AX 시대(AI 전환/자동화 경험)가 도래하면서 기업들은 더 이상 단순히 디지털 전환만을 이야기하는 것이 아니라 AI, 소프트웨어, 데이터를 기반으로 운영 방식 전반을 재설계하고 있습니다. 과거 AI가 R&D 내 몇몇 PoC(개념 증명)에 불과했다면 현재 AI는 핵심 비즈니스에 직접 적용되어 개별 프로세스와 KPI에 영향을 미치고 있습니다. 이는 새로운 “경쟁”을 야기하는데 바로 AI 소프트웨어 융합 전문 인재를 확보하기 위한 경쟁입니다. 이들은 기술, 도메인, 운영을 모두 이해하는 인재를 뜻합니다.
이러한 상황에서 많은 한국 및 아시아 지역 조직들은 내부 인력 파이프라인에만 의존할 수 없다는 사실을 깨달았습니다. 뒤쳐지지 않기 위해서는 사내 팀을 구축함과 동시에 외부(아웃소싱) AI 전문 인력을 최대한 활용해야 합니다.
본 글에서는 신뢰할 만한 보고를 바탕으로 AX 시대의 AI 소프트웨어 융합 전문 인재 현황 및 외부 인력 활용 방안을 심층 분석하여 현실적이고 데이터 기반의 인력 전략을 수립하는 데 도움을 드리고자 합니다.
AI 발전 흐름
AI 시장 성장 전반과 “AX 시대”의 의미
Fortune Business Insights 보고서에 따르면 전 세계 인공 지능 시장 규모는 2024 년에 2,340 억 달러로 평가되었습니다. 시장은 2025 년 2044 억 달러에서 2032 억 6 천 2 백만 달러로 2032 억 6 천 2 백만 달러로 증가 할 것으로 예상되며 예측 기간 동안 29.2%의 CAGR을 나타 냈습니다.
AX 시대라는 개념은 AI가 고객의 모든 접점, 내부 모든 워크플로우, 모든 전략적 결정에 스며드는 단계를 설명하기 위해 등장했습니다. 이는 반복적인 작업의 자동화를 넘어서 제품 설계, 마케팅, 운영, 사후 서비스에 이르기까지 전반적인 경험(eXperience)을 재설계하는 것을 의미합니다. 이러한 환경에서 인재 수요는 데이터 과학자나 순수 ML 엔지니어에 머무르지 않고 AI, 소프트웨어, 비즈니스 융합 인재로 변화하고 있습니다.
동시에 AI의 급격한 성장은 노동 시장에 큰 압력을 가하고 있습니다. AI 적용 곡선은 가파르게 상승하는 반면 고품질 인력 공급 곡선은 이를 따라잡지 못하고 있습니다. 이 격차는 인력 전략을 조기에 수립하고 외부 리소스를 유연하게 활용하는 기업들에게 기회를 제공하고 있습니다.
GenAI의 폭발적인 성장과 기업 운영 모델의 변화
McKinsey의 2023년 “State of AI” 보고서에 따르면 많은 생성형 AI(GenAI) 도구가 출시된 지 1년도 채 되지 않아 설문 조사에 참여한 기업의 약 3분의 1이 최소한 하나의 기능에서 GenAI를 정기적으로 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 2025년 설문 조사에서는 AI 적용이 마케팅 및 영업, 재무, 제품/서비스 개발 분야에서 가장 명확한 매출 증가를 가져온다고 McKinsey는 강조했습니다.
운영 측면에서 생성형 AI는 기업에게 “무엇을 수동으로 처리하고 무엇을 AI가 지원하며 무엇을 AI-네이티브 사고방식으로 처음부터 재설계해야 하는가?”라는 질문을 던지게 합니다. 기존 프로세스에 모델을 적용할 수 있을 뿐만 아니라 많은 기업들은 AI 탤런트가 워크플로우를 재설계하고 소프트웨어 스택에 AI를 통합하며 규제 준수 및 보안을 보장할 수 있기를 요구합니다.
곧 인력 구성 프로필의 변화를 의미합니다. 데이터 팀, 개발 팀, 운영 팀처럼 분리된 사일로 형태의 팀 대신, AX 시대에는 모든 구성원이 일정 수준의 “AI 리터러시”를 갖춘 교차 기능 스쿼드(cross-functional squad)가 필요합니다.
파편적인 AI에서 AI-네이티브로 – 인력 수요에 미치는 영향
과거에는 많은 조직들이 공급망의 몇몇 예측 모델이나 고객 서비스 챗봇처럼 AI를 “파편적”으로 구현했습니다. 그러나 AI가 시스템 아키텍처의 한 계층이 되면서 기업들은 AI-네이티브 플랫폼을 지향하기 시작했습니다. 이는 데이터가 표준화되고 MLOps 인프라가 준비되어 있으며 모든 애플리케이션이 AI 모듈을 플러그인할 수 있는 형태를 의미합니다. 이로 인해 시스템 아키텍처, 데이터 플랫폼, 거버넌스에 이르기까지 더 광범위한 기술 스택(skill set)에 대한 수요가 발생하고 있습니다.
McKinsey 보고서에 따르면 여러 컨설팅 회사들은 향후 몇 년 내에 AI, 데이터, 클라우드, 사이버 보안과 같은 기술 분야에서 기술 인재 수요가 공급의 2~4배에 달할 수 있다고 지적합니다. 다른 통계에 따르면, 전 세계적으로 AI 직무 공고 대비 자격을 갖춘 인력의 비율은 3.2:1에 달할 수 있습니다. 이로 인해 많은 기업은 AI-네이티브 시스템을 설계하고 운영할 수 있는 AI 전문 인력을 찾기 위해 조직의 경계를 넘어 국가의 경계까지 넓혀야 할 상황입니다.
AI 인력 수요 급증 및 양성 필요성
전 세계 AI 인력 부족
글로벌 인적 자원 플랫폼 딜(Deel)은 전 세계 22개국 5,500명 이상의 비즈니스 리더들을 대상으로 진행한 ‘AI at Work: 글로벌 인력 시장에서 AI의 역할’ 연구 결과를 발표했습니다. IDC에 의뢰하여 수행된 이 연구에 따르면 AI 도입이 확산되면서 전 세계 노동 시장의 구조가 빠르게 재편되고 있다고 분석됩니다.
주요 변화로는 초급 인력 채용 감소, 리스킬링(reskilling) 수요 급증, 그리고 학위의 영향력 약화 등이 언급되었습니다. 특히, 전 세계 기업의 66%가 향후 3년 내에 초급 인력 채용을 줄일 계획이라고 응답했는데 이는 자동화 확산으로 단순 반복 업무를 담당하는 주니어 직군이 가장 큰 영향을 받을 것이라는 분석에 따른 것입니다. 한국 역시 61%의 기업이 신입 채용 축소를 예상하며 글로벌 추세와 유사한 양상을 보였습니다.
또한, 전 세계 기업의 91%와 한국 기업의 93%가 이미 직무 변화 또는 대체가 진행 중이라고 답하여 AI에 의한 업무 재편이 현실화되고 있음을 확인할 수 있었습니다
인력 부족 현황은 빅테크 기업뿐만 아니라 제조업, 금융, 물류, 헬스케어 등 전통 산업으로도 확산되고 있습니다. 후발 기업들은 빅테크와의 “인력 확보 전쟁”에서 경쟁하기 어려워 팀 구성 방식을 더욱 창의적으로 바꾸고 외부 전문가를 적극적으로 활용해야 하는 상황입니다.
동향 측면에서 인력 부족은 LLM 개발, MLOps, AI 거버넌스 및 윤리, AI 제품 관리와 같은 새로운 기술 분야에 집중되어 있습니다. 이들은 모두 코딩 능력, 데이터 이해, 도메인 지식, 그리고 교차 기능(cross-functional) 작업 능력을 요구하는 다학제적 기반 기술입니다. 이것이 바로 ‘AI 융합 인재’라는 개념이 많은 기업의 인력 전략에서 핵심이 되는 이유입니다.
한국 및 아시아 지역의 AI 인력 현황
대한상공회의소가 국내 제조기업 504곳을 대상으로 실시한 ‘AI 전환 실태’ 조사 결과, 응답 기업의 82.3%가 생산, 물류 등 경영 활동에 AI를 활용하지 않는 것으로 나타났습니다(개인 단위 생성형 AI 사용 제외).
AI 전환이 생산성 향상의 핵심 수단으로 꼽히지만 실제 현장에서는 높은 비용 부담, AI 전문 인력 부족, 그리고 투자 대비 효과에 대한 불확실성으로 인해 도입에 어려움을 겪고 있습니다.
설문 응답 중 73.6%가 “AI 전환 비용이 부담된다”고 했고, 80.7%는 “AI 활용 전문 인력이 없다”고 답했습니다. 또한, 60.6%는 “AI 전환에 따른 성과 달성이 미미할 것”이라며 부정적인 인식을 보여, 상당한 투자에도 불구하고 그 효과에 대한 회의감이 큰 상황입니다.
더 넓게 보면 아시아 지역에서도 유사한 패턴이 관찰됩니다. 금융, 제조, 전자상거래, 게임 및 공공 서비스 분야에서 AI 인력 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 싱가포르, 인도, 베트남과 같은 허브들은 전 세계에 AI/IT 인력을 공급하는 “공장”이 되고 있습니다.
기존 교육 모델이 AX 시대를 따라잡지 못하는 이유
대부분의 현재 교육 프로그램은 여전히 “선형적(linear)” 모델을 따르고 있습니다. 즉, 4년간 학습하고 졸업한 후에야 실제 현장의 요구와 마주하게 됩니다. 반면 AX 시대의 본질은 극도로 빠른 변화이며 기술 업데이트 주기는 불과 몇 개월 단위로 측정됩니다.
“미래의 업무(future of work)”에 관한 보고서는 현재의 많은 AI/GenAI 기술이 불과 5년 전에는 존재하지 않았으며 2030년에는 아직 이름조차 붙여지지 않은 더 많은 새로운 역할들이 등장할 것이라고 지적합니다.
기존 교육 모델은 또한 머신러닝 지식, 소프트웨어 엔지니어링 기술, 비즈니스 도메인 이해를 분리해서 다룹니다. 이로 인해 학생들은 모델 이론에는 강하지만 실제 인프라에 배포 가능한 종단 간(end-to-end) AI 파이프라인을 설계하는 데 어려움을 겪습니다. 기업이 필요로 하는 것은 단순히 “모델 빌더”가 아니라 “솔루션 빌더”이기 때문입니다.
이러한 이유로 현재는 AI 융합 교육 모델로의 전환이 이루어지고 있습니다. 이는 각 산업의 사용 사례를 중심으로 설계되며, AI 지식, 코딩 기술, 인프라 아키텍처, 그리고 비즈니스 이해를 결합한 교육 프로그램입니다. 이와 동시에 기업들은 외부 AI 전문가를 “실전 코치”로 활용하여 내부 프로그램에 참여시키고, 멘토링을 제공하며, 사내 팀의 기술 표준을 구축하는 데 활용하고 있습니다.
AI 융합 인력 양성을 위한 산업 분야 분석
생산 및 IoT: 자동화 라인에서 스마트 팩토리로
제조 분야에서 AI는 기본적인 자동화 모델에서 스마트 팩토리로 전환되고 있습니다. 예측 유지보수, 생산 스케줄 최적화, 컴퓨터 비전을 활용한 품질 검사, 지능형 에너지 관리 등이 이에 해당합니다. AI는 산업 자동화, 공정 제어 및 운영 최적화 분야에서 활발하게 활용되고 있습니다. 이는 작업 인력이 단순히 머신러닝(ML) 지식뿐만 아니라 생산 라인 설계, 센서, PLC(Programmable Logic Controller), 산업 안전 표준에 대한 깊이 있는 이해를 갖추도록 요구합니다.
이 분야에서 AI 소프트웨어 융합 전문 인재를 양성하기 위해 제조 기업은 양방향 교육을 병행해야 합니다. 즉, OT(운영 기술)팀은 AI/데이터 지식을 추가로 학습하고, IT/소프트웨어팀은 생산 공정, 안전 및 표준에 대해 학습해야 합니다. 많은 공장은 ‘AI + 공정 엔지니어 + 생산 관리자’ 스쿼드 모델을 도입하고 있으며 여기서 AI 인력은 데이터 통찰력을 실제 생산 라인의 구체적인 행동으로 전환하는 조력자 역할을 수행합니다.
금융 – 은행 – 핀테크: AI가 핵심 인프라로 작용
금융-은행권에서 AI는 신용 평가(scoring), 사기 탐지(fraud detection), 추천 등 보조적인 기능에서 벗어나 AI-네이티브 금융 서비스(AI-native financial services) 수준으로 발전했습니다. 세계 경제 포럼(WEF) 보고서에 따르면, 2023년에만 금융 기관들은 리스크 관리, 상품 개인화, 백오피스(back-office) 자동화에 중점을 두고 수십억 달러를 AI에 지출했습니다.
이러한 솔루션을 구현하기 위해 금융 기관들은 리스크 모델, 규제에 대한 이해뿐만 아니라 AI/ML 기술과 클라우드 인프라에 대한 전문성을 갖춘 인재를 필요로 합니다. 이것이 바로 금융 분야의 AI 융합 인재, 즉 리스크, 법률, IT팀과 함께 효율적이면서도 규정을 준수하는 솔루션을 설계할 수 있는 인재의 프로필입니다.
헬스케어 및 공공 서비스: 심층 도메인 지식에 대한 높은 수요
헬스케어 및 공공 서비스 분야에서 AI는 의료 영상 판독, 질병 예측, 환자 분류, 진료 예약 최적화에 이르기까지 폭넓게 적용됩니다. 다양한 활용 사례에 따르면 헬스케어는 진단 분야의 컴퓨터 비전, 병력 기록 분석을 위한 자연어 처리(NLP), 환자 지원 챗봇 등 AI 적용 범위가 가장 넓은 산업 중 하나입니다. 그러나 여기서의 장벽은 기술뿐만 아니라 윤리, 보안, 법적 책임까지 포함합니다.
이로 인해 헬스케어 분야의 AI 융합 인재에 대한 수요는 매우 특별합니다. AI를 이해하는 의사, 또는 의학과 관련 규정에 대해 깊이 이해하는 AI 엔지니어가 필요합니다. 교육 모델은 일반적으로 더 길고 학제 간 성격이 짙습니다.
산업별 AI 투자 및 효과성
글로벌 AI 투자 – 한-미-중 중심으로
2024년에 들어서 미국·중국·한국 모두에서 공통적으로 ‘IT 인프라 및 호스팅’, ‘로봇·센서·IT 하드웨어’ 분야가 중심 투자 영역으로 떠오르는 변화가 나타났습니다. 한국 역시 전체 투자액은 줄었지만 해당 분야가 주축을 이루며 기술 인프라 중심으로 재편되는 흐름이 확인됩니다.
미국은 기존의 특정 산업 중심 집중 투자에서 벗어나 다변화를 거듭하고 있으며, 중국은 감소세 속에서도 인프라·미디어 분야의 안정적 성장을 보였습니다. 이러한 흐름은 2024년 이후 AI 투자가 응용 산업에서 인프라·핵심 기술 기반으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 각 나라의 구체적인 분석은 다음과 같습니다.
미국의 산업별 AI 투자는 2021년에 ‘모빌리티와 자율주행차’, ‘헬스케어·의약품·생명공학’ 분야에 집중되며 최고치를 기록했지만, 이후 투자 흐름이 크게 바뀌었습니다. ‘모빌리티 및 자율주행’ 투자는 감소한 반면 ‘IT 인프라 및 호스팅’이 급격히 성장해 2024년에는 370억 달러를 넘기며 최대 투자 부문이 되었습니다. 동시에 ‘로봇·센서·IT 하드웨어’, ‘디지털 보안’, ‘비즈니스 운영지원 서비스’ 등으로 투자 대상이 확장되며 전반적인 다변화가 나타났습니다.
중국 역시 ‘모빌리티와 자율주행차’가 가장 큰 비중을 차지하고 그다음으로 ‘로봇·센서·IT 하드웨어’가 뒤를 이었으며 2024년에는 전체 투자 규모는 감소했지만 ‘IT 인프라 및 호스팅’, ‘미디어·소셜플랫폼·마케팅’ 분야 투자가 소폭 증가했습니다.
한국의 산업별 AI 투자는 특정 산업에 장기 집중되는 구조가 아니라 매년 투자 중심 분야가 크게 바뀌는 특징을 보입니다. 2021년에는 ‘모빌리티와 자율주행차’, 2022년에는 ‘미디어·소셜플랫폼·마케팅’, 2023년에는 ‘헬스케어·의약품·생명공학’이 주요 투자 대상이 되며 산업별 비중이 급격하게 이동했습니다. 이 구조는 한국의 AI 산업이 아직 특정 분야에 고정되지 않고 시장 흐름과 기술 동향에 따라 투자 우선순위가 탄력적으로 변하고 있음을 시사합니다.
출처: OECD.AI를 통해 살펴본 글로벌 AI 동향: 연구 성과, 투자, 생성형AI 모델을 중심으로 (2025.08)
‘AI 머니 핏’ 위험과 인력 ROI 측정의 필요성
하지만 모든 AI 투자가 성공적인 것은 아닙니다. 최근 일부 분석은 기업이 인프라, 모델에 막대한 투자를 하면서도 명확한 활용 사례, 거버넌스, 그리고 적합한 인력이 부족할 경우 AI가 “머니 핏(money pit)”이 될 수 있다고 경고합니다. 이러한 상황에서는 AI가 실제 가치를 제공하지 못하고 값비싼 개념 증명(PoC) 단계에 머무를 수 있습니다.
이러한 맥락에서 투자 수익률(ROI) 측정은 프로젝트 수준을 넘어 인력 수준에서도 이루어져야 합니다. 기업은 다음과 같은 질문에 답해야 합니다.
- 우리 AI 인재가 어떤 가치를 창출하고 있는가?
- AI 융합 인재를 충분히 갖춘 스쿼드(squad)와 부족한 스쿼드 간에 솔루션의 배포 시간, 품질, 사용자 수용도 측면에서 얼마나 차이가 나는가?
- 그리고 외부(아웃소싱) AI 인력을 활용할 경우, 사내 팀을 구축하는 것과 비교하여 비용 대비 이점은 무엇인가?
AX 시대에 효과적인 AI 인력 전략은 인재를 투자 자산으로 간주하고, 구체적인 측정 지표를 통해 관리해야 합니다. 예를 들어, 구현된 활용 사례의 수, 아이디어부터 프로덕션까지의 시간, 해당 팀과 관련된 비용 절감 또는 매출 증가, 그리고 조직의 나머지 부분으로 역량을 전이할 수 있는 능력 등이 있습니다.
AI 외주 전문 인력 활용 가능성
인하우스 팀 구축 대신 외부 AI 인력 활용
AX 시대(AI 전환/자동화 경험) 초기 단계에서는 모든 역량을 갖춘 완전한 인하우스 팀을 자체적으로 구축하는 것이 항상 합리적인 것은 아닙니다. 많은 기업에 있어 합리적인 전략은 하이브리드 접근 방식입니다. 즉, 전략, 거버넌스 및 핵심 활용 사례를 담당하는 소규모 코어 AI 팀을 유지하면서, 특정 요구 사항이나 피크 수요(예: 새로운 산업 또는 시장으로의 빠른 확장)를 충족하기 위해 전문화된 외부(아웃소싱) AI 인력을 활용하는 것입니다.
아웃소싱 AI 인력은 다음과 같은 상황에서 특히 유용합니다: LLM(거대 언어 모델) 파인튜닝, 대규모 RAG(검색 증강 생성), AI-네이티브 제품 설계와 같이 매우 새로운 기술이 필요할 때; 비즈니스 가치를 검증하기 위해 PoC(개념 증명)를 신속하게 구현해야 할 때; 또는 기존 AI 인프라 및 파이프라인을 감사 및 최적화해야 할 때. 이러한 과제에 대해 경험이 풍부한 외부 팀은 소요 시간을 몇 달에서 몇 주로 단축하고, 흔히 발생하는 “기술적 함정”을 피하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그러나 외부(아웃소싱)에 지나치게 의존하면 기업은 장기적으로 AI 시스템을 유지, 운영 및 확장할 내부 역량이 부족해질 위험이 있습니다. 따라서 모든 외부(아웃소싱) 협력은 명확한 지식 이전(knowledge transfer) 계획을 수반해야 합니다. 여기에는 페어링, 공동 개발, 워크숍, 그리고 충분한 문서화가 포함되어야 합니다.
외주 AI 전문가와의 협력 모델
외주 AI 전문 인력을 활용하는 세 가지 주요 협력 모델은 다음과 같습니다.
- 스태프 증강(Staff Augmentation): 기존 스쿼드(Squad)에 ML 엔지니어, MLOps 엔지니어, AI 아키텍트와 같은 1~2명의 핵심 인력을 보충하는 방식입니다. 이 모델은 기업이 이미 강력한 팀을 가지고 있지만 특정 기술이 부족하거나 단기간 내에 개발 속도를 높여야 할 때 적합합니다.
- 프로젝트 기반 딜리버리(Project-based Delivery): 추천 시스템, 사기 탐지 모듈, 직원용 GenAI 코파일럿(Copilot)과 같이 특정 AI 활용 사례 또는 제품을 전체적으로 구축하기 위해 외부 팀을 고용하는 방식입니다. 기업은 인계 후 원활한 운영을 위해 프로젝트 범위(Scope), KPI(핵심 성과 지표) 및 기술 표준을 명확하게 정의해야 합니다.
- 관리형 AI 스쿼드(Managed AI Squad): AI 엔지니어, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, PM(프로젝트 관리자), UX(사용자 경험) 전문가 등으로 구성된 교차 기능(Cross-functional) 스쿼드를 내부 팀과 병렬로 운영되는 “제품 팀”으로 위탁하는 방식입니다. 이 모델은 기업이 새로운 AI 제품 라인을 탐색하고 싶지만, 완전한 인하우스 팀을 구성할 준비가 되지 않았을 때 적합합니다.
AX 시대에는 많은 기업이 하이브리드 전략을 채택하고 있습니다. 먼저 프로젝트 기반으로 시작하여 빠른 성과를 달성한 다음, 관리형 스쿼드로 전환하고 점진적으로 핵심 인하우스 팀을 구축하는 방식입니다. 중요한 점은 초기 단계부터 책임, 데이터 접근 권한, 보안 표준 및 지식 인수 인계 메커니즘을 명확하게 설계하는 것입니다.
AI 개발 외주 파트너와 협력 – AI 전환 시대에서 AI 도입 전략
베트남에 기반을 둔 글로벌 소프트웨어 개발 기업 HBLAB은 다년간 다양한 분야의 해외 파트너, 특히 한국 고객사와의 협력 경험을 바탕으로 안정적이고 경쟁력 있는 개발 서비스를 제공해 왔습니다. 최근 여러 산업에서 AI 기반 서비스와 애플리케이션에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 HBLAB은 이러한 변화에 선제적으로 대응하고자 서비스 품질을 지속적으로 고도화하고 있습니다.
특히 사내 AI 인재 양성 프로그램 강화, AI 에이전트 개발 및 내부 프로세스 적용 등 기술 경쟁력 확보에 주력하며 고객사의 비즈니스 혁신에 실질적인 가치를 제공하고자 노력하고 있습니다.
또한 한국 시장의 요구와 방향성을 보다 직접적으로 파악하기 위해 다양한 현지 이벤트와 네트워킹 프로그램에 적극 참여하며 고객사와의 접점을 확대해 나가고 있습니다. 이러한 활동의 일환으로, HBLAB은 오는 12월 초 개최되는 대한민국 소프트웨어대전 2025’에 참가하여 최신 AI 솔루션과 개발 역량을 소개하고, 한국 기업들과의 협력 기회를 더욱 넓혀갈 예정입니다.
소프트웨이브 2025는 대한민국을 대표하는 소프트웨어·ICT 비즈니스 박람회로, 올해로 10회를 맞이하여 더욱 확대된 규모와 전문성을 갖춘 국내 최대급 SW 비즈니스 전시회입니다. SW 개발의 직접적인 지원과 산업 생태계 확장을 목표로 하며, 아시아를 대표하는 SW 전문 박람회로 자리매김하고 있습니다.
2025년은 본격적인 AI 시대의 개막과 함께 디지털 전환의 혁신 동력이 더욱 가속화되는 시점입니다. 소프트웨이브는 이러한 변화의 중심에서 혁신을 선도할 기업과 기술을 한자리에 모아, 미래 산업을 주도할 비즈니스 기회를 창출하는 플랫폼으로 자리하고 있습니다.
이번 행사에서 HBLAB는 다음과 같은 핵심 역량과 솔루션을 선보일 예정입니다.
- AI 기반 소프트웨어 개발 솔루션: 코드 분석, 테스트 자동화, 품질 향상에 초점을 맞춘 AI 적용 사례 소개
- 산업 맞춤형 AI 활용 사례: 리테일, 교육, 의료 분야 등 다양한 산업에서의 AI 적용 인사이트 제시
- 베트남 현지 전문 교육을 받은 AI 인재풀 소개: 고급 기술 역량을 갖춘 베트남 기반 AI 엔지니어 및 개발자 인력 솔루션 제공
여러분을 HBLAB 부스 E07 (COEX A Hall)에서 만나 뵐 수 있기를 기대합니다.
https://www.k-softwave.com/sub02_4.asp
AI와 소프트웨어 개발 혁신의 미래를 함께 이야기 나눌 수 있는 뜻깊은 시간이 되기를 바랍니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
AX 시대는 이전의 DX-디지털 전환 시대와 무엇이 다른가요?
AX 시대는 AI를 중심으로 고객과 직원을 위한 전반적인 경험(eXperience)을 재설계합니다. 디지털 전환이 주로 클라우드, 모바일, 기본적인 자동화에 대해 이야기했다면 AX 시대는 제품 추천부터 공급망 최적화에 이르기까지 모든 의사결정과 상호작용에 AI가 개입하는 것을 의미합니다. 이는 단순한 개발자나 데이터 분석가가 아닌 AI 융합 인재에 대한 새로운 인력 수요를 수반합니다.
소규모 기업도 반드시 자체적인 인하우스 AI 팀을 구축해야 하나요?
그렇지 않습니다. 소규모 기업이거나 AI 도입 여정의 초기 단계에 있는 기업의 경우, 실현 가능한 전략은 다음과 같습니다. 데이터 및 제품을 담당하는 소규모 코어 팀을 유지하고, 모델 구축, MLOps 또는 복잡한 활용 사례는 전문 파트너에게 아웃소싱할 수 있습니다. 중요한 것은 기업이 로드맵, 핵심 데이터, KPI(핵심 성과 지표)를 명확히 파악하고 있어야 하며, AI 역량을 벤더에게 “전적으로 위임”하지 않는 것입니다.
기업을 위한 AX 시대, AI 소프트웨어 융합 전문 인재 현황 및 외주 인력 활용 전략은 어떻게 시작할까요?
다음 4단계를 따를 수 있습니다:
- 현황 평가: 활용 사례, 데이터, 인프라, 인력.
- 우선순위 활용 사례 선정: 산업에 맞춰 3~5개의 활용 사례를 우선순위로 정합니다.
- AI 운영 모델 설계: 누가 무엇을 할지, 인하우스 및 아웃소싱 역할 분담.
- AI 융합 인력 개발 프로그램 구축: 내부 교육, 외부와의 공동 개발, 학교/연구 기관과의 파트너십. 이와 동시에 초기 6~12개월 동안 함께할 실적이 좋은 아웃소싱 AI 파트너를 선정하는 것이 좋습니다.
