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e-book 보기 이슈 ISSUE 글로벌 AI 벤처투자 동향과 투자 집중 구조: 국내 현황과 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS Rising Physical AI 시대, K-NPU 기업의 성공 조건 난제를 푸는 사람들: 한국 엔터프라이즈 AX 현장에서 실험한 FDE(Forward Deployed Engineer)
SW중심사회
<p>목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 미국 백악관, AI 사전심사 대상을 폐쇄형 모델로 한정하되 개방형 모델까지 확대 검토 ▹ 미국 하원, AI 기업 과세로 일자리 창출 재원을 마련하는 법안 발의 ▹ 브루킹스 연구소, AI 세금 대신 자본소득 과세 강화 제안 ▹ AI 선도기업 연구자들, 미국 정부에 AI 개발 속도 조절 요구 ▹ 일본 특허청, AI 활용의 기본 방향 제시하는 AI 비전 수립 기업·산업 ▹ AI 토큰 비용 관리를 위한 ‘토크노믹스’ 부상 ▹ 앤트로픽, EU AI 법 준수를 위해 AI 생성 글에 워터마크 도입 ▹ 오픈AI, ‘데이브레이크’ 프로그램 확장과 함께 ‘GPT-5.6 Cyber’ 공개 ▹ 즈푸AI, 코딩과 사이버보안 성능 높인 AI 모델 ‘GLM-5.3’ 공개 ▹ 오픈AI, 사이버보안 우려로 프런티어 모델 개발 속도 조절 ▹ 기업 AI 활용 방식이 에이전트 중심으로 변화하는 경향 포착 기술·연구 ▹ RAND 연구소, 미국과 중국의 AI 개발 생태계 분석 ▹ 수학 분야에서 AI로 인한 인간 수학자 역할 축소 우려 ▹ 퓨리서치센터, 웹페이지 10개 중 1개에서 AI 작성 징후 발견 ▹ 오픈AI, 코딩 에이전트 활용한 과학 소프트웨어 개발 사례 조명 ▹ AI 기업 발표에 의존하지 않는 연구자 주도 ‘AI 관측소’ 공개 인력·교육 ▹ AI로 근무시간 단축 공언한 빅테크 기업, 직원들은 장시간 노동 지속 ▹ 다트머스대 교무처장, 학생 고유의 실력과 AI 활용 능력을 구분할 필요성 제기 ▹ 퓨리서치센터, 미국에서 AI로 인한 일자리 감소 우려 확대 경향 관측 ▹ 스탠퍼드 디지털경제연구소, AI 고노출 직종에서 청년층 고용 격차 심화 관측 ▹ 로이즈 뱅킹 그룹 조사에서 영국 기업 과반이 AI로 인한 신규 일자리 창출 응답</p>
AI 브리프
생성형 AI로 시작해 최근 에이전틱 AI의 활용 확산으로 인해 초급 SW인재의 취업 위축과 경력에 따른 채용양극화가 나타나고 있다. 국내 4년제 대학 SW전공 졸업자의 취업률은 2022년 68.1%에서 2024년 57.3%로 하락했으며, SW분야 신규채용에서도 경력직 비중이 신입직을 상회하였다. 초급자의 실무경험 축적 기회가 줄어들면 장기적으로 숙련 SW인재와 AI 핵심인재의 공급망이 약화될 수 있다. 이에 본고는 한국·미국·영국의 통계를 활용해 초급 SW인재의 일자리 비중과 규모, 중장기 인력 수요를 분석하고 양성정책의 방향을 제안하였다. 현황 및 수요전망 분석 결과, 최근 초급 SW인재의 일자리 비중과 규모는 감소했으나 이를 SW인재 수요의 전반적 위축으로 해석하기는 어렵다. 코로나19 이전인 2018년부터 2025년까지를 살펴보면 세 국가의 초급 SW인재 일자리 수는 전산업보다 높은 증가세를 보였다. 각국 기관이 제시한 향후 10년간 SW산업 인력 증가 전망도 한국 13.2%, 미국 14.8%, 영국 7.1%로 각국 전산업 전망을 상회한다. 따라서 AI 확산과 코로나19 기간 채용 급증에 대한 재조정을 함께 고려하면서, 현장수요와 인력공급의 미스매치를 해소하는 초급 SW인재 업스킬링에 투자할 필요가 있다. 양성 목표는 단순 코더에서 AI를 활용·감독·검증하며 능동적으로 문제를 해결하는 AI 오케스트레이터로 전환되어야 한다. 이를 위해 문제해결·응용력, 창의·비판적 사고력, 협업능력 등 인간고유의 역량에 디지털역량과 자기주도학습력을 결합해야 한다. 신입에게 숙련자 수준의 역량을 요구하는 역량압축에 대응하려면 이론교육과 기업의 현장 실무경험을 연결하는 것이 중요하다. 주요국의 도제·현장실습 사례와 같이 집중교육과 실무훈련을 병행하고, 빠르게 변하는 수요를 반영하는 기업 주도의 기업-교육기관-정부 협력체계를 마련할 필요가 있다. 기업 주도의 능동적 SW인재 양성체계 구축을 위해 각 주체들의 적극적인 참여가 요구된다. 기업은 현장 요구역량을 교육수요로 구체화하고, 실제 프로젝트와 숙련자의 지도를 통해 신입·재직자의 업스킬링을 주도해야 한다. 대학·대학원 등 교육기관은 기반 전문지식과 인간고유의 역량을 육성하면서 실무·토론 연계형 이론교육, 산업·지역 현장이슈 연계형 프로젝트로 기업 수요에 대응해야 한다. 정부는 기업의 교육·훈련 투자 유인, 교육기관의 교육과정 개발 지원, 교육생의 참여 동기부여를 통해 협력을 촉진함으로써 초급자의 현장 진입과 숙련인재로의 성장 경로를 뒷받침해야 한다. Executive Summary The rise of generative AI and the recent expansion of agentic AI have led to a contraction in job opportunities for entry-level software (SW) talent and a polarization in hiring based on experience. The employment rate for SW majors graduating from four-year universities in Korea fell from 68.1% in 2022 to 57.3% in 2024, and the proportion of experienced hires in the SW sector surpassed that of entry-level hires. A reduction in opportunities for entry-level professionals to gain practical experience could weaken the long-term supply pipeline for skilled SW professionals and core AI talent. Accordingly, this report analyzes the share and volume of jobs for entry-level SW talent and medium-to-long-term workforce demand across Korea, the U.S., and the U.K., and proposes directions for talent development policies. An analysis of the current situation and demand forecasts reveals that while the share and volume of jobs for entry-level SW talent have recently declined, this should not be interpreted as a general contraction in the demand for SW talent. From 2018 (pre-COVID-19) through 2025, the number of entry-level SW jobs in all three countries showed a higher growth rate than that of the overall labor market. Forecasts by national agencies for SW industry workforce growth over the next decade—13.2% for Korea, 14.8% for the U.S., and 7.1% for the U.K.—also exceed the projected growth rates for the total workforce in each country. Therefore, it is necessary to invest in upskilling entry-level SW talent to resolve the mismatch between industry demand and workforce supply, while accounting for factors such as the proliferation of AI and the market correction following the hiring surge during the COVID-19 pandemic. The goal of talent development must shift from producing simple coders to cultivating
이슈리포트
<p>1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 해외수출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표</p>
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