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신사임당 채널 이경일 대표 인터뷰 기반

주제별 구분
- 파트 1 (0:00 – 0:27): AI 시장 성장 전망 및 한국의 위치
- 파트 2 (0:27 – 1:18): AI 기술 용어 설명 (LLM, RAG)
- 파트 3 (1:18 – 2:20): 에이전틱 AI (AI 에이전트) 상세 설명
- 파트 4 (2:20 – 4:57): AI 활용 분야 및 시장 규모 (소프트웨어, 고객 서비스, 금융, 바이오/제약)
- 파트 5 (4:57 – 6:31): AI 실제 활용 사례 (소프트웨어 개발, 콜센터, 리걸 서비스)
- 파트 6 (6:31 – 7:25): 한국 AI 기술 수준 평가
- 파트 7 (7:25 – 8:10): 특정 분야 집중 및 한국 AI 경쟁력
- 파트 8 (8:10 – 9:56): 글로벌 대기업 vs. 한국 기업 AI 투자 현황
- 파트 9 (9:56 – 10:16): 정부 지원 및 협력의 중요성
- 파트 10 (10:16 – 11:40): AI 기술 수준 평가 지표
- 파트 11 (11:40 – 16:27): 한국 AI 경쟁력 확보 전략 (국민 AI 활용 능력 향상, 특정 분야 집중, 국가 문제 해결)

파트 1 (0:00 – 0:27): AI 시장 성장 전망 및 한국의 위치

요약: AI, 특히 콜센터 AI 에이전트 시장이 급성장할 것으로 예상되며, 한국의 AI 기술 수준은 세계 5위 안에 들 가능성이 있다고 전망.
상세 설명:
- 콜센터에 AI 에이전트 도입으로 상담 서비스가 혁신될 것으로 예상.
- AI 시장은 700% 성장할 정도로 매우 빠른 성장세.
- 한국의 AI 기술 수준은 5위 안에 들 수 있으며, 특정 분야에서 세계 1위를 목표로 할 수 있다고 주장.
- 현재 한국은 AI 기술 수준에서 3년 정도 뒤쳐져 있을 수 있지만, 국민들의 AI 활용 능력을 높여 따라잡아야 함.

파트 2 (0:27 – 1:18): AI 기술 용어 설명 (LLM, RAG)

요약: LLM (초거대 인공지능), RAG (검색 증강 생성) 등 AI 기술 용어에 대한 기본적인 개념 설명.
상세 설명:
- LLM (Large Language Model): 프롬프트 (질문)에 대한 답변을 생성하는 인공지능 모델.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM이 답변 생성 전에 검색을 통해 정보를 보강하는 기술. 질문에 대해 즉각 답변하는 대신 검색을 수행하고, 검색된 정보를 질문과 함께 LLM에 제공하여 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성. (오픈북 학습 방식)

파트 3 (1:18 – 2:20): 에이전틱 AI (AI 에이전트) 상세 설명

요약: 에이전틱 AI는 LLM, RAG를 넘어 도구 및 다른 에이전트와 소통하며, 스스로 추론하고 계획하여 행동하는 AI 기술.
상세 설명:
- 에이전틱 AI는 질문에 대한 답변뿐만 아니라, 필요한 도구를 사용하고 다른 에이전트와 협력하여 실제 행동을 수행.
- 리즈닝 (추론): AI 스스로 논리적으로 판단하고 추론하는 능력.
- 플래닝 (계획): AI 스스로 목표를 설정하고 달성하기 위한 계획을 세우는 능력.
- 에이전틱 AI는 현재 AI 시장에서 가장 큰 영향력을 미치고 있으며, 변화를 주도하고 있다고 강조.

파트 4 (2:20 – 4:57): AI 활용 분야 및 시장 규모 (소프트웨어, 고객 서비스, 금융, 바이오/제약)

요약: 멕킨지 보고서를 인용하여, AI가 가장 많이 사용되는 분야와 앞으로 성장 가능성이 높은 분야를 설명.
상세 설명:
- 가장 많이 사용되는 분야:
  - 소프트웨어 엔지니어링 (개발자 업무 지원, 자동화).
  - 고객 서비스 (콜센터 자동화, 비용 절감).
- 성장 가능성이 높은 분야:
  - 마케팅 및 세일즈.
  - 금융 (투자 분석, 자산 관리).
  - 바이오/메디컬/제약 (신약 개발, 개인 맞춤형 약물). 특히, AI를 활용하여 개인의 DNA에 맞는 맞춤형 약물을 개발하는 것이 가능해질 것이라고 전망.
  - 교육 (맞춤형 학습).

파트 5 (4:57 – 6:31): AI 실제 활용 사례 (소프트웨어 개발, 콜센터, 리걸 서비스)

요약: 소프트웨어 개발, 콜센터, 리걸 서비스 분야에서 AI의 실제 활용 사례를 제시하며, 시장 성장 가능성을 강조.
상세 설명:
- 소프트웨어 개발: AI 코딩 도구 (예: GitHub Copilot)를 활용하여 개발 생산성 향상. 미래에는 AI를 활용하지 못하는 개발자는 퇴출될 것이라는 전망 제시.
- 고객 서비스: 콜센터에 AI 에이전트를 도입하여 상담 서비스 제공 및 비용 절감. 콜센터 AI 에이전트 시장은 향후 5-6년간 700% 성장할 것으로 예상.
- 리걸 서비스: 특허 및 법률 분야에서 AI 활용 (자세한 설명은 생략됨).

파트 6 (6:31 – 7:25): 한국 AI 기술 수준 평가

요약: 한국의 AI 기술 수준은 세계 5위 안에 들 수 있지만, 특정 분야에 집중하여 경쟁력을 확보해야 한다고 주장.
상세 설명:
- AI 분야는 미국과 중국이 선도하고 있으며, 다른 국가들은 비슷한 수준.
- 한국은 AI 기술 수준을 정확히 평가하기 어렵지만, 개인적인 의견으로는 5위 안에 들 수 있다고 언급.
- 모든 분야에서 1등을 할 필요는 없으며, 특정 분야를 선택하여 집중 투자해야 함.

파트 7 (7:25 – 8:10): 특정 분야 집중 및 한국 AI 경쟁력

요약: 한국은 특정 분야에 집중하여 세계 1위를 목표로 해야 하며, 독립적인 LLM 서비스를 보유한 몇 안 되는 국가 중 하나라고 강조.
상세 설명:
- 모든 것을 잘하는 것보다 특정 영역을 선정하여 집중적으로 투자하고, 해당 분야에서 세계 1위를 달성하는 것이 중요.
- 한국은 독립적인 LLM 서비스를 보유한 몇 안 되는 국가 중 하나이므로, 잠재력이 충분하다고 주장.

파트 8 (8:10 – 9:56): 글로벌 대기업 vs. 한국 기업 AI 투자 현황

요약: 글로벌 대기업에 비해 한국 기업의 AI 투자 규모가 매우 적으며, 인재 부족 문제도 심각하다고 지적.
상세 설명:
- 글로벌 대기업은 AI 분야에 막대한 투자를 하고 있지만, 한국의 투자 규모는 이에 비해 매우 적음.
- 한국은 AI 인재 부족 문제도 겪고 있으며, 교육을 통해 인재를 양성하는 것만으로는 부족하다고 언급. (인재 풀 자체가 작다는 점을 지적)
- 미국과 중국은 자본, 시장, 데이터, 인재 등 모든 면에서 유리한 위치에 있다고 평가.

파트 9 (9:56 – 10:16): 정부 지원 및 협력의 중요성

요약: 정부의 적극적인 지원과 기업 간 협력이 이루어진다면, AI 기술 격차를 줄이고 특정 분야에서 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조.
상세 설명:
- 정부의 관심과 지원, 기업 간 공동 협력을 통해 AI 기술 격차를 줄일 수 있다고 주장.
- 특정 산업 분야에서 제 2의 삼성, 하이닉스, 현대자동차와 같은 성공 사례를 만들 수 있다고 전망.

파트 10 (10:16 – 11:40): AI 기술 수준 평가 지표

요약: AI 성능 평가 지표가 존재하지만, 실제 시장에서의 활용 가능성과는 차이가 있을 수 있다고 지적.
상세 설명:
- AI 성능을 평가하는 다양한 지표 (추론 능력, 수학 능력, 언어 능력, 데이터 검색 능력 등)가 존재.
- 허깅페이스 (Hugging Face)와 같은 플랫폼에서 AI 모델의 성능을 평가하고 순위를 제공하지만, 이러한 지표가 실제 시장에서의 성공을 보장하는 것은 아님.
- 시험을 잘 보는 것과 실제 사업에서 성공하는 것은 다르다는 점을 강조.

파트 11 (11:40 – 16:27): 한국 AI 경쟁력 확보 전략 (국민 AI 활용 능력 향상, 특정 분야 집중, 국가 문제 해결)

요약: 국민 AI 활용 능력 향상, 특정 분야 집중 투자, 국가 문제 해결을 위한 AI 도입 등 3가지 전략을 제시.
상세 설명:
- 전략 1: 국민 AI 활용 능력 향상:
  - 국민들이 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있도록 교육 및 지원을 강화해야 함. (과거 인터넷 강국을 만들었던 것처럼)
  - AI 서비스 구독료 지원 등을 통해 AI 접근성을 높여야 함.
- 전략 2: 특정 분야 집중 투자:
  - 모든 분야에서 경쟁하기보다, 특정 분야를 선정하여 집중적으로 투자해야 함.
- 전략 3: 국가 문제 해결을 위한 AI 도입:
  - R&D 효율성 제고, 국가 경쟁력 강화 등 국가적인 문제 해결에 AI 기술을 적극적으로 활용해야 함.
  - 국가적인 과제에 AI 트랜스포메이션을 먼저 적용해야 함.