​​​​​​ 2026년은 AI가 콘텐츠를 생성하는 수동적 도구를 넘어 스스로 목표를 해석하고 계획·실행·점검하는 에이전틱 AI(Agentic AI)가 산업 현장에 본격 확산되는 전환점으로, AI의 성격은 ‘도구’에서 ‘디지털 노동(digital labor)’으로 이동하고 있다. 이에 따라 AI 전환(AX)은 기술 도입을 넘어 일하는 방식과 조직 구조 자체를 재설계하는 단계로 진입하였으나, 국내 기업의 높은 관심과 의지에 비해 전사적 도입·내재화는 초기 수준에 머물러 있다. 본고에서는 이러한 간극의 근본 원인, 즉 에이전틱 AI 시대 AX의 핵심 병목이 ‘인재’에 있다고 진단한다. AI가 실행(execution)을 담당할수록 사람의 역할은 축소되지 않고, AI 에이전트에 권한·정책을 부여하며 전체를 조율하는 ‘설계·오케스트레이션’과 그 산출물의 성과·위험까지 책임지는 ‘검토·판단·책임’으로 확장되기 때문이다. 에이전트 도입의 규모 역시 사람이 제공할 수 있는 감독 역량에 의해 제약되어, 거버넌스가 확산의 상한으로 작용한다는 진단도 제기된다. 이러한 맥락에서, 핵심자원으로 부상하고 있는 AX 인재는 ‘도메인 전문성을 토대로 AI(특히 AI 에이전트)를 업무·조직에 이식·조율(오케스트레이션)하고, 그 산출물을 검토·판단·통제해 조직의 성과로 연결하는 인재’라고 볼 수 있다. 이러한 AX 인재는 에이전틱 AI 시대의 '핵심 자원'이다. AI 사용은 사람을 대체하는 ‘자동화’보다 사람과 협업하는 ‘증강’ 중심으로 재편되고 있다. 또한 AI로 절감한 시간이 생산성으로 이어지지 않는 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 보여주듯, 동일한 기술의 성과도 업무· 조직을 재설계하는 사람의 ‘전환 역량’에 좌우된다. 실제로 글로벌 노동시장에서는 이러한 인재상이 ‘FDE(Forward Deployed Engineer, 현장 배치 엔지니어)’라는 별도 직무로 구체화되어 채용이 급증하고 있으며, 오픈AI·앤트로픽 등 프런티어 AI 기업들은 FDE를 고객 현장에 상주시키는 배포 전문기업을 설립하는 등 ‘AI를 이식하는 사람’에 대규모로 투자하고 있다. 그러나 AX 관련 인재의 수급은 구조적 불균형 상태로 보인다. 여기에 숙련 미스매치와 역량 검증의 어려움, 인재와 수요처의 대기업·수도권 집중이 더해지면서 중소기업·비수도권의 구조적 공백이 심화되고 있다. 이에 본고에서는 AX 인재 양성의 확대와 질적 고도화, 재직 인력의 AX 인재화와 이를 뒷받침할 정보 전달 체계의 정비, 시장에서 통용되는 역량 기준·검증 체계 구축, 중소기업·비수도권 격차 해소, 그리고 통계·데이터 기반 구축을 정책 과제의 방향으로 제언한다. Executive Summary The year 2026 marks a turning point at which agentic AI enters full-scale industrial deployment, shifting AI from a passive tool toward "digital labor." AI transformation (AX) has accordingly moved beyond technology adoption into the redesign of how work is performed and how organizations are structured. In Korea, however, enterprise-wide adoption and internalization remain at an early stage despite strong corporate interest and commitment. This study applied quantitative content analysis to 5,711 videos published between 2021 and 2025 by 20 leading YouTube technology channels, classifying them into nine technology categories. Content production was concentrated in two categories, device and platform (68.9% on a five-year average) and interaction and UX (13.3%), together accounting for 82.3%; this device-centered structure persisted across the five years. At the category level, production share and viewer engagement moved in the same direction (Spearman rho = +0.68, p = 0.042). Within categories, however, views were heavily concentrated in a small number of videos, so the median rather than the mean was used as the measure of engagement. This report diagnoses the root cause of this gap—the key bottleneck of AX in the agentic AI era—as talent. As AI takes charge of more execution, the human role does not shrink but expands, toward designing and orchestrating AI agents by granting authority and policies, and toward reviewing, judging, and taking responsibility for the performance and risks of their outputs. The scale of agentic deployment is itself constrained by the oversight capacity people can supply, and governance has been identified as a ceiling on diffusion. In this context, AX talent, emerging as a core resource, can be understood as people who, grounded in domain expertise, embed and orchestrate AI (particularly AI agents) into work and organizations, and review, judge, and control its outputs to convert them into organizational performance. Such AX talent is the core resource of the agentic AI era. AI use is being reorganized around augmentation, in which AI works with people, rather than automation that replaces them. And as the "AI productivity disconnect"—in which time saved by AI fails to translate into output—illustrates, the performance of identical technologies hinges on people's "transformation capability" to redesign work and organizations. The supply of AX-related talent, however, appears to be structurally out of balance with demand. Skill mismatches and difficulties in verifying competencies, together with the concentration of talent and demand in large firms and the capital region, are deepening structural gaps for SMEs and non-capital regions. The report accordingly proposes, as directions for policy, expanding and qualitatively upgrading the AX talent pipeline; converting incumbent workers into AX talent and repairing the channels through which information on public programs reaches them; establishing market-recognized competency standards and verification systems; closing the gaps facing SMEs and non-capital regions; and building the statistical and data foundations needed to monitor and forecast AX talent supply and demand.