“AI 이해 70점대, 자동화 40점대”…여성과학기술인 AX 진단 작성일 07-31 52 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">WISET 이공계 여성 회원 201명 대상 진단<br>평균 AX 역량 57.8점…실무 활용 3단계 수준<br>AI 결과물 검증 71점대·업무 자동화 39.9점<br>민간기업 재직자, 8대 핵심역량 전 영역서 우위</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xyviagLxmA"> <p contents-hash="bb78cb011a3e0f02e2ef9fc5c4baa034f4e1c0e0f4f91dec381e4bd3c50c225b" dmcf-pid="ydRFuU0Hwj" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 이공계 여성과학기술인의 인공지능전환(AX) 역량 진단 결과, 인공지능(AI)에 대한 이해와 검증 역량은 높지만 업무 자동화 등 실무 적용 역량은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="231a2effad28e3f7d6a66bb9275c0381f8f8d9d5e348257647ef00dfe94d32cd" dmcf-pid="WJe37upXDN" dmcf-ptype="general">기업교육 전문기업 멀티캠퍼스(067280)는 한국여성과학기술인육성재단(WISET) 이공계 여성 회원 201명을 대상으로 실시한 ‘AX 역량수준 진단’ 결과를 31일 발표했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1b604e52a44bbb07445aef9fa3ee4c3d6560a638ad0ba2bfe2716b437ff7d24" dmcf-pid="Yid0z7UZOa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="멀티캠퍼스-WISET 여성과학기술인 AX 역량수준 진단 결과 (사진=멀티캠퍼스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/31/Edaily/20260731234738654mupz.jpg" data-org-width="950" dmcf-mid="PetEsmwaDk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/31/Edaily/20260731234738654mupz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 멀티캠퍼스-WISET 여성과학기술인 AX 역량수준 진단 결과 (사진=멀티캠퍼스) </figcaption> </figure> <div contents-hash="f30d695fbc85f5b5dea00fd4bf9d664f0caa8d206041ea6cb1707742f5f86d78" dmcf-pid="GnJpqzu5rg" dmcf-ptype="general"> 멀티캠퍼스는 WISET과 2019년부터 경력단절 여성의 재취업과 경력 개발을 위해 이러닝 직무교육을 무상 제공해왔다. 이번 AX 역량수준 진단도 해당 사회공헌 활동의 연장선에서 무상으로 진행됐다. </div> <p contents-hash="de94cd7e15d6d0d5572cc4851c2268f10f92ce16d76dd85ca28371f73608592a" dmcf-pid="HLiUBq71Do" dmcf-ptype="general">AX 역량수준 진단은 멀티캠퍼스가 KAIST 김주호 교수와 함께 개발한 진단 서비스다. 조직에 필요한 AX 역량을 8대 역량과 40개 세부 역량으로 나눠 개인과 조직, 부서 단위의 AI 활용 수준과 역량 격차를 분석한다.</p> <p contents-hash="ae2b62f25383f2ead8e2a81882b9057c1d8f5c9a7f6aa6065c969c4edfc578bf" dmcf-pid="XonubBztwL" dmcf-ptype="general">이번 진단은 지난 15일부터 22일까지 진행됐다. 참여자는 미취업자 78명, 민간기업 재직자 74명, 공공기관 재직자 49명으로 구성됐다.</p> <p contents-hash="eb35a48a24d73f5b5e24cb3c73189691737c652ef36d97e92fb60126a28ecb2b" dmcf-pid="ZgL7KbqFDn" dmcf-ptype="general">진단에 참여한 여성과학기술인 201명의 평균 AX 역량 점수는 100점 만점에 57.8점이었다. 멀티캠퍼스는 이를 AI를 업무에 일부 적용하거나 활용 가능한 실무 수준인 3단계로 분류했다.</p> <p contents-hash="47b11013062845c35e80597e308f28e681c4979b6d5a8834f01e0b8989e2e484" dmcf-pid="5aoz9KB3wi" dmcf-ptype="general">세부 역량별로는 AI를 이해하고 판단하는 역량과 실제 업무에 적용하는 역량 사이의 격차가 컸다. AI 결과물 검증과 생성형 AI의 특징·한계 이해는 각각 71.2점을 기록했다. 데이터 기반 의사결정도 70.4점으로 70점대를 보였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1d97b9ce9442a2a757948f11e35508a4f154c1597a8bc189359ee6dd9122f1d9" dmcf-pid="1Ngq29b0sJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="멀티캠퍼스-WISET 여성과학기술인 AX 역량수준 진단 결과 (사진=멀티캠퍼스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/31/Edaily/20260731234739906mxua.jpg" data-org-width="950" dmcf-mid="Q31kmrDgOc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/31/Edaily/20260731234739906mxua.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 멀티캠퍼스-WISET 여성과학기술인 AX 역량수준 진단 결과 (사진=멀티캠퍼스) </figcaption> </figure> <div contents-hash="d007c5b7ae4fd4130d2715da10cb21452d8e0e170bf2fd580c1eb53de80f1066" dmcf-pid="tgL7KbqFId" dmcf-ptype="general"> 반면 업무 자동화 도구 활용은 39.9점에 그쳤다. 노코드 기반 에이전트 구축은 40.5점, AI 에이전트 워크플로우 설계는 48.0점으로 나타났다. AI 이해·검증 역량과 업무 자동화 활용 역량 사이에는 최대 31.3점의 차이가 발생했다. </div> <p contents-hash="102b33516ab6922a85c1a112a70ec196ff92cb11c1a387fb13a9332da13058d5" dmcf-pid="Faoz9KB3re" dmcf-ptype="general">소속별로는 민간기업 재직자의 역량 점수가 가장 높았다. 통합 점수는 민간기업 재직자가 61.7점으로 가장 높았고, 공공기관 재직자 56.3점, 미취업자 55.0점 순이었다. 5단계 기준으로 민간기업 재직자는 업무에 자유롭게 활용 가능한 4단계 응용 수준으로 분류됐고, 공공기관 재직자와 미취업자는 3단계 실무 수준에 머물렀다.</p> <p contents-hash="e469e574413642c5d3beb5b1b0a4c1a3c8558f656336c20747b590bd9565102d" dmcf-pid="3Ngq29b0rR" dmcf-ptype="general">그룹 간 격차는 업무 자동화, AI 기술 활용, AI 트렌드·리더십 영역에서 9~10점으로 가장 크게 나타났다. 이들 영역은 전체 참여자 평균에서도 가장 낮은 점수를 기록한 하위 3개 역량이었다.</p> <p contents-hash="72de9ae1c2458dd2f79b069d1b1a2021858db3bad1b2afe7fb2d7a9c59246ba2" dmcf-pid="0jaBV2KprM" dmcf-ptype="general">반면 AI 기본 이해와 AI 문제 해결, AI 도구 활용 역량에서는 그룹 간 격차가 3~5점으로 상대적으로 작았다. 해당 영역은 전체 평균 점수가 60점대 이상으로 비교적 높았다. 멀티캠퍼스는 역량 수준이 낮은 영역일수록 소속 환경에 따른 격차가 더 크게 나타난 것으로 분석했다.</p> <p contents-hash="91b357412610685fb09f570c2f8677e035797a83fc816cb4b31e67095d79a122" dmcf-pid="pANbfV9UOx" dmcf-ptype="general">고민정 멀티캠퍼스 AX러닝혁신센터장은 “민간기업 재직자의 AX 역량이 가장 높고, 그중에서도 업무 자동화 등 실행형 역량이 미취업자나 공공기관 재직자보다 높게 나타나는 이유는 실무에 적용해볼 기회가 많았기 때문일 것으로 보인다”며 “앞으로 조직의 AX 성공 여부는 교육한 내용이 실무 적용과 성과 창출로 이어지는지에 달려 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="640f563b869713595fec70a74e2ccf67dd0ba48532319220fb6dc1d2de085fb2" dmcf-pid="UcjK4f2uEQ" dmcf-ptype="general">멀티캠퍼스는 기업 현장에서 조직·부서 단위 AX 역량수준 진단을 통해 부서별 실행력 격차와 교육 우선순위를 도출할 수 있다고 설명했다. 현재 일부 대기업은 해당 진단을 조직의 AX 전환 전략에 반영하고 있으며, 멀티캠퍼스는 진단과 교육, 실습, 업무 적용으로 이어지는 맞춤형 AX 교육 로드맵을 제공하고 있다.</p> <p contents-hash="5150a177db1008103a7c63b40345062157dca9ba0af96817c76bf33bca1bdac2" dmcf-pid="ukA984V7rP" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "부하 직원과 부적절한 관계" 협회 CEO 즉시 해임됐다…스코틀랜드 발칵→표면적 사유 능력 부족? 럭비협회 "독립적 조사 결과 따른 것" 08-01 다음 타선 터진 삼성, 선두 수성…KT 파죽의 4연승 07-31 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
