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2025년 대한민국 AI 트랜스포메이션 전략 보고서: 개인과 기업을 위한 로드맵

일반 리포트 2025년 05월 04일
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목차

  1. 요약
  2. 국내 AI 전환 현황과 도전 과제
  3. 정부 및 공공 부문 AI 전략
  4. 기업의 AI 전환 전략
  5. 개인의 AI 역량 강화 전략
  6. 미래 과제 및 전략적 방향
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 4일 현재, 대한민국의 AI 트랜스포메이션 현황은 데이터와 기술의 집합체로, 정부와 기업이 협력하여 AI 기술을 지속적으로 발전시키고 있는 상황입니다. AI 산업의 시장 규모는 2024년 기준으로 6조 3, 009억 원에 달하며, 이는 2023년 대비 12.5%의 성장을 나타내고 있습니다. 그러나 이러한 성과에도 불구하고, AI 전문 인력 부족, 해외 진출의 어려움 등은 여전히 해결해야 할 도전 과제로 남아 있습니다. 고령화가 경제에 미치는 영향과 AI를 통한 생산성 향상 가능성은 특히 주목할 만한 부분입니다. 정부 차원에서의 AI 국가 생존 체계 로드맵과 'AI 3대 강국' 도약 방안은 이러한 문제들을 해결하기 위한 구체적 전략으로 제시되었습니다.

  • AI 기술이 국가 생존을 위한 필수 요소로 인식됨에 따라, 여러 부문에서 AI를 도입하여 행정과 교육, 국방에 이르는 다양한 분야에서의 혁신을 기대할 수 있습니다. 공공 서비스의 혁신을 위한 디지털 플랫폼 정부(DPG)의 여러 프로젝트는 실질적인 결과를 통해 AI의 효과성을 입증하고 있습니다. 기업들은 AI 에이전트를 통해 업무 효율화를 추진하며, AI 기반 컴플라이언스와 ESG 경영에 나서고 있습니다.

  • 구조적 취약점을 극복하기 위한 개인의 재교육과 AI 역량 강화를 목표로 하는 정책 또한 진행 중입니다. 이러한 노력은 AI 기술이 존재하는 한 개인의 경쟁력도 반드시 함께 발전해야 함을 시사합니다. 피지컬 AI, GPU 인프라, 양자 기술 등은 향후 확장 가능한 분야로, 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위한 필수 조건입니다.

2. 국내 AI 전환 현황과 도전 과제

  • 2-1. AI 산업 시장 규모 및 성장세

  • 2024년 기준, 국내 AI 산업의 총 매출은 6조 3, 009억 원으로, 2023년 대비 12.5% 증가하였습니다. 이는 AI 산업이 안정기에 접어들었다는 것을 시사하고 있습니다. 특정 분야에서는 AI 응용 소프트웨어가 전체 매출의 42.4%를 차지하며, 기업들의 디지털 전환 수요 증가에 힘입어 빠른 성장을 이어가고 있습니다. AI 산업 실태조사에 따르면, 기업간 거래(B2B) 매출이 72.9%를 차지해 기업 중심의 AI 도입이 본격화되고 있음을 보여줍니다.

  • 하지만 이러한 외형적 성장에도 불구하고, AI 산업은 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 예를 들어, 연구개발(R&D) 투자 증가에도 불구하고 AI 전문 인력의 수급난, 해외 진출의 어려움 등 구조적 문제가 해결되지 않고 있습니다. 특히 2024년 AI 기업의 인력 부족률은 7.4%이며, AI 개발자와 프로젝트 관리자의 부족이 두드러지는 상황입니다.

  • 2-2. 한국의 AI 경쟁력 하락 원인

  • 최근 발표된 스탠퍼드 AI 인덱스 보고서에 따르면, 한국의 AI 경쟁력이 여러 지표에서 하락세를 보이고 있습니다. 연구 논문의 질, 글로벌 특허 출원 수, AI 투자 규모 등이 주요 선진국에 비해 뒤처지고 있는 것이 핵심 원인으로 지적되고 있습니다. 특히, 정부와 민간 부문의 AI 연구 투자 규모가 부족하며, 연구 환경 또한 낮은 평가를 받고 있습니다.

  • 또한, 우수 인재의 해외 유출 문제는 한국 AI 산업의 지속 가능성을 위협하고 있습니다. 국내 기업들이 제공할 수 있는 보상 수준이 주요 선진국에 비해 낮고, 연구 환경이 열악하여 많은 인재들이 해외로 이동하고 있습니다. 이로 인해 기술 연구와 개발에서의 격차가 더욱 심화되고 있다는 점 역시 심각한 문제입니다.

  • 2-3. 고령화가 주는 경제적 제약

  • IMF의 2025년 연례 경제보고서에 따르면, 한국의 고령화 문제는 노동력 감소와 경제성장 둔화로 이어질 것이라고 강조하고 있습니다. 한국의 경제는 2050년까지 노동력이 25% 이상 감소할 것으로 예측되며, 이는 국가의 잠재성장률을 평균 0.67%포인트 하락시키는 원인이 될 것입니다.

  • AI 기술의 활용은 고령화의 부정적 영향을 일부 완화할 수 있는 가능성을 제시합니다. AI는 생산성을 향상시키고 노동을 보완하는 역할을 할 수 있으며, 고령 직원들의 노동 참여율을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 그러나 AI 도입이 일자리를 위협할 수 있다는 점과 함께, 특히 고령 근로자들에게는 기술 적응의 어려움이 크기 때문에 보다 포괄적인 정책적 접근이 필요합니다.

3. 정부 및 공공 부문 AI 전략

  • 3-1. AI 국가 생존 체제 로드맵

  • 2025년 현재, 대한민국은 AI 기술을 국가 생존 체제로 인식하고 있습니다. 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연)은 향후 10년간의 AI 국가 로드맵을 제시하며, AI가 산업에서 벗어나 행정, 국방, 교육 등 전반에 걸쳐 필수 기술임을 강조하고 있습니다. AI는 단순한 기술이 아닌, 모든 산업의 기반이자 메타 인프라로 규정되어 국가 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 이 로드맵은 ▲AI 인프라 고도화 ▲오픈소스 생태계 육성 ▲AI 인재 유치 및 병역 특례 ▲AI 전담 부처 신설 등 다양한 전략을 포괄하고 있습니다.

  • 특히, AI 인프라와 인재 양성의 핵심으로는 GPU와 NPU 등 AI 컴퓨팅 자원의 확보가 있으며, 2030년까지 50만 장을 확보하여 누구나 활용할 수 있는 기반을 마련할 계획입니다. 이러한 체계적 접근은 AI 기반의 산업 생태계를 실질적으로 가동하기 위한 필수적인 조치로 간주됩니다.

  • 3-2. ‘AI 3대 강국’ 도약 방안

  • 정부는 AI를 기반으로 하는 G3 도약을 위해 개별 기업과의 협력을 확대하고 있습니다. AI 국가인공지능위원회는 지난 4월 29일 AI 3대 강국으로의 도약을 위해 정부, 산업계, 학계가 협력하여 마련한 정책 방향을 공개했습니다. AI 반도체 이니셔티브와 같은 국가적 프로젝트를 통해 AI 모델과 반도체 기술을 개발하고, 이를 소프트웨어 및 응용으로 확장하여 통합 생태계를 구축할 방침입니다.

  • 이경우 국가인공지능위원회 지원단장은 AI는 단지 기술에 국한되지 않고 국가 경쟁력과 전략을 아우르는 필수 요소라고 강조했습니다. 따라서 민간과의 협력을 통해 도입될 AI 기술은 실제 산업과 연결되어야 하며, 이를 통해 경쟁력을 높이는 것이 중요합니다.

  • 3-3. 스마트 정부·공공서비스 실증 프로젝트

  • 디지털플랫폼정부(DPG)는 AI 기술을 적용하여 공공 서비스의 혁신과 효율성을 높이는 목표를 가지고 있습니다. 현재까지 DPG는 300건 이상의 AI 관련 실증 사업을 수행하며, 이들 중 110건이 성공적으로 평가되었습니다. 예를 들어, AI 기반의 느린 학습자 조기 발견 지원 서비스는 학생들의 발화 정보와 신체활동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 교육 지원을 제공합니다. 이를 통해 교육 격차를 해소하고, 학부모와 교사의 부담을 완화할 수 있습니다.

  • 또한, AI를 활용한 한우 등급 예측 시스템, 스마트 농업 서비스 등 다양한 분야에서의 프로젝트가 실행되고 있으며, 이는 사회적 문제 해결에 직접 기여하고 있습니다. 이러한 실증적 접근은 공공 AI 도입의 성공 가능성을 높이고, 실패 위험을 최소화하는 중요한 과정이라 볼 수 있습니다.

  • 3-4. 글로벌 규제 경쟁과 한국의 대응

  • AI 기술의 급속한 발전은 윤리적 문제와 안전성 우려를 동반하며, 이에 따라 글로벌 AI 규제 경쟁이 심화되고 있습니다. 미국과 EU는 서로 다른 접근 방식을 취하고 있으며, 미국은 규제 완화를 통해 AI 산업 경쟁력을 지속적으로 강화하려는 반면, EU는 안전성과 윤리를 우선시한 포괄적 규제를 채택하고 있습니다.

  • 한국은 이러한 국제적 흐름에 맞춰 AI 규제의 균형을 맞추려 노력하고 있으며, AI 안전연구소 설립과 같은 조치로 국민의 신뢰를 확보하려고 하고 있습니다. AI 법 제정과 국제 협력에도 참여하며, 글로벌 AI 거버넌스 구축에 기여하고 있는 한국의 대응은 AI 기술의 발전과 안전성을 함께 고려한 진정한 반영이라고 할 수 있습니다.

4. 기업의 AI 전환 전략

  • 4-1. AI 에이전트 도입 및 업무 효율화

  • AI 에이전트의 도입은 기업의 업무 효율성을 획기적으로 변화시키고 있습니다. AI 에이전트는 반복적이고 시간 소모가 큰 업무를 자동으로 처리할 수 있게 해주며, 이를 통해 인적 자원은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서 AI는 대출 서류의 자동 처리 및 데이터 분석을 수행하여 업무의 효율성을 최대 80%까지 향상시켰습니다. IBM의 Watson과 같은 AI는 운영 프로세스를 분석하여 불필요한 절차를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

  • AI 에이전트의 또 다른 장점은 데이터 기반 의사결정을 지원한다는 점입니다. AI는 수집된 데이터를 신속하게 분석하고, 최적의 선택지를 제시하여 인력의 의사결정 과정을 지원합니다. 이러한 기능은 특히 고객 서비스와 같은 분야에서 두드러집니다. 예를 들어, AI는 고객의 요청을 자동으로 분류하고, 가장 적절한 대응 방법을 제시하는 방식으로 활용되며, 이는 고객 만족도를 높이고 응답 속도를 개선하는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-2. 국내 기업의 협업·외부 솔루션 활용 사례

  • 최근 국내 주요 기업들은 협업과 외부 솔루션 활용을 통해 AI 전략을 강화하고 있습니다. 삼성전자는 외부 AI 솔루션을 도입하여 제조 및 개발 공정의 혁신을 도모하고 있으며, 이는 AI 특허 분야에서도 유의미한 성과로 나타나고 있습니다.

  • SK텔레콤의 'AI 피라미드 2.0' 전략은 AI 데이터센터부터 소비자 서비스까지 다양한 영역을 아우르며, 이를 통해 여러 국내 AI 기업과의 협력 생태계를 구축하고 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있습니다. 이러한 생태계 접근 방식은 AI 전환이 단순한 기술 도입에 그치지 않고, 혁신을 위한 협업의 기회로 발전하고 있음을 보여줍니다.

  • 4-3. AI 기반 컴플라이언스와 ESG 경영

  • AI 기술은 기업의 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영에서도 중요한 역할을 맡고 있습니다. AI는 자원 활용을 최적화하고, ESG 보고를 자동화하여 효율성을 극대화할 수 있는 기반을 제공합니다. 특히, AI는 실시간 모니터링을 통해 환경적 리스크를 사전에 탐지하고 대응할 수 있는 강력한 도구로 사용됩니다.

  • AI를 도입한 기업들은 ESG 경영을 통해 투자자들에게 높은 수준의 책임성과 투명성을 확보할 수 있으며, 이로 인해 시장 경쟁력을 강화하는 효과를 기대하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템을 통해 소비자와의 신뢰를 구축하고, 환경적 위험을 관리하는 과정에서 비용을 절감하고 지속 가능한 성장 기반을 마련하는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-4. 채용 속도 최적화를 위한 AI 도구

  • AI는 기업의 채용 프로세스에서도 속도와 효율성을 극대화하는 데 도움을 주고 있습니다. ATS(Applicant Tracking System)와 같은 AI 기반의 도구들은 서류 전형부터 면접 조율까지 여러 절차를 통합하여 자동화함으로써, 인력 확보 속도를 가속화하고 있습니다. 이는 특히 인재 경쟁이 치열한 현재의 고용 시장에서 큰 장점으로 작용합니다.

  • 하지만 단순히 속도를 높이는 데 그치지 않고, AI 도구들은 지원자의 적합성을 평가하고, 기업의 요구에 맞는 후보자를 선별하는 데도 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 인력의 이직률을 감소시키고, 더 나은 채용 결과를 달성할 수 있는 기회를 마련할 수 있습니다.

  • 4-5. 네트워크 인프라의 AI 네이티브 전환

  • AI는 네트워크 관리에서도 중요한 변화의 원동력이 되고 있습니다. AI 기반의 시스템은 네트워크 성능을 지속적으로 최적화할 수 있으며, 이는 데이터의 흐름을 분석하여 필요에 따라 네트워크 구성을 조정할 수 있게 합니다.

  • 또한 AI는 보안과 규정 준수를 자동화하여 기업의 리스크를 줄이는 데 기여합니다. AI 시스템이 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하고, 이상 징후를 조기에 포착하여 문제를 예방하는 역할을 수행함으로써, 조직은 보다 안전한 IT 환경을 유지할 수 있습니다.

5. 개인의 AI 역량 강화 전략

  • 5-1. 데이터와 사람에 기반한 AI 가치 이해

  • AI의 가치는 데이터와 사람에게 뿌리를 두고 있습니다. 데이터를 통해 기계는 학습할 수 있으며, 이러한 데이터의 품질과 양이 AI의 성공에 결정적인 역할을 합니다. 실제로 많은 기업에서 AI 도입을 통해 수익성을 높이고 업무 효율성을 강화하는 사례가 증가하고 있는데, 이는 데이터를 기반으로 AI 솔루션을 효과적으로 활용한 결과입니다. 예를 들어, 고객 관리 시스템에서 수집된 데이터는 고객의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 합니다. 따라서, 사람들은 이런 AI 시스템을 효과적으로 활용하기 위해 데이터의 의미와 중요성을 깊이 이해해야 합니다. 즉, 개인은 AI 기술에 대한 기술적 지식뿐만 아니라, 데이터를 다루는 능력도 필수적으로 갖추어야 합니다. 통계 지식이나 데이터 분석을 통한 인사이트 도출 능력은 AI 활용의 밑바탕이 됩니다.

  • 5-2. 구조적 취약점 극복을 위한 재교육

  • 한국의 AI 산업이 세계적으로 뒤처지고 있는 주요 원인은 높은 규제뿐만 아니라 인재 유출과 신기술 수용의 어려움에서도 찾아볼 수 있습니다. 스탠퍼드 AI 인덱스에 따르면, 한국은 연구와 투자, 인재 확보 에서 주요 선진국에 비해 뒤처지고 있으며, 이 문제는 개인의 능력 계발에 큰 영향을 미칩니다. 이에 따라 현재 진행 중인 다양한 재교육 프로그램이 필수적입니다. 예를 들어, 정부와 기업은 공동으로 AI 관련 교육 커리큘럼을 개발하여 기존 직원들이 최신 AI 기술을 이해하고 적용할 수 있도록 도와줘야 합니다. 또한, 개인 차원에서는 비즈니스 모델 분석, 프로그램 개발 등의 실제적인 스킬을 익히는 것이 중요해집니다. 기업들은 내부 교육 프로그램을 활성화하여 직원들이 새로운 기술을 원활하게 습득할 수 있게 해야 합니다.

  • 5-3. 고령화 대응 인력 수급 방안

  • 한국의 고령화 사회는 인력 수급에 대한 새로운 패러다임을 요구하고 있습니다. 기술 발전과 더불어 인구 구조의 변화가 가속화됨에 따라, AI 기술의 활용은 더욱 중요해지고 있습니다. 고령화 시대에 개인들은 새로운 기술을 변화의 원동력으로 활용해야 하며, 기업은 고령 인력을 포함한 다양한 인재를 적극 활용해야 합니다. 이를 위해 정부와 기업은 법적 규제 완화와 더불어 다양한 재택근무 및 유연근무제 도입을 통해 고령 근로자들이 AI 관련 업무에 참여할 수 있도록 해야 합니다. 또한, 개인은 변화하는 사회에서 지속적으로 자기 계발을 위해 다양한 온라인 교육 플랫폼을 활용하여 AI 관련 지식을 확대해 나가야 합니다. 가령, 고령층에게 맞춤형 디지털 교육 프로그램을 제공하는 등의 전략이 필요합니다.

6. 미래 과제 및 전략적 방향

  • 6-1. 피지컬 AI 확산과 제조업 혁신

  • 피지컬 AI는 물리적 환경을 인식하고 상호작용할 수 있는 지능형 시스템을 의미하며, 특히 제조업에서 그 가치가 크게 영향을 미치고 있습니다. 현재 한국 제조업은 인력 감소와 더불어 혁신이 필요한 시점에 처해 있습니다. 이러한 상황에서 피지컬 AI의 도입은 생산 과정의 자동화 및 효율화를 이끌어낼 수 있는 중요한 기회로 인식되고 있습니다. 실제 피지컬 AI 기술은 협동 로봇, 자율주행차량 등 다양한 형태로 발전하고 있으며, 특히 제조 현장에서의 적용 가능성이 높습니다. 제조업 경쟁력을 확보하기 위해 한국은 이 기술을 적극적으로 활용해 나가야 할 것입니다.

  • 예를 들어, 제조업의 자동화 과정에서 피지컬 AI를 통한 인공지능 시스템의 통합은 생산성과 품질을 동시에 강화할 수 있는 방안을 제공합니다. 한양대 ERICA의 연구진은 AI 기술을 통해 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 사회적 맥락을 이해하고 감정을 표현하는 역할로 확장될 것이라고 전망하며, 이는 제조업에서의 인간과 로봇 간 협업을 더욱 촉진할 것입니다. 앞으로 5년간 휴머노이드 로봇의 발전 방향 또한 이러한 제조업 혁신에 중요한 요소가 될 것입니다.

  • 6-2. GPU 인프라 중심 전략의 한계와 보완

  • 정부는 최근 1조8000억 원 규모의 AI 관련 추가경정예산을 통하여 GPU 인프라를 확충하고 있으나, 이 전략이 기술 경쟁력을 높이는 결정적 요소인지에 대한 논란이 있습니다. GPU는 강력한 연산 능력을 제공하나, 이와 동시에 효율적인 데이터 활용 및 모델링 전략이 결여된다면 그 효과는 제한적일 수 있습니다. AI 기술은 단순한 하드웨어 스펙에 의존하기보다 데이터와 알고리즘, 그리고 그것을 활용하는 방법이 더욱 중요합니다.

  • 따라서 한국은 GPU를 포함한 인프라 증대에 그치는 것이 아니라, 관련 데이터를 확보하고 이를 효율적으로 활용하는 생태계를 구축해야 합니다. AI 스타트업들이 고품질 국문 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서 데이터 크롤링과 품질 관리에 대한 체계적인 접근이 필수적입니다. 이를 통해 GPU의 운영 효과성을 극대화하고, AI 기술의 실제 사업화 가능성을 높여야 할 것입니다.

  • 6-3. AI·양자 기술 융합 투자 확대

  • AI와 양자 기술의 융합은 데이터 처리 혁신과 계산 능력의 도약을 가져올 수 있는 잠재력이 큽니다. 현재 한국 정부는 이러한 공격적인 투자를 진행하고 있으며, 2025년도 예산에 AI와 양자 기술을 포함하여 총 3.4조 원 규모의 연구개발 예산을 배정할 계획입니다. 이러한 융합 투자 확대로 우리는 데이터 처리 효율성을 극대화하고 AI 기술의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 길이 열릴 것입니다.

  • 특히 양자 컴퓨팅은 기존의 전통적인 연산 방식에 비해 월등한 병렬 처리 능력을 보유하고 있어, AI 모델의 학습과 추론 속도를 획기적으로 개선할 수 있습니다. 정부가 이러한 방향으로 나아가기 위해서는 산업계와 학계 간의 협력을 더욱 강화하고, 양자 기술의 실행 가능성을 높이기 위해 필요한 인력 양성 및 교육 체계를 구축해야 합니다.

결론

  • 2025년 현재 대한민국의 AI 관련 전략은 과거의 성과를 바탕으로 지속 가능한 발전을 위한 전환점에 놓여 있습니다. 정부는 규제 완화와 인프라 확충을 통해 AI 생존 체제를 구축하고 있으며, 이는 기업의 혁신적 발전과 결합하여 AI 산업의 안정성을 더욱 높이고 있습니다. 기업들은 AI 에이전트 도입 및 데이터 활용 혁신을 통해 경쟁력을 극대화하는 한편, 고령화 사회 대응을 위한 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다.

  • 한편 개인은 AI를 이해하고 활용할 수 있는 역량 개발에 중점을 두어야 하며, 이는 직업적 성공과 직결됩니다. 온전한 AI 환경 구축을 위해 정부와 기업은 상호 협력하며, AI에 대한 포괄적인 교육과 재교육 또한 강조되어야 합니다. 지역 사회와 세계 경제 내에서의 지속적인 경쟁력 확보를 위해서도 이러한 접근은 필수적입니다.

  • 미래 지향적인 투자와 혁신적 프로그램은 피지컬 AI, GPU 인프라, 양자 기술의 융합 등의 신성장 동력을 창출할 수 있습니다. 이를 통해 대한민국은 글로벌 AI 강국으로 더욱 도약할 수 있을 것이며, 이는 궁극적으로 국가의 미래 경쟁력 확보에 매우 중요한 요소가 될 것입니다.

용어집

  • AI전환: AI전환은 인공지능 기술을 활용하여 개인 및 기업이 기술적 발전과 경쟁력을 확보하는 과정입니다. 이는 데이터 활용 및 AI 시스템 도입을 통해 생산성과 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하며, 한국의 경제와 산업 전반에 걸쳐 필수적인 전략으로 자리잡고 있습니다.
  • 피지컬 AI: 피지컬 AI는 물리적 환경을 인식하고 상호작용할 수 있는 지능형 시스템을 의미합니다. 주로 제조업 분야에서 생산 과정의 자동화 및 효율성을 향상시키기 위해 활용되며, 로봇 기술과 결합하여 인력 감소와 혁신 필요성에 대응하는 중요한 기술입니다.
  • GPU: GPU(그래픽 처리 장치)는 대량의 데이터를 병렬 처리할 수 있는 컴퓨팅 자원으로, AI 학습의 연산 성능을 높이는 데 필수적입니다. 한국 정부는 AI 인프라 강화를 위해 GPU 자원의 확보에 집중하고 있으며, AI 기술의 성능 향상에 큰 기여를 하고 있습니다.
  • ESG 경영: ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영은 기업이 지속 가능한 발전을 위해 환경 보호와 사회적 책임을 다하는 경영 방식을 의미합니다. AI는 데이터 기반 분석을 통해 ESG 목표를 달성하는 데 도움을 주며, 기업의 투명성과 책임성을 높이는 중요 도구로 인식되고 있습니다.
  • 디지털플랫폼정부(DPG): 디지털플랫폼정부(DPG)는 국가의 공공 서비스를 디지털 기술을 통해 혁신하고 효율성을 높이기 위한 정부의 전략입니다. AI 기술을 활용하여 시민에게 맞춤형 서비스를 제공하고, 행정의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 고령화: 고령화는 사회에서 고령 인구 비율이 높아지는 현상을 의미합니다. 이는 노동력 감소와 경제 성장 둔화를 초래할 수 있으며, 대한민국에서는 AI 기술을 통해 고령 근로자의 노동 참여율을 높이고 생산성을 향상시키려는 노력이 필요합니다.
  • AI 3대 강국: AI 3대 강국은 대한민국, 미국 및 중국이 AI 기술의 선도 국가로 자리매김하기 위한 정부 및 민간의 포괄적인 협력과 지원을 강조하는 전략입니다. 이는 AI 분야의 연구 개발, 투자, 인프라 강화를 통해 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목적으로 합니다.

출처 문서