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기업·사회 전반 확산되는 AI 통합 플랫폼과 정책·산업별 활용 현황

일반 리포트 2025년 07월 08일
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목차

  1. AI 통합 플랫폼 도입 현황
  2. 국가 정책과 핵심 인프라 구축
  3. 산업별 AI 협업과 역할 변화
  4. 디자인·콘텐츠 분야의 AI 적용
  5. 교육과 역량 강화
  6. 미래 전망과 신흥 기술
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 7월 8일 현재, 기업과 정부는 생성형 AI를 중심으로 다양한 플랫폼 및 정책을 추진하며 이를 통한 산업별 활용 모델을 신속히 확산시키고 있습니다. GS칼텍스는 'AIU'라는 사내 AI 통합 플랫폼을 개발하여, 임직원들이 자사의 데이터 및 전문 지식을 활용할 수 있는 기반을 마련하였습니다. AIU의 도입은 일주일 내에 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 제공함으로써, 창의적이고 혁신적인 작업을 촉진하고 있습니다. 또한, 달파는 동원건설산업과 협력하여 'AI 스마트 견적 프로그램'을 상용화하였으며, 이 프로그램을 통해 견적 작성 시간이 75% 줄어드는 성과를 얻었습니다. 이러한 AI 솔루션들은 기존의 업무 방식에서 크게 벗어나, 효율성을 극대화하는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

  • 정부 차원에서는 ‘모두의 AI’ 프로젝트가 추진 중으로, 이를 통해 인공지능 서비스의 국민 접근성을 높이고 있습니다. 약 100조 원 규모의 민관 합동 투자를 통해 AI 3대 강국으로의 도약을 목표로 하고 있으며, 이는 국민의 삶의 질 향상으로 이어질 것입니다. AI 데이터 품질 관리 가이드라인 v3.5의 발표는 국가적 AI 인프라의 필수 요소로 자리매김하며, 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 노력을 보여줍니다.

  • 이와 함께, 산업별 AI 협업 모델이 진화하고 있으며 LLM(대형 언어 모델)은 데이터 처리 및 품질 관리에 있어 중요한 역할을 하고 있습니다. 생성형 AI는 인간의 창의적 작업을 지원하는 증강 도구로 자리매김하고 있으며, 디자인 및 콘텐츠 분야에서도 사용자의 경험을 개인화하는 혁신적 방법을 제공하고 있습니다. 다가오는 7월 23일에는 직장인과 창업자들을 위한 생성형 AI 교육이 예정되어 있어, AI 활용 능력 강화를 위한 기회가 제공될 예정입니다.

2. AI 통합 플랫폼 도입 현황

  • 2-1. GS칼텍스 AIU 플랫폼 출시

  • GS칼텍스는 2025년 7월 8일, 사내 AI 통합 플랫폼 'AIU'를 공식적으로 출시했습니다. 이 플랫폼은 생성형 AI 기술을 기반으로 하여 임직원들이 자사의 데이터와 전문 지식을 안전하게 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

  • AIU는 'AI'와 '유(油)'를 조합한 이름으로, 전통적인 정유 산업에 AI 기술을 접목하여 경쟁력을 강화하려는 GS칼텍스의 전략적 방향성을 담고 있습니다. 이 플랫폼을 통해 임직원들은 외부 생성형 AI 서비스에 데이터를 업로드하지 않고도 다양한 AI 도구를 실제 업무에 쉽게 적용할 수 있습니다.

  • 특히 이 플랫폼의 가장 큰 특징은 사용자가 노코드 또는 로우코드 환경에서 최소한의 코딩으로 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 직관적인 개발 도구를 제공한다는 점입니다. 이로 인해 전문 개발자가 한 달 이상 소요했던 애플리케이션 개발을 임직원들이 일주일 내에 진행할 수 있는 환경이 조성되었습니다.

  • 또한, AIU 플랫폼 내에서 임직원들이 직접 개발한 AI 에이전트를 서로 공유할 수 있는 기능이 포함되어 있어, 다른 직원들도 이를 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 기회가 제공됩니다. GS칼텍스의 관계자는 ‘AIU 도입을 통해 임직원들이 생성형 AI를 직접 활용하게 되어 일하는 방식이 변화하고 있다’고 강조하였습니다.

  • GS칼텍스는 AIU의 성공적인 도입을 기반으로, 창의적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 지속적으로 만들 계획입니다.

  • 2-2. 달파 AI 스마트 견적 프로그램 상용화

  • 2025년 7월 8일 기준으로, 달파는 동원건설산업과 함께 개발한 ‘AI 스마트 견적 프로그램’의 현장 적용을 완료하였습니다. 이 프로그램은 건축 입찰 과정에서 공 내역서를 입력할 때, 과거 유사 공사 견적서와 공공 단가 데이터를 분석하여 주요 세부 품목 단가를 추천하는 시스템으로 작동합니다.

  • 이 AI 스마트 견적 프로그램을 도입하기 전, 평균 4명의 인력이 8시간을 투입해야 작성할 수 있던 견적서를 프로그램을 통해 단 2시간 내에 완성할 수 있도록 하여 약 75%의 시간 단축 효과를 거두었습니다. 동원건설산업은 기존의 수작업 견적 작성에서 발생하던 비효율성 문제를 이 프로그램을 통해 해결할 수 있었습니다.

  • 이준복 달파 AI 컨설턴트는 “AI 불모지로 여겨지던 건설업에서 실제로 유용한 솔루션을 제공할 수 있었던 것은 매우 의미 있는 성과”라고 언급하며, 향후 다양한 산업에서 도메인 맞춤형 AI 솔루션의 확산을 목표로 앞으로 더 노력할 것이라고 밝혔습니다.

  • 이번 프로젝트를 통해 달파는 AI 기반의 표준화된 견적 작성 프로세스를 수립하고, 축적된 전문가 경험을 체계적으로 통합하는 기반을 마련하였다는 점에서 큰 의의가 있습니다.

3. 국가 정책과 핵심 인프라 구축

  • 3-1. ‘모두의 AI’ 프로젝트 추진 현황

  • 정부가 추진하고 있는 ‘모두의 AI’ 프로젝트는 인공지능 서비스의 국민 접근성을 확대하고, 개인 맞춤형 AI 비서를 제공하는 것을 궁극적인 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 기술 중심의 접근에서 사용자의 요구에 기반한 서비스로의 전환을 도모하고 있으며, 이에 따라 고성능 GPU를 5만 개 이상 확보하고 AI 데이터센터 및 클러스터를 구축하는 핵심 인프라 확충이 계획되고 있습니다.

  • 특히, 약 100조 원 규모의 민관 합동 투자를 통해 AI 3대 강국으로 부상할 전략이 마련되었습니다. 이를 통해 국민 삶의 질을 향상시키는 AI 서비스가 현실화되는 것을 목표로 하고 있으며, 개인화된 AI는 직장인, 부모, 노인 등 각기 다른 사용자의 요구에 맞춰 다양한 정보를 제공하는 등 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.

  • 3-2. AI 3대 강국 전략과 실행 축

  • 대한민국의 AI 3대 강국 전략은 데이터 및 인프라 확충, 전문 인재 양성, 그리고 연구개발 생태계 혁신의 세 가지 축을 중심으로 진행되고 있습니다. 구체적으로는 2029년까지 5만 장 이상의 GPU를 확보하고, AI 데이터센터를 구축함으로써 국가적 차원의 AI 인프라를 강화하는 것이 우선적이며, AI 전문 인재 10만 명을 양성해 산업 전반에서 AI 인재를 확보할 계획입니다.

  • AI 생태계의 혁신도 필수적입니다. 현재의 연구 환경은 97%의 성공률을 목표로 하고 있으나, 이는 실패를 허용하는 접근으로 변환해야 실질적인 혁신과 발전을 이끌어낼 수 있습니다. 이러한 변화의 일환으로 정부는 AI 기술을 데이터 연계와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)을 목표로 삼고 있으며, 이는 AI 혁신의 새로운 방향을 제시하는 핵심 요소로 부각되고 있습니다.

  • 3-3. AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5

  • AI 데이터의 품질은 AI 시스템의 성능에 결정적인 영향을 미칩니다. 이에 따라 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 AI 데이터 품질관리 가이드라인을 지속적으로 고도화하고 있으며, 올해 v3.5 버전을 공개했습니다. 이 버전은 생성형 AI 및 초거대 AI의 요구에 맞춰 실무자가 직접 적용할 수 있도록 기준과 사례 중심으로 설계되었습니다.

  • 주요 내용으로는 데이터 생애주기 전반에 걸쳐 900개 이상의 품질 지표를 통합해 실무에 적용할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 AI 프로젝트에서 데이터의 정확성과 다양성, 신뢰성을 확보하는 데 필수적이며, 공공기관과 기업들이 실질적으로 활용하는 데 필요한 기준서로 자리잡을 것입니다.

4. 산업별 AI 협업과 역할 변화

  • 4-1. ‘AI+인간’ 협업 패러다임

  • ‘AI+인간’ 협업은 현대 산업에서 단순히 AI와 인간의 결합을 넘어서는 복합적이고 다층적인 구조를 가지고 있습니다. AI는 이미 단순한 반복 작업을 넘어, 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 고객 대응 등 다양한 분야에서 인간의 전략적 사고와 창의성을 보조하는 역할을 수행하고 있습니다. 기업들은 AI를 도구로 활용하여 업무 능률을 극대화하고 있으며, 이는 생존 전략으로 자리를 잡고 있습니다. 새로운 협업 모델은 단순히 작업의 분업화에서 더 나아가, AI가 인간의 역량을 증강시키는 방식으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, 마케터는 AI를 통해 수백 가지 버전의 광고를 신속하게 제작할 수 있으며, 개발자는 코드 개선에 대한 실시간 피드백을 받고 있습니다. 이러한 변화는 AI와 인간의 역할 재정의에 기반하고 있으며, 인간의 고유한 능력인 창의적 판단과 감정적 직관이 더욱 중요하게 평가받고 있습니다.

  • 4-2. LLM의 데이터 인터페이스 역할

  • LLM(대형 언어 모델)은 현대 데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있습니다. LLM은 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환하고, 정형 데이터를 비정형 데이터로 변환하는 양방향 인터프리터로 기능합니다. 이러한 역할은 데이터 통합과 교환의 효율성을 높이며, AI 시스템 간의 협업 및 데이터 품질 관리에 기여합니다. LLM의 도입은 데이터 처리를 혁신하는 동시에, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 데 필수적입니다. 이제는 대량의 데이터보다 고품질의 데이터가 중요시되며, LLM을 이용한 데이터 처리 기술이 각광받고 있습니다. 따라서 LLM은 기업들이 data-driven 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 핵심 인재로 자리 잡고 있습니다.

  • 4-3. 생성형 AI 증강 도구화

  • 생성형 AI는 이제 단순한 도구를 넘어선 증강 도구로서의 역할을 수행하고 있습니다. 인간의 창의적 작업을 지원하며, 시장의 수요에 맞춰 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠 제작자가 AI를 활용하여 고품질의 텍스트, 이미지, 비디오를 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 시간과 비용 절감은 물론 창의성을 극대화하는 결과를 가져오고 있습니다. 이와 같은 변화는 개인과 중소기업에게도 저비용으로 AF(인공지능을 통한 자동화) 기술을 획득할 수 있는 기회를 제공합니다. 전문가들은 생성형 AI를 통해 작업 효율성을 극대화하고, 새로운 직업군인 프롬프트 엔지니어와 같은 신직종이 급증하고 있다고 강조하고 있습니다. 이는 AI와의 협업을 통해 새로운 가치 제안을 만드는 방향으로 산업이 전환하고 있다는 것을 보여줍니다.

5. 디자인·콘텐츠 분야의 AI 적용

  • 5-1. AI 기반 UX/UI 디자인 혁신

  • AI 기반 UX/UI 디자인 혁신은 사용자 경험을 극대화하고 디자인 프로세스를 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 오늘날의 디지털 환경에서는 사용자의 요구를 능동적으로 반영할 수 있는 인터페이스 설계가 필수적입니다. AI는 과거에 비해 더 높은 수준의 개인화된 경험을 제공하며, 그 주요 기법 중 하나는 바로 관리형 디자인(Adaptive Design)입니다. 관리형 디자인은 사용자의 행동과 맥락을 분석하여 UI 요소를 실시간으로 조정하는 기술로, 이는 AI의 강력한 데이터 분석 능력 덕분에 가능해졌습니다.

  • 실제로, AI는 사용자가 웹사이트나 애플리케이션을 사용하는 방식을 실시간으로 모니터링하고, 그 데이터를 통해 가장 적합한 UI 요소를 제공하는데, 예를 들어, 사용자가 특정 버튼에 마우스를 올리고 있는 시간을 감지하여, 해당 버튼의 색상을 변경하거나 활성화하는 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 자동화된 관리형 디자인은 사용자의 조작을 보다 직관적으로 만들어주며, 사용자 만족도를 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • AI를 활용한 UX/UI 디자인 혁신의 또 다른 측면은 개인화입니다. 기존의 고정형 UI가 아닌, 사용자의 행동 패턴에 따라 다르게 반응할 수 있는 맞춤형 UI를 설계할 수 있습니다. 예를 들어, Netflix와 같은 스트리밍 플랫폼은 사용자의 시청 기록을 분석하여 개인 맞춤형 추천 콘텐츠를 제공하며, 사용자가 선호하는 디자인 요소를 바탕으로 인터페이스를 변경합니다. 이와 같은 개인화된 경험은 사용자의 몰입도를 높이고, 전반적인 사용자 경험을 개선합니다.

  • 5-2. 대화형·개인화 UI 설계

  • 대화형 UI는 사용자가 시스템과 자연스럽게 소통할 수 있도록 도와주는 디자인 방식입니다. 이러한 UI는 텍스트, 음성 등의 입력 방식에 반응하여 최적화된 경험을 제공합니다. AI 기술을 활용함으로써, 사용자의 입력을 이해하고, 그에 맞는 정보를 즉시 제공할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, 챗봇이나 가상 비서가 사용자의 질문에 실시간으로 응답하고, 그 과정에서 추가적인 정보를 제공하는 방식이 이에 해당합니다.

  • 개인화 UI는 사용자의 선호도, 행동 패턴, 위치 정보 등을 기반으로 맞춤형 경험을 제공합니다. AI는 사용자의 데이터를 수집하고 분석하여, 가장 적합한 콘텐츠와 기능을 선택적으로 노출합니다. 이러한 개인화 접근법은 특히 e-commerce, 소셜 미디어, 교육 플랫폼 등에서 활발하게 채택되고 있습니다. 예를 들어, Amazon은 사용자의 구매 이력과 검색 기록을 분석하여 개인 맞춤형 제품 추천 기능을 제공하고, 사용자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공합니다.

  • 5-3. AI 콘텐츠 창작 및 코딩 도구

  • AI 콘텐츠 창작 도구는 디자이너와 콘텐츠 제작자가 직면한 시간 소모적인 작업을 효율적으로 자동화하여, 더 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해줍니다. 이러한 도구들은 텍스트 프롬프트를 활용하여, 사용자로부터 받은 지시를 바탕으로 이미지, 텍스트, 심지어 코드까지 생성해낼 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, Midjourney와 같은 이미지 생성 AI는 단순한 텍스트 설명만으로도 원하는 디자인 요소를 만들어 낼 수 있습니다.

  • 또한, AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발 과정에서도 활용되고 있으며, 코드 작성이나 오류 수정 등을 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, GitHub Copilot는 개발자가 작성하는 코드를 실시간으로 분석하고, 개발자의 의도에 맞는 코드 조각을 제안함으로써 개발 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다. 이러한 도구는 디자이너와 개발자 모두에게 생산성을 높이고, 더 나아가 팀 간의 협업을 원활하게 하는 데 기여하고 있습니다.

6. 교육과 역량 강화

  • 6-1. 제11기 생성형 AI 실무 활용 교육 일정 및 내용

  • 2025년 7월 23일에 예정된 '제11기 생성형 AI 실무 활용 교육'은 직장인과 창업자, 스타트업 종사자들을 대상으로 하며, 현대 업무 환경에서 필수적으로 요구되는 생성형 AI의 이해와 활용 능력을 강화하기 위해 기획되었습니다. 이 교육은 오후 1시부터 5시까지 진행될 예정입니다.

  • 이번 교육에서는 다양한 AI 툴의 사용법을 실무 중심으로 설명하며, 특히 챗GPT, 제미나이, 코파일럿, 그록과 같은 대표적인 생성형 AI 모델의 활용법에 대해 상세히 다룰 예정입니다. 교육의 주된 목표는 참여자들이 이러한 AI를 통해 업무의 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는 것입니다.

  • 교육의 주요 내용에는 위치 기반의 업무 도구, 문서 작성 자동화 기술, 프롬프트 작성 방법 및 각 분야별 추천 AI 도구들이 포함됩니다. 이를 통해 참가자들은 AI 기반의 업무 효율성을 체감하고, 막연한 아이디어가 아닌 실질적인 노하우를 습득할 수 있습니다.

  • 특히, 이번 과정은 직장인들이 당면하는 문제를 AI로 해결하는 방법을 중점적으로 소개하며, 실전 사례를 바탕으로 구성되어 있어 교육 후 즉시 자신의 업무에 적용 가능한 지식을 전수받을 수 있습니다. 또한, 교육 수료 후에는 '챗GPT 카톡방'을 통해 실시간으로 생성형 AI에 대한 정보 공유 및 학습이 가능하여 지속적인 역량 강화를 도모할 수 있습니다.

  • 이 교육은 전액 무료로 제공되며, 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 구성되었습니다. 따라서 AI에 대한 기본 지식이 없더라도, 누구나 참여하여 유익한 경험을 얻을 수 있을 것입니다. AI가 빠르게 발전하는 현시점에서, 이번 교육은 직장인 및 창업자들이 최신 기술 트렌드를 반영한 실무 능력을 배양하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

7. 미래 전망과 신흥 기술

  • 7-1. WEF 2025년 10대 신흥기술 핵심 과제

  • 2025년 세계경제포럼(WEF) 보고서는 향후 몇 년간 우리의 삶과 산업에 중대한 영향을 미칠 10대 신흥 기술을 발표하였습니다. 이 report는 신흥 기술들이 사회와 경제 구조를 어떻게 변화시킬지를 조망하며, 혁신이 촉진할 에너지 효율, 헬스케어 개선, 그리고 디지털 신뢰 회복에 대한 기회를 강조하고 있습니다. 첫 번째로 주목받는 기술은 '구조형 배터리'입니다. 이는 건축 자재가 배터리 기능을 동시에 수행하게 만드는 혁신적인 복합소재 기술입니다. 이 기술이 상용화됨으로써 차량, 드론, 항공기 등 운송 수단의 경량화와 에너지 효율 향상이 기대됩니다. 기존의 무겁고 부피가 큰 배터리 대신, 구조 그 자체가 에너지를 저장하고 활용하는 방식으로 진화하게 됩니다. 두 번째 기술은 '삼투 발전'입니다. 이 발전 방식은 바닷물과 민물의 염도 차이를 이용하여 전력을 생산하는 기법으로, 태양광이나 풍력처럼 날씨에 의존하지 않으며 안정적인 전력 공급이 가능합니다. 특히 해안가나 하구 등 다양한 지역에서 분산형 에너지 자립을 가능케 하여, 자원의 관리와 지속가능성을 동시에 강화할 수 있는 방안으로 주목받고 있습니다. 세 번째는 '차세대 원자력 기술'입니다. 이 기술은 보다 안전하고 효율적인 원자력 발전을 위해 소형 모듈 원자로(SMR) 및 고온가스로, 최신 대체 냉각재를 사용하는 설계를 포함합니다. 이러한 기술은 에너지 안보를 확보하고 탈탄소화를 이루기 위해 각국이 경쟁적으로 개발하고 있으며, 새로운 에너지 패러다임을 창출할 전망입니다. 이외에도 생체 치료용 미생물, 자율형 생화학 센서, 친환경 질소 고정 기술 등의 다양한 혁신 기술이 등장하며, 이들 각각이 헬스케어, 농업, 식량 안보 등 여러 분야에서 지속 가능하고 혁신적인 변화를 이끌어낼 것입니다. 각 기술들은 단순한 혁신에 그치지 않고, 전 세계의 사회적 구조와 경제적 패러다임을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다.

  • 또한, 생성형 워터마킹 기술은 AI가 생성한 콘텐츠의 출처와 진위를 확인하는 방법으로 급부상하고 있습니다. 이 기술은 가짜 뉴스 및 위조 정보의 확산을 방지하기 위해 AI가 만든 이미지나 텍스트에 디지털 워터마크를 삽입하는 방식을 사용합니다. 이는 인터넷 시대에 정보의 진위를 확인하고, 신뢰할 수 있는 정보를 전달하기 위한 필수 기술로 자리잡을 것입니다. 결론적으로, WEF가 제안한 이러한 신흥 기술들은 단순한 기술 혁신 이상으로, 우리가 사는 세상과 산업의 구조를 급격히 변화시킬 것으로 예상됩니다. 따라서 기업들과 정부는 이러한 기술에 대한 적극적인 투자와 연구개발을 통해 미래에 대비해야 할 것입니다.

결론

  • 현재 기업과 정부는 생성형 AI를 업무 플랫폼과 정책, 산업별 솔루션, 교육 프로그램을 통해 확장하고 있으며, 이는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 필수 전략으로 자리 잡고 있습니다. AI 통합 플랫폼과 스마트 견적 프로그램은 즉각적인 업무 효율화를 입증하며, ‘모두의 AI’ 프로젝트와 같은 정책적 지원이 국가적 차원의 인프라 및 데이터 관리 체계를 고도화하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 변화는 LLM, UX/UI 디자인, 코딩 도구와 같은 기술적 진화를 통해 기업 현장의 업무 방식을 근본적으로 전환시키고 있으며, 다가오는 AI 교육을 통해 현장 인력의 역량을 강화할 수 있는 전기가 마련되고 있습니다.

  • 향후 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 지속적인 데이터 품질 관리와 표준화된 프로토콜 확산, AI 활용 인력 양성에 집중해야 할 것입니다. 이러한 기반을 다짐으로써, 향후 지속 가능한 AI 혁신 생태계를 구축하고, 기술 발전이 가져다줄 경제적, 사회적 혜택을 극대화할 수 있는 길이 열릴 것입니다.

용어집

  • 생성형 AI: 인간의 창의력을 모방하거나 보완하여 텍스트, 이미지, 음악 등의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 생성형 AI는 다양한 산업에서 활용되며, 특히 콘텐츠 제작과 데이터 분석 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.
  • AI 통합 플랫폼: 여러 인공지능 도구와 서비스를 하나의 플랫폼에서 통합하여 제공하는 시스템입니다. 이런 플랫폼은 기업이 보다 효율적으로 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하며, 데이터 관리와 협업 도구를 포함합니다.
  • 모두의 AI: 대한민국 정부가 추진하는 프로젝트로, 인공지능 서비스의 접근성을 높이고 개인 맞춤형 AI 비서를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 고성능 GPU와 AI 데이터센터 구축 등 핵심 인프라 확충을 포함합니다.
  • AI 3대 강국: 대한민국이 인공지능 분야에서 글로벌 리더로 자리 잡기 위해 설정한 목표로, 데이터 및 인프라 확충과 인재 양성을 강조합니다. 이는 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 노력을 포함합니다.
  • LLM (대형 언어 모델): 비정형 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 데 특화된 인공지능 모델로, 대량의 정보를 학습하여 자연어 처리 및 생성 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 AI 시스템 간의 데이터 처리와 품질 관리에 중요한 역할을 합니다.
  • UX/UI 디자인: 사용자 경험(UX)과 사용자 인터페이스(UI) 디자인을 합쳐 사용자의 접근성과 경험을 향상시키는 분야입니다. AI는 이 분야에서 개인화와 자동화를 통해 디자인 프로세스를 혁신하고 있습니다.
  • AI 스마트 견적 프로그램: AI를 활용해 건설 입찰과 관련된 견적서를 작성하는데 필요한 과거 데이터와 정보를 분석하고 추천하는 시스템입니다. 이 프로그램은 기존 견적 작성 시간을 크게 단축시켜주는 효과가 있습니다.
  • 데이터 품질관리: AI 시스템의 성능을 극대화하기 위해 데이터의 정확성, 신뢰성, 완전성을 보장하는 관리 프로세스입니다. 이는 AI 프로젝트 성공에 필수적입니다.
  • 사내 AI 통합 플랫폼 'AIU': GS칼텍스가 개발한 AI 통합 플랫폼으로, 임직원들이 자사의 데이터를 안전하게 활용하고 AI 도구를 쉽게 적용할 수 있도록 지원하는 시스템입니다.
  • 증강 도구: 인간의 작업 기능을 보완하거나 개선하는 AI 및 기술적 도구를 의미합니다. 생성형 AI는 인간의 창의적 작업을 지원하며, 업무 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.
  • 프롬프트 엔지니어: AI 시스템에 주어진 텍스트 프롬프트를 바탕으로 원하는 결과를 도출하는 기술적 역량을 가진 전문가로, 다양한 AI 도구의 효율적인 활용을 위해 필요한 직종입니다.
  • AI 교육: AI 기술의 이해와 사용 능력을 높이기 위한 과정으로, 다양한 AI 도구와 모델의 활용법에 대해 교육하는 프로그램입니다. 이는 특히 직장인 및 창업자를 대상으로 제공됩니다.

출처 문서