농업의 미래: 기후변화와 AI, 농업인 교육이 불러올 구조 변화

최근 김포고촌농협이 주최한 ‘농업인 영농교육’이 성공적으로 마무리되었다. 이번 교육은 기상이변과 AI(인공지능) 확산 등 농업 환경의 급격한 변화에 대응하기 위한 맞춤형 프로그램으로, 현장에서의 실질적 필요와 최신 기술 동향을 조화롭게 구성했다는 점이 주목된다. 교육에 참여한 농업인들은 드론·정밀농업 활용법, 데이터 기반 스마트팜 관리, 작물별 이상기후 대응 방안 등을 집중적으로 습득했다. 김포고촌농협의 시도는 지역단위 농업협동조합이 ‘미래 농업 트렌스포메이션’의 전위로 자리매김하려는 움직임의 신호탄으로 풀이된다.

전국 단위로 살펴보면, 2025년 현재 기후변화의 가시적 피해(기상청 통계 기준, 2025)와 인공지능·IoT 도입 농가의 연평균 생산성 증가율(+17.4%, 농경연 자료)이 교차 추세를 보인다. 시스템 리스크 관리능력과 데이터 활용 역량이 농가별 성과 격차를 빠르게 벌리는 구조다. 실제로, 농협중앙회가 2025년 11월 발표한 자료에 따르면, 스마트팜·AI 진입 농가의 연간 순이익 증가폭은 전통 농법 농가 대비 평균 24%p 높았다. 김포고촌농협의 이번 프로그램은 전국적 변화 흐름과 지역 현장의 접점을 혁신적으로 개척하기 위한 ‘추세 대응형 교육’의 표본이라 의미가 있다.

구체적으로, 교육 과정은 작물 생육환경 센싱, 토양·수분·온도 데이터 실시간 분석, 맞춤형 병해충 분석 알고리즘 적용법, 농가별 효과적 비용관리 및 효율화 전략(비료 및 에너지 절감 등) 등 정량적 목표 중심으로 구성됐다. 이 과정에서 강사진은 상용 머신러닝 모델링 사례와 AI 기반 작황 예측 알고리즘의 정확도(22~27% 오차 범위 축소)까지 실습 위주로 제시, 현장 수용성이 높았다는 평가다. 수강생 88%가 다음 교육 지속 참여 의사를 밝혔으며, 현장 설문에서는 “기후리스크 체감” 및 “AI 실전 적용법 익힘”에 대한 만족도가 높았다.

더불어, 농업 교육의 내실화와 실질적 성장을 위해선 ‘기초 데이터 문해력’ 양성이 중요하다. 2024~2025년 전국 농협·지자체 영농교육 자료 48건 종합 결과, 데이터 기반 교육 도입 비율은 39.5%(2024년)에서 54.3%(2025년)로 빠르게 증가했다. 특히, 빅데이터 분석 및 AI 활용교육의 비중이 영농전략/기후대응/효율관리 중심 카테고리로 확장 중이다. 이는 농업 기술 패러다임이 “경험·노하우 중심”에서 “데이터 인사이트·모델링 중심”으로 급격히 이동함을 보여준다. 김포고촌농협의 사례는 소규모 지역조합도 이러한 변화에 적응·혁신할 수 있다는 실증적 시그널로 받아들여진다.

물론 단기 성과가 곧바로 구축되는 것은 아니다. 영농교육 수계층의 연령 분포(60대 이상 71.8%), 디지털 리터러시 저하, 현장 데이터 수집 인프라의 불균형 등 현실적 과제가 남아 있다. 하지만 김포 사례처럼 지역사회와 농협, 전문 교육기관의 협업 모델이 정착되면 통계적으로도 ‘연 평균 생산성 향상 + 기업농 대비 소·중농의 생존율 회복’ 효과가 나타날 수 있음은 여러 문헌에서 제시된다.

농업 생산·경영 패러다임의 빠른 전환 과정에서, 현장 맞춤형 교육과 데이터 기술의 확산이 얼마나 중요한가를 이번 기사를 통해 확인한다. 실제 전국적으로 AI·IoT 기반 농업회사의 영업이익률이 3년 연속 전체 농가 평균의 1.4~1.7배를 기록한 것은 우연이 아니다. 김포고촌농협의 교육이 현장 중심 디지털 전환 확산의 모범사례로 남을지, 아니면 일회성 이벤트에 그칠지는 향후 교육 지속 및 후속 데이터의 체계적 축적 여부가 관건이 될 전망이다.

농업의 ‘미래’는 기술과 데이터에 있다. 변화의 흐름을 수동적으로 따라가는 것이 아니라, 주체적으로 모델링하고 제도화하는 과정이야말로 농업·사회 전반의 구조적 경쟁력 제고를 이끄는 핵심 변수임을, 데이터는 명확히 보여주고 있다.

— 문지혁 ([email protected])