본 기사는 엠앤엠솔루션(주)가 수행 중인 "공공SW 발주역량 걍화 용역"에 포함된 "SW발주 기술지원"사업 중 "SW구축 사업 발주기술지원"과 "상용SW도입컨설팅"과 관련된 기사 입니다.
AI·SaaS 등 상용SW 도입 컨설팅 지원…공모 신청 내달 30일까지
과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA, 이하 진흥원)은 공공 부문의 디지털 혁신을 위해 인공지능(AI), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 신기술을 포함한 상용 소프트웨어(SW) 도입 전문 컨설팅과 현장 맞춤형 교육과정을 본격적으로 운영한다고 31일 밝혔다.
박윤규 NIPA 원장. [사진=NIPA]
과기정통부와 진흥원은 상용 SW 도입 활성화를 위해 전날 ‘SW 산업정보종합시스템(SWIT)’을 통해 컨설팅 지원을 안내하고 본격적인 현장 지원에 나섰다.
이번 프로그램은 급변하는 SW 시장 환경과 제도 개선 흐름에 발맞춰 국가기관·지방자치단체·공공기관의 AI, SaaS 등 신기술 도입 장벽을 낮추고 실질적인 발주 역량을 강화하는 것을 목표로 한다.
상용 SW 도입 컨설팅은 △기술변화에 대한 대응력 강화 △도입과정의 복잡성 해소 △발주기관의 기획·추진 역량 보완 △공공 SW사업의 품질 및 안정성 확보 △시장과 제도 변화에 대한 선제 대응 △성공 사례 확산을 통한 본 따르기(벤치마킹) 기반 확보를 목적으로 진행된다.
컨설팅 지원은 사업 기획부터 종료까지 모든 단계를 아우르는 종합적인 체계를 마련했다. 발주기관이 더욱 적절하고 효율적인 방식으로 사업을 추진할 수 있도록 실무 중심의 지원을 확대한다는 목표다.
'2025년 상용SW 도입 지원 컨설팅' 대상 기관 공모 신청은 이달 3일부터 다음 달 30일까지다. 신청 대상은 상용SW(5000만원 이상)를 도입하려는 국가 및 공공기관(지자체 포함)이다.
대상 분야는 업무지원, 기술기반, 정보보안 등 세가지 분야로 구분된다. 교육 신청은 SW 산업정보종합시스템을 통해 가능하다. 컨설팅 지원 기간은 오는 7월 초부터 11월 말까지다.
박윤규 정보통신산업진흥원장은 “공공 부문 AI, SW의 디지털 혁신을 성공적으로 이끌기 위해서는 실질적인 현장 지원과 발주 역량의 향상이 무엇보다 중요하다”며 “진흥원은 지속 가능한 공공 부문 SW사업 수행과 국가경쟁력 제고를 위한 핵심 지원기관으로서 역할을 충실히 수행하겠다”고 밝혔다.
이와 함께 최근 반복적으로 발생하는 행정전산망 오류와 같은 공공 SW사업의 품질 확보를 위한 대응책으로 발주기관 담당자의 실무 능력 강화를 위한 교육 프로그램도 개선한다. 기관 담당자용·심의위원용 과업 심의 가이드 과정 등을 개설하고 현장 맞춤형 교육을 통해 실효성을 높일 계획이다.
우리나라 산업의 미래는 물리적 세계와 직접 상호작용하는 '피지컬 AI'와 기업의 데이터를 학습해 실질적인 업무를 수행하는 '버티컬 AI'에 달렸다는 진단이 나왔다.
4일 서울 코엑스에서 열린 'AI x 소프트웨이브 서밋 2025'에서 국내 산·학·연 전문가들은 이같이 입을 모으고, 산업 경쟁력을 높이기 위한 구체적인 데이터 전략과 인공지능(AI) 생태계 조성 방안 등을 제시했다.
전자신문과 소프트웨이브 조직위원회가 공동 주최한 'AI x 소프트웨이브 서밋 2025'가 4일 서울 강남구 코엑스 소프트웨이브 행사장에서 열렸다. 김인숙 국가인공지능전략위원회 위원이 '글로벌 데이터 비즈니스 진출과 Trust Framework 거버넌스'를 주제로 발표하고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com
◇비즈니스 생태계부터 이해해야
기조강연에 나선 김인숙 국가인공지능전략위원회 위원은 기업들이 생성형 AI 기술 개발·적용 등에 앞서 글로벌 비즈니스 생태계의 '규칙'을 이해해야 한다고 역설했다.
김 위원은 유럽연합(EU)이 주도하는 데이터 생태계 프로젝트 '가이아-X(Gaia-X)'를 예시로 들며, 우리 기업이 해외 진출을 위해 반드시 갖춰야 할 조건으로 '트러스트 프레임워크'를 제시했다.
트러스트 프레임워크란 서로 다른 기업이나 국가 간에 데이터를 주고받을 때 지켜야 할 기술적·법적·제도적 상호운용성 규칙을 말한다. 단순히 데이터를 보내는 것을 넘어, 데이터 주권 보호와 보안 인증, 컴플라이언스(규제 준수) 등이 보장된 상태에서만 거래가 성사되는 구조다.
한국이 인공지능(AI) 강국으로 성장하려면 기술 중심 전략을 넘어 '기업가형 AI 인재' 육성에 나서야 한다는 분석이 나왔다.
3일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 '기업가형 AI 인재 육성의 필요성: AI 강국 도약을 위한 한국형 전략의 출발점' 이슈 리포트에 따르면 AI 사업화를 이끄는 인재가 AI 강국 도약 핵심이라는 주장이 나왔다.
보고서는 AI가 증기기관·전기·인터넷과 같은 범용기술이지만 자체로는 경제적 가치를 만들지 못하며, 기술을 실제 제품과 서비스로 전환하는 기업가적 역량이 필수 요소로 봐야 한다고 주장했다. 이에 한국이 AI 기술 선도를 산업·경제 성과로 연결하지 못하는 구조적 문제를 해소해야 한다는 설명이다.
한국이 인공지능(AI) 강국으로 성장하려면 기술 중심 전략을 넘어 '기업가형 AI 인재' 육성에 나서야 한다는 분석이 나왔다. (사진=구글 제미나이)
보고서는 특히 세계 유수의 AI 혁신 기업 상당수가 석·박사급 고급 인재가 기업가정신을 결합해 창업한 사례가 많다는 점에 주목했다. 단순 연구 인력을 넘어 기술 사업화 역량을 갖춘 인재가 AI 시대의 국가 경쟁력을 좌우한다는 것이다.
특히 기업가형 AI 인재가 기술 혁신, 사업화, 고용 창출로 이어지는 선순환을 만들 것이라는 전망도 이어졌다. AI 기반 혁신기업의 성장은 국가 경제 역동성을 회복시키고 미래 산업구조를 재편하는 핵심 기제로 작동한다는 설명이다.
보고서는 기술 중심 인재정책의 한계를 지적했다. 국가 전략의 초점을 '연구자·산업인력’에서 ‘창업·투자·사업화를 이끄는 기업가’까지 확장해야 한다고 조언한다. 이를 통해 AI 기술력과 산업 경쟁력 간의 ‘단절’을 해소해야 한다는 주장이다.
매사추세츠공과대학교(MIT)가 인공지능이 이미 미국 노동시장의 11.7%를 대체할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 이는 금융, 의료, 전문 서비스 분야 전반에 걸쳐 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당한다.
CNBC가 26일(현지 시각) 보도한 내용에 따르면, 이번 연구는 MIT와 오크리지국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)가 공동 개발한 노동 시뮬레이션 도구 '아이스버그 인덱스(Iceberg Index)'를 활용해 진행됐다. 이 인덱스는 미국 내 1억 5,100만 명의 근로자를 개별 에이전트로 취급하며, 3,000개 카운티에 걸쳐 923개 직종의 3만 2,000개 이상 기술을 분석한 뒤, 현재 AI 시스템이 해당 기술을 수행할 수 있는 지점을 측정한다.
연구진이 발견한 바에 따르면, 흔히 주목받는 기술, 컴퓨팅, 정보기술 분야의 해고와 역할 변화는 전체 임금 노출의 2.2%, 약 2,110억 달러에 불과하다. 수면 아래에는 1조 2천억 달러의 총 노출이 있으며, 여기에는 인사, 물류, 재무, 사무 행정의 일상적 업무가 포함된다. 이들 영역은 자동화 전망에서 종종 간과되는 분야다.
오크리지국립연구소 소장이자 공동 연구 책임자인 프라산나 발라프라카시(Prasanna Balaprakash)는 "미국 노동시장의 디지털 트윈(Digital Twin)을 만들고 있다"며 "AI가 실제 경제에 변화를 드러내기 훨씬 전에 업무와 노동 흐름이 어떻게 재편되는지 보여준다"고 설명했다.
소프트웨어(SW) 기술자 인건비 산정 기준이 단순 '평균 임금'에서 개인의 실제 '직무 역량' 중심으로 개편된다. 그동안 SW 사업 대가 산정의 고질적 문제로 지적돼 온 경직된 단가 적용 관행이 해소될지 주목된다.
한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 SK AX와 공동으로 'IT 분야 직무역량체계(ITSQF) 기반 직무 수준 진단 체계'를 개발해 발표했다.
이번 체계는 기술자 개인의 역량을 객관적 데이터로 산출, 이를 기반으로 합리적인 인건비와 사업비를 책정할 수 있도록 설계됐다.
새 진단 체계는 △기초역량 △기술역량 △현장직무역량 △추가역량 등 4대 영역을 종합 평가한다. 적용 대상은 응용SW개발, 인공지능SW개발 등 현장 수요가 높은 25개 핵심 직무다. 개발 과정에는 학계와 직무 전문가가 참여했고, 현업 기술자 대상 파일럿 테스트를 거쳐 현장 적용성을 검증했다.
발주기관과 사업자는 객관적 역량 데이터를 근거로 합리적인 대가 협상이 가능해진다. 기업은 근거 있는 비용을 청구할 수 있고, 기술자는 본인의 역량에 맞는 공정한 대우를 받을 길이 열렸다.
정부가 국가·공공기관이 인공지능(AI) 시스템 도입 시 고려해야 하는 보안 사항을 담은 가이드라인을 발표한다.
가이드라인은 생성형 AI부터 피지컬 AI, AI에이전트 등 다양한 AI를 다루며 도입 시 위험 모델과 대응 방안을 제시한다.
30일 정보보호산업계 등에 따르면, 국가정보원 국가인공지능안보센터가 최근 국가·공공기관의 AI 시스템 도입을 위한 가이드라인 초안을 제작했다. 앞서 국정원은 챗GPT 등 생성형 AI 열풍이 일자 공공분야의 생성형 AI 활용 보안 가이드라인을 2023년 6월 발표한 바 있다.
올해 2월 공식 운영에 들어간 국가인공지능안보센터는 AI 관련 안보 위협에 선제적으로 대응하기 위한 곳으로, 국가·공공분야 AI 도입·활용 관련 보안정책 수립은 물론 AI 안보 위협 대응기술 개발, AI 위협정보 수집·분석·대응 등을 주요 업무로 한다.
지난 25일 시범 가동에 들어간 '범정부 AI 공통기반' 서비스에 대해서 공무원들은 답변 품질을 높이는데 주력해야 한다는 반응을 보였다.
정부는 내년 3월 서비스 본격 개시 전까지 이용자 의견을 최대한 취합·반영해 서비스 완성도를 높일 방침이다.
26일 행정안전부가 전 부처와 지방자치단체 공무원(총 50만명) 대상으로 범정부 AI 공통기반 서비스를 가동한지 만 하루가 지난 가운데 안정적으로 서비스가 제공 중이다.
범정부 AI 공통기반은 민간의 다양한 AI 모델, 학습데이터, 그래픽처리장치(GPU) 등을 보안 우려 없이 중앙·지방정부가 공동 활용할 수 있는 서비스다. 올 상반기 사업자(삼성SDS컨소시엄)를 선정, 시스템 구축 후 지난 25일부터 시범 서비스가 진행됐다.
첫 날 우려했던 접속 문제는 거의 발생하지 않은 것으로 확인됐다.
행안부 관계자는 “25일 서비스 첫 날 이용을 위해 가입한 공무원 수가 5000여명 정도였다”며 “서비스는 원활하게 제공됐고 GPU 등 인프라 부족 문제도 없었다”고 말했다.
정부는 공무원이 자체 AI 서비스를 만들도록 총 22종의 AI 모델(닫기거대언어모델 (LLM : Large Language Model): 대용량의 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 인공지능(AI) 모델상세보기▶LLM 등)을 제공하는 한편, '챗 GPT'처럼 챗서비스 2종(삼성SDS, 네이버클라우드)을 지원했다.
캡제미니 리서치 인스티튜트가 조사한 내용에 따르면, 공공부문 조직의 90%가 앞으로 2~3년 안에 'AI 에이전트'를 도입할 계획인 것으로 나타났다. AI 에이전트란 스스로 판단하고 행동하는 지능형 프로그램을 말한다. 하지만 아직 이 기술은 복잡하고 실험적인 단계가 많아 현장 적용이 쉽지 않다. 캡제미니는 리포트를 발표해 기술 책임자들이 이러한 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 실질적인 안내와 구조 설명을 담았다.
단순 자동화를 넘어 스스로 생각하는 AI 시스템
자동화, 인공지능, 자율 에이전트가 만나면 어떤 일이 벌어질까. 먼저 자동화는 미리 정해진 규칙대로 사람 손 없이 일을 처리하는 시스템이다. 여기에 AI가 더해지면 데이터에서 배우고 패턴을 찾아내며 데이터를 보고 결정을 내릴 수 있게 된다. AI 에이전트는 한 단계 더 나아간다. 단순히 일을 처리하는 것을 넘어 상황 정보를 활용해 스스로 행동 방식을 선택하고 결과를 개선하도록 설계된다.
이 세 가지가 함께 작동할 때 업무 방식이 단순히 반복되는 게 아니라 진화한다. 배우고, 적응하고, 끊임없이 나아진다. 특히 인력 부족과 업무 증가로 어려움을 겪는 공공부문에서 이런 변화는 매우 중요하다.
사람 말뿐 아니라 컴퓨터 언어도 이해하는 AI
여기서 말하는 '언어'는 우리가 일상에서 쓰는 한국어나 영어만을 뜻하지 않는다. 프로그램 코드, 데이터베이스 명령어, 시스템 제어 신호 같은 것들도 모두 언어다. 진짜 자동화가 이뤄지려면 언어 자체보다 언어와 데이터, 상황 파악 능력이 함께 작동해야 한다.
마이크로소프트의 애저 오픈AI 서비스, 오픈AI의 GPT-5, 구글 제미나이, 아마존 베드록, 미스트랄 AI 같은 대규모 언어 모델들은 사람의 말만 이해하는 게 아니다. 프로그래밍 코드, 데이터베이스 검색 명령, API 호출 같은 것들도 똑같이 이해할 수 있다. 모델이 사람 언어뿐 아니라 기계 언어로도 소통할 수 있을 때, 할 수 있는 일의 범위가 엄청나게 넓어진다. 단순히 글을 쓰거나 대화하는 것을 넘어 시스템을 제어하고, 업무를 시작시키고, 데이터를 분석하고, 실시간으로 결정을 내릴 수 있게 된다.
인공지능 언어모델들이 서로 협력할 때 텍스트 메시지 대신 '생각'을 직접 교환하는 새로운 방법이 개발됐다. 중국 칭화대학교와 인피니전스 AI 연구팀은 여러 AI 모델이 함께 일할 때 텍스트로 대화하는 기존 방식의 한계를 넘어서는 '캐시-투-캐시(C2C)' 기술을 선보였다.
텍스트 대화의 문제점… 정보 손실되고 시간도 오래 걸려
연구 논문에 따르면, 현재 여러 AI 모델이 협업할 때는 사람처럼 텍스트로 대화한다. 한 모델이 분석한 내용을 문장으로 만들어 다른 모델에게 전달하는 식이다. 하지만 이 과정에는 문제가 있다. AI가 머릿속에서 이해한 복잡한 내용을 단순한 텍스트로 바꾸면서 많은 정보가 사라진다. 게다가 단어를 하나하나 생성해야 하므로 시간도 오래 걸린다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 'KV 캐시'라는 것을 활용하는 방법을 제안했다. KV 캐시는 AI가 문장을 이해할 때 머릿속에 저장하는 일종의 메모장이다. 이 메모장에는 단순한 텍스트보다 훨씬 풍부한 의미 정보가 담겨 있다. 마치 사람이 책을 읽으면서 머릿속에 떠오르는 이미지나 감정처럼, AI도 텍스트를 넘어서는 깊은 이해를 이 캐시에 저장한다.
연구팀은 실험을 통해 이 아이디어가 실제로 효과가 있는지 확인했다. 같은 길이의 질문이라도 캐시에 담긴 정보가 더 풍부하면 AI가 더 정확하게 답한다는 것을 발견했다. 예를 들어 퓨샷(few-shot) 방식으로 예시를 먼저 보여준 뒤, 질문 부분의 캐시만 사용하도록 했더니 일반적인 방식보다 정확도가 3.92% 높아졌다.
신경망으로 AI의 '생각'을 번역해 전달
C2C 시스템의 핵심은 한 AI의 캐시를 다른 AI가 이해할 수 있는 형태로 바꿔주는 '캐시 퓨저'라는 장치다. 이는 마치 통역사처럼 한 AI의 생각을 다른 AI의 언어로 번역해준다. 캐시 퓨저는 세 가지 부품으로 구성된다. 첫째, 두 AI의 캐시를 연결해서 변환하는 '프로젝션 모듈'이다. 둘째, 상황에 따라 전달할 정보의 양을 조절하는 '동적 가중치 모듈'이다. 셋째, 각 단계에서 정보를 받아들일지 말지 결정하는 '게이트'다. 게이트는 학습을 통해 어떤 단계에서 다른 AI의 도움이 필요한지 스스로 판단한다.
범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다.
2일 업계에 따르면 아담 코자 AI안전센터(CAIS) 연구원과 댄 헨드릭스 등 33명의 공동 저자는 'AGI의 정의'라는 새 논문을 발표했다. 이들은 인간의 지능이 어떻게 구성되어 있는지를 설명하는 가장 권위 있고 널리 사용되는 심리학 이론인 캐텔-혼-캐롤(CHC) 이론에 기반해 10가지 광범위한 능력으로 AGI를 정의하는 프레임워크를 공개했다.
이 프레임워크를 적용한 결과 오픈AI의 GPT-4는 27%, GPT-5는 57%의 'AGI 점수'를 받았다. GPT-5는 이미지 및 오디오 지원, 컨텍스트 창 확장, 수학 능력에서 크게 개선됐지만 AGI 기준에는 절반 수준에 그쳤다.
본 기사는 엠앤엠솔루션(주)가 수행 중인 "공공SW 발주역량 걍화 용역"에 포함된 "SW발주 기술지원"사업 중 "SW구축 사업 발주기술지원"과 "상용SW도입컨설팅"과 관련된 기사 입니다.
AI·SaaS 등 상용SW 도입 컨설팅 지원…공모 신청 내달 30일까지
과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA, 이하 진흥원)은 공공 부문의 디지털 혁신을 위해 인공지능(AI), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 신기술을 포함한 상용 소프트웨어(SW) 도입 전문 컨설팅과 현장 맞춤형 교육과정을 본격적으로 운영한다고 31일 밝혔다.
과기정통부와 진흥원은 상용 SW 도입 활성화를 위해 전날 ‘SW 산업정보종합시스템(SWIT)’을 통해 컨설팅 지원을 안내하고 본격적인 현장 지원에 나섰다.
이번 프로그램은 급변하는 SW 시장 환경과 제도 개선 흐름에 발맞춰 국가기관·지방자치단체·공공기관의 AI, SaaS 등 신기술 도입 장벽을 낮추고 실질적인 발주 역량을 강화하는 것을 목표로 한다.
상용 SW 도입 컨설팅은 △기술변화에 대한 대응력 강화 △도입과정의 복잡성 해소 △발주기관의 기획·추진 역량 보완 △공공 SW사업의 품질 및 안정성 확보 △시장과 제도 변화에 대한 선제 대응 △성공 사례 확산을 통한 본 따르기(벤치마킹) 기반 확보를 목적으로 진행된다.
컨설팅 지원은 사업 기획부터 종료까지 모든 단계를 아우르는 종합적인 체계를 마련했다. 발주기관이 더욱 적절하고 효율적인 방식으로 사업을 추진할 수 있도록 실무 중심의 지원을 확대한다는 목표다.
'2025년 상용SW 도입 지원 컨설팅' 대상 기관 공모 신청은 이달 3일부터 다음 달 30일까지다. 신청 대상은 상용SW(5000만원 이상)를 도입하려는 국가 및 공공기관(지자체 포함)이다.
대상 분야는 업무지원, 기술기반, 정보보안 등 세가지 분야로 구분된다. 교육 신청은 SW 산업정보종합시스템을 통해 가능하다. 컨설팅 지원 기간은 오는 7월 초부터 11월 말까지다.
박윤규 정보통신산업진흥원장은 “공공 부문 AI, SW의 디지털 혁신을 성공적으로 이끌기 위해서는 실질적인 현장 지원과 발주 역량의 향상이 무엇보다 중요하다”며 “진흥원은 지속 가능한 공공 부문 SW사업 수행과 국가경쟁력 제고를 위한 핵심 지원기관으로서 역할을 충실히 수행하겠다”고 밝혔다.
이와 함께 최근 반복적으로 발생하는 행정전산망 오류와 같은 공공 SW사업의 품질 확보를 위한 대응책으로 발주기관 담당자의 실무 능력 강화를 위한 교육 프로그램도 개선한다. 기관 담당자용·심의위원용 과업 심의 가이드 과정 등을 개설하고 현장 맞춤형 교육을 통해 실효성을 높일 계획이다.
우리나라 산업의 미래는 물리적 세계와 직접 상호작용하는 '피지컬 AI'와 기업의 데이터를 학습해 실질적인 업무를 수행하는 '버티컬 AI'에 달렸다는 진단이 나왔다.
4일 서울 코엑스에서 열린 'AI x 소프트웨이브 서밋 2025'에서 국내 산·학·연 전문가들은 이같이 입을 모으고, 산업 경쟁력을 높이기 위한 구체적인 데이터 전략과 인공지능(AI) 생태계 조성 방안 등을 제시했다.
◇비즈니스 생태계부터 이해해야
기조강연에 나선 김인숙 국가인공지능전략위원회 위원은 기업들이 생성형 AI 기술 개발·적용 등에 앞서 글로벌 비즈니스 생태계의 '규칙'을 이해해야 한다고 역설했다.
김 위원은 유럽연합(EU)이 주도하는 데이터 생태계 프로젝트 '가이아-X(Gaia-X)'를 예시로 들며, 우리 기업이 해외 진출을 위해 반드시 갖춰야 할 조건으로 '트러스트 프레임워크'를 제시했다.
트러스트 프레임워크란 서로 다른 기업이나 국가 간에 데이터를 주고받을 때 지켜야 할 기술적·법적·제도적 상호운용성 규칙을 말한다. 단순히 데이터를 보내는 것을 넘어, 데이터 주권 보호와 보안 인증, 컴플라이언스(규제 준수) 등이 보장된 상태에서만 거래가 성사되는 구조다.
관련기사링크 : https://www.etnews.com/20251204000230
한국이 인공지능(AI) 강국으로 성장하려면 기술 중심 전략을 넘어 '기업가형 AI 인재' 육성에 나서야 한다는 분석이 나왔다.
3일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 '기업가형 AI 인재 육성의 필요성: AI 강국 도약을 위한 한국형 전략의 출발점' 이슈 리포트에 따르면 AI 사업화를 이끄는 인재가 AI 강국 도약 핵심이라는 주장이 나왔다.
보고서는 AI가 증기기관·전기·인터넷과 같은 범용기술이지만 자체로는 경제적 가치를 만들지 못하며, 기술을 실제 제품과 서비스로 전환하는 기업가적 역량이 필수 요소로 봐야 한다고 주장했다. 이에 한국이 AI 기술 선도를 산업·경제 성과로 연결하지 못하는 구조적 문제를 해소해야 한다는 설명이다.
보고서는 특히 세계 유수의 AI 혁신 기업 상당수가 석·박사급 고급 인재가 기업가정신을 결합해 창업한 사례가 많다는 점에 주목했다. 단순 연구 인력을 넘어 기술 사업화 역량을 갖춘 인재가 AI 시대의 국가 경쟁력을 좌우한다는 것이다.
특히 기업가형 AI 인재가 기술 혁신, 사업화, 고용 창출로 이어지는 선순환을 만들 것이라는 전망도 이어졌다. AI 기반 혁신기업의 성장은 국가 경제 역동성을 회복시키고 미래 산업구조를 재편하는 핵심 기제로 작동한다는 설명이다.
보고서는 기술 중심 인재정책의 한계를 지적했다. 국가 전략의 초점을 '연구자·산업인력’에서 ‘창업·투자·사업화를 이끄는 기업가’까지 확장해야 한다고 조언한다. 이를 통해 AI 기술력과 산업 경쟁력 간의 ‘단절’을 해소해야 한다는 주장이다.
관련기사링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251203150018
매사추세츠공과대학교(MIT)가 인공지능이 이미 미국 노동시장의 11.7%를 대체할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 이는 금융, 의료, 전문 서비스 분야 전반에 걸쳐 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당한다.
CNBC가 26일(현지 시각) 보도한 내용에 따르면, 이번 연구는 MIT와 오크리지국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)가 공동 개발한 노동 시뮬레이션 도구 '아이스버그 인덱스(Iceberg Index)'를 활용해 진행됐다. 이 인덱스는 미국 내 1억 5,100만 명의 근로자를 개별 에이전트로 취급하며, 3,000개 카운티에 걸쳐 923개 직종의 3만 2,000개 이상 기술을 분석한 뒤, 현재 AI 시스템이 해당 기술을 수행할 수 있는 지점을 측정한다.
연구진이 발견한 바에 따르면, 흔히 주목받는 기술, 컴퓨팅, 정보기술 분야의 해고와 역할 변화는 전체 임금 노출의 2.2%, 약 2,110억 달러에 불과하다. 수면 아래에는 1조 2천억 달러의 총 노출이 있으며, 여기에는 인사, 물류, 재무, 사무 행정의 일상적 업무가 포함된다. 이들 영역은 자동화 전망에서 종종 간과되는 분야다.
오크리지국립연구소 소장이자 공동 연구 책임자인 프라산나 발라프라카시(Prasanna Balaprakash)는 "미국 노동시장의 디지털 트윈(Digital Twin)을 만들고 있다"며 "AI가 실제 경제에 변화를 드러내기 훨씬 전에 업무와 노동 흐름이 어떻게 재편되는지 보여준다"고 설명했다.
관련기사링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251128170035
소프트웨어(SW) 기술자 인건비 산정 기준이 단순 '평균 임금'에서 개인의 실제 '직무 역량' 중심으로 개편된다. 그동안 SW 사업 대가 산정의 고질적 문제로 지적돼 온 경직된 단가 적용 관행이 해소될지 주목된다.
한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 SK AX와 공동으로 'IT 분야 직무역량체계(ITSQF) 기반 직무 수준 진단 체계'를 개발해 발표했다.
이번 체계는 기술자 개인의 역량을 객관적 데이터로 산출, 이를 기반으로 합리적인 인건비와 사업비를 책정할 수 있도록 설계됐다.
새 진단 체계는 △기초역량 △기술역량 △현장직무역량 △추가역량 등 4대 영역을 종합 평가한다. 적용 대상은 응용SW개발, 인공지능SW개발 등 현장 수요가 높은 25개 핵심 직무다. 개발 과정에는 학계와 직무 전문가가 참여했고, 현업 기술자 대상 파일럿 테스트를 거쳐 현장 적용성을 검증했다.
발주기관과 사업자는 객관적 역량 데이터를 근거로 합리적인 대가 협상이 가능해진다. 기업은 근거 있는 비용을 청구할 수 있고, 기술자는 본인의 역량에 맞는 공정한 대우를 받을 길이 열렸다.
관련기사링크 : https://www.etnews.com/20251128000043
정부가 국가·공공기관이 인공지능(AI) 시스템 도입 시 고려해야 하는 보안 사항을 담은 가이드라인을 발표한다.
가이드라인은 생성형 AI부터 피지컬 AI, AI에이전트 등 다양한 AI를 다루며 도입 시 위험 모델과 대응 방안을 제시한다.
30일 정보보호산업계 등에 따르면, 국가정보원 국가인공지능안보센터가 최근 국가·공공기관의 AI 시스템 도입을 위한 가이드라인 초안을 제작했다. 앞서 국정원은 챗GPT 등 생성형 AI 열풍이 일자 공공분야의 생성형 AI 활용 보안 가이드라인을 2023년 6월 발표한 바 있다.
올해 2월 공식 운영에 들어간 국가인공지능안보센터는 AI 관련 안보 위협에 선제적으로 대응하기 위한 곳으로, 국가·공공분야 AI 도입·활용 관련 보안정책 수립은 물론 AI 안보 위협 대응기술 개발, AI 위협정보 수집·분석·대응 등을 주요 업무로 한다.
관련기사링크 : https://www.etnews.com/20251128000167
지난 25일 시범 가동에 들어간 '범정부 AI 공통기반' 서비스에 대해서 공무원들은 답변 품질을 높이는데 주력해야 한다는 반응을 보였다.
정부는 내년 3월 서비스 본격 개시 전까지 이용자 의견을 최대한 취합·반영해 서비스 완성도를 높일 방침이다.
26일 행정안전부가 전 부처와 지방자치단체 공무원(총 50만명) 대상으로 범정부 AI 공통기반 서비스를 가동한지 만 하루가 지난 가운데 안정적으로 서비스가 제공 중이다.
범정부 AI 공통기반은 민간의 다양한 AI 모델, 학습데이터, 그래픽처리장치(GPU) 등을 보안 우려 없이 중앙·지방정부가 공동 활용할 수 있는 서비스다. 올 상반기 사업자(삼성SDS컨소시엄)를 선정, 시스템 구축 후 지난 25일부터 시범 서비스가 진행됐다.
첫 날 우려했던 접속 문제는 거의 발생하지 않은 것으로 확인됐다.
행안부 관계자는 “25일 서비스 첫 날 이용을 위해 가입한 공무원 수가 5000여명 정도였다”며 “서비스는 원활하게 제공됐고 GPU 등 인프라 부족 문제도 없었다”고 말했다.
정부는 공무원이 자체 AI 서비스를 만들도록 총 22종의 AI 모델(닫기거대언어모델 (LLM : Large Language Model): 대용량의 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 인공지능(AI) 모델상세보기▶LLM 등)을 제공하는 한편, '챗 GPT'처럼 챗서비스 2종(삼성SDS, 네이버클라우드)을 지원했다.
관련기사링크 : https://www.etnews.com/20251126000281
캡제미니 리서치 인스티튜트가 조사한 내용에 따르면, 공공부문 조직의 90%가 앞으로 2~3년 안에 'AI 에이전트'를 도입할 계획인 것으로 나타났다. AI 에이전트란 스스로 판단하고 행동하는 지능형 프로그램을 말한다. 하지만 아직 이 기술은 복잡하고 실험적인 단계가 많아 현장 적용이 쉽지 않다. 캡제미니는 리포트를 발표해 기술 책임자들이 이러한 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 실질적인 안내와 구조 설명을 담았다.
단순 자동화를 넘어 스스로 생각하는 AI 시스템
자동화, 인공지능, 자율 에이전트가 만나면 어떤 일이 벌어질까. 먼저 자동화는 미리 정해진 규칙대로 사람 손 없이 일을 처리하는 시스템이다. 여기에 AI가 더해지면 데이터에서 배우고 패턴을 찾아내며 데이터를 보고 결정을 내릴 수 있게 된다. AI 에이전트는 한 단계 더 나아간다. 단순히 일을 처리하는 것을 넘어 상황 정보를 활용해 스스로 행동 방식을 선택하고 결과를 개선하도록 설계된다.
이 세 가지가 함께 작동할 때 업무 방식이 단순히 반복되는 게 아니라 진화한다. 배우고, 적응하고, 끊임없이 나아진다. 특히 인력 부족과 업무 증가로 어려움을 겪는 공공부문에서 이런 변화는 매우 중요하다.
사람 말뿐 아니라 컴퓨터 언어도 이해하는 AI
여기서 말하는 '언어'는 우리가 일상에서 쓰는 한국어나 영어만을 뜻하지 않는다. 프로그램 코드, 데이터베이스 명령어, 시스템 제어 신호 같은 것들도 모두 언어다. 진짜 자동화가 이뤄지려면 언어 자체보다 언어와 데이터, 상황 파악 능력이 함께 작동해야 한다.
마이크로소프트의 애저 오픈AI 서비스, 오픈AI의 GPT-5, 구글 제미나이, 아마존 베드록, 미스트랄 AI 같은 대규모 언어 모델들은 사람의 말만 이해하는 게 아니다. 프로그래밍 코드, 데이터베이스 검색 명령, API 호출 같은 것들도 똑같이 이해할 수 있다. 모델이 사람 언어뿐 아니라 기계 언어로도 소통할 수 있을 때, 할 수 있는 일의 범위가 엄청나게 넓어진다. 단순히 글을 쓰거나 대화하는 것을 넘어 시스템을 제어하고, 업무를 시작시키고, 데이터를 분석하고, 실시간으로 결정을 내릴 수 있게 된다.
관련기사링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251112193111
인공지능 언어모델들이 서로 협력할 때 텍스트 메시지 대신 '생각'을 직접 교환하는 새로운 방법이 개발됐다. 중국 칭화대학교와 인피니전스 AI 연구팀은 여러 AI 모델이 함께 일할 때 텍스트로 대화하는 기존 방식의 한계를 넘어서는 '캐시-투-캐시(C2C)' 기술을 선보였다.
텍스트 대화의 문제점… 정보 손실되고 시간도 오래 걸려
연구 논문에 따르면, 현재 여러 AI 모델이 협업할 때는 사람처럼 텍스트로 대화한다. 한 모델이 분석한 내용을 문장으로 만들어 다른 모델에게 전달하는 식이다. 하지만 이 과정에는 문제가 있다. AI가 머릿속에서 이해한 복잡한 내용을 단순한 텍스트로 바꾸면서 많은 정보가 사라진다. 게다가 단어를 하나하나 생성해야 하므로 시간도 오래 걸린다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 'KV 캐시'라는 것을 활용하는 방법을 제안했다. KV 캐시는 AI가 문장을 이해할 때 머릿속에 저장하는 일종의 메모장이다. 이 메모장에는 단순한 텍스트보다 훨씬 풍부한 의미 정보가 담겨 있다. 마치 사람이 책을 읽으면서 머릿속에 떠오르는 이미지나 감정처럼, AI도 텍스트를 넘어서는 깊은 이해를 이 캐시에 저장한다.
연구팀은 실험을 통해 이 아이디어가 실제로 효과가 있는지 확인했다. 같은 길이의 질문이라도 캐시에 담긴 정보가 더 풍부하면 AI가 더 정확하게 답한다는 것을 발견했다. 예를 들어 퓨샷(few-shot) 방식으로 예시를 먼저 보여준 뒤, 질문 부분의 캐시만 사용하도록 했더니 일반적인 방식보다 정확도가 3.92% 높아졌다.
신경망으로 AI의 '생각'을 번역해 전달
C2C 시스템의 핵심은 한 AI의 캐시를 다른 AI가 이해할 수 있는 형태로 바꿔주는 '캐시 퓨저'라는 장치다. 이는 마치 통역사처럼 한 AI의 생각을 다른 AI의 언어로 번역해준다. 캐시 퓨저는 세 가지 부품으로 구성된다. 첫째, 두 AI의 캐시를 연결해서 변환하는 '프로젝션 모듈'이다. 둘째, 상황에 따라 전달할 정보의 양을 조절하는 '동적 가중치 모듈'이다. 셋째, 각 단계에서 정보를 받아들일지 말지 결정하는 '게이트'다. 게이트는 학습을 통해 어떤 단계에서 다른 AI의 도움이 필요한지 스스로 판단한다.
관련뉴스링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251105172055
범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다.
2일 업계에 따르면 아담 코자 AI안전센터(CAIS) 연구원과 댄 헨드릭스 등 33명의 공동 저자는 'AGI의 정의'라는 새 논문을 발표했다. 이들은 인간의 지능이 어떻게 구성되어 있는지를 설명하는 가장 권위 있고 널리 사용되는 심리학 이론인 캐텔-혼-캐롤(CHC) 이론에 기반해 10가지 광범위한 능력으로 AGI를 정의하는 프레임워크를 공개했다.
이 프레임워크를 적용한 결과 오픈AI의 GPT-4는 27%, GPT-5는 57%의 'AGI 점수'를 받았다. GPT-5는 이미지 및 오디오 지원, 컨텍스트 창 확장, 수학 능력에서 크게 개선됐지만 AGI 기준에는 절반 수준에 그쳤다.
관련기사링크 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251101202942