디지털 전환(DX)이 기업 생존과 성장의 필수 전략으로 자리매김한 가운데, 국내 기업의 DX 추진 수준은 기업 규모에 따라 뚜렷한 격차를 보이고 있다. DX 단계는 대체로 기업 규모와 함께 상승하지만, 「2025년 SW융합실태조사」에 따르면 종사자 100~299인 중규모 기업의 DX 준비 단계 비중은 64.4%로 50~99인 소기업(61.8%)과 유사한 수준에 머물러 있다. 인력과 자원의 한계가 뚜렷한 소기업과 달리, 일정 규모의 조직과 자원을 갖춘 중규모 기업이 소기업과 유사한 수준에 머물러 있다는 점에서 그 원인을 살펴볼 필요가 있다. 아울러 현행 DX 지원 정책은 기술 도입 비용 지원과 대규모 프로젝트형 지원이 중심이어서 인력의 확보와 전환을 직접 지원하는 수단은 제한적이며, 이 점에서 중규모 기업의 인력 측면 DX 지원에는 정책적 공백이 있는 것으로 보인다. 한정된 예산 하에서 중규모 기업 인력 지원 정책의 효과성을 높이기 위해서는 획일적 지원이 아닌 기업 특성에 부합하는 맞춤형 설계가 요구되나, 현재로서는 어떤 인력 구성이 DX의 어느 영역과 연관되는지에 대한 실증적 참고 기준이 부족한 상황이다. 특히 SW 인력의 양적 규모뿐 아니라 신기술 운용 능력, 전공, 학위 등 인력 구성의 세부 차원이 DX 착수와 성숙도 제고에서 각각 어떤 역할을 하는지는 충분히 검증되지 않았다. 이에 본 연구는 「2025년 SW융합실태조사」의 100~299인 기업 응답 데이터를 대상으로 산업과 종사자 수를 통제한 OLS 회귀분석을 수행하여, SW 전문인력의 절대 규모(RQ1), 신기술 운용 가능 인력 비중(RQ2), SW 전공자 비중(RQ3), 석박사급 고급 인력 비중(RQ4)이 각각 DX 추진단계 및 DX 성숙도(거버넌스, 인력·조직, 프로세스, 가치제안, 고객관계, 기술·역량의 6개 영역)와 어떻게 연관되는지 실증하였다. 분석 결과, 첫째, SW 전문인력 규모 상위 기업은 DX 추진단계와 성숙도 6개 영역 전체에서 일관되게 높은 수준을 보여, SW 인력 규모가 DX 수준 전반과 연관됨을 확인하였다. 둘째, 인력 구성에 따라 연관되는 DX 영역은 서로 달랐다. DX 추진단계는 신기술 운용 가능 인력 비중과 유의하게 연관되었고 착수 여부를 분석한 보완 모형에서도 같은 결과를 보인 반면, SW 전공자 비중과 석박사급 비중은 추진단계와 유의한 연관이 확인되지 않았다. 대신 SW 전공자 비중은 거버넌스와 고객관계 영역에서, 석박사급 비중은 인력·조직, 거버넌스, 고객관계 영역에서, 신기술 운용 인력 비중은 기술·역량과 프로세스 영역에서 상대적으로 큰 차이를 보여, 인력 구성별로 연관이 상대적으로 큰 세부영역이 다르게 나타났다. 본 분석은 횡단면 연관분석으로 역인과 가능성을 배제할 수 없으므로, 분석 결과는 지원 대상 선별을 위한 참고 기준 수준으로 해석하는 것이 타당하다. 이러한 결과는 한정된 예산 하에서 중규모 기업의 DX 인력 지원 정책을 설계할 때 획일적 지원이 아닌 DX 단계와 강화하려는 성숙도 영역에 따른 맞춤형 설계가 필요함을 보여주며, 그 선별과 우선순위 판단에 활용할 수 있는 실증적 참고 기준을 제공한다. DX 미착수 및 초기 단계의 기업에 대해서는 전공이나 학위 요건보다 신기술 운용 가능 인력의 확충을 우선 검토할 근거를 제시하며, 이는 중규모 기업의 채용 여력이 제한적이고 재직자 재교육이 소수 기업의 내부 교육에 의존하고 있다는 실태조사 결과와 맞물려 재직자 신기술 전환교육의 외부 공급 확대 필요성을 뒷받침한다. DX 추진 중 성숙도 제고를 목표로 하는 기업에 대해서는 프로세스 및 기술 기반 강화에는 신기술 운용 인력, 거버넌스 및 고객관계 체계화에는 석박사급 인력의 희소성을 고려하여 SW 전공 인력, 인력·조직 고도화에는 석박사급 고급 인력으로 지원 인력 구성을 차별화하는 방안의 참고 근거를 제공한다. 따라서 정부는 중규모 기업 전용 DX 인력 지원 트랙을 마련하고 실태조사 문항 체계를 준용한 DX 단계 진단과 지원 유형을 연계하는 매칭 체계를 구축할 필요가 있으며, 기업은 자사의 DX 단계와 취약 영역을 진단하여 신규 채용에만 기대지 않고 내부 양성을 병행하는 인력 확보 전략으로 전환해 나가는 것이 바람직하다. Executive Summary As digital transformation (DX) has become an essential strategy for corporate survival and growth, DX progress among Korean firms shows a clear gap by firm size. DX stages tend to rise with firm size, yet according to the 2025 SW Convergence Survey, 64.4% of mid-sized firms with 100 to 299 employees remain at the preparation stage, a level similar to that of small firms with 50 to 99 employees (61.8%). Unlike small firms, whose constraints in workforce and resources are evident, mid-sized firms possess a certain scale of organization and resources, and their remaining at a level similar to small firms warrants an examination of the underlying causes. In addition, current DX support policies are centered on subsidies for technology adoption costs and large-scale project programs, so that instruments directly supporting the securing and reskilling of the workforce needed to operate the adopted technologies are limited. As a result, there appears to be a policy gap in workforce-related DX support for mid-sized firms. Improving the effectiveness of workforce support policies for mid-sized firms under limited budgets requires tailored design that reflects firm characteristics rather than uniform support, yet there is currently little empirical reference on which workforce composition is associated with which areas of DX. In particular, beyond the sheer size of the SW workforce, it has not been sufficiently examined what roles finer dimensions of workforce composition, such as the ability to operate new technologies, academic major, and degree level, play in initiating DX and in advancing maturity. Accordingly, this study applies OLS regression controlling for industry and employment size to firms with 100 to 299 employees in the 2025 SW Convergence Survey, and empirically examines how the absolute size of the SW professional workforce (RQ1), the share of personnel capable of operating new technologies (RQ2), the share of SW majors (RQ3), and the share of personnel with master's or doctoral degrees (RQ4) are each associated with DX stage and DX maturity across six areas: governance, people and organization, process, value proposition, customer relationship, and technology and capability. The results are twofold. First, firms in the upper group of SW professional workforce size show consistently higher levels of DX stage and of all six maturity areas, indicating that the size of the SW workforce is associated with the overall DX level. Second, the DX areas associated with each dimension of workforce composition differ. DX stage is significantly associated with the share of personnel capable of operating new technologies, a result also found in a supplementary model of DX initiation, whereas no significant association with DX stage is found for the share of SW majors or the share of advanced-degree holders. Instead, the share of SW majors shows relatively large differences in the governance and customer relationship areas, the share of advanced-degree holders in the people and organization, governance, and customer relationship areas, and the share of new-technology personnel in the technology and capability and process areas, suggesting that the maturity areas most closely associated with each workforce dimension differ. As this analysis is a cross-sectional association study, it cannot establish causality, and the possibility that firms more advanced in DX have hired more SW personnel cannot be ruled out; the findings should therefore be interpreted as a reference for selecting support targets rather than as causal evidence. These findings provide an empirical reference for designing DX workforce support policies for mid-sized firms under limited budgets, calling for tailored design by DX stage and the maturity area to be strengthened rather than uniform support, and offering criteria for selecting targets and setting priorities. For firms that have not yet initiated DX or are at an early stage, the results suggest prioritizing the expansion of personnel capable of operating new technologies over major or degree requirements. Combined with survey findings that mid-sized firms have limited hiring capacity and that retraining of incumbent workers is confined to a small number of firms relying on in-house training, this points to the need to expand the external supply of new-technology reskilling programs for incumbent workers. For firms pursuing higher maturity, the results support differentiating the composition of supported personnel by the maturity area to be strengthened: new-technology personnel for strengthening process and technology foundations, SW majors for systematizing governance and customer relationships given the scarcity of advanced-degree holders, and advanced-degree personnel for upgrading people and organization. It would therefore be advisable for the government to establish a dedicated DX workforce support track for mid-sized firms and to build a matching system that links DX stage diagnosis, using a tool adapted from the survey items, with support types, and for firms to diagnose their own DX stage and weak areas and gradually shift from relying solely on new hiring toward a strategy that combines internal development.

본 연구는 최근 산업 현장에서 제기되고 있는 AI 인력 부족 문제가 단순한 개발 인력의 양적 부족이 아니라, AI가 산업 전반으로 확산되는 과정에서 발생하는 역할 구조의 변화에서 기인한다는 문제의식에서 출발한다. AI 기술이 성숙 단계에 진입함에 따라 인력 수요는 모델 개발 중심에서 검증·운영·산업 적용 및 현업 활용 단계로 이동하고 있으나, 현행 AI인력 분류체계는 이러한 변화를 충분히 반영하지 못하고 있다. 현행 AI 인력 분류체계는 산업 실태조사와 통계 산출을 목적으로 개발자 및 직무 중심으로 설계되어 있어, AI 기술의 다변화와 산업별 적용 양상의 차이를 구조적으로 포착하는 데 한계가 있다. 그 결과, AI 인력 부족 문제는 ‘개발자 부족’이라는 총량적 문제로 단순화되고, 실제 산업 현장에서 병목으로 작용하는 검증·신뢰, 운영(MLOps), 산업(도메인) 적용, 비개발 직무 기반 AI 활용 인력은 정책적으로 충분히 반영되지 못하고 있다. 이러한 구조적 한계는 인력 수급 전망의 정확성을 저하시킬 뿐 아니라, 인재양성 정책과 산업 수요 간 괴리를 심화시키는 요인으로 작용한다. 이에 본 연구는 AI 인력 분류 기준을 직무·직종 중심에서 AI 가치사슬 단계와 역할 중심으로 전환할 필요성을 제기한다. 기획·데이터·모델 개발뿐 아니라 검증·평가·운영·확산·산업 적용 전 과정을 포괄하는 관점에서 인력을 재구성함으로써, AI 인력 부족 문제를 가치사슬단계별, 역할별 구조 문제로 진단할 수 있는 분석 틀을 제안한다. 또한 이러한 분류체계를 인력의 유형과 수준(level) 체계와 연계함으로써, 향후 AI 인력의 수급(demand-supply) 전망과 교육·훈련 정책 설계에 활용 가능한 정책 인프라로의 확장 가능성을 제시한다. 정책적 시사점으로는 AI 인력 정책의 초점을 개발자 양성 중심에서 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 전환할 필요가 있음을 제시한다. AI 활용이 본격화될수록 산업별 요구 역량은 더욱 분화되므로, 공통적인 AI 기초역량과 산업별 특화된 전문역량을 구분하여 체계적으로 양성할 필요가 있다. 가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 이러한 정책적 전환의 출발점으로서, 향후 한국 AI 산업의 경쟁력과 AX 성과를 좌우하는 핵심적인 정책 인프라로 기능할 것으로 기대된다. Executive Summary This study is motivated by the premise that the AI workforce shortage recently observed in industrial contexts is not merely a quantitative shortage of development personnel, but rather a structural issue arising from changes in role configurations during the diffusion of AI across industries. As AI technologies enter a stage of maturity, workforce demand is shifting from a focus on model development toward stages such as validation, operations, industrial application, and field-level utilization. However, existing workforce classification systems and policy frameworks have not adequately captured these evolving patterns. The current AI workforce classification system is designed primarily around developers and job functions, which constrains its ability to systematically capture the diversity of AI utilization across industries and the transformation of role structures. As a result, the AI workforce shortage is often reduced to a quantitative notion of a ‘developer shortage’, while critical roles—such as validation and trust, operations (e.g., MLOps), domain-specific application, and AI utilization in non-development functions—remain insufficiently reflected in policy, despite constituting key bottlenecks in practice. These structural limitations not only undermine the accuracy of workforce supply–demand projections but also exacerbate the misalignment between talent development policies and actual industry needs. In response, this study proposes a shift in AI workforce classification from a job- and occupation-based approach to a framework centered on AI value chain stages and roles. By conceptualizing the workforce across the entire AI lifecycle—including planning, data, model development, validation, evaluation, operations, diffusion, and industrial application—this study presents an analytical framework that diagnoses AI workforce shortages not as a matter of aggregate quantity, but as structural imbalances across stages and roles. Furthermore, by linking this classification system with workforce types and skill-level frameworks, the study highlights its potential to serve as a policy infrastructure for workforce demand–supply forecasting and the design of education and training systems. From a policy perspective, the findings suggest the need to shift the focus of AI workforce policy from developer-centric training toward building workforce structures that enable industry-wide AI transformation. As AI adoption becomes more widespread, the competencies required become increasingly differentiated across industries; therefore, it is necessary to systematically cultivate both common foundational AI capabilities and industry-specific specialized competencies. The transition to a value chain–based workforce classification system represents a critical starting point for this policy shift and is expected to serve as a key foundation shaping the future competitiveness of the Korean AI industry and its AI-driven transformation(AX).

소프트웨어 중심 자동차(SDV)는 차량의 하드웨어와 소프트웨어가 독립적으로 발전하며, 무선 업데이트(OTA)와 데이터 기반 사용자 맞춤형 서비스를 통해 단순한 이동 수단에서 스마트 플랫폼으로 변화시키고 있다. 이러한 변화는 자동차 산업 전반에 혁신적인 전환을 요구하며, 글로벌 시장의 경쟁 구도도 빠르게 재편되고 있다. 본 연구는 국내 SDV 산업의 경쟁력을 강화하고, 급증하는 소프트웨어 인력 수요와 같은 주요 도전 과제를 해결하기 위한 구체적인 정책 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히, SDV 산업에서 요구되는 소프트웨어 인력의 핵심 역량과 그에 따른 역할 변화를 분석하고, 자동차 제조업체와 ICT 기업 간 협력 체계 구축 방안을 모색한다. 이를 통해 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 전략적 시사점을 도출하고자 한다. SDV 전환의 성공을 위해 가장 중요한 요소는 자동차 제조업체와 소프트웨어 기업 간의 협력 체계 강화다. 이들 간의 협력은 상호 보완적 시너지를 창출하며, SDV 생태계의 혁신 속도를 가속화할 수 있다. 이를 위해 정부는 산학협력 모델 구축, 공동 연구개발 지원, 공공 데이터와 연구 플랫폼 제공 등 다양한 정책적 노력을 통해 협력 생태계를 조성해야 한다. 또한, 소프트웨어 전문 인력의 양성과 확보는 SDV 전환을 기회로 삼기 위한 핵심 과제다. SDV를 지원할 수 있는 다학제적 접근의 교육 과정과 실무형 인재 양성을 위해 산학 협력을 강화하고, 융합형 인재를 육성할 전문 교육 기관의 설립 및 지원이 필요하다. 아울러, 중소기업과 스타트업을 포함한 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 혁신 기술과 아이디어를 공유할 수 있는 개방형 생태계를 조성해야 한다. 이를 위해 규제를 완화하고, 중소기업의 기술 개발을 지원하는 펀드 조성, 테스트베드 구축, 글로벌 표준화 협력 등도 주요 과제로 고려해야 한다. 요약하면, SDV는 자동차 산업의 본질적 혁신을 요구하며, 글로벌 시장에서 새로운 기회를 제공한다. 그러나 전환 과정에서 소프트웨어 인력 부족, 협력 생태계 미흡, 산업 생태계의 폐쇄성 등은 반드시 해결해야 할 도전 과제다. 정책적으로 소프트웨어 중심 혁신을 지원하고, 산업 간 협력을 촉진하며, 융합형 인재를 양성함으로써 SDV 산업의 경쟁력을 강화해야 한다. Executive Summary SDV(Software-Defined Vehicle) enable the independent evolution of hardware and software, transforming vehicles from mere transportation tools into smart platforms through OTA(Over-the-Air) updates and data-driven personalized services. This shift demands an innovative transformation across the automotive industry and is rapidly reshaping the competitive landscape of the global market. This study aims to propose concrete policy directions to enhance the competitiveness of South Korea's SDV industry and address critical challenges such as the surging demand for skilled software professionals. In particular, it focuses on analyzing the core competencies required of software talent in the SDV sector and the subsequent changes in their roles, while exploring strategies to establish collaborative frameworks between automotive manufacturers and ICT companies. These efforts aim to provide strategic insights to help domestic companies secure a competitive edge in the global market. A key factor for successfully transitioning to SDVs is strengthening the collaborative framework between automotive manufacturers and software companies. Such collaboration generates complementary synergies and accelerates innovation within the SDV ecosystem. To support this, the government should foster a cooperative ecosystem through initiatives such as building industry-academia collaboration models, supporting joint research and development, and providing public data and research platforms. Additionally, cultivating and securing skilled software professionals is a crucial task for leveraging the opportunities presented by the SDV transition. To achieve this, it is essential to strengthen industry-academia collaboration, develop multidisciplinary educational programs, and nurture practical, workforce-ready talent. Establishing and supporting specialized educational institutions dedicated to fostering multidisciplinary professionals will also play a key role. Furthermore, an open ecosystem must be established to enable domestic companies, including SMEs and startups, to share innovative technologies and ideas, thereby enhancing their global competitiveness. Key policy measures should include regulatory reforms, creating funding mechanisms to support SME technology development, establishing testbeds, and fostering collaboration on global standardization. In summary, SDVs demand fundamental innovation in the automotive industry and present new opportunities in the global market. However, challenges such as a shortage of software talent, inadequate collaborative ecosystems, and the closed nature of the industrial structure must be addressed. Policymakers must support software-driven innovation, promote cross-industry collaboration, and nurture multidisciplinary talent to strengthen the competitiveness of the SDV industry.

2023 SW산업 실태조사 과학기술정보통신부, SPRi 소프트웨어정책연구소 Software Policy & Research Institute

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제 1 장 조사개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제 2 장 조사결과 Ⅰ. 일반 현황 1. 조직 형태 II. 경영 실적 1. 매출 현황 2. 연구개발 투자현황 Ⅲ. 사업 현황 1. 고객 유형별 소프트웨어 매출 비중 2. 유지관리 서비스 현황 Ⅳ. 인력 현황 1. 2021년 종사자 2. 2021년 소프트웨어부문 인력 3. 2021년 소프트웨어 전문인력 4. 2022년 인력 채용계획 5. 채용 애로사항 V. 기술 개발 환경 1. 주력사업별 기술개발 환경 2. 공개소프트웨어 활용 현황 Ⅵ. 신소프트웨어 1. 신소프트웨어 사업 진출 현황 2. 신소프트웨어 관련 기술 확보 방식 3. 신소프트웨어 공개SW 활용 현황 4. 신소프트웨어 사업 인력 5. 신소프트웨어 사업성과 6. 2022년 신소프트웨어 채용 계획 7. 신소프트웨어 사업 추진 애로사항 Ⅶ. 해외진출 현황 1. 해외진출 기업 생태계 2. 해외진출 활동 현황 3. 해외진출 관련 애로사항 1. 부록: 세부통계표 2. 부록: 조사설문지 3. 부록: 소프트웨어산업 품목 분류체계

제 1 장 조사개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제 2 장 조사결과 Ⅰ. 일반 현황 1. 조직 형태 II. 경영 실적 1. 매출 현황 2. 연구개발 투자현황 Ⅲ. 사업 현황 1. 고객 유형별 소프트웨어 매출 비중 2. 유지관리 서비스 현황 Ⅳ. 인력 현황 1. 2021년 종사자 2. 2021년 소프트웨어부문 인력 3. 2021년 소프트웨어 전문인력 4. 2022년 인력 채용계획 5. 채용 애로사항 V. 기술 개발 환경 1. 주력사업별 기술개발 환경 2. 공개소프트웨어 활용 현황 Ⅵ. 신소프트웨어 1. 신소프트웨어 사업 진출 현황 2. 신소프트웨어 관련 기술 확보 방식 3. 신소프트웨어 공개SW 활용 현황 4. 신소프트웨어 사업 인력 5. 신소프트웨어 사업성과 6. 2022년 신소프트웨어 채용 계획 7. 신소프트웨어 사업 추진 애로사항 Ⅶ. 해외진출 현황 1. 해외진출 기업 생태계 2. 해외진출 활동 현황 3. 해외진출 관련 애로사항 1. 부록: 세부통계표 2. 부록: 조사설문지 3. 부록: 소프트웨어산업 품목 분류체계

공개SW 기반 조성을 통한 생태계 활성화 2021년 우리나라 소프트웨어 생태계의 최대 이슈는 소프트웨어 인력난이라고 할 수 있다. 작년부터 올해까지 이어지는 코로나19로 인해 ‘사회적 거리두기’가 우리 경제, 사회 전 분야로 확산되었다. 이러한 비대면 트랜드는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 IT 신기술에 대한 수용성을 높여 ‘디지털 전환’의 속도를 급격히 가속시켰다. 새로운 비즈니스의 기회는 소프트웨어 개발분야 뿐 아니라 기획/운영 등 다양한 분야에서, IT 전문기업뿐 아니라 일반기업에서도 디지털 신기술에 익숙한 소프트웨어 인력수요를 급격히 끌어 올렸다. 과거에도 소프트웨어 인력수요가 단기적으로 급등한 사례가 있었는데, 2009년 11월 우리나라에 아이폰이 처음 도입되었을 때이다. 소위 ‘아이폰 쇼크’로 삼성전자, LG전자 등 휴대폰 메이커들이 소프트웨어 개발인력을 마구잡이로 끌어 모았다. 앱 생태계도 새로 재편되고 빠르게 성장하며 소프트웨어 인력 수요를 끌어 올렸다. 일부 중소기업들의 경우 팀원들이 통째로 이직하여 사업부문 자체가 소멸되는 어려움을 겪기도 했다. 하지만 이때는 단기적이었고 대한민국만의 이슈였다. 현재 우리가 겪고 있는 소프트웨어 인력난은 세계적 현상이고 당분간 계속 이어질 것으로 보인다. 미국, 유럽 등 소프트웨어 선진국은 물론, 일본, 중국, 동남아 국가들도 마찬가지다. 국내 노동시장에서는 수요와 공급간 미스매치에 더하여, 선호도가 높은 기업들 사이에 ‘개발자 구하기’ 경쟁이 불붙었다. 이 불길은 상위 기업들 뿐아니라 소프트웨어 업계 전반에 걸쳐 지금도 확산되고 있다. 비즈니스 기회를 맞은 중소기업들이 연봉 테이블을 높여도 오려는 인력을 찾기 어렵고, 심지어는 핵심 인력이 이직하여 기존 비즈니스의 유지에도 어려움을 겪는 경우도 많다고 한다. 정부 당국에서는 2021년 6월에 ‘민관협력 기반의 소프트웨어 인재양성 대책’을 발표했다. 이전의 정부의 인력양성 대책들은 대게 정규대학 중심으로 이루어져 우선 양적으로 한계가 있었고, 질적으로도 ‘실전적’ 역량을 갖춘 인재 양성에는 미흡하다는 평가를 받아왔었는데, 이번 대책은 다양한 기업의 참여와 민관의 협업을 추구하고 있어 상당히 개선된 모습이다. 다만, 지금의 소프트웨어 인력부족 문제는 기술기반의 중소기업들에게는 생존의 위협을 느낄 정도로 다급한 상황이라 정부 지원을 더욱 가속할 필요가 있다. 단기간에 소프트웨어 인력공급을 늘리는 속도전도 필요하다. 그러기 위해서는 교육공간과 전문강사의 양적, 질적 한계를 가진 전통적인 오프라인 교육훈련 방식에만 머물러서는 안된다. 소프트웨어 교육플랫폼이나 MOOC 등 다양한 온라인 교육수단을 적극 활용해야 한다. 이노베이션 아카데미 같은 새로운 교육훈련 모델도 더 다양하게 발굴하고 확산시켜야 한다. 소프트웨어 역량은 실전적 역량이며 지식 습득으로만 얻어지는 것이 아니라는 측면에서 볼 때, 검증된 새로운 교육훈련 모델들은 앞으로 정규 교육과정에도 과감히 도입할 필요가 있다. 한편, 초중고에 최초로 소프트웨어 교육을 도입했던 2015년에 이어, 2022년은 새로운 교육과정이 결정되는 해이다. 정보교육학계에서는 4차 산업혁명 시대의 사회적 니즈를 충분히 반영할 수 있는 교육과정이 마련돼야 한다고 주장하고 있다. 교육 시수와 교사의 부족 등 현재 소프트웨어 교육과정의 문제를 보완하는 수준에 그칠 것이 아니라, 완전한 패러다임의 전환이 일어나야 한다는 것이다. 초중고 과정에서 제대로 된 소프트웨어 교육이 이루어지지 않으면 소프트웨어 인력난을 근본적으로 해결하기 어렵다. 이 문제를 정보교육학계에만 맡길 것이 아니라 우리 소프트웨어 산업계도 모두 관심을 가지고 한 목소리를 낼 필요가 있다.

PART. 1 조사개요 Ⅰ. 조사개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 PART. 2 조사결과 Ⅰ. 일반 현황 1. 조직 형태 II. 경영 실적 1. 매출 현황 2. 연구개발 투자현황 Ⅲ. 사업 현황 1. 고객 유형별 소프트웨어 매출 비중 2. 유지관리 서비스 현황 Ⅳ. 인력 현황 1. 2020년 종사자 2. 2020년 소프트웨어부문 인력 3. 2020년 소프트웨어 전문인력 4. 2021년 인력 채용계획 5. 채용 애로사항 V. 기술 개발 환경 1. 주력사업별 기술개발 환경 2. 공개소프트웨어 활용 현황 Ⅵ. 신소프트웨어 1. 신소프트웨어 사업 진출 현황 2. 신소프트웨어 관련 기술 확보 방식 3. 신소프트웨어 사업 인력 4. 신소프트웨어 사업성과 5. 2021년 신소프트웨어 채용 계획 6. 신소프트웨어 사업 추진 애로사항 Ⅶ. 해외진출 현황 1. 해외진출 기업 생태계 2. 해외진출 활동 현황 3. 해외진출 관련 애로사항 1. 부록: 세부통계표 2. 부록: 조사설문지 3. 부록: 소프트웨어산업 품목 분류체계

PART. 1 조사개요 Ⅰ. 조사개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 PART. 2 조사결과 Ⅰ. 일반 현황 1. 조직 형태 II. 경영 실적 1. 매출 현황 2. 연구개발 투자현황 Ⅲ. 사업 현황 1. 고객 유형별 소프트웨어 매출 비중 2. 유지관리 서비스 현황 Ⅳ. 인력 현황 1. 2020년 종사자 2. 2020년 소프트웨어부문 인력 3. 2020년 소프트웨어 전문인력 4. 2021년 인력 채용계획 5. 채용 애로사항 V. 기술 개발 환경 1. 주력사업별 기술개발 환경 2. 공개소프트웨어 활용 현황 Ⅵ. 신소프트웨어 1. 신소프트웨어 사업 진출 현황 2. 신소프트웨어 관련 기술 확보 방식 3. 신소프트웨어 사업 인력 4. 신소프트웨어 사업성과 5. 2021년 신소프트웨어 채용 계획 6. 신소프트웨어 사업 추진 애로사항 Ⅶ. 해외진출 현황 1. 해외진출 기업 생태계 2. 해외진출 활동 현황 3. 해외진출 관련 애로사항 1. 부록: 세부통계표 2. 부록: 조사설문지 3. 부록: 소프트웨어산업 품목 분류체계

인공지능과 자동화는 미래의 직업세계에도 커다란 영향을 미쳐 일자리를 창출하거나, 대체할 뿐 아니라, 상당수 직업의 직무와 스킬을 변화시킬 것이다. 미래사회가 요구하는 직무 스킬 수요에 적절히 대응하지 못하면 앞으로 계속 인력 부족과 스킬(후략)

(배경) 소프트웨어는 제4차 산업혁명 시대의 핵심 분야로 주목받고 있다. 하지만 국내 SW산업생태계는 여전히 우수 인재들이 진출을 망설이는 분야로 인식된다. 용역, 하청위주의 SW개발 사업에 참여하는 국내 기업들은 참여 인력을 기업의 자산이 아닌 비용으로 인식하는 경향이 있다. 이에 개발인력에 대한 단가 후려치기, 불법 인력 파견업체에 의한 수수료 편취 등 피해를 보는 개발자의 사례가 종종 등장한다. 특히, 근로자로서 법적 보호를 받지 (후략)

인공지능과 소프트웨어를 기반으로 한 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 전세계적으로 디지털 인재 확보 전쟁이 과열되고 있다. 이는 디지털 전환이 전 산업 분야로 확산되고 산업과 기업의 경쟁구도가 재편되고 있는 디지털 경제 시대에 디지털 인재의 중요성이(후략)

남북정상회담 이후 남북한 경제협력에 대한 관심이 SW분야로 이어지고 있다. 이러한 관심 속에서 SW산업의 남북경제협력을 위해서는 북한 SW인력의 수, 인건비 수준 및 역량에 대한 정보를 사전에 알아볼 필요가 있다. 그러나(후략)

SW업계에서 보편적으로 활용하는 인력파견업에서 법률적 측면의 이슈를 도출하고, 개선방안을 제시하고자 한다. 우선, SW업계에서 일부 개발자는 실질적으로 파견근로자로써 근무하면서 파견법에 따른 보호를 받지 못하고 있으며, 위장도급에서 불법파견으로 이어지는 위험에 노출되어 있다.(후략)

일시 :2018. 10. 30 (화), 16:00-18:00

• 장소 :소프트웨어정책연구소 대회의실

광의의 소프트웨어산업을 대상으로 소프트웨어 기업의 경영성과, 연구개발 투자, 신사업투자, 해외진출, 인력 등에 대한 현황과 추이를 파악함으로써 소프트웨어 산업의 성장추이를 분석(후략)

광의의 소프트웨어산업을 대상으로 소프트웨어 기업의 경영성과, 연구개발 투자, 신사업투자, 해외진출, 인력 등에 대한 현황과 추이를 파악함으로써 소프트웨어 산업의 성장추이를 분석(후략)

광의의 소프트웨어산업을 대상으로 소프트웨어 기업의 경영성과, 연구개발 투자, 신사업투자, 해외진출, 인력 등에 대한 현황과 추이를 파악함으로써 소프트웨어 산업의 성장추이를 분석(후략)