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표제지

목차

요약문 12

SUMMARY 16

제1장 서론 21

제1절 연구의 배경과 필요성 21

제2절 연구 목적과 주요 내용 26

제2장 생성형 인공지능의 등장과 인적자본 28

제1절 생성형 인공지능이 인적자본 축적에 미치는 영향 28

1. 생성형 인공지능이 일자리와 업무에 미치는 영향 28

2. 인적자본 축적 단계별 생성형 인공지능 활용 사례 31

3. 생성형 인공지능의 한계와 윤리적ㆍ사회적 쟁점 36

제2절 주체별 대응 현황 38

1. 주요국 38

2. 국제기구 40

3. 민간단체 41

4. 산업계 41

5. 교육기관 44

제3장 디지털 인재양성 정책 현황 50

제1절 디지털 인재와 디지털 인재상 50

1. 디지털 인재의 범위 50

2. 디지털 인재상과 역량 프레임워크 52

제2절 디지털 인재양성 정책 현황 65

1. 주요국 정부 정책 현황 65

2. 한국 디지털 인재양성 관련 교육 정책 현황 68

3. 한국 디지털 인재양성 직업훈련 정책 현황 80

4. 민간 디지털 인재양성 노력 사례 82

제4장 생성형 인공지능 등장과 디지털 인재상의 변화 90

제1절 디지털 인재 수요의 변화 90

1. 온라인 채용공고 기반 노동수요 분석 90

2. 분석방법론 91

3. 분석 결과 96

4. 소결 127

제2절/제3절 디지털 인재상의 변화 128

1. 업무 기반 접근법 128

2. 스킬 기반 접근법 131

3. 생성형 인공지능 확산에 따라 강조되는 스킬 136

제5장 생성형 인공지능 시대 디지털 인재 양성 방안 139

제1절 디지털 인재의 생성형 인공지능 수용 현황 139

1. SW 개발자 대상 심층조사 139

2. SW 개발자 대상 초점집단면접 조사 153

제2절 생성형 인공지능 시대 디지털 인재 양성 방안 158

1. 생성형 인공지능 시대 디지털 인재의 스킬 158

2. 디지털 스킬 프레임워크 161

제6장 결론 165

제7장 정부정책 반영 결과 168

참고문헌 169

[부록 1] 주요국 디지털 인재양성 정책 현황 176

[부록 2] SW 개발자 대상 전문가 조사지 184

판권기 214

표목차

〈표 1-1〉 인적자본 감가상각의 요인 22

〈표 2-1〉 주체별 생성형 인공지능 교육적 활용 사례 32

〈표 2-2〉 고등교육에서의 생성형 인공지능의 역할 33

〈표 2-3〉 생성형 인공지능 비즈니스 영역별 적용 사례 34

〈표 2-4〉 생성형 인공지능의 기능상 한계 36

〈표 2-5〉 생성형 인공지능에 대한 주요국의 대응 현황 38

〈표 2-6〉 생성형 인공지능에 대한 국제기구 대응 현황 40

〈표 2-7〉 생성형 인공지능에 대한 민간단체 대응 현황 41

〈표 2-8〉 구글의 생성형 인공지능 교육 과정 42

〈표 2-9〉 마이크로소프트의 생성형 인공지능 교육 과정 43

〈표 2-10〉 코세라의 생성형 인공지능 교육 과정 44

〈표 2-11〉 한국 대학의 생성형 인공지능 대응 현황 45

〈표 2-12〉 미국 대학의 생성형 인공지능 대응 현황 46

〈표 2-13〉 영국 대학의 생성형 인공지능 대응 현황 48

〈표 2-14〉 일본 대학의 생성형 인공지능 대응 현황 48

〈표 3-1〉 디지털 인재의 정의 50

〈표 3-2〉 국내외 디지털 스킬 프레임워크 59

〈표 3-3〉 주요국의 디지털 인재양성 정책 요약ㆍ비교 65

〈표 3-4〉 2022년 디지털 인재양성 종합방안 요약 67

〈표 3-5〉 「대한민국 디지털 전략」내 디지털 역량 전략과 인재양성 정책과제 67

〈표 3-6〉 「소프트웨어 진흥전략」의 범위와 주요 과제 68

〈표 3-7〉 초ㆍ중등정보교육의 개정(안) 전/후 비교 69

〈표 3-8〉 2022년 개정 정보과 교육과정(고등학교) 70

〈표 3-9〉 지역별 인공지능(AI) 선도학교(고등학교) 수 71

〈표 3-10〉 지역별 인공지능(AI) 선도학교(고등학교) 정보교과 운영시수 72

〈표 3-11〉 지역별 SW교육 선도학교(고등학교) 수 72

〈표 3-12〉 지역별 SW교육 선도학교 SW교육 운영 시수('19 기준) 72

〈표 3-13〉 SW중심대학 지원 및 선정현황('22 기준) 73

〈표 3-14〉 SW중심대학의 SW기초 교과목 운영 현황 분석 결과 74

〈표 4-1〉 지역, 고용형태, 경력 변수의 데이터 구성 92

〈표 4-2〉 산업, 직무 변수의 데이터 구성 93

〈표 4-3〉 소프트스킬 변수의 데이터 구성 94

〈표 4-4〉 기술 스택 변수의 데이터 구성 95

〈표 4-5〉 분야 변수의 데이터 구성 95

〈표 4-6〉 산업별 노동수요 현황 96

〈표 4-7〉 직무별 노동수요 현황 98

〈표 4-8〉 고용형태별 노동수요 현황 100

〈표 4-9〉 지역별 노동수요 현황 101

〈표 4-10〉 경력별 노동수요 전체현황 102

〈표 4-11〉 경력별 노동수요 상세현황 102

〈표 4-12〉 생성형 인공지능 채용공고에서의 기술스택 출현 빈도 103

〈표 4-13〉 산업별 기술스택 출현 빈도 106

〈표 4-14〉 산업별 기술스택 주요 출현 빈도 108

〈표 4-15〉 직무별 기술스택 출현 빈도 109

〈표 4-16〉 직무별 기술스택 주요 출현 빈도 110

〈표 4-17〉 고용형태별 기술스택 출현 빈도 112

〈표 4-18〉 고용형태별 기술스택 주요 출현 빈도 112

〈표 4-19〉 지역별 기술스택 출현 빈도 113

〈표 4-20〉 지역별 기술스택 주요 출현 빈도 113

〈표 4-21〉 경력별 기술스택 주요 출현 빈도 114

〈표 4-22〉 경력별 기술스택 주요 출현 빈도 115

〈표 4-23〉 생성형 인공지능 채용공고에서의 소프트스킬 출현 빈도 116

〈표 4-24〉 산업별 소프트스킬 출현 빈도 118

〈표 4-25〉 산업별 소프트스킬 주요 출현 빈도 120

〈표 4-26〉 직무별 소프트스킬 출현 빈도 121

〈표 4-27〉 직무별 소프트스킬 주요 출현 빈도 122

〈표 4-28〉 경력별 소프트스킬 주요 출현 빈도 123

〈표 4-29〉 경력별 소프트스킬 주요 출현 빈도 124

〈표 4-30〉 생성형 인공지능 채용공고에서의 분야 출현 빈도 125

〈표 4-31〉 글로벌 AI 서비스 활용 분야별 현황 및 전망 137

〈표 5-1〉 SW 개발자 심층조사 개요 140

〈표 5-2〉 SW 개발자 심층조사 주요 내용 140

〈표 5-3〉 업무별 생성형 인공지능 사용 유무 및 향후 사용 의향 145

〈표 5-4〉 생성형 인공지능 업무별 유용성에 대한 의견 147

〈표 5-5〉 생성형 인공지능의 업무에 미치는 영향에 관한 동의 수준 148

〈표 5-6〉 소프트스킬 유형 150

〈표 5-7〉 소프트웨어 업무 단계별 소프트스킬 중요도 151

〈표 5-8〉 SW 개발자 초점집단면접 참석자 153

〈표 5-9〉 생성형 인공지능 업무 활용 현황 154

그림목차

[그림 1-1] 인적자본(human capital)의 특징 21

[그림 1-2] 교육과 직무 능력간의 불일치 22

[그림 1-3] 한국의 인적자본 감가상각 23

[그림 1-4] 생성형 인공지능 서비스 출시의 타임라인 24

[그림 1-5] 파운데이션 모델의 특징 25

[그림 2-1] 숙련 편향된 기술발전 29

[그림 2-2] 생성형 인공지능이 업무 활동에 미치는 영향 31

[그림 2-3] 생성형 인공지능의 비즈니스 기능별 가치창출 규모 35

[그림 3-1] 지원대학 현황 73

[그림 3-2] KT의 AI활용능력시험 5단계 84

[그림 4-1] 산업별 노동수요 현황 그래프 98

[그림 4-2] 직무별 노동수요 현황 그래프 100

[그림 4-3] 생성형 인공지능 채용공고에서의 기술스택 출현 빈도 시각화 106

[그림 4-4] 생성형 인공지능 채용공고에서의 소프트스킬 출현 빈도 시각화 117

[그림 4-5] 생성형 인공지능 채용공고에서의 분야 출현 시각화 126

[그림 4-6] 인공지능이 총고용에 영향을 미치는 4개의 경로 129

[그림 4-7] 생성형 인공지능 노출 수준과 임금, 교육수준간 관계 130

[그림 4-8] 생성형 인공지능 노출 수준과 산업, 직무, Job Zone 관계 131

[그림 4-9] 생성형 인공지능 관련 온라인 채용 공고 추이 증가 132

[그림 4-10] 생성형 인공지능 관련 온라인 채용 공고 추이 변화 132

[그림 4-11] 인공지능과 비인공지능 간 요구 스킬의 차이 133

[그림 4-12] 인공지능 자동화 수준별 스킬 자동화 가능성 135

[그림 4-13] 인공지능과 생성형 인공지능 노출 수준별 스킬 수요 차이 136

[그림 5-1] 응답자 보유 SW 기술스택 순위 141

[그림 5-2] 생성형 인공지능으로 SW 개발자에게 중요해진 기술스택 142

[그림 5-3] 응답자의 주요 업무 순위 143

[그림 5-4] 응답자의 코딩관련 업무 순위 144

[그림 5-5] 생성형 인공지능 유형과 도구 활용 경험 유무와 미래 사용 의향 146

[그림 5-6] 재숙련화 방법에 대한 경험과 의견 152

[그림 5-7] 디지털 스킬 프레임워크의 역할과 필요성 162

[그림 5-8] 디지털 스킬 프레임워크의 구조 164

[그림 7-1] 디지털 인재 얼라이언스 총회 참석 자료 168

부표목차

〈부표 1〉 미국 연방 5개년 STEM 교육 전략 계획 추진을 위한 각 부처별 역할 176

〈부표 2〉 고숙련 인공지능 인력 양성 177

〈부표 3〉 EU 디지털 교육 실행 계획 2021-2027 세부내용 178

〈부표 4〉 인공지능 혁신 실행 계획 18대 주요 과제 179

〈부표 5〉 영국 AI 국가 전략의 인력 확보 전략 181

부그림목차

[부그림 1] 디지털 컴퍼스의 주요 목표 179

[부그림 2] UKRI 2022-2027 6대 전략 182

[부그림 3] 일본 AI 전략 2022의 5대 전략 183

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