• 입찰마감 : 2025.04.01.(화) 12:00까지
• 서류접수 : https://www.g2b.go.kr/

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업의 최신 동향 1. 정책/법제 ▹ 미국 국가AI자문위원회, 트럼프 행정부 대상 AI 정책 보고서 발간 ▹ 파리 AI 행동 정상회의, AI의 공공성·지속가능성과 함께 규제 완화 논의 ▹ EU 집행위원회, 경쟁력 강화 로드맵의 일환으로 AI 기가팩토리 구축 추진 ▹ EU 집행위원회, 2025년 업무 프로그램에서 ‘AI 책임 지침’ 철회 계획 발표 ▹ 영국, AI안전연구소의 명칭 AI보안연구소로 변경하고 앤스로픽과 AI 협력 2. 기업/산업 ▹ 구글, 성능 개선한 ‘제미나이 2.0’ 제품군 확대 출시 ▹ 오픈AI, 심층 조사를 수행하는 에이전트 ‘딥 리서치’ 공개 ▹ 오픈AI, GPT-5 출시 로드맵 발표 및 GPT-4.5 프리뷰 공개 ▹ xAI, 최신 AI 모델 ‘그록 3’ 프리뷰 출시 ▹ 퍼플렉시티, 심층 조사와 분석을 수행하는 ‘딥 리서치’ 무료 출시 ▹ 알리바바, 딥시크 V3 능가하는 성능의 ‘큐원2.5-Max’ 출시 ▹ 아크 인베스트, 2025년 혁신 기술 중 하나로 AI 에이전트 선정 3. 기술/연구 ▹ 상하이교통大 연구진, 소량의 고품질 데이터를 활용한 추론 AI 모델 개발 ▹ 스탠포드大와 워싱턴大 연구진, 저비용으로 고성능 추론 AI 모델 개발 ▹ 바이트댄스, 인물 움직임을 생성하는 AI 모델 ‘옴니휴먼-1’ 개발 ▹ AI안전센터와 스케일 AI, 고난도 벤치마크 ‘HLE’ 공개 4. 인력/교육 ▹ 딜로이트 조사 결과, 전 세계 기업들은 점진적으로 AI 도입 확대 ▹ 마이크로소프트 연구 결과, 생성 AI 신뢰할수록 비판적 사고 감소 ▹ 앤스로픽, AI가 노동시장에 미치는 영향을 분석한 ‘앤스로픽 경제 지수’ 공개 ▹ 앤스로픽을 비롯한 여러 기업들, 입사 지원 시 AI 도구 사용금지 요구

보고서가 2025년 4월 30일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

소프트웨어정책연구소에서 알려 드립니다. 저희 연구소 불용물품에 대하여 아래와 같이 공지하오니, 무상양여 받고자 하는 기관(단체)는 아래와 같이 신청하여 주시기 바랍니다. 1. 대상물품 : 데스크탑, 노트북 등 총 99건 (붙임1 참조) 2. 신청기간 : 2025.02.27.(목) 10:00 ~ 2025.03.06.(목) 18:00까지 2. 신청기간 : 2025.02.27.(목) 10:00 ~ 2025.03.06.(목) 18:00까지 - 공공기관(공공기관 운영에 관한 법률) - 지방공기업법에 따른 지방공사, 지방공단, 교육기관, 연구기관 - 사회복지업법에 따른 사회복지법인 - 사회적기업 육성법에 따른 사회적 기업 - 국가보훈처장이 지정하는 보훈 관련 단체 4. 제출서류 : 공문 및 신청서(붙임2 참조), 사업자등록증 또는 비영리단체증빙서류(법인설립허가증, 고유번호증, 사회적기업지정서 등) 5. 제출방법 : 직접 또는 이메일(ejchan@spri.kr) 제출 6. 선정기준 - 양여 신청 기관 중 신청 자격을 만족하는 기관에 무상양여 - 2개 이상의 기관 신청 시, 특별한 결격사유가 없는 경우 우선 신청 순위로 배정 후 개별통보 7. 인수방법 : 철거, 운반, 처리 등 비용 인수기관 부담 원칙 - 소프트웨어정책연구소장 - [download id=23607] [download id=23608]

e-book 보기 이슈 ISSUE 산업 메타버스 현황과 전망 소프트웨어 기업의 해외진출 및 지원사업 현황과 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 2025 AI 에이전트 대중화 시대 : AI 에이전트 기술발전의 기대효과와 과제 AI 학습 혁신으로 하나 되는 4대 캠퍼스 글로컬대학 30 사업과 강원도 국립대 통합의 미래 과제

목차 Table of Contents 1. 딥시크의 등장과 배경 2. 딥시크 모델의 기술적 특징 3. 기존 AI 모델과의 비교 4. 딥시크 관련 주요 이슈 5. 딥시크의 영향과 정책적 시사점 6. 참고 문헌

본고에서는 2024년까지 전 세계에 출시된 초거대 AI 모델 현황을 분석하여 글로벌 기술 동향과 트렌드를 살펴본다. 초거대 AI 모델이란, 대규모의 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 방대한 데이터를 학습하여 인간처럼 종합적인 인지·판단·추론이 가능해진 ‘큰 규모’의 AI 모델을 의미한다. 미국 민간 연구단체인 ‘EPOCH AI’의 초거대 AI 모델 현황 DB로부터 수집한 데이터를 활용하여 그간 출시된 초거대 AI 모델의 연도별·국가별·분야별·유형별 현황을 분석한다. 특히 2024년 초거대 AI 모델을 출시한 주요 기업/기관과 주요 모델에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 글로벌 초거대 AI 모델 개발 트렌드를 정리·요약하고, 시사점 및 정책 제언을 제시한다. Executive Summary This report examines the current status of large-scale AI models released worldwide by 2024. The large-scale AI model refers to a AI model that have learnt vast amounts of data based on a large-capacity computational infrastructure, enabling comprehensive cognition, judgement, and reasoning akin to humans. It analyzes the current status of the large-scale AI model released so far by year, country, sector, and type using data collected from EPOCH AI database. Particularly, it examines the major developers and major models launched in 2024. Lastly, it summarizes the global large-scale AI model development trend, and presents policy recommendations for the field of AI.

지방은 인구 소멸과 지방산업 위기 극복을 위해 소프트웨어(SW)산업 역량 강화를 새로운 성장 동력으로 인식하고 있다. SW산업은 타 산업과의 융합을 통해 가치를 창출하고, 지역 주력산업의 디지털 전환을 촉진하는 핵심 원동력으로 자리 잡고 있다. 그러나 국내 SW기업은 인재 수급과 투자 유치 등의 이유로 수도권에 집중되는 경향이 있으며, 2022년 기준 비수도권 SW기업의 매출액은 수도권의 12.9%에 불과한 상황이다. 이에 따라, 지역 SW산업의 지속 가능한 성장을 위한 정책적 지원이 필요하다. 본고에서는 2016년부터 2021년까지 ICT 실태조사를 기반으로 권역별 SW산업 현황을 분석하고, 사업체 수, 상용 근로자 수, 생산(매출)액 추이를 살펴보았다. 또한, 수도권과 비수도권 비상장 SW기업의 재무 데이터를 취합하여 재무비율 분석을 통해 권역 간 재무적 특성을 도출하였으며, 2019년부터 2022년까지 기업 간 거래 DB를 활용해 SW기업과 타 산업 간 거래액 성장률 및 점유율을 분석하였다. 이를 통해 비수도권 SW기업의 성장 추이와 재무적 특성을 파악하고, 지방 SW산업 생태계 활성화를 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 비수도권 SW산업은 수도권 대비 높은 성장률을 보이고 있으나, 산업 규모와 성장 여건은 여전히 미흡하다. 재무비율 분석 결과, 비수도권 비상장 SW기업은 안정적인 경영활동에 집중하는 반면, R&D 투자와 신규 시장 진출과 같은 도전적 투자에는 소극적인 경향을 보인다. 기업 간 거래 분석에서는 비수도권 SW기업의 선박 제조 및 일반 기계 분야 전국 거래액 점유율이 전체산업 평균보다 높은 것으로 나타났다. 지역 주력산업의 디지털 전환 가속화로 SW 수요가 증가함에 따라, 지역 내 산업 특화 SW기업의 발굴·육성 및 해외 선진 SW기업 유치 등 디지털 전·후방 산업 생태계 구축을 위한 정책적 지원이 필요한 상황이다. Executive Summary To overcome population decline and the crisis of local industries, local governments are recognizing software (SW) industry capacity building as a new growth engine. The SW industry is becoming a key driver to create value through convergence with other industries and promote the digital transformation of local key industries. However, domestic SW companies tend to be concentrated in the capital region for reasons such as talent supply and investment attraction, and as of 2022, the sales of non-capital region SW companies accounted for only 12.9% of the capital region. Therefore, policy support is needed for the sustainable growth of the regional SW industry. This article analyzed the status of the SW industry by region based on the ICT Survey from 2016 to 2021, and examined the number of businesses, commercial workers, and production (sales). In addition, financial data of privately held SW companies in the metropolitan area and non-metropolitan area were collected to derive financial characteristics between regions through financial ratio analysis, and the growth rate and share of transaction value between SW companies and other industries were analyzed using the business-to-business transaction database from 2019 to 2022. Through this, we identified the growth trend and financial characteristics of SW companies in non-metropolitan areas and drew policy implications for revitalizing the local SW industry ecosystem. The non-metropolitan SW industry has a higher growth rate than the metropolitan area, but the industry scale and growth conditions are still insufficient. Financial ratio analysis shows that non-metropolitan non-listed SW companies tend to focus on stable business activities and are less likely to invest in challenging investments such as R&D and entering new markets. The analysis of business-to-business transactions shows that non-capitalized SW enterprises have a higher share of national transaction value in ship manufacturing and general machinery than the average of all industries. As the demand for SW is increasing due to the acceleration of digital transformation of key industries in the region, policy support is needed to build a digital pre- and post-industrial ecosystem, including the discovery and development of industry-specific SW companies in the region and attracting advanced SW companies from abroad.

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프 1. 정책/법제 ▹ 미국 상무부, AI 칩과 모델의 수출 통제를 전 세계로 확대하는 규정 발표 ▹ 바이든 전 미국 대통령, AI 인프라 구축 가속화 행정명령에 서명 ▹ 미국 트럼프 대통령, AI 인프라 프로젝트 및 AI 행정명령 발표 ▹ 미국 AI안전연구소, 기반모델 오용 위험관리 지침 2차 초안 발간 ▹ 영국 과학혁신기술부, AI 경쟁력 강화를 위한 AI 기회 행동계획 발표 2. 기업/산업 ▹ MIT 테크놀로지 리뷰, 2025년 AI 트렌드 전망 ▹ 엔비디아, CEO 2025에서 피지컬 AI 시대 예고하며 AI 신제품 대거 공개 ▹ 오픈AI, 트럼프 행정부를 위한 AI 정책 청사진 발표 ▹ 오픈AI, 생명공학 스타트업과 협력해 수명 연장 목표 연구를 위한 AI 모델 개발 ▹ 딥시크, 오픈AI o1과 비슷한 성능의 추론형 AI 모델 ‘R1’ 공개 ▹ 딥시크 R1 출시로 인한 AI 시장의 충격과 함께 보안 우려도 대두 ▹ 지상파 방송 3사, 네이버에 뉴스데이터 저작권 침해 소송 제기 3. 기술/연구 ▹ 니케이 분석 결과, 세계 3대 AI 학회 채택 논문 저자 수에서 중국과 미국의 격차 감소 ▹ AMD와 존스 홉킨스大 연구진, 과학 연구를 자율 수행하는 에이전트 개발 ▹ 사카나 AI, 자체 적응형 머신러닝 프레임워크 ‘트랜스포머2’ 개발 ▹ 구글 연구진, 효율적 메모리 사용을 위한 ‘타이탄’ 아키텍처 개발 4. 인력/교육 ▹ 세계경제포럼, 2030년까지 AI의 영향으로 일자리 시장 급변 예상 ▹ IBM 설문조사 결과, IT 의사결정권자의 85%가 AI 전략에서 성과 달성 ▹ 민주주의기술센터 조사 결과, 미국 교육 현장에서 생성 AI 활용 급증 ▹ 딜로이트, 아시아 태평양 지역 AI 거버넌스 조사 결과 발표 Ⅱ. 주요 행사 ▹ICLR 2025 ▹ICRA 2025 ▹AI & Big Data EXPO (North America)

보고서가 2025년 3월 31일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

본 연구에서는 그간의 미국의 인공지능(AI) 안전·신뢰성 정책 흐름을 살펴보고, 트럼프 2.0 시대에 AI 기술의 안전·신뢰성 확보하기 위한 정책 흐름이 어떻게 이어질지 예측하고자 하였다. 분석 결과, 미국은 오바마 행정부부터 트럼프 1기 행정부, 바이든 행정부에 걸쳐 AI 기술을 국가 안보와 직결된 전략 기술로서 인식하고 관련 정책을 수립·추진해왔다. 오바마 행정부에서는 AI가 안보와 글로벌 리더십 확보에 중요한 전략 과제임을 인식하고 안전한 AI 시스템을 보장하기 위한 연구 개발 계획 및 지침을 수립하였고, 트럼프 1기 행정부는 자국의 AI 리더십 확보를 위한 연구 강화와 혁신 투자, 그리고 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 보급을 지시하였다. 바이든 행정부에서는 연방정부 차원에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 혁신에 관한 행정명령을 발동하였다. 공통적으로 AI 개발 및 보급에서 세계를 선도함과 동시에 안전성과 신뢰성을 강화할 수 있는 정책을 마련하는 데 초점을 맞추고 있다. AI의 안전·신뢰성 확보 정책은 국가적으로 일관된 정책 흐름이며, 오히려 국가 안보와 미국 우선주의를 강조하는 트럼프2.0 시대에서는 더욱 강화될 수 있을 것으로 전망된다. Executive Summary This study examines the trajectory of U.S. Policy for Implementing Trustworthiness artificial intelligence (AI) safety and reliability policies and seeks to predict how these policies may evolve Trump 2.0 era. The analysis reveals that since the Obama administration through the first Trump administration, the United States recognized AI as a strategic technology closely tied to national security, developing and implementing policies to support its advancement. The Obama administration acknowledged AI as a critical strategic task for national security and global leadership, establishing research and development plans and guidelines to ensure safe AI systems. The first Trump administration emphasized strengthening U.S. AI leadership by enhancing research, investing in innovation, and directing the development and deployment of trustworthy AI. The Biden administration issued executive orders at the federal level to advance trustworthy AI innovation. All administrations have consistently focused on leading global AI development and deployment while simultaneously reinforcing trustworthiness. Policies to ensure AI trustworthiness thus reflect a unified national strategy. Furthermore, with the Trump 2.0 era’s emphasis on national security and an “America First” agenda, these policies are anticipated to be further strengthened.

소프트웨어 중심 자동차(SDV)는 차량의 하드웨어와 소프트웨어가 독립적으로 발전하며, 무선 업데이트(OTA)와 데이터 기반 사용자 맞춤형 서비스를 통해 단순한 이동 수단에서 스마트 플랫폼으로 변화시키고 있다. 이러한 변화는 자동차 산업 전반에 혁신적인 전환을 요구하며, 글로벌 시장의 경쟁 구도도 빠르게 재편되고 있다. 본 연구는 국내 SDV 산업의 경쟁력을 강화하고, 급증하는 소프트웨어 인력 수요와 같은 주요 도전 과제를 해결하기 위한 구체적인 정책 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히, SDV 산업에서 요구되는 소프트웨어 인력의 핵심 역량과 그에 따른 역할 변화를 분석하고, 자동차 제조업체와 ICT 기업 간 협력 체계 구축 방안을 모색한다. 이를 통해 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 전략적 시사점을 도출하고자 한다. SDV 전환의 성공을 위해 가장 중요한 요소는 자동차 제조업체와 소프트웨어 기업 간의 협력 체계 강화다. 이들 간의 협력은 상호 보완적 시너지를 창출하며, SDV 생태계의 혁신 속도를 가속화할 수 있다. 이를 위해 정부는 산학협력 모델 구축, 공동 연구개발 지원, 공공 데이터와 연구 플랫폼 제공 등 다양한 정책적 노력을 통해 협력 생태계를 조성해야 한다. 또한, 소프트웨어 전문 인력의 양성과 확보는 SDV 전환을 기회로 삼기 위한 핵심 과제다. SDV를 지원할 수 있는 다학제적 접근의 교육 과정과 실무형 인재 양성을 위해 산학 협력을 강화하고, 융합형 인재를 육성할 전문 교육 기관의 설립 및 지원이 필요하다. 아울러, 중소기업과 스타트업을 포함한 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 혁신 기술과 아이디어를 공유할 수 있는 개방형 생태계를 조성해야 한다. 이를 위해 규제를 완화하고, 중소기업의 기술 개발을 지원하는 펀드 조성, 테스트베드 구축, 글로벌 표준화 협력 등도 주요 과제로 고려해야 한다. 요약하면, SDV는 자동차 산업의 본질적 혁신을 요구하며, 글로벌 시장에서 새로운 기회를 제공한다. 그러나 전환 과정에서 소프트웨어 인력 부족, 협력 생태계 미흡, 산업 생태계의 폐쇄성 등은 반드시 해결해야 할 도전 과제다. 정책적으로 소프트웨어 중심 혁신을 지원하고, 산업 간 협력을 촉진하며, 융합형 인재를 양성함으로써 SDV 산업의 경쟁력을 강화해야 한다. Executive Summary SDV(Software-Defined Vehicle) enable the independent evolution of hardware and software, transforming vehicles from mere transportation tools into smart platforms through OTA(Over-the-Air) updates and data-driven personalized services. This shift demands an innovative transformation across the automotive industry and is rapidly reshaping the competitive landscape of the global market. This study aims to propose concrete policy directions to enhance the competitiveness of South Korea's SDV industry and address critical challenges such as the surging demand for skilled software professionals. In particular, it focuses on analyzing the core competencies required of software talent in the SDV sector and the subsequent changes in their roles, while exploring strategies to establish collaborative frameworks between automotive manufacturers and ICT companies. These efforts aim to provide strategic insights to help domestic companies secure a competitive edge in the global market. A key factor for successfully transitioning to SDVs is strengthening the collaborative framework between automotive manufacturers and software companies. Such collaboration generates complementary synergies and accelerates innovation within the SDV ecosystem. To support this, the government should foster a cooperative ecosystem through initiatives such as building industry-academia collaboration models, supporting joint research and development, and providing public data and research platforms. Additionally, cultivating and securing skilled software professionals is a crucial task for leveraging the opportunities presented by the SDV transition. To achieve this, it is essential to strengthen industry-academia collaboration, develop multidisciplinary educational programs, and nurture practical, workforce-ready talent. Establishing and supporting specialized educational institutions dedicated to fostering multidisciplinary professionals will also play a key role. Furthermore, an open ecosystem must be established to enable domestic companies, including SMEs and startups, to share innovative technologies and ideas, thereby enhancing their global competitiveness. Key policy measures should include regulatory reforms, creating funding mechanisms to support SME technology development, establishing testbeds, and fostering collaboration on global standardization. In summary, SDVs demand fundamental innovation in the automotive industry and present new opportunities in the global market. However, challenges such as a shortage of software talent, inadequate collaborative ecosystems, and the closed nature of the industrial structure must be addressed. Policymakers must support software-driven innovation, promote cross-industry collaboration, and nurture multidisciplinary talent to strengthen the competitiveness of the SDV industry.

디지털기술의급격한발전으로미래환경의불확실성과복잡성이커지면서, 추세예측만으로는대응하기 어려워졌다. 이에 따라 기술 개발의 초기 단계에 있는 약 신호(Weak Signal)와 부상 신호(Emerging Signal)까지 주목해야 하며, 본 보고서에서는 이를 위해 개념기술(Concept Technology)과 구성기술(Component Technology)을 구분하고 대규모 논문·특허 데이터 분석, 전문가 델파이 조사, AHP 분석 등을 결합해 추세 신호 기술은 물론 약 신호와 부상 신호까지 종합적으로 살폈다. 또한 한국, 미국, 유럽, 중국의 국가별 R&D 투자 현황과 전략을 비교한 결과, 대부분이 부상 신호에 집중하되 투자 우선순위나 정책 방향에서 각기 다른 특징이 있음을 확인했다. 이러한 분석을 바탕으로 도출된 시사점으로는, 먼저 아직 시장화되지 않은 약 신호 기술을 선제적으로 발굴해 투자함으로써 혁신 기회를 창출해야 한다는 점이 제시된다. 더불어 인공지능은 인공지능 에이전트(AI Agent), 신뢰성·위험·보안관리(AI TRiSM), 개발자동화(AI Augmented Development) 등다양한응용분야에서급속히실용화 단계로 진입하고 있음을 확인할 수 있다. 끝으로, 이 보고서에서는 과거 데이터 기반 예측 정확도 검증과 전문가 판단을 결합한 탐지 기법의 고도화, 그리고 연 단위가 아닌 실시간 기술 추적 체계를 구축하여 신속하고 유연한 R&D 및 정책 의사결정을 지원의 필요성을 제안했다. Executive Summary As digital technology advances rapidly, the uncertainty and complexity of the future environment have increased, making it difficult to respond solely by predicting trends. Accordingly, it is necessary to pay attention to Weak Signals and Emerging Signals that indicatetheearlystagesof technologydevelopment. Inthisreport, weaddressthisneedby distinguishingbetweenConcept TechnologyandComponent Technologyandbycombining large-scale analyses of academic papers and patents with expert Delphi surveys and AHP analysis. Through this approach, we examine not only trending technologies but also Weak Signals and Emerging Signals in a comprehensive manner. We also compared the R&D investment status and strategies of South Korea, the United States, Europe, and China, confirming that most countries concentrate on Emerging technologies yet exhibit distinct priorities and policy directions. Based on this analysis, one key takeaway is that we must movebeyondtrend-followingstrategiesandproactivelydiscover andinvest intechnologies that have not yet reached the market, thereby generating opportunities for innovation. In addition, artificial intelligence has rapidlyentered thepractical stagein various applications, includingAI Agents, AI TRiSM(focusingonreliability, risk, andsecurity), andAI Augmented Development. Finally, this report proposes strengthening detection methods by combining historical data-based forecast accuracy checks with expert judgment, and establishing real-time technology tracking systems—rather than relying solely on annual updates—to support swift and flexible R&D and policy decision-making.

e-book 보기 이슈 ISSUE 오픈소스 생태계 성장과 전문기업의 확산 AI 위험 유형 및 사례 분석 칼럼 COLUMN AI SaaS, 클라우드 혁신의 새 물결 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 인공지능(AI) 검색의 OSP 책임 문제

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프 1. 정책/법제 ▹ EU 공동연구센터, 공공 부문의 AI 역량 및 거버넌스에 관한 보고서 발간 ▹ 유럽평의회, AI 시스템의 위험과 영향력 평가 방법론 채택 ▹ 영국 정부, 사이버 안보 위협에 대응한 AI안보연구소 신설 계획 발표 ▹ 그리스 AI 고위자문위원회, 국가 AI 정책 제안서 발표 2. 기업/산업 ▹ 아마존, 자체 개발 생성 AI 모델과 AI 신기능 대거 공개 ▹ 오픈AI, ‘챗GPT 프로’ 및 동영상 생성 AI ‘소라’ 출시 ▹ 구글, 제미나이 2.0 플래시 출시와 함께 AI 에이전트 3종 공개 ▹ 마이크로소프트, 코파일럿 신기능과 AI 에이전트 공개 ▹ 퍼플렉시티, 유료 사용자 대상 AI 검색에 쇼핑 기능 도입 ▹ 앨런AI연구소, 완전 개방형 소형 언어모델 ‘올모 2’ 공개 ▹ LG AI연구원, 엑사원 3.5 기반모델 3종 오픈소스로 공개 ▹ 엔비디아, 텍스트-오디오 생성 AI 모델 ‘푸가토’ 발표 3. 기술/연구 ▹ 스탠포드大 인간중심AI연구소, 글로벌 AI 활동성 도구 공개 ▹ ML커먼스, AI 안전성 평가 벤치마크 ‘AI루미네이트’ 발표 ▹ 구글 딥마인드, 3D 가상 세계 생성하는 AI 모델 ‘지니 2’ 개발 ▹ 알리바바, 추론 AI 모델 ‘마르코-o1’ 공개 4. 인력/교육 ▹ OECD, 생성 AI를 활용한 노동시장 과제 해결을 모색한 보고서 발간 ▹ 리눅스 재단 AI 도입 현황 조사 결과, 생성 AI 인프라의 평균 41%가 오픈소스로 확인 ▹ 세계경제포럼, 인재 부족 문제에 대응한 AI 교육 형평성 강조 ▹ 마이크로소프트, AI 도입 기업들의 5대 트렌드 발표 Ⅱ. 주요 행사 ▹World Economic Forum ▹CES ▹AAAI-25

국내 소프트웨어(SW) 개발자 채용시장은 팬데믹 이후 디지털 전환의 가속화, 경기침체, 그리고 생성형 AI의 등장 등 여러 요인에 의해 큰 변화를 겪어왔다. 팬데믹 기간동안 전 산업에서 디지털 전환이 빠르게 이루어지면서 SW 개발자에 대한 수요가 급격히 증가했고, 이로 인해 구직자가 유리한 시장 환경이 조성되었다. 그러나 이후 고금리와 경기 침체가 이어지면서 벤처와 스타트업 투자가 위축되었고, 이는 IT업계 채용시장에도 부정적인 영향을 미쳐 SW 개발자 채용시장이 크게 위축되었다. 2022년 말 등장한 생성형 AI는 SW 개발자의 생산성을 높이는 한편, SW개발자 채용 수요와 역할, 그리고 요구 역량 전반에 직·간접적인 영향을 미치기 시작했다. 이에 따라, 본 연구진은 국내 현업에 종사하는 SW 개발자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였으며, 인터뷰의 주요 결과는 다음과 같다. 현재 SW 개발자 채용시장은 위축된 상태이나, 생성형 AI로 인한 직접적인 채용 감소는 현장에서 뚜렷하게 체감되지 않고 있다. 한편, 생성형 AI는 초급 SW 개발자에게 기회와 위협을 동시에 제공하고 있다는 의견이 제시되었다. 단순 반복 작업이 자동화되면서 초급 SW 개발자의 역할 축소와 채용 수요 감소 우려가 제기되지만, 동시에 생성형 AI는 초급 개발자의 학습 속도와 역량 향상에 기여하여 이들이 더 넓은 업무를 수행할 수 있는 기회를 제공하고 있다고 논의되었다. SW 개발자 채용 과정과 요구 역량에도 변화가 예상된다. 현업 개발자들은 코딩 테스트의 필요성에 대해 의견이 갈리는 상황이며, 실무 역량과의 연관성을 더욱 강화해야 한다는 지적이 있다. 또한, 생성형 AI 도입으로 프롬프트 엔지니어링이 새로운 역량으로 주목받고 있으나, 이를 SW개발자의 본질적 역량으로 강조하기에는 시기상조라는 평가가 다수다. 생성형 AI 도구의 활용이 확산되면서 초급 SW 개발자의 역량이 상향 평준화될 것으로 전망하는 의견이 제시되었다. 또한, 생성형 AI로 인해 SW개발자 요구 역량의 본질이 변화하지는 않을 것으로 전망되나, AI 도구 활용 시 정보 판별 능력이 새롭게 요구되는 역량으로 부각될 가능성이 있다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 본 연구진은 향후 SW개발자의 요구 역량, 역량 평가, 역할 변화 등에 대한 시사점을 도출하였다. 나아가, SW 개발자 요구 역량 및 이에 따른 채용 변화와 관련한 정부와 개발자들의 대응 방향에 대해 제언하였다. The software (SW) developer job market in South Korea has experienced significant changes influenced by various factors, including the acceleration of digital transformation during the pandemic, economic downturns, and the emergence of generative AI. The introduction of generative AI in late 2022 has further reshaped this landscape by enhancing developer productivity while indirectly and directly impacting hiring demand, roles, and required competencies. To investigate these developments, this study conducted in-depth interviews with SW developers currently active in the industry. The key findings are summarized as follows: Although the SW developer job market remains constrained, industry practitioners have not distinctly perceived direct hiring reductions attributable to generative AI. However, generative AI has been identified as simultaneously presenting both opportunities and challenges for junior SW developers. While the automation of repetitive tasks has raised concerns about the reduction of roles and hiring demand for junior developers, it has also been noted that generative AI supports faster learning and skill enhancement, enabling these developers to take on broader responsibilities. Interviewees expressed divergent opinions on the necessity of coding tests, highlighting the need for stronger alignment with practical skill requirements. Additionally, while prompt engineering has emerged as a noteworthy competency with the adoption of generative AI, they believe it is premature to consider it a core skill for SW developers. The growing adoption of generative AI tools is expected to standardize and elevate the baseline competencies of junior SW developers. Although the fundamental skills required for SW developers are unlikely to change significantly, the ability to critically evaluate information when using AI tools is likely to emerge as a newly emphasized competency. Based on these findings, this study outlines implications for evolving competency requirements, assessment methods, and role changes for SW developers. Furthermore, it offers recommendations for government policies and developer strategies to address the shifts in required skills and hiring practices driven by generative AI.

• 입찰마감 : 2025.01.17.(금) 17:00까지
• 서류접수 : 나라장터 e-발주시스템(http://rfp.g2b.go.kr/)