"인턴도 필요 없다"…AI 도입에 좁아지는 PEF 취업문

PEF 운용사, 인턴십 축소·신규 채용 최소화 움직임
소수 정예 특성상 주니어 인력 수요 감소 가능성

(뉴시스)

AI가 사모펀드(PEF) 운용업계의 인력 채용 구조를 바꾸고 있다. 기초적인 자료조사나 산업 분석을 담당하던 주니어 운용역이 담당하던 업무에 AI 활용이 확대되면서 신규 채용 필요성이 줄어드는 모습이다. 운용사 입장에서는 적은 인력으로도 투자 검토와 펀드 운용이 가능해졌지만, 업계에 진입하려는 신입 인력의 취업 문턱은 한층 높아질 수 있다는 관측이 나온다.

21일 투자은행(IB) 업계에 따르면 한 국내 중견 PEF 운용사는 매년 주기적으로 채용했던 인턴십도 축소하거나, 중단하는 것으로 가닥을 잡았다. 일반적으로 PEF 운용사는 펀드 규모가 커지거나 신규 펀드를 결성하면 투자 검토와 사후관리 업무 증가에 맞춰 인력을 충원한다. 그러나, 최근 AI 기술이 발전하면서 기존 인력만으로도 상당 부분 업무를 처리할 수 있게 됐다. 기업 관련 자료를 수집하고 산업 동향을 정리하는 리서치 업무부터 재무 데이터 분석과 모델링까지 AI를 활용할 수 있는 영역이 넓어지고 있어서다.

특히, PEF 운용사는 소수 정예 인력으로 조직을 운영하는 경우가 많아 AI 도입에 따른 생산성 향상이 인력 채용에 직접적인 영향을 미치고 있다. 기존에는 투자 건수가 늘어나면 업무 부담을 분산하기 위해 운용역을 충원해야 했지만, AI를 활용하면 기존 인력이 처리할 수 있는 업무 범위가 확대된다.

PEF 업계의 채용 방식도 이러한 변화를 가속하는 요인이다. 국내 PEF 운용사들은 대규모 공개채용보다는 증권사 IB 부문이나 회계법인, 컨설팅회사 등에서 실무 경험을 쌓은 경력직을 선호하는 경향이 강하다. 신입 인력을 직접 채용하는 사례는 상대적으로 드물고, 일부 운용사는 인턴십을 통해 인재를 발굴해 왔다.

문제는 AI가 이같은 기초 업무를 빠르게 대체하거나 보조하면서 신입 인력을 채용할 유인이 줄어들 수 있다는 점이다. 기존 운용역이 AI를 활용해 자료조사와 분석 업무를 직접 처리할 수 있다면 별도의 인턴이나 주니어 운용역을 확보해야 할 필요성이 낮아진다.

다만, AI가 모든 투자 업무를 대신할 수 있는 것은 아니다. 투자 대상 기업의 성장 가능성을 판단하고 경영진과 협상하거나 거래 구조를 설계하는 과정에는 여전히 운용역의 경험과 전문성이 필요하다. AI가 제공하는 자료의 정확성을 검증하고 이를 실제 투자 의사결정에 반영하는 역할도 사람이 맡아야 한다.

이에 따라 PEF 운용사들이 요구하는 인재상에도 변화가 나타날 것으로 전망된다. 과거에는 재무 모델링이나 산업 리서치 등 기초적인 분석 역량이 중요했다면 앞으로는 AI를 활용해 업무 효율성을 높이면서도 투자 판단에 필요한 통찰력을 갖춘 인력에 대한 선호도가 높아질 수 있다.

AI 활용이 확대될수록 신입 인력이 투자 실무를 배울 기회가 줄어들 수 있다는 점도 과제로 꼽힌다. 기초적인 기업 분석과 재무 모델링은 단순 반복 업무인 동시에 투자 판단에 필요한 역량을 쌓는 과정이기 때문이다. 업무 효율성을 높이기 위한 AI 도입이 장기적으로는 운용사 내부의 인재 육성 구조에도 영향을 미칠 수 있다는 분석이다.

IB 업계 관계자는 "PEF 운용사는 원래도 채용 규모가 크지 않은 데다 최근에는 AI를 활용해 기존 인력이 처리할 수 있는 업무가 많아지고 있다"며 "단순 자료조사나 재무 분석만 할 수 있는 인력보다는 투자 판단과 거래 실행에 기여할 수 있는 인재를 선호하는 방향으로 채용 기준이 높아질 것"이라고 말했다.