검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'SW 전환'통합검색 결과 입니다. (6건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[AI는 지금] 中, 소프트웨어 산업 판 바꾼다…2030년까지 개발·서비스 AI 전환

중국이 인공지능(AI)을 소프트웨어 개발과 제품, 서비스 전 과정에 적용하며 소프트웨어 산업 재편에 나섰다. 개발자가 AI를 보조도구로 활용하는 수준을 넘어 코드 생성·테스트·유지보수부터 기업용 서비스까지 AI가 직접 참여하는 구조로 바꾸고 제조·금융·의료 등 주요 산업으로 확산한다는 구상이다. 25일 대한무역투자진흥공사(KOTRA)에 따르면 중국 공업정보화부는 최근 'AI+소프트웨어 특별행동 실시방안'을 발표하고 오는 2030년까지 AI와 소프트웨어·정보기술 서비스업의 융합을 확대하기로 했다. 중국 정부는 우선 2028년까지 일정 규모 이상 소프트웨어 기업 2만 개사로 AI 활용을 확대한다. 소프트웨어 기업의 지능화 기술개조 프로젝트 100건을 추진하고 주요 산업에서 AI 에이전트 소프트웨어 대표 적용 사례 100건도 구축한다. 우수 오픈소스 프로젝트는 5개 이상 육성할 계획이다. 특히 중국 정부는 소프트웨어 개발 방식부터 AI 중심으로 바꾼다는 계획이다. AI 기반 프로그래밍 도구를 고도화해 코드 작성뿐 아니라 테스트와 오류 탐지, 운영·유지보수 등 개발 전 과정에 적용하도록 유도한다는 방침이다. 또 AI 개발도구를 제조·금융·의료 등 주요 산업으로 확산하고 기존 시스템의 취약점 탐지와 위험 평가에도 활용할 계획이다. 중국 정부는 기초·산업 소프트웨어의 AI 전환도 추진한다. 운영체제(OS)와 데이터베이스(DB) 등 기초 소프트웨어에는 AI 모델과 에이전트 관리, 성능 최적화 기능 등을 접목하고, 컴퓨터지원설계(CAD), 컴퓨터지원공학(CAE), 전자설계자동화(EDA) 등 산업용 소프트웨어에도 AI 활용을 확대할 예정이다. 중국 정부는 AI 도입으로 소프트웨어 개발 방식뿐 아니라 제품과 서비스 형태도 달라질 것으로 보고 있다. 이를 위해 단순히 기존 소프트웨어에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 개발부터 운영, 서비스 제공 방식까지 전반을 바꿀 계획이다. 더불어 AI 에이전트도 별도 소프트웨어 시장으로 키워나갈 예정이다. 범용 에이전트뿐 아니라 특정 산업과 업무에 특화된 전문 에이전트를 육성하고 기업의 기존 정보시스템과 연동할 수 있는 개발·운영 환경도 마련할 계획이다. 소프트웨어 기업의 사업모델 변화도 이번 정책에 포함됐다. 프로그램이나 라이선스를 판매하는 기존 방식에서 벗어나 AI 모델과 데이터, 에이전트 등을 지속적으로 제공하는 서비스 중심 구조로 전환하도록 지원하는 것이 골자다. 이에 따라 중국 소프트웨어 시장의 경쟁 기준도 달라질 것으로 예상된다. 자체 프로그램 개발 역량을 넘어 고객 데이터를 활용해 AI를 실제 업무에 적용하고 지속적으로 운영할 수 있는 능력이 중요해질 가능성이 커져서다. 중국 정부는 중소 소프트웨어 기업과 스타트업 육성도 병행한다. 특히 AI 중소기업 창업지원 프로그램을 통해 특정 산업과 업무에 특화된 경량형 소프트웨어 기업을 지원하고 전문성·정밀성·독창성·혁신성을 갖춘 '전정특신 소거인' 기업 육성도 확대할 방침이다. 지방정부 차원의 인프라 지원도 추진한다. 여건을 갖춘 지역에는 'AI+소프트웨어' 혁신·창업 집적구역을 조성하고 입주 기업에 사무공간과 컴퓨팅 자원을 함께 제공할 계획이다. KOTRA 관계자는 "지방정부가 사무공간과 컴퓨팅 자원을 함께 지원하면 AI 스타트업의 초기 인프라 부담을 낮출 수 있다"며 "지역별 AI 산업단지와 컴퓨팅센터, 소프트웨어 산업정책의 연계도 더 활발해질 가능성이 있다"고 말했다. 이번 정책으로 중국의 AI 육성 범위는 반도체와 데이터센터, 대규모언어모델(LLM)에서 실제 산업에 AI를 적용하는 소프트웨어 영역으로 더 넓어지게 됐다. 중국 정부는 오는 2030년까지 핵심 소프트웨어의 지능화 업그레이드를 추진하고 지능형 프로그래밍과 AI 에이전트, AI 기반 서비스를 새로운 성장 분야로 육성한다는 계획이다. KOTRA 관계자는 "앞으로 중국에서는 AI를 활용하는 소프트웨어 기업과 그렇지 않은 기업 간 차이가 점차 커질 수 있다"며 "소프트웨어 개발과 서비스 방식도 지금보다 훨씬 빠르게 AI 중심으로 바뀔 가능성이 있다"고 말했다.

2026.09.25 12:33장유미 기자

글로벌 IT 기업 전 임원, 국방 SW 사업 횡령 혐의로 1심 징역 5년

국방 소프트웨어 사업 과정에서 본사 할인 승인 체계를 악용해 수십억원대 자금을 빼돌린 혐의로 재판에 넘겨진 글로벌 IT 기업 한국법인 전 임원이 1심에서 중형을 선고받았다. 18일 관련 업계에 따르면 서울북부지법 제14형사부는 특정경제범죄가중처벌법 위반 등 혐의로 기소된 한국오라클 전 상무 윤모 씨에게 징역 5년과 벌금 5억원을 선고했다. 이번 판결은 1심으로, 아직 확정되지 않았다. 같이 기소된 총판업체 관계자와 자금세탁 관여자 등 공범들에 대해서도 대부분 유죄 판단이 내려진 것으로 전해졌다. 법원은 윤씨가 국방부 산하 기관이 발주한 '국방 온나라 2.0 전환'과 '군수통합 등 응용SW 이관' 사업 과정에서 실제와 다른 경쟁 구도를 내세워 본사로부터 예외적 고율 할인을 승인받은 것으로 봤다. 이 과정에서 발주처 지급 대금과 본사 정산액 사이 차액이 만들어졌고, 법원은 이 규모를 약 64억원으로 판단했다. 재판 과정에서는 실질적 역할이 불분명한 중간 업체들이 자금 흐름에 동원되고, 허위 세금계산서가 오간 정황도 다뤄진 것으로 알려졌다. 법원은 일부 자금이 사업 관계자 대상 로비에 쓰인 점도 유죄 판단에 반영한 것으로 전해졌다. 재판부는 양형 이유에서 "국민의 귀중한 세금으로 편성된 국가의 예산이 편취의 대상으로 전락했다"며 죄질이 무겁다고 지적했다. 더불어 이번 사건은 공공 SW 유통 과정의 불투명성과 벤더, 총판, 파트너로 이어지는 다단계 공급 체계의 관리 사각지대를 드러낸 사례라는 비판도 나오고 있다. 회사 측은 재판이 진행 중인 사안이라며 별도 공식 입장을 내지 않았다. 다만 해당 인물은 이미 퇴사한 전직 인사로, 회사 차원의 조직적 관여와는 거리가 있다는 인식 아래 구체적 언급을 자제하는 것으로 전해졌다.

2026.08.18 11:09남혁우 기자

車산업 SDV 전환 속도내지만…SW·AI 인력 확보는 '난항'

국내 자동차 산업의 소프트웨어 정의 차량(SDV) 전환이 본격화되고 있지만 정작 핵심 경쟁력인 소프트웨어(SW) 내재화와 인공지능(AI) 전문인력 확보는 여전히 초기 단계에 머물고 있다는 분석이 나왔다. 단순 인력 부족이 아니라 산업 전환 과정에서 발생한 구조적 미스매치가 심화되고 있다는 지적이다. 10일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 'SDx 산업의 경쟁력 진단과 SW·AI 인력양성 정책 연구' 보고서에 따르면 국내 자동차 산업은 SDV 관련 연구개발(R&D) 투자와 인력 투입 측면에선 이미 확산 단계에 진입했지만, 핵심 SW 인력 확보와 내재화 수준은 여전히 미흡한 것으로 나타났다. 보고서는 최근 제조업과 모빌리티 산업 전반에서 디지털 전환이 가속화되며 산업 경쟁력의 중심축이 하드웨어(HW)에서 SW로 빠르게 이동하고 있다고 분석했다. 제품 차별화와 고객 경험 혁신, 운영 효율성 강화 등이 SW 기반으로 재편되면서 SW가 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산으로 부상했다는 설명이다. 다만 산업 전환 속도에 비해 이를 뒷받침할 인적 자원 공급은 뒤따르지 못하고 있는 것으로 조사됐다. 보고서는 직무·숙련도·기업 규모별 인력 수급 격차가 구조적으로 확대되고 있다고 진단했다. 특히 자동차·부품 제조업의 경우 SDV 전환 부담은 커지고 있지만 핵심 SW 인력 비중은 낮아 HW 중심 구조의 한계가 드러나고 있다고 분석했다. 반면 SW·서비스 기업은 상대적으로 많은 SDV 인력을 투입하고 있음에도 핵심 SW 인력 확보와 실제 매출 성과 창출에는 병목 현상이 나타났다고 설명했다. 보고서는 현재 산업 현장에서 나타나는 문제를 단순한 인력 총량 부족이 아니라 '질적 미스매치'로 규정했다. SW·AI 인력 부족률이 SDV 전체 인력 부족률보다 더 높게 나타났으며 전환 단계와 직무·숙련 수준에 맞는 인재 공급 체계가 부족하다는 것이다. SPRi는 분석 방법으로 '소프트웨어 중심 혁신역량지수(SDICI)'를 활용했다. SDICI는 기업의 전략·기술·인적·비즈니스·생태계 역량을 종합적으로 측정하는 지표다. 보고서는 이를 기반으로 기업별 SDV 전환 수준과 병목 요인을 분석했다. 분석 결과 SDV 전환은 단순히 역량이 선형적으로 개선되는 구조가 아니라 일정 임계점을 전후로 병목 성격이 달라지는 비선형 구조를 보이는 것으로 조사됐다. 초기 단계에선 기초 역량과 실행 기반 부족이 주요 제약요인으로 작용했지만 성숙도가 높아질수록 고급 인력 확보와 투자 확대, 표준화, 외부 협력, 사업모델 확장 등이 새로운 과제로 떠올랐다. 기업 유형도 전환 수준에 따라 ▲기반구축형 ▲실행·전환형 ▲확장·성장형 ▲선도·확산형 등 네 가지로 구분됐다. 보고서는 각 기업군이 서로 다른 병목과 정책 수요를 지닌 만큼 획일적 지원 정책보다는 기업 성숙도 기반 차등 지원 체계가 필요하다고 강조했다. 또 기술역량은 SDV 매출 발생과 확대를 설명하는 핵심 요인으로 분석됐다. 인적역량은 일정 수준 이상의 기술 기반이 확보된 이후 실제 사업 성과를 증폭시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 단순 교육 확대만으로는 한계가 있으며 기술·운영·사업화 역량을 함께 강화해야 한다는 의미다. 보고서는 향후 정책 방향도 기존 범용 교육과 단기 인력 공급 중심에서 벗어나야 한다고 제언했다. 국가 표준 역량체계 구축과 산업 문제 해결형 교육, 공유형 고급 인력 풀, 실증 인프라 연계, 성과 기반 지원 체계 등으로 정책 구조를 고도화할 필요가 있다는 설명이다. 아울러 제조기업과 SW기업 간 관계 역시 단순 외주 중심 구조에서 공동 개발과 공동 지식재산(IP) 창출, 수익 공유 기반 협력 구조로 전환해야 한다고 짚었다. 데이터 개방과 공통 플랫폼, 검증·인증 인프라 확충도 주요 과제로 제시됐다. SPRi는 "SDV 전환은 단순한 기술 도입이나 인력 확충이 아니라 인재양성·기술역량·협력 생태계·데이터·플랫폼·검증 인프라·성과 창출체계를 통합적으로 재설계해야 하는 산업 전환 과제"라며 "기업의 SDICI 수준에 따라 차등 지원 정책을 설계하고 기술·인력 투입이 실제 산업 성과로 이어질 수 있도록 정책 체계를 정교화해야 한다"고 강조했다.

2026.05.10 11:01한정호 기자

"SW 용역 대가 체계, AI 시대 맞춰 바꿔야"

국내 소프트웨어(SW) 산업의 대가 체계는 여전히 '1인 1개월 기준 용역 단가(M/M)'를 중심으로 한다. 발주자는 투입 인월로 견적을 계산하고, 공급사는 과학기술정보통신부·한국소프트웨어산업협회가 매년 고시하는 단가표를 근거로 제안서를 작성한다. 하지만 인공지능(AI)이 개발 생태계의 전제를 바꾸고 있는 지금, 이 구조의 혁신적 변화가 필요하다. M/M 중심 구조의 현실과 한계 현재 SW 기술자 단가는 매년 조사·공표되는 평균임금표에 근거한다. 인력 등급과 직무는 자격·경력·학력 등 형식적 기준 중심으로 설정되며, 실제 역량이나 성과는 거의 반영되지 않는다. 결국 대부분의 용역 계약은 '고급 N명×N개월'과 같은 단순 산식으로 산정된다. 이 방식은 행정과 감사 측면에서는 편리하지만, 현장의 생산성과 품질, 그리고 개발자의 실력을 제대로 평가하지 못한다. 일정이 지연되거나 품질이 낮아도, 인월만 채워지면 동일한 비용이 지급되기 때문이다. 공급자 입장에서는 빨리 끝내면 손해를 보는 구조다. 반대로 AI 기반 개발 도구와 자동화를 활용해 생산성을 2배 높여도, M/M 단가 체계에서는 오히려 매출이 줄어드는 모순이 발생한다. AI가 무너뜨린 “시간=가치”의 등식 생성형 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서, 과거 인력 중심의 비용 계산식은 현실성을 잃고 있다. 코드 생성, 테스트 자동화, 운영 자동화 등의 도입으로, 과거 수십 인월이 필요하던 업무가 이제는 소수 인력과 AI 조합으로 가능해졌다. 이 변화는 성과가 투입 시간과 비례하지 않는다는 새로운 경제 구조를 의미한다. 핵심은 “정비 리드타임을 얼마나 줄였는지, 작전 가용일수를 얼마나 늘렸는지” 같은 실질적인 성과가 계약 구조의 중심에 있다는 점이다. 이런 계약에서는 공급사가 높은 성과를 낼수록 더 큰 보상을 받고, 성과가 미흡하면 보수가 줄어들거나 재협상이 이뤄진다. 공급자에게는 AI와 SW를 최대한 잘 활용해 효과를 극대화할수록 이익이 커지는 명확한 인센티브가 주어지고, 발주자는 실제 효과가 날 때만 더 지불하는 구조를 갖게 된다. 이 구조를 도입하면 발주자는 성과 검증이 가능해지고, 공급자는 성취에 따른 실질 보상을 기대할 수 있다. AI 및 자동화 활용 기업이 더 높은 수익을 얻을 수 있어 시장의 효율성도 개선된다. 미래의 대가 체계: 페이파이 AI가 개발 방식을 바꿨다면, 블록체인과 스테이블코인은 대가 지급 방식을 바꾸게 될 것이다. 앞으로 스테이블코인 기반 마이크로페이먼트 인프라가 보편화되면, SW 대가 역시 성과 완료 시 일괄 지급을 넘어 진도·기여도·시간 단위 지급으로 실시간화될 가능성이 크다. 블록체인 기반 실시간 결제 계층이 활성화되면 다음과 같은 변화가 가능해진다. 프로젝트 진행률이 50%에 도달하면, 스마트컨트랙트가 자동으로 중간 대금을 송금 기여도가 높은 개발자에게 1시간 단위로 대가가 전송되는 구조 (예: 1시간 단위 자동 결제 스트림) 성과 KPI 달성률에 따라 잔여 금액이 비례 지급 성과 데이터를 온체인에 기록해 투명하고 변경 불가능한 정산 기록 확보 이 방식은 성과 연동 계약과 실시간 지급 인프라가 결합된 형태다. 공급자에게는 즉각적인 보상과 유동성을, 발주자에게는 투명한 정산과 실시간 리스크 모니터링을 제공한다. 제도적 정비와 문화적 전환이 병행되어야 과거처럼 '고시 단가 준수'만으로 평가하는 제도는 이런 변화를 수용하기 어렵다. 과학기술정보통신부와 관련 기관이 공표하는 SW 기술자 평균임금은 최소 인건비 참고 자료로 한정하고, 반드시 M/M 산정에만 사용하는 관행은 완화할 필요가 있다. 공공 SW 사업 가이드라인에는 '성과 기반', '실시간·마이크로 단위 지급' 방식을 명시적으로 허용·권장하는 내용이 포함되어야 한다. 발주자와 공급자 모두 사람 수가 아니라 성과와 실시간 데이터를 중심으로 계약을 설계하는 역량을 갖추는 것이 중요하다. 문화적 전환도 필수적이다. 기획자는 기능 목록이 아니라 달성 목표를 정의해야 하고, 개발자는 투입 대비 결과를 관리하는 데 익숙해져야 한다. 발주자는 KPI 설계와 실시간 성과 측정을 계약의 일부로 포함시키고, 중간 데이터에 따라 구조를 조정하는 유연성을 가져야 한다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.20 12:28박재현 컬럼니스트

국가 AI·AX 인재 양성 시동…AI중심대학 10곳 선정 추진

인공지능(AI) 인재 확보를 둘러싼 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데, 정부가 대학 교육체계를 AI 중심으로 전환하기 위한 대규모 인재 양성 사업을 본격 추진한다. 기존 소프트웨어(SW) 중심 교육 성과를 바탕으로 전공과 비전공을 아우르는 AI·AI 전환(AX) 융합 인재를 체계적으로 키운다는 목표다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)는 29일 서울 중구 포스트타워에서 '2026년 AI중심대학 사업설명회'를 개최해 지원 내용과 선정 절차 등을 공유했다. 이날 행사에는 기존 SW중심대학을 비롯해 AI중심대학 전환·신규 선정을 검토 중인 전국 대학 관계자들이 대거 참석했다. 정부는 AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서 단순 AI 전공 인재를 넘어 도메인 지식을 기반으로 AI를 활용할 수 있는 융합 인재 수요가 급증하고 있다는 점을 사업 추진 배경으로 제시했다. AI중심대학 사업은 기존 SW중심대학 사업의 성과를 기반으로 대학 교육체계를 AI 중심으로 재편하는 것이 핵심이다. AI 기술을 직접 설계·개발하는 전문 인재뿐 아니라 인문·사회·의학·제조 등 각 분야에서 AI를 활용하는 AX 융합 인재를 동시에 양성한다는 구상이다. 정부는 올해를 시작으로 AI중심대학 10곳을 신규 선정한다. 이 가운데 7곳은 기존 SW중심대학에서 전환하고 3곳은 신규 대학으로 뽑는다. 선정된 대학에는 연간 30억원 규모 정부 지원금이 제공되며 최장 8년 동안 최대 240억원을 지원받을 수 있다. 특히 유사 사업 간 중복 투자를 막기 위해 지역거점국립대학과 과학기술원은 이번 사업 대상에서 제외하고 일반 4년제 대학을 중심으로 AI 교육 확산을 추진한다는 방침이다. 사업을 주관하는 IITP 측은 2030년까지 AI중심대학을 30곳으로 확대한다는 계획도 밝혔다. AI중심대학에 선정된 대학은 총장 직속 AI·AX 교육 전담 조직을 구축해야 한다. 이를 통해 학·석사 연계 패스트트랙 운영, AI 융합학과 체계 정비, 교원 평가·보상제도 개선, AI 교육 실습 환경 구축 등 전반적인 교육 혁신을 추진하게 된다. 교육과정 측면에서는 전공 구분 없이 모든 학생이 AI 기초·활용 역량을 갖출 수 있도록 교과과정을 개편한다. 인문·사회 등 비전공 학생을 위해 전공지식과 AI를 연결하는 브리지 교과도 새롭게 도입해 융합 교육의 진입 장벽을 낮춘다는 계획이다. 산학 협력도 사업의 주요 축이다. 기업과 대학이 함께 참여하는 교과과정 혁신 체계를 통해 현장 수요를 반영한 문제 해결형 교육을 강화하고 장기 인턴십과 취업 연계 프로그램, 산업계 멘토 참여 프로젝트 등을 통해 실무 역량을 높인다. 이와 함께 특화 산업의 AX를 지원하고 대학 내 AI 기반 창업 생태계 조성에도 나선다. 학생 주도형 창의 과제와 산학 프로젝트를 통해 도출된 성과가 실제 창업으로 이어질 수 있도록 멘토링과 실습 환경, 창업 지원금을 지원한다. 지역사회와의 연계도 강조됐다. 대학이 보유한 AI 교육 인프라를 개방해 초·중등생 대상 AI 캠프, 재직자 대상 세미나, 소외계층 대상 AI 교육 프로그램을 운영하고 우수 교육 콘텐츠는 온라인 플랫폼을 통해 전국으로 확산할 방침이다. 정부는 이번 사업의 실효성을 높이기 위해 클라우드 기반 실습 환경과 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 인프라 지원도 강화한다. 대규모 데이터 처리와 생성형 AI 실습이 가능한 교육·연구 환경을 구축하고 프롬프트 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축 등 실무형 AI 교육을 위해 AI 실습용 토큰 지원 제도도 마련할 계획이다. 신청 절차는 전환대학과 신규대학으로 구분돼 진행된다. 기존 SW중심대학에서 AI중심대학으로 전환을 희망하는 대학은 다음달 25일까지, 신규 참여를 희망하는 대학은 3월 31일까지 IITP 사업관리시스템을 통해 신청해야 한다. 이후 서면평가와 발표평가를 거쳐 전환대학은 4월 말, 신규대학은 6월 중 최종 선정 결과가 확정된다. IITP 민승현 디지털인재확산팀장은 "AI중심대학 사업은 2015년부터 추진해 온 SW중심대학의 성과를 바탕으로 대학이 급변하는 AI 환경에 맞춰 교육 체계를 전환하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다"며 "각 대학이 자율적으로 AI·AX 인재 양성 전략을 수립할 수 있도록 안정적인 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.

2026.01.29 12:20한정호 기자

KOSA-이노비즈협회, 중소기업 AI 활용 촉진 협력…제도 개선 앞장

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 중소기업의 인공지능(AI) 활용을 촉진하기 위한 제도 개선에 앞장선다. KOSA는 이노비즈협회와 지난 18일 국회 의원회관 제5간담회실에서 AI·소프트웨어(SW) 산업 생태계 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 협약식에는 더불어민주당 김동아·이주희 국회의원을 비롯해 조준희 KOSA 회장, 정광천 이노비즈협회장과 양 기관 회원 기업 대표들이 참석했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 ▲AI·SW 기반 이노비즈기업 혁신 촉진 ▲AI 전문인재 양성 및 교육 협력 체계 구축 ▲AI 실증·테스트베드 기회 확대 ▲AI·SW 산업 공동 정책 제안 및 정보 교류 등의 협력 사업 추진을 약속했다. 협약식에 앞서 열린 국회 정책간담회에서는 양 기관 회원사 대표들이 참여해 AI·SW 산업 현장의 애로사항과 제도 개선 과제를 국회에 직접 건의했다. KOSA 회원사들은 ▲공공 AI·SW사업의 공정한 과업 수립 및 계약 조정 체계 마련 ▲성공적 AI 전환(AX)을 위한 기술검증(PoC) 예산 제도화 및 지원 확대 ▲정부 및 공공기관의 외부 거대언어모델(LLM) 사용 가이드라인 수립 ▲AI 시대에 맞는 예산·조달체계 개편 필요성 등을 제기했다. 특히 미국식 통합 프레임워크를 벤치마킹해 조달 단계별 체크리스트를 일원화하고 신속 발주할 수 있는 구조로의 전환이 필요하다는 의견이 개진됐다. 이노비즈협회 회원사들은 ▲이노비즈기업 전용 기술사업화·투융자 연계형 연구개발(R&D) 프로그램 신설 ▲지역 중소기업 박사급 연구인력 근로소득세액공제 도입 ▲AI 매니저 기반 기업전환 지원 프로그램 마련 등을 건의했다. 양 기관은 이번 협약을 계기로 중소기업의 AI 활용 확대를 위한 공동 연구 및 정책 제안 활동을 지속 추진할 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "AI 대전환 시대에 SW 산업과 기술혁신형 중소기업이 함께 성장할 수 있는 협력 생태계 구축이 그 어느 때보다 중요하다"며 "이번 협약을 통해 AI·SW 기업의 기술력이 중소 제조기업의 혁신으로 이어지고 현장의 정책 수요가 제도 개선으로 연결될 수 있도록 이노비즈협회와 긴밀히 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.12.18 16:53한정호 기자