인공지능 인재 (6) 썸네일형 리스트형 과학기술정보통신부, 기업부설연구소 중심 민간 R&D 혁신 사업 시행 2026년 신규 16개 과제 선정, 총 142억 원 투입 최대 5년(2025~2029)간 장기 지원을 통해 지속 가능한 혁신 동력 확보 협력·융합 R&D 강화: 기업 간 또는 산·학·연 가치사슬(Value Chain) 연계를 통한 공동 연구 지원 1분야(동일 업종 간 협력) 및 2분야(공급망 연계 협력)로 나누어 사업화 중심 R&D 추진 연구조합을 활성화하여 개별 기업이 풀기 어려운 공통 기술 난제 해결 제도적 기반 마련 (기업부설연구소법 시행): 2026년 2월 1일자로 시행된 '기업부설연구소법'을 통해 연구 환경의 유연성 확보 연구소 설립 및 운영 기준을 현대화하고 관리 체계를 고도화 역량 진단 및 맞춤형 지원: 단순 서류 심사가 아닌, 기업의 연구 자원과 성과를 정밀 진단하는 '역량진단 모델' 도입.. 2026년도 해외우수과학자유치사업, 연간 150억 원(기관당 30억 원) 지원 사업 명칭: 2026년도 해외우수과학자유치사업 (Brain Pool / Brain Pool+)핵심 변화: 기존 '개인 유치형' 위주에서 '기관 유치형(BP+)' 과제 신설 및 강화지원 규모:기관별 지원: 총 5개 연구기관 선정, 기관당 연간 최대 30억 원 지원 (총 150억 원)전체 예산: 전년(388억 원) 대비 대폭 증액된 총 546억 원 투입지원 방식 (Block Funding)개별 연구자 단위의 선정이 아닌, 기관에 '묶음 예산' 방식으로 지급기관이 전략 분야에 맞춰 해외 우수 연구팀이나 최우수 인재를 자율적으로 영입하도록 권한 부여지원 기간: 최대 5년간 안정적인 연구 지원 개인형 지원 병행: 기관 유치형 외에도 약 80개의 '개인 유치형(BP)' 과제 별도 선정 (인당 최대 3.5억 원 지원.. 중기부, 글로벌 기술인재 특별귀화 추천접수 중소벤처기업부(중기부)가 2026년 2월 11일부터 글로벌 우수 기술인재에 대한 ‘특별귀화 추천 접수’를 시작한다고 발표. (Chosunbiz)이는 민간기업 및 신산업 분야에서 활동하는 외국인 뛰어난 기술인재를 대상으로 함. (네이트 뉴스)신청은 수시 접수 방식으로 운영됨. (센TV)취지 및 목적국내 경제 및 신산업 발전에 기여할 글로벌 인재 유치를 강화하려는 목적. (다음)특별귀화는 해당 인재가 단순 체류를 넘어 한국 경제·사회 구성원으로 정착하도록 지원하는 제도적 장치임. (Metro Seoul)추천 대상 및 범위중기부가 추천할 수 있는 대상은 다음과 같은 주요 4개 분야로 구분됨: (Metro Seoul)국내·외 기업 및 외투기업 근무자신산업·첨단기술 분야 종사자원천기술 보유자지식재산권(특허 등) .. 과기정통부, 2026년 AI중심대학 10개 대학 신규 사업 공고 지원 규모’26년 총 예산 255억 원, 총 10개교(전환 7 + 신규 3)를 지원합니다.선정 대학은 최대 8년(3+3+2년) 지원 구조이며, 대학당 연 30억 원 내외가 기본 지원 단가로 제시됩니다(유형별 1차년도 차등 포함).대상일반 4년제 대학을 주된 대상으로 하며, 중복 투자 방지 차원에서 AI거점대학(9개)·AI단과대학(4개)은 신청 제외로 명시돼 있습니다.지원대상은 AI 관련 학과를 보유(또는 보유 예정)한 국내 4년제 대학이며, AI 관련 학과가 없는 경우 선정 후 3년(1단계) 내 설치 의무가 포함됩니다.사업 목적 : 대학의 교육체계를 AI 중심으로 혁신해 AI 전문인재 + AX(전공융합) 인재를 체계적으로 양성하는 것이 핵심 목표입니다.핵심 추진 내용(4대 과제)AI 교육체계 혁신·제도 .. 고용노동부, 2026년 K-디지털 트레이닝(KDT) 내 ‘AI 캠퍼스’ 신설·운영 기관 모집 中 고용노동부가 2026년부터 K-디지털 트레이닝(KDT) 내 ‘AI 캠퍼스’를 신설·운영하여 연간 약 1만 명 수준의 AI 전문인력을 양성하겠다는 계획을 발표했습니다.기업들의 AI 도입이 본격화되는 가운데, 전문인력 부족이 AI 전환의 병목으로 작용한다는 문제의식에서 출발했습니다. 연간 약 1,300억 원 규모 예산 투입을 명시했습니다. 양성 목표 직무(4개 트랙)AI 산업 수요 및 직무분류를 반영해 아래 4개 직군의 실무형 인력을 목표로 합니다.AI 엔지니어AI 애플리케이션(앱) 개발자AI 융합가AI 하드웨어 엔지니어 훈련과정 설계·운영 핵심 요건참여기관은 위 4개 직군 목표에 맞춰 과정을 설계해야 하며, 기업 현업 문제를 반영한 프로젝트 학습 비중을 30% 이상 편성해야 합니다.선정된 기관에는 기술 .. 대한상공회의소, ‘K-성장 시리즈: 기업의 AI 전환 실태와 개선방안’ 보고서 발표 조사대상: 국내 제조기업 504개사. (뉴스is)주요 주제: 제조기업의 AI 전환 실태, 활용률, 애로요인, 그리고 개선방안 제시 (뉴데일리) 주요 조사 결과 (핵심만 요약)AI를 경영에 활용하지 않는 기업 비율이 82.3%로 나타났습니다. (뉴스is)규모별 활용률 차이: 대기업 49.2%, 중소기업 4.2% 수준으로 중소기업이 매우 낮음. (비욘드포스트)AI 투자비용 부담 응답기업이 73.6%에 달했으며, 특히 중소기업은 비용 부담 비율이 더 높음. (지디넷코리아)전문인력 부족: AI 활용 전문인력이 없는 기업 비율이 80.7%. (뉴데일리)AI 도입 효과에 대한 확신 부족: 응답기업의 60.6%가 “효과가 미미할 것”이라 답함. (지디넷코리아)개선방안 제안기업 규모·역량별로 맞춤형 지원 정책이 필요하.. 이전 1 다음
