작성 배경

’22년 Chat-GPT의 등장 이후 생성형 AI가 전 세계 최대 화두로 부상하였으며, ’25년 딥시크의 등장은 AI 패권 경쟁을 격화시키고

사회･경제 전반의 AI 전환을 가속화
 

’25년 1월 중국의 스타트업 딥시크가 저가형 반도체 기반의 고성능 추론형 모델 R1을 공개하면서 글로벌 AI 경쟁은 새로운 국면으로

진입
 

’25년 CES에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 스스로 계획‧실행 가능한 에이전틱 AI, 피지컬 AI의 출현이 임박했음을 제시하며

AI 혁신의 다음 단계를 전망

글로벌 기업들은 최근 바이오, 에너지, 제조 등 분야별 데이터에 특화된 AI 응용서비스를 확산하며 차별화된 AI 경쟁력 확보 경쟁을

본격화

단순 데이터 학습을 넘어 해당 산업에 최적화된 알고리즘 개발･적용을 통해 AI의 정확성 및 혁신 성과 도출을 극대화*

※ (예시) 구글 알파폴드는 AI 기반 단백질 구조 분석･예측하는 프로그램으로 개발자인 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는

     2024년 노벨 화학상을 수상

우리나라 기업들도 최근 제품 맞춤형 소형 언어모델(sLLM*) 개발에 주력하며 AI 기반 기존 사업 경쟁력 강화 및 신규 부가가치

창출을 모색

* sLLM : LLM과 같은 기능을 수행하지만 모델 크기가 상대적으로 작은 딥러닝 알고리즘

1. AI 융합인재 정의

AI 융합인재는 일반적으로 ‘AI 기술을 다양한 분야와 결합하여 혁신을 주도할 수 있는 인재(임경화, 2020)’로 정의되나,

최근 기술과 서비스의 급속한 발전으로 관련 개념도 변화 기존 AI 융합인재의 개념은 ‘AI 기술 구현 가능성’ 중심이었으나,

생성형 AI의 등장 이후 ‘기술 활용에 대한 이해도와 적극성’이 주요 요소로 부각

※ Open AI 코덱스, PolyCoder 등 코딩을 대신해주는 AI의 등장으로 기술 구현의 장벽이 낮아짐에 따라,

    기술 활용 측면의 적극적 태도가 AI의 활용･도입 여부를 결정

최신 기술환경에서 AI 융합인재는 ‘AI 기술과 비즈니스 전문성을 결합’하여 조직 혁신과성과 향상을 이끄는 인재를 의미

- 산업 측면에서는 AI 산업과 타 산업 간 경계에서 전문성을 발휘하여 융합을 촉진하고 부가가치를 창출하는 역할을 수행

* AI 도입･활용 산업의 다양화에 따라 기술 활용뿐만 아니라 의사결정, 전략 기획, 창의적 문제 해결 등의 복합적 역량 요구

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