강의계획서 · 미·중 AI 패권 시대, 한국 기업의 생존 전략
1. 강의명 (Title)
교육 담당자용 제안
① AI 패권 시대, 한국 기업의 경쟁력 로드맵
② 미·중 AI 전쟁에서 배우는 실전 전략: 기술·인재·거버넌스
③ GPU가 바꾼 판, 데이터가 만든 격차: 우리 조직의 AI 실행 전략
2. 교육 개요 (Overview)
인공지능(AI)은 국가와 기업의 핵심 경쟁력을 좌우하는 인프라가 되었습니다. 미국은 창의성과 자율을 중시하는 연구·교육 생태계와 실리콘밸리의 민첩한 혁신·자본을 기반으로 선도하고, 중국은 국가 주도 R&D와 방대한 데이터 접근성을 강점으로 급성장했습니다. 한국은 우수한 IT 인프라와 빠른 상용화 역량을 보유해 도약의 기회를 맞고 있으나, 기술·인재·윤리 거버넌스를 통합한 실행 전략이 필요합니다. 본 교육은 글로벌 AI 경쟁 구도를 해부하고, GPU 중심 기술 트렌드, 산업 적용 사례, 법·윤리 이슈를 바탕으로 우리 조직의 실행 가능한 로드맵을 제시합니다.
3. 교육 목표 (Objectives)
- 미·중 AI 경쟁 구도를 구조적으로 분석하고 자사에 미치는 영향을 진단한다.
- GPU·데이터 중심의 기술 트렌드와 산업별 적용 사례를 체계적으로 파악한다.
- 법·윤리·책임 이슈(예: 자율주행, 알고리즘 책임)를 인지하고 대응 프레임워크를 수립한다.
- 조직 맞춤 AI 실행 로드맵(인재·프로세스·거버넌스)을 설계하고 실행한다.
4. 기대 효과 (Expected Outcomes)
- 글로벌 시사점을 기반으로 차별화된 투자·파트너십 전략을 도출한다.
- 현업 중심 체크리스트와 템플릿을 통해 빠른 PoC→스케일업 전환을 촉진한다.
- 리스크 거버넌스(법·윤리·보안)를 내재화해 책임 있는 AI 운영 능력을 강화한다.
- 핵심 인재 역할(데이터 엔지니어·사이언티스트·AI 개발자)의 정의·육성·배치 체계를 정립한다.
5. 상세 커리큘럼 (Curriculum) (시간 제외)
| 모듈 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 글로벌 AI 패권 지도 읽기 | 미국(창의·자율·자본) vs 중국(국가 주도·데이터) 비교, 교육·산업·정책·문화 요인의 상호작용, 한국의 위치와 기회 요약 |
| 2 | 기술 인프라 심층: GPU와 데이터 | GPU가 학습·추론 성과에 미치는 영향, 엔비디아 등 생태계 이해, 데이터 접근성·품질·거버넌스의 중요성 |
| 3 | 산업 적용 포트폴리오 | 자율주행·얼굴인식·도시관리·보안 등 사례 맵핑, 성공/실패 요인 분석, 현업 적용 기준(ROI·리스크·데이터 성숙도) |
| 4 | 한국 기업의 실행 전략 | IT 인프라·빠른 상용화 역량 활용, 산학·산업 간 협업 모델, 핵심 인재 구조(데이터 엔지니어·DS·AI 개발자) 설계 |
| 5 | 법·윤리·책임 있는 AI | 알고리즘 책임소재, 편향·프라이버시 이슈, 규제 동향, 내부 통제·감사 체계 및 윤리 가이드라인 |
| 6 | 실행 로드맵 & 체크리스트 | 우선순위 선정(문제정의→데이터→모델→배포), PoC-파일럿-확장 단계별 체크리스트, KPI 설계와 변화관리 |
6. 강사 소개 (Instructor)
- 기업 교육 15년 경력의 기술·인재 전략 전문 컨설턴트로 다수 대기업 대상 AI/디지털 전환 커리큘럼 설계
- 미·중·한국 AI 생태계 비교 연구를 바탕으로 현업 적용 중심 실행 가이드 존덜
- 윤리·법적 리스크를 포함한 책임 있는 AI 거버넌스 설계 및 코칭 경험 보유
※ 본 강의 계획서는 블로그, 인터뷰, 유튜브 등에 공개된 자료를 바탕으로 구성되었습니다. 실제 강연 내용과 일부 차이가 있을 수 있습니다.
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