Data Center Dynamics reports that data center construction is creating an insatiable demand for qualified electricians.

판도라의 상자는 이미 열렸고, 인공지능(AI)을 다시 집어넣을 방법은 없습니다. 여전히 우려하는 사람도 있지만, 많은 이들이 AI의 광범위한 이점을 체감하고 일상에서 사용하기 시작했습니다. 정보에 빠르게 접근하고, 명확하게 소통하고, 건강 관련 질문에 답하고, 창작을 돕는 것은 AI가 해결책을 제공할 수 있는 영역의 일부에 불과합니다. AI에 대한 입장이 무엇이든, AI는 이미 여기 있습니다. 그리고 그것을 제공해야 한다는 수요 역시 함께 존재합니다.

수요가 공급을 이끌고, AI의 가용성은 전 세계적으로 데이터센터를 추가로 건설하는 것에 크게 의존합니다. Amazon(AWS), Google(Alphabet), Microsoft(Azure), Facebook(Meta), Oracle 등 빅데이터 분야의 선도 기업으로 꼽히는 회사들은 늘어나는 수요에 대응하기 위해 데이터센터 건설에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 이들은 이 수요를 충족해야 할 뿐만 아니라 빠르게 충족해야 합니다. 결국 시장에 가장 먼저 진입하는 것이 가장 좋은 투자 수익을 가져다주는 경우가 많기 때문입니다. 그러나 아무리 많은 돈이 있어도 이를 건설할 숙련된 인력이 충분하지 않으면 필요한 데이터센터를 만들어낼 수 없습니다.

**AI 뒤에 숨은 동력**

보다 큰 틀에서 보면 AI는 흔히 알고리즘, 소프트웨어, 실리콘과 연관됩니다. 실리콘은 프로세서에 동력을 공급하지만, 그 프로세서들은 데이터센터 안에 들어 있습니다. 데이터센터가 제대로 기능하려면 건물에 전력을 공급하는 신뢰할 수 있는 전기 인프라가 필요합니다. 조명, 콘센트, 네트워크, 그리고 AI 생성의 근간이 되는 실리콘 기반 프로세서를 사용하는 서버가 모두 여기에 해당합니다.

신뢰할 수 있는 전기 인프라를 구축하려면 자격을 갖춘 전기기술자가 필요합니다. 빅데이터 업계는 이 점을 잘 이해하고 있는 것으로 보입니다. Meta와 Google이 데이터센터 인프라 확장에 이미 쏟고 있는 막대한 투자와 더불어, 최근 숙련 기술 교육에 수백만 달러를 투입한 것이 이를 보여줍니다. 이들은 한쪽 없이 다른 쪽이 이루어질 수 없다는 점을 분명히 알고 있습니다.

알고리즘, 소프트웨어, 실리콘 프로세서 같은 AI 구성 요소는 최첨단 전기차의 고성능 엔진, 변속기, 제어 시스템과 같습니다. 이들은 보닛 아래에 있는 힘과 지능을 담고 있지만, 아무리 고급 부품이라도 이를 구동할 연료(전기)가 없으면 자동차는 움직이지 않습니다. 데이터센터는 그 필수적인 동력을 전달하는 도로이자 충전소라고 볼 수 있고, 전기기술자는 이 핵심 인프라를 만들고 유지하는 숙련된 정비사입니다. 데이터센터에 안정적으로 전력을 공급하도록 배선하는 그들의 전문성이 없다면, AI 구성 요소는 목적 없는 부품처럼 침묵한 채 대기 상태에 머물게 됩니다.

**전기기술자는 어디에 있는가?**

좋은 질문입니다. 심각한 숙련 인력 부족이 있다고 말하는 것은 오히려 축소된 표현일 가능성이 큽니다. 하지만 이 상황은 하룻밤 사이에 생긴 것이 아닙니다. 현재 우리가 직면한 문제는 수십 년에 걸쳐 만들어졌고, 저는 3대째 마스터 전기기술자로서 30년 넘게 그 과정을 지켜봐 왔습니다. 숙련 기술 분야의 이 불완전한 위기에는 여러 요인이 작용했지만, 일부는 다른 요인보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.

4년제 대학 학위는 오랫동안 중등교육과 많은 학부모에 의해 선호되는 진로로 홍보되어 온 반면, 숙련 기술직은 차선책처럼 소개되어 왔습니다. 제가 22세에 마스터 전기기술자가 되었을 때, 사회는 제가 대학에 진학할 만한 역량이 없다고 여겼을지도 모릅니다. 마치 수요 계수를 바탕으로 분기 회로, 전압 강하, 급전선 크기를 계산하는 일이 전문 지식 없이도 누구나 할 수 있는 일인 것처럼 말입니다. 저는 고등학교 졸업 직후 대학 학위를 추구할 수도 있었습니다. 다만 인생의 이른 시기에 제 열정을 따르기로 했을 뿐입니다.

기록을 위해 말씀드리자면, 저는 2년 전에 전일제로 일하고 여섯 식구를 부양하면서도 학사 학위를 취득했습니다. 온라인 강의를 들었고 밤과 주말을 공부에 바쳤으며, 최우등(summa cum laude)으로 졸업했습니다. 이는 제가 고등교육에서도 성공할 수 있는 능력이 있음을 분명히 보여주지만, 처음부터 제가 원했던 길은 아니었습니다. 전기기술자는 결코 차선책이 아니었습니다. 그것은 의도적이고 역량 있는 직업 선택이었습니다.

기술직에서 성공을 거둔 사람은 저만이 아닙니다. 하지만 너무 많은 사람들이 올바른 정보를 얻지 못한 채 실현 가능한 직업 경로에서 밀려나고 있습니다. 숙련 기술직이 가치 있는 진로로 홍보되지 않았기 때문에 우리는 지금의 인력 부족을 스스로 만들어냈고, 공교육에서 직업 탐색 과정에 대한 예산이 삭감되면서 큰 공백이 생겼습니다. 오늘날의 과제는 데이터센터를 지을 숙련 인력을 충분히 확보하는 것입니다. 내일의 과제는 또 다른 무엇일 것입니다.

그렇다면 전기기술자는 어디에 있을까요? 그들은 분명 존재합니다. 이제 우리는 지난 30년 동안 소홀히 해 온 일을 해야 합니다. 그들을 찾고, 영감을 주고, 훈련시키는 일입니다. 데이터센터 건설에 대한 높은 수요와 제조, 의료, 재생에너지, 전기차 충전 인프라 구축처럼 자격을 갖춘 전기기술자를 필요로 하는 다른 산업의 지속적인 수요를 고려하면, 우리는 신속하게 행동해야 합니다.

**AI 수요에 대응할 자격 있는 전기기술자 양성**

실무 적용과 전기기술자가 매일 사용하는 규정 및 표준 측면에서 "자격을 갖춘 전기기술자"와 "전기기술자"는 중요한 차이가 있습니다. 예를 들어 NFPA 70, National Electrical Code(NEC), NFPA 70B, Standard for Electrical Equipment Maintenance, NFPA 70E, Standard for Electrical Safety in the Workplace가 그러합니다. 이 세 문서를 함께 사용할 때 이를 NFPA 전기 안전 주기(ECoS, NFPA Electrical Cycle of Safety)라고 부릅니다.

AI 주도로 급증하는 데이터센터 건설을 지원하기 위해 전기기술자가 즉각적으로 필요하다는 점은 분명하지만, 업계에 자격을 갖춘 전기기술자를 공급해야 한다는 중대한 필요성을 간과해서는 안 됩니다. 대형 데이터 기업들은 자사 프로젝트에서 이 요건을 명확히 명시하는 데 신중해야 합니다.

자격을 갖춘 전기기술자에 대한 필요성은 건물 소유자와 입주자가 원하는 결과와 맞물려야 합니다. 이러한 시설이 나타내는 막대한 투자를 고려하면, 전기 시스템이 제대로 작동할 뿐만 아니라 장기적인 기능성과 신뢰성을 제공할 것을 기대하는 것은 합리적입니다.

규정과 표준에는 전기 작업을 자격을 갖춘 전기기술자가 수행해야 한다는 명확한 의무가 있으며, ECoS에서는 이들을 "자격자(qualified persons)"라고 부릅니다. NEC와 NFPA 70B, NFPA 70E 같은 표준은 특정 전기 설비 설치 및 정비 작업을 확립된 안전 작업 절차에 따라 자격을 갖춘 개인이 수행해야 한다고 규정합니다. 이들 문서마다 자격자의 정의가 약간씩 다르지만, 모두 그러한 사람은 적절한 교육을 받은 사람이라는 데 동의합니다.

대부분의 건강한 성인은 배관을 설치하고, 전선을 당기고, 기본적인 전기 설치 작업을 배울 수 있습니다. 그러나 자격을 갖춘 전기기술자는 적절한 교육과 멘토링을 통해 쌓은 지식과 기술을 갖추고 있습니다. 이러한 추가적인 전문성은 작업이 단지 그럴듯해 보이고 잠시 동안 제대로 작동하는 수준을 넘어, 올바르게 이루어지도록 돕습니다. 필요할 때 정확한 계산을 적용하고, 어긋나 보이는 설계에 의문을 제기하며, 궁극적으로는 적절한 지속적 유지보수가 이루어진다는 전제하에 소유자와 입주자에게 위험을 최소화하는 전기 시스템을 제공하는 것을 의미합니다.

정비는 적절한 교육을 받은 자격 있는 전기기술자를 계속 필요로 할 또 다른 중요한 분야입니다. 아무리 훌륭한 전기 설비라도 사용하면서 시간이 지나면 성능이 저하됩니다. 데이터센터의 높은 전력 수요는 전기 시스템에 추가적인 부담을 주며, 최초 설치팀이 떠난 뒤에도 자격을 갖춘 전기기술자가 이를 계속 정비해야 합니다.

자격을 갖춘 전기기술자를 양성하는 데는 하룻밤이 걸리지 않지만, 새로운 교육 방법을 모색하는 데 열려 있어야 합니다. 도제 모델이 전통적으로 4~5년이 걸렸다고 해서 반드시 그대로 유지되어야 하는 것은 아닙니다. 특히 교육 제공 방식을 변화시킨 기술 발전을 고려하면 더욱 그렇습니다. 새로운 방법과 기술이 교육의 효율성과 효과를 계속 개선함에 따라 이러한 프로그램의 기간도 변화할 수 있습니다.

또한 경력을 마치고 현장을 떠나는 숙련된 전문가들의 지식을 업계의 다른 사람들, 특히 신입 훈련생에게 전수하는 혁신적인 방법을 계속 찾아야 합니다. 아이러니하게도 교육 방식의 변화에는 AI와 가상 기술이 포함될 수 있습니다. 이는 훈련생이 현실적인 가상 시나리오에서 결정을 내리고, 결과를 확인하며, 안전하게 학습할 수 있도록 필수 지식을 전달하는 방식입니다. 이러한 접근법은 교과서를 통해 쉽고 효과적으로 전달되지 않았던 실무 기술과 지식을 다루며, 교과서는 오랫동안 도제 프로그램의 주된 도구였습니다.

그리고 이러한 개선 중 일부는 이미 진행 중입니다. 국제전기노동자형제단(IBEW), 독립전기공사협회(IEC), 건설업자협회(ABC) 같은 오랜 전기 노동 제공 단체들은 교육 모델을 계속 다듬고 있으며, 단기 집중 교육이 어떻게 인력 공급에 도움이 될 수 있을지 판단하고 있습니다. supp...