 케어 솔루션을 도입하는 사례가 급증하고 있습니다.

    💡 Insight: 타겟 고객을 MZ세대에만 한정 짓지 마십시오. UI/UX의 기준을 ’70대 노인’에 맞추고, 기업 고객에게는 ‘임직원 정신건강 관리가 곧 리스크 관리’라는 논리로 접근하십시오.

    디지털 헬스

    💻 생성형 AI의 ‘워크플로우’ 통합

    4-1. 생성형 AI의 임상 워크플로우 내재화 (CDSS) 

    2026년의 AI는 “신기한 챗봇”이 아닙니다. 의료 현장에서 AI가 살아남으려면 의료진의 업무를 방해하지 않고 ‘물 흐르듯(Seamless)’ 녹아들어야 합니다. 생성형 AI는 전자의무기록(EMR)을 자동으로 요약하고, 복잡한 임상 의사결정(CDSS)을 지원하며, 환자 맞춤형 상담 스크립트를 작성하는 등 ‘의료진의 비서’ 역할을 수행하며 실질적인 효용을 제공할 것입니다.

    4-2. 상호운용성(Interoperability)과 FHIR 표준 

    기술적으로 가장 중요한 키워드는 단연 **’상호운용성’**입니다. 병원 정보 시스템은 매우 폐쇄적입니다. 아무리 좋은 솔루션이라도 병원 시스템과 연동되지 않으면 무용지물입니다. 2026년에는 국제 표준인 HL7 FHIR가 사실상 의무화됩니다. 데이터가 고립된 섬처럼 존재하는 서비스는 더 이상 확장할 수 없습니다.

    💡 Insight: AI 기술력 자체보다 중요한 것은 **’기존 병원 시스템(EMR/HIS)과의 연동성’**입니다. FHIR 표준을 준수하지 않는 독자적인 플랫폼 개발은 고립을 자초하는 길임을 명심해야 합니다.

    📝 결론: 규제라는 토양 위에 수익성이라는 씨앗을 심고, 임상적 근거라는 물을 주어 단단한 나무를 키워내는 기업

    2026년 디지털 헬스 시장을 관통하는 4가지 핵심 키워드는 다음과 같습니다.

    1. Standardization (표준화): 규제와 데이터 표준을 선점하는 자가 승리한다.
    2. Evidence (실증): 임상적 효과와 비용 절감 데이터를 제시하라.
    3. B2B Pivot (수익화): 소비자가 아닌 지불 주체(보험사, 병원)를 설득하라.
    4. Integration (통합): 의료진의 업무 흐름 속에 기술을 숨겨라.

    📚 참고 자료 (References)

    Technology: Gartner Hype Cycle for Healthcare, HL7 International (FHIR Standards), Nature Medicine (AI in Healthcare)

    Regulations: EU Artificial Intelligence Act (2024), FDA Digital Health Center of Excellence Strategy, 식품의약품안전처 「인공지능 의료기기 허가·심사 가이드라인」

    Market & Economy: Rock Health 「Digital Health Funding Report」, Deloitte 「2024 Global Health Care Outlook」, OECD 「Health at a Glance 2023」

    Social & Trends: 통계청 「장래인구추계」, 보건복지부 「비대면 진료 시범사업 지침」

    본 글은 evalpro의 컨설팅 데이터와 evalpro의 AI 추론 모델을 활용하여 작성 되었습니다.
    또한 본 글의 이미지는 생성형 AI에 의해 제작되었습니다.