잡코리아가 하반기 채용 동향을 분석해 2025년 결산 및 2026년 HR 전략 키워드 SMART ROAD를 발표했다. AI 기술 도입과 직무 역량 중심 채용이 가속화되는 가운데, 기업 채용 담당자들의 실무 적용을 위한 9가지 핵심 트렌드를 상세히 분석했다. 잡코리아가 올 하반기 채용 시장의 흐름을 분석하고 2026년 새해에 적용 가능한 인적자원 관리 로드맵을 정의한 키워드 SMART ROAD를 공개했다. 이번 키워드는 기업 채용 담당자 385명을 대상으로 진행한 설문 결과와 내부 데이터를 바탕으로 선정되었으며, 불확실성이 증대되는 경영 환경 속에서 AI 채용 플랫폼의 역할과 직무 역량 중심의 선발 기준을 강조하고 있다. 9가지 핵심 키워드 SMART ROAD의 의미 잡코리아가 제안하는 SMART ROAD는 9가지 영문 약자로 구성되었다. 구체적으로는 역량 중심(Skill-based-Hiring), 소통 능력(Meaningful Communication Skills), 인공지능(AI Recruitment Solutions), 채용난(Recruitment Challenges), 인재 쟁탈전(Talent Acquisition Competition), 사내 네트워크(Referral Program), 인재 성장(Opportunity Development), 포용(Accessibility & Inclusion), 예산(Dynamic Hiring Budget)을 의미한다. 이 지표에 따르면 채용 담당자들이 가장 선호하는 인재상은 자기 분야의 전문성을 가진 인재(63%)였으며, 협업 및 소통 능력을 갖춘 인재(62%)가 그 뒤를 이었다. 이는 기업들이 단순한 스펙보다 실무에 즉시 투입 가능한 직무 역량과 조직 융화력을 최우선 가치로 두고 있음을 보여준다. AI 기술 도입을 통한 채용 프로세스 효율화 인사 담당자들이 현장에서 겪는 가장 큰 어려움은 지원자 모집(69%)으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 채용 담당자 4명 중 1명(26%)은 이미 AI 인재 추천 서비스를 실무에 활용하고 있다. 특히 응답자의 14%는 최근 1년 사이 AI 자동화 도구 도입으로 지원자 선별 방식이 변화했음을 체감한다고 답했다. 현재 AI 기반 채용 서비스를 활용하는 담당자들은 주로 인재 추천(40%)과 서류 평가(26%) 단계에서 기술의 도움을 받고 있다. 향후 데이터의 공정성과 신뢰성이 보완된다면 AI는 채용 혁신을 이끄는 핵심 도구로 완전히 자리 잡을 전망이다.   불황 속 인재 쟁탈전과 상시 채용의 확산 경기 침체와 글로벌 불확실성 속에서 기업들의 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 올해 상반기 채용을 진행한 기업 중 목표 인력을 모두 충원한 곳은 39%에 불과했으며, 48%의 기업은 목표치의 일부만 채용하는 데 그쳤다. 이에 따라 단발성 공고보다는 사내 인재풀이나 상시 채용 공고를 활용하는 비중이 32%로 늘어났다. 인턴십이나 계약직의 정규직 전환, 사내 추천 제도와 같은 내부 네트워크 활용 트렌드도 강화되고 있다. 실제로 하반기 기업 12%는 채용 플랫폼과 사내 추천 제도를 병행하며 인재 확보의 채널을 다각화했다.   채용 예산 효율화와 HR테크의 미래 채용 예산의 동결(39%) 및 삭감(40%)을 경험한 기업이 전체의 79%에 달하면서 채용의 최대 과제는 효율성 제고로 귀결되었다. 예산이 줄어든 기업의 98%는 잡코리아와 같은 채용 플랫폼을 통해 비용 대비 효과적인 채용을 진행할 계획이라고 밝혔다. 윤현준 잡코리아 대표는 29년간 쌓아온 3000만 회원의 데이터를 바탕으로 자체 개발한 AI 알고리즘을 고도화하여 업계 1위를 지켜오고 있다며, 창립 30주년을 맞는 내년에는 급변하는 산업 구조에 맞춰 구직자와 기업 모두에게 혁신적인 양질의 서비스를 제공할 것이라고 강조했다.  

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8)   글로벌 제조 산업은 빠른 기술 진보와 디지털 전환 속에서 설계 복잡성, 비용 증가, 데이터 분산이라는 도전에 직면하고 있다. 자동차, 항공, 전자 등 주요 산업군의 기업들은 원가 절감과 품질 경쟁력 확보를 위해 부품 공용화(commonization)와 표준화(standardization)를 전략적으로 추진하고 있다. 그러나 다품종 소량 생산과 글로벌 협업이 일반화된 환경에서는, 단순한 텍스트 기반 속성 검색만으로 방대한 부품 데이터를 효율적으로 관리하기 어렵다. 중복 등록, 정보 누락, 비효율적 설계와 조달이 반복되며, 이는 곧 불필요한 비용과 품질 저하로 이어진다. 이러한 배경에서 AI 기반 3D 형상 분석 설루션은 설계·조달·품질 관리 전 과정을 아우르는 혁신 도구로 자리 잡고 있다.   ■ 이희라 다쏘시스템 NETVIBES 브랜드의 OnePart 설루션을 담당하는 기술 컨설턴트이다. 고객의 CAD 모델 및 데이터 자산을 연결하여 기업의 자산 활용 효율화 및 혁신적인 변화를 지원하는 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   표 1. 속성 기반 vs 3D 형상 기반 부품 관리 방식 비교   AI 기반 3D 형상 분석 설루션의 원리와 적용 방식 다쏘시스템의 넷바이브 원파트(NETVIBES OnePart, 온프레미스)와 파트서플라이(PartSupply, 클라우드) 설루션은 기업 내에 흩어진 CAD 및 메타데이터를 통합 관리하며, 형상+속성 기반 정밀 분석을 통해 중복 제거, 표준화, 재사용을 가능하게 한다. 주요 원리와 적용 방식은 다음과 같다.   데이터 수집 및 인덱싱 PLM, PDM, ERP 등 다양한 시스템에 흩어진 데이터 및 CAD를 수집 및 색인한다. 이희라다양한 CAD 포맷(표 2)을 지원하며 기업 내에 흩어져 있는 설계 자산을 별도의 변환 작업 없이 통합 관리할 수 있다.(그림 1)    그림 1. 3D 형상 기반 부품 검색·비교와 PLM·ERP 통합 연계   3D 형상 분석과 머신러닝 적용 각 부품의 3D 형상 정보를 기반으로 고유한 형상 시그니처를 생성한다. 이는 단순 텍스트 기반 조회가 아닌 3D CAD 모델의 형상 및 피처(예 : 복잡한 곡면, 홀, 볼륨, 길이 등) 등 기하 요소 기반으로 조회를 가능케하고 정량적으로 비교할 수 있다는 점에서 차별화된다. 또한 형상 시그니처 정보 기반으로 머신러닝 기술을 이용하여 비슷한 형상을 자동으로 분류하고, 클러스터링을 지원한다.(그림 2)   그림 2. AI 기반 3D 형상 유사 부품 클러스터링 결과   중복 제거와 표준품 지정 유사 부품군 내 대표 부품을 마스터 파트로 지정하고 조직 전체에 공유되어, 신규 설계나 부품 개발시 우선적으로 검토 및 적용이 가능하다.   속성·형상 통합 검색 형상 유사도 결과와 함께 여러 시스템에 흩어져 있는 소재, 중량, 원가, 승인 이력, 공정, 공급 업체 등 부품 관련 정보가 원파트 내에서 통합되어 제공된다.(그림 1) 참조 사용자는 3D 모델 유사 형상 검색 및 속성 기반 검색을 병행하여 최적의 부품을 빠르게 선택할 수 있다.   실질적 효과 실제 도입 기업은 데이터 검색 및 분석 시간을 연간 20~30% 단축하고, 신규 부품 개발 및 구매 비용을 크게 절감했다. 부품 재사용률이 높아지고 표준화 수준이 강화되며, 결과적으로 설계 품질과 생산성이 향상되는 효과가 입증되고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM이 단순한 트렌드를 넘어 필수 기술로 자리 잡은 가운데, 한국인프라가 10월 23일(수) 오후 2시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나에서 ‘BIM, 단순한 트렌드가 아닌 디지털 혁신: 작업 효율을 높이는 Clash Master & Revit Master’를 주제로 실무 효율을 극대화할 수 있는 혁신 솔루션을 소개한다. 이번 세션에서는 한국인프라 임현재 매니저가 발표자로 나서, 간섭 검토 시간을 획기적으로 단축하는 Clash Master, 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 Revit Master 등 실무 중심의 BIM 효율화 전략을 소개할 예정이다. 특히 참가자 전원에게 Clash Master 체험판이 제공되어, 실무에 즉시 적용 가능한 효과를 직접 확인할 수 있다. BIM 도입을 고민하거나 설계·건설 분야의 디지털 전환 전략을 모색하는 관계자들에게 이번 웨비나는 실질적인 인사이트를 제공할 전망이다. 참가비는 무료이며, 캐드앤그래픽스 홈페이지에서 사전 등록을 통해 누구나 참여할 수 있다.

대한민국 산업 현장의 AI 활용과 확산을 짚는 ‘제1회 산업AI EXPO’가 9월 3일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 막을 올렸다. 개막식에는 산업통상자원부를 비롯해 HD현대 미래기술연구원 장광필 원장, LG CNS 박상엽 상무, 한국마이크로소프트 조원우 사장, 한국산업기술진흥원 민병주 원장, 한국전자기술연구원 신희동 원장, 한국산업단지공단 이상훈 이사장, 한국산업지능화협회 김도훈 회장, 한국생산성본부 박재영 부회장, 대한상공회의소 이종명 본부장, 한국산업기술시험원 송현규 본부장, NH농협은행 엄을용 부행장 등 정부·산업계 주요 인사가 참석해 산업AI 확산에 대한 협력 의지를 보였다.     이어 기업 수요 기반의 제조 데이터 공유·거래 활성화를 위한 업무협약이 체결됐다. 이번 협약은 데이터 표준 마련과 생태계를 조성하고자 산업부와 국가기술표준원, 14개 주요 업종 협회가 함께 참여했다. 또한 산업 디지털 전환과 AI 활용 촉진에 기여한 개인·단체를 대상으로 ‘2025년 산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진 유공자 포상’ 시상식도 열렸다. 이번 포상은 산업 전반의 경쟁력 제고를 위해 개인부문 16점, 단체부문 9점 등 총 25곳에 산업통상자원부 장관 표창이 수여됐다. 이번 엑스포 전시회에서는 제조업 등 산업 중심의 산업 AI(Vertical AI) 기술과 활용 사례가 전시됐다. ▲시장 예측 ▲공급망 효율화 ▲공정 최적화 ▲예지보전 ▲안전 ▲보안 등 산업 현장의 효율적인 AI 활용을 위한 핵심 프레임워크인 12대 산업 AI 태스크 기반 설루션과 적용사례를 선보인다. 전시회에서는 여러 업체가 산업 AI 신규 장비와 설루션을 론칭 및 공개했다. 특히 HD현대는 조선·건설기계 분야의 AI 도입 성공사례를 공유하며, 그룹사의 AIX(AI Transformation) 여정을 선보인다. 이밖에도 로봇과 온디바이스 AI 등 피지컬 AI 신기술도 최초 공개된다. 마이크로소프트, 다쏘시스템, HP코리아, 세일즈포스 등의 글로벌 기업이 국내 협력사들과 함께 참여하며 제조, 고객관리, 설계/디자인 등 분야의 글로벌 선도 AI 기술을 한국 시장에 맞춰 소개하며, 국내외 B2B 파이프라인 구축 및 글로벌 협력기회를 확대한다. 한편, 전시회 기간에는 ▲주요 기업의 AI 도입 사례와 비즈니스 모델을 공유하는 산업 AI 콘퍼런스 ▲참가기업의 신기술 발표 및 기술사업화 우수 사례를 소개하는 AI-Tech 세미나 ▲공급기업과 수요기업 간 파트너십 발굴을 지원하는 1:1 비즈매칭 ▲스타트업 IR 피칭, 투자 토크콘서트, 멘토링 프로그램 등으로 구성된 투자 네트워킹 ▲글로벌 네트워크가 참여해 신뢰성·안전·표준 등을 논의하는  산업 AI 국제인증포럼 등 산업 생태계 간 비즈니스 연결과 투자 활성화를 위한 다양한 비즈커넥트 프로그램도 운영된다. 참관객들은 도슨트 투어, LG사이언스파크 투어 프로그램, 참관객 이벤트 등 다양한 현장 프로그램도 참여할 수 있다. 산업 AI 테마별 도슨트 투어는 피지컬 · 온디바이스 AI, 제조 AI, AI 에이전트 등 테마별로 진행되는 전문 투어이며, LG사이언스파크 투어 프로그램은 LG 계열사들의 주요 설루션 및 생성형 AI 고객 맞춤형 산업 시찰 프로그램이다.  이번 행사를 주관한 한국산업지능화협회 이길선 전무이사는 “산업AI EXPO는 국내 최초의 버티컬AI 전시회로써 산업에서의 AI 활용 성공사례들이 대거 선보인다. 이 전시회는 산업의 AI 도입을 위한 공급·수요 간 매칭 플랫폼의 역할을 통해, 산업AI 생태계가 조성되어 산업 전반에 AI 확산이 가속화되고, 우리 산업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.

내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하여 확인하세요.