산업별 AI 도입 현황 및 수요조사(디자인)

안녕하십니까? 귀사 및 귀하의 무궁한 발전을 기원합니다.

한국산업기술진흥원(KIAT)에서는 산업별 AI 인력 활용 실태를 파악하기 위해 관련 기업 관계자를 대상으로 ’산업별 AI 도입 현황 및 수요조사‘를 실시하고자 합니다.

본 조사는 국내 산업의 AI 인력 활용 현황 및 수요를 파악하여 향후 산업기술인력양성 정책 개발을 위한 기초자료로 활용할 예정입니다.

조사에서 수집된 결과는 ‘통계법(법률 제10196호)’ 제33조에 의해 보호되며, 통계적 목적 이외의 다른 용도로는 사용되지 않고 비밀이 철저히 보장될 것입니다.

다소 번거로우시더라도 효과적인 산업기술인력양성사업에 기여하신다는 마음으로 설문 참여를 부탁드리며, 본 조사와 관련하여 문의사항이 있으시면 아래의 연락처로 문의하여 주시기 바랍니다.

감사합니다.

※ 통계법 제33조(비밀의 보호)

① 통계의 작성과정에서 알려진 사항으로서 개인이나 법인 또는 단체 등의 비밀에 속하는 사항은 보호되어야 한다.

② 통계의 작성을 위하여 수집된 개인이나 법인 또는 단체 등의 비밀에 속하는 자료는 통계작성 외의 목적으로 사용되어서는 아니 된다.

주관기관 : 한국산업기술진흥원
수행기관 : ㈜에이탑컨설팅, ㈜맥스리서치

회신처 : Tel : 070-8821-4724
Fax : 02-6213-8420
E-mail : data@atopcon.com

※ 기업 일반현황

SQ1. 기업체명

SQ2. 유형
1) 대기업 2) 중견기업 3) 중소기업
SQ3. 소재지
1) 서울 2) 부산 3) 대구 4) 인천 5) 광주 6) 대전 7) 울산 8) 세종 9) 경기 10) 강원 11) 충북 12) 충남 13) 전북 14) 전남 15) 경북 16) 경남 17) 제주
SQ4. 주력 산업분야
1) 반도체 2) 디스플레이 3) 이차전지 4) 바이오ㆍ헬스 5) 로봇 6) 자동차 7) 철강 8) 세라믹 9) 뿌리 10) 기계 11) 조선 12) 디자인 13) 전자 14) 섬유 15) 탄소·나노 16) 플랜트 17) 방산 18) 재생에너지 19) 수소 20) 에너지효율
SQ5. 매출액 규모 (2024년 결산기준)
1) 50억 원 미만 2) 50억 원 이상 ~ 300억 원 미만 3) 300억 원 이상 ~ 1,000억 원 미만 4) 1,000억 원 이상 ~ 5,000억 원 미만 5) 5,000억 원 이상

[안내] 본 조사에 응답하시기 전, 아래 설명을 읽고 조사에 응답해 주십시오.

AI 인력의 정의

구분		정의
AI 인력		인공지능 기술 및 데이터 기반 기술의 기획·개발·적용·운영 전 과정에 관여하는 인력으로, 단순 AI 도구 사용자를 제외함
	최고급	새로운 AI기술(알고리즘, HW 등)을 제안할 수 있거나 AI 관련 박사 학위 소지자 또는 동등한 수준의 인력
	고급	최신 AI알고리즘을 이해하고, 소스코드를 구현할 수 있으며, 주어진 문제에 대해 적절한 알고리즘을 선택할 수 있는 AI관련 석사학위 소지자 혹은 동등한 수준의 인력
	중급	소스코드가 공개된 AI기술을 구현할 수 있고, 문제에 적용할 수 있는 수준으로 AI관련 석사학위 소지자 혹은 동등한 수준의 인력(비학위과정, 전문교육 수료자 포함)
	초급	데이터와 문제가 주어지면 AI 공개 SW를 활용해 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 관련 학사학위 소지자 혹은 동등한 수준의 인력(AI 교육프로그램 수료자)

AI 직무 정의

대분류	중분류	소분류	직무 정의
데이터 구축ㆍ분석	데이터 설계 및 구축	데이터 설계 전문가	AI 개발에 필요한 데이터 유형과 구조를 설계하고 수집 항목, 관리 기준 등 데이터 구축 원칙 수립
		데이터 엔지니어	AI 모델 개발에 필요한 데이터 수집·가공 파이프라인을 설계·구축하며, 다양한 소스의 데이터를 자동화된 처리·변환 구조로 통합
		데이터 품질 엔지니어	AI 학습 데이터의 정확성과 일관성을 검증하고, 라벨링·검수·품질 개선 절차를 수행
	데이터 분석	데이터 사이언티스트	수집 데이터를 분석·모델링하여 패턴과 예측 결과를 도출하고, 의사결정과 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공
AI 모델링	AI 모델 설계 및 개발	AI 모델 설계 전문가	AI 모델의 전체 구조를 정의하고 학습 전략을 수립하며, 성능 향상을 위한 최적화 방향을 기획·설계
		머신러닝 개발자	머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 기반으로 AI 모델을 개발하고, 학습을 통해 모델 성능 최적화하는 전 과정 수행
		생성형 AI 개발자	LLM, GAN 등 생성형 AI 모델을 연구·개발하고, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등을 활용하여 품질 고도화
	AI 데이터 유형별 특화 모델 개발	컴퓨터 비전 개발자	이미지와 영상 등 시각 데이터를 분석하는 AI 모델을 연구ㆍ개발하고, 시각 정보 인식과 해석 기술 고도화
		자연어처리 개발자	텍스트와 음성 등 언어 데이터를 처리하는 AI 모델을 연구ㆍ개발하고, 의미 분석ㆍ정보 추출 기술 정교화
		멀티모달 AI 개발자	텍스트, 이미지, 음성 등 복합 데이터를 처리ㆍ통합 학습하는 AI 모델 연구ㆍ개발
AI 시스템 구현 및 운영	AI 시스템 설계	AI 시스템 설계 전문가	AI 모델 운영을 위한 시스템 구조를 설계하고, 클라우드 환경 기반 인프라 구성 및 통합 연동 구조 구축
	AI 시스템 설계	AI 하드웨어 엔지니어	인공지능 연산을 고속으로 처리하는 GPUㆍNPU 등 AI 반도체를 설계하고, 하드웨어 성능을 최적화ㆍ검증
	AI 모델 운영 및 품질 관리	MLOps 엔지니어	AI 모델의 학습·배포·운영을 자동화하는 파이프라인을 구축하고, 모델이 안정적으로 운영되도록 실행 환경 구성ㆍ관리
	AI 모델 운영 및 품질 관리	AI 모델 품질 엔지니어	개발된 AI 모델의 성능을 평가·검증하고, 지속적인 모니터링을 통한 품질 관리 및 개선
AI 기반 응용 서비스 개발	AI 응용 개발	AI 응용 SW 개발자	AI 기능을 소프트웨어나 서비스에 탑재하고, 앱·웹 등 다양한 환경에 연동 가능한 응용 프로그램 개발
AI 기반 응용 서비스 개발	AI 응용 개발	임베디드 AI 개발자	모바일·IoT 등 디바이스 환경에 적용 가능하도록 AI 모델을 경량화·최적화하고, 디바이스 내 실행을 위한 알고리즘 및 시스템 개발
AI 전략ㆍ정책	AI 전략 및 기획	AI 기술 컨설턴트	기업이나 기관의 AI 도입을 위해 기술 진단과 요구사항을 분석하고, 맞춤형 AI 솔루션 및 컨설팅 수행
		AI 기획 담당자	조직 내부의 AI 도입 전략을 수립하고, 제품 및 서비스의 AI 적용 기획
		AI 프로젝트 관리자	AI 프로젝트의 일정, 예산, 인력 등을 총괄 관리하고, 진행 과정 조율 및 성과 점검
	AI 신뢰성 및 정책	AI 정책 및 제도 기획자	AI 관련 정책과 제도, 규제 기획을 담당하고, 국내외 법제 동향을 분석하여 대응 전략 수립
		AI 거버넌스 및 윤리 전문가	AI 기술의 윤리적 활용을 위한 가이드라인을 수립하고, 윤리적으로 설계, 운영되도록 인증 절차와 기준 관리
		AI 보안 전문가	AI 시스템의 보안 위협을 식별·분석하고, 공격 대응 및 방어 체계 수립·운영

A. AI 활용 및 도입 현황

Q1. 귀사의 AI 활용 여부와 관계없이, 아래 각 업무 영역에서 현재 인공지능(AI)이 업무에 어느 정도 영향을 미치고 있다고 생각하시는지 평가해 주세요.
항목 거의 영향 없음 작은 영향 있음 보통 큰 영향 있음 매우 큰 영향 있음 해당없음 / 모름 Q1-1. 생산·운영 및 공정 품질(제조/조립/반응/배양/가공/검사·측정·불량 분석·비전 검사) Q1-2. 설비·유지보수/생산기술(설비 상태 모니터링, 예지보전, 공정조건 최적화, 라인 성능 개선) Q1-3. 제품개발/디자인·R&D(신제품 설계/디자인, 시뮬레이션, 모델링, 실험·성능/사용성 평가) Q1-4. 생산계획·자재·공급망(SCM)(수요예측, 생산/납기 계획, 자재 관리, 공급처/물류 최적화) Q1-5. 영업·견적/재무·관리 지원(고객 대응, 견적/제안, CRM, 실적/원가/손익, 문서/보고 자동화)

Q1. 귀사의 AI 활용 여부와 관계없이, 아래 각 업무 영역에서 현재 인공지능(AI)이 업무에 어느 정도 영향을 미치고 있다고 생각하시는지 평가해 주세요.

* ‘영향’이란 업무의 효율, 정확도, 속도, 비용 등에 대한 체감 변화를 의미합니다.
** 해당 업무가 없거나 판단이 어려운 경우 ‘해당 없음/모름’을 선택해 주세요.

Q2. 귀사에서는 실제 업무에서 AI가 어느 정도 활용되고 있습니까?
1) 거의 활용되지 않음 2) 일부 직원 또는 특정 팀에서만 활용 3) 핵심 업무 과정에서 일상적으로 활용 4) 전사적으로 활용
Q2-1. 귀사는 어떠한 목적으로 인공지능 기술을 업무에 활용하였습니까? 해당하는 항목을 모두 선택하여 주십시오.
1) 새로운 제품 또는 서비스의 개발(신제품/신기술 개발, 신규 서비스 기획, 신시장 대응) 2) 기존 제품 및 서비스의 개선 또는 새로운 기능의 탑재(성능 개선, 품질 개선, 사용자 편의/기능 업그레이드) 3) 공정 프로세스의 개선(불량 감소, 수율 향상, 설비 고장 예측, 수요 예측, 생산 효율화) 4) 공정 외 업무의 자동화 및 지능화(연구개발/설계 자동화, 문서/보고 자동 생성, 회계/총무/기획 업무 효율화) 5) 고객 경험의 증진 또는 새로운 고객경험의 제공(고객 응대 자동화, 맞춤형 제안·추천, 서비스 품질 개선) 6) 기업 비전 및 전략 수립 시 의사결정 지원(경영지표 분석, 계획·SCM 최적화, 리스크 예측) 7) 기타
Q2-2. (Q2 ①, ② 응답자만 응답) 귀사에서 인공지능 기술을 업무에 활용하지 않은 이유는 무엇입니까? 해당하는 항목을 모두 선택하여 주십시오.
1) 인공지능 기술의 활용 방안을 잘 모르기 때문에 2) 인공지능 기술을 내부에서 추진할 전문 인력(역량)을 보유하지 못해서 3) 인공지능 적용에 필요한 데이터가 부족하거나 품질이 낮아서 4) 인공지능 도입 및 운영에 많은 비용이 들 것으로 예상되어 5) 인공지능이 현업 업무에 적용하기에는 아직 실효성이 낮다고 판단되어 6) 기타

B. AI 인력 보유 현황

Q3. 현재시점(2025년 11월), 귀사의 AI 인력 현원(총 보유인원)은 몇 명입니까? AI 직무별, 숙련수준별 현원을 해당 칸에 각각 기재해 주십시오.

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q3-1. 귀사의 AI 인력은 어떠한 업무를 수행하고 있습니까? 해당여부와 직무 세부내용을 구체적으로 기재해 주십시오.

구분	해당여부	직무
데이터 구축ㆍ분석	예 아니오
AI 모델링	예 아니오
AI 시스템 구현 및 운영	예 아니오
AI 기반 응용 서비스 개발	예 아니오
AI 전략ㆍ정책	예 아니오
기타	예 아니오

Q4. 채용여부나 채용계획과 무관하게 귀사에서 현재(현원)보다 더 필요한 AI인력의 AI 직무별, 숙력도별 현원을 해당 칸에 각각 기재해 주십시오.

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q5. 귀사의 현재기준(2025년 11월), 구인 및 채용인원에 대해 각 해당 칸에 기재해 주십시오.

■ 구인인원 : 대외적(채용사이트 및 홈페이지 등에 공고)으로 구인활동을 통해 채용하려한 인원 수
■ Q5.1 : 구인이 필요 없어서 구인활동을 하지 않은 경우, ‘3) 구인활동 하지 않음’을 선택합니다.

Q5-1. 귀사는 2025년 현재까지 AI인력 구인 후 채용하였습니까?

1) 1명 이상 채용

2) 구인활동을 했으나 채용하지 못함

3) 구인활동을 하지 않음

Q5-2. 귀사의 2025년 현재까지 AI인력 구인인원 AI 직무별, 숙력도별 구인인원을 해당 칸에 각각 기재해 주십시오.

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q5-3. (Q5. ① 응답자) 귀사의 2025년 현재까지, AI인력 채용인원 AI 직무별, 숙력도별 채용인원을 해당 칸에 각각 기재해 주십시오.

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q6. 귀사의 2025년 채용된 인력(2025년 1월부터 조사시점까지)과 채용예정 계획에 대해 각 해당칸에 기재해 주십시오.

Q6-1. 2025년 1월부터 조사시점까지

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q6-2. 2025년 채용예정인원 (조사시점이후 12월까지)

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

Q6-3. 2026년 채용예정인원

구분		AI 직무
구분		데이터 구축ㆍ분석	AI 모델링	AI 시스템 구현 및 운영	AI 기반 응용 서비스 개발	AI 전략ㆍ정책	기타
숙련수준	최고급(1)
	고급(2)
	중급(3)
	초급(4)
	계((1)+(2)+(3)+(4))

※ 응답자 정보

본 조사에 응답해 주신 분들에게는 소정의 답례품을 제공해 드릴 예정입니다. 답례품 발송을 위해 아래의 응답자 정보를 누락 없이 작성해 주시기 바랍니다.

DQ1. 답례품 제공희망
제공 불필요 제공 필요
DQ2. 성 명

DQ3. 연락처(H.P)

DQ4. E-mail

※ 통계법 제33조(비밀의 보호)

AI 인력의 정의

AI 직무 정의

본 조사에 응답해 주신 분들에게는 소정의 답례품을 제공해 드릴 예정입니다. 답례품 발송을 위해 아래의 응답자 정보를 누락 없이 작성해 주시기 바랍니다.

끝까지 설문에 협조하여 주셔서 대단히 감사합니다.소중한 자료로 활용하겠습니다.

끝까지 설문에 협조하여 주셔서 대단히 감사합니다.
소중한 자료로 활용하겠습니다.