# IAPQB-STD-001 — AI 실무역량 프레임워크

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| 문서번호 | IAPQB-STD-001 |
| 버전 | v1.1 (공개초안 · Public Comment Draft) |
| 상태 | 공개 의견수렴 중 (2026-07-23 ~ 2026-09-30) |
| 발행 | IAPQB (International AI Practice Qualification Board · 국제AI실무자격검정원) |
| 의견 제출 | contact@iapqb.org — 제출된 의견은 검토 결과와 함께 공개 |
| v0.9에서 바뀐 것 | 등급 체계를 검정 4등급에 맞춰 재정렬 |
| v1.0에서 바뀐 것 | **제2장의2(인공지능이 무엇을 대신하고 무엇이 남는가) 신설**, 「산업 모듈」을 **「트랙」**으로 재정의, 첫 트랙을 **T1 품질**로 두고 Physical AI를 T2로 이동 |
| 확정 예정 | 의견수렴 종료 후 확정 발행, 이후 코어는 연 1회 정기 개정 |

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## 1. 목적과 적용 범위

본 표준은 직무에서 인공지능을 사용하는 실무자가 갖추어야 할 역량을 정의한다. 특정 제품·모델에 종속되지 않으며, 인공지능을 업무에 도입하는 모든 직군에 적용된다. 본 표준은 IAPQB 자격검정(IAPQBCertifiedAppliedAI — Foundation·Associate·Professional·Strategist)의 검정기준의 근거 문서이며, 조직의 교육 설계와 채용 요건 정의에도 참조될 수 있다.

본 표준이 다루지 않는 것은 모델 개발·학습(ML 엔지니어링) 역량과 특정 벤더 제품의 조작법이다. 본 표준은 **"인공지능을 만드는 역량"이 아니라 "인공지능으로 일하고 그 결과에 책임지는 역량"**을 다룬다.

## 2. 설계 원칙

첫째, **공개**. 평가되는 모든 역량과 채점 기준은 응시 전에 공개된다.

둘째, **수행**. 역량은 지식 보유가 아니라 수행으로 증명된다.

셋째, **검증 중심**. 인공지능 산출물을 신뢰하는 능력이 아니라 의심하고 확인하는 능력을 역량의 중심에 둔다(D5). 도입 사고의 대부분은 생성 단계가 아니라 무검증 사용 단계에서 발생하기 때문이다.

넷째, **맥락**. 역량은 그것이 쓰이는 산업의 맥락과 붙어 있어야 한다. 유럽연합 인공지능법 제4조가 인공지능 리터러시를 요구하면서 "그 시스템이 **사용될 맥락**을 고려하여"라고 명시한 것이 이 원칙의 공적 근거다. 본 표준이 공통 코어와 산업 모듈의 두 층으로 구성된 이유가 여기에 있다.

다섯째, **정직**. 본 표준과 이에 근거한 자격은 민간자격이며, 그 성격과 한계를 모든 지면에 표시한다.

## 2의2. 인공지능이 무엇을 대신하고, 그래서 무엇이 남는가

이 표준이 무엇을 재는 표준인지는 이 절 하나로 정해진다.

**전통적인 자동화는 사람이 전부 적어야 돌아갔다.** 기계에게 "밥을 먹어라"라고 해서는 아무것도 움직이지 않는다. 무엇이 음식인지, 먹는다는 것이 어떤 동작의 연속인지, 팔이 어느 각도로 어느 정도의 힘을 쓰는지까지 사람이 명시해야 했다.

**인공지능은 그 명시를 확률로 대신한다.** 앞의 맥락을 보고 다음에 올 법한 것을 고른다. 그래서 사람이 일일이 적지 않아도 그럴듯하게 돌아간다. 이것이 인공지능이 자동화에 가져온 실질적인 변화다.

**대가는 둘이다.**

**무난화.** 가장 있을 법한 것을 고르므로 결과가 평균 쪽으로 쏠린다. 특이한 것, 드문 것, 예외가 뭉개진다. 이상치를 잡아야 하는 일에서 이것이 곧 실패다.

**맥락 붕괴.** 확률적 선택은 앞뒤를 온전히 유지하지 못한다. 과업이 길어지거나 조건이 겹치면 중간 단계를 건너뛰거나 앞에서 정한 것과 어긋난 결과가 나온다. 절차가 순서대로 지켜져야 하는 일에서 이것이 사고가 된다.

**그래서 이 표준이 재는 실무역량은 이 둘을 조율하는 능력이다.** 어디까지 인공지능이 알아서 하게 두고 어디부터 사람이 명시해야 하는가. 무엇을 얼마나 구체적으로 주어야 무난화가 일어나지 않는가. 어느 지점에 확인을 걸어야 맥락 붕괴가 사고로 번지지 않는가.

**그리고 그 조율의 답은 분야마다 다르다.** 무난화가 치명적인 일이 있고 맥락 붕괴가 치명적인 일이 있다. 같은 능력이라도 어느 쪽으로 얼마나 밀어야 하는지가 달라진다. **본 표준이 공통 코어 위에 트랙을 두는 이유가 여기에 있다(제5장).**

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## 3. 역량 모델의 구조

본 표준은 두 층으로 구성된다.

**공통 코어**는 7개 도메인(D1~D7)이며 산업을 가리지 않는다. 등급이 올라갈수록 요구되는 것은 지식의 양이 아니라 **책임의 범위**다 — 자기 산출물에 책임지는 단계에서, 절차에 책임지는 단계로, 그리고 조직의 도입 판단에 책임지는 단계로 넓어진다.

**트랙**은 그 코어가 특정 직무 영역에서 어떤 모습이 되는지를 규정한다(제5장). 학과 하나에 트랙이 여럿 있는 것과 같은 구조이며, **트랙은 새로운 도메인을 만들지 않는다.**

| 도메인 | 명칭 | 한 줄 정의 |
|---|---|---|
| D1 | AI 리터러시 · 모델 이해 | 도구의 원리와 한계를 알고 목적에 맞게 선택한다 |
| D2 | 프롬프트 · 컨텍스트 설계 | 과업을 구조화해 재현 가능한 결과를 얻는다 |
| D3 | 데이터 · 문서 처리 | 실무 자료를 인공지능으로 변환하되 손실·왜곡을 관리한다 |
| D4 | 자동화 · 에이전트 구축 | 반복 업무를 자동화하고 실패 지점을 통제한다 |
| D5 | 검증 · 사실확인 · 품질 | 산출물의 사실성·근거·재현성을 절차로 검증한다 |
| D6 | 보안 · 저작권 · 컴플라이언스 | 정보 경계와 법규 안에서 인공지능을 운용한다 |
| D7 | 업무 통합 · 성과 측정 | 도입 효과를 측정 가능한 형태로 보고한다 |

### 3.1 등급과 도메인의 대응

모든 도메인이 모든 등급에 있는 것은 아니다. 등급별로 검정하는 도메인은 다음과 같으며, 이 대응은 IAPQB-STD-002 제5조의 과목–영역 대응표와 일치한다.

| 등급 | 검정 도메인 | 책임의 범위 |
|---|---|---|
| Foundation | D1 · D2 · D6 | 인공지능을 **안전하게 쓰기 시작할 수 있다** |
| Associate | D1 · D2 · D3 · D4 · D5 · D6 | 자기가 낸 산출물에 **책임진다** |
| Professional | D4 · D5 · D6 · D7 | 남이 그 일을 하게 만드는 **절차에 책임진다** |
| Strategist | D4 · D5 · D7 | 조직이 그것을 도입할지의 **판단에 책임진다** |

## 4. 도메인별 정의와 등급별 수행지표

### D1. AI 리터러시 · 모델 이해
인공지능의 확률적 동작 특성과 그로부터 오는 한계(환각, 지식 시점, 편향, 비결정성)를 이해하고, 과업 특성에 맞는 도구를 선택한다.

**Foundation** — 환각·지식 시점·비결정성이 무엇인지 설명한다 · 주어진 산출물에서 그 사례를 식별한다 · 인공지능을 쓰면 안 되는 과업(법적 판단, 최신 사실의 단정)을 판별한다.

**Associate** — 과업 유형(생성·요약·추출·판단)에 따라 도구를 구분해 선택한다 · 선택 이유를 다른 사람에게 설명한다 · 도구 교체 시 기존 작업의 재현성이 깨지는 지점을 예측한다.

### D2. 프롬프트 · 컨텍스트 설계
과업을 지시·맥락·제약·예시로 구조화하여, 다른 사람이 실행해도 유사한 품질이 나오는 재현 가능한 지시문을 만든다.

**Foundation** — 역할·맥락·출력형식·제약을 갖춘 지시문을 작성한다 · 결과가 나쁠 때 지시문의 어느 부분이 모자랐는지 지목한다.

**Associate** — 반복 업무용 템플릿을 설계한다 · 긴 문서·다단계 과업의 컨텍스트 전략(분할·요약·참조)을 설계한다 · 지시문의 버전과 변경 이력을 관리한다.

### D3. 데이터 · 문서 처리
실무 자료를 인공지능으로 요약·변환·구조화하되, 그 과정의 정보 손실·의미 왜곡·수치 오류를 관리한다.

**Associate** — 요약 결과를 원문과 대조해 누락·왜곡을 점검한다 · 표·수치 처리에서 합계와 단위를 재검산한다 · 비정형 자료를 지정 구조로 변환한다 · 처리 불가·저신뢰 건의 예외 처리 규칙을 적용한다.

### D4. 자동화 · 에이전트 구축
반복 업무를 자동화하고, 자동화가 실패하는 지점(예외 입력, 오판, 무한 반복)을 설계 단계에서 예측·통제한다.

**Associate** — 정형 반복 업무를 단계로 분해해 자동화 적합성을 판정한다 · 기성 도구로 단순 워크플로를 구성한다 · 결과물을 수동 검수하는 체크포인트를 둔다.

**Professional** — 예외 입력과 실패 시 중단(fail-safe) 로직을 포함해 설계한다 · 오류율을 측정하고 허용 기준을 설정한다 · 사람 승인 게이트가 필요한 단계를 판별해 배치한다.

**Strategist** — 자동화의 대상 범위를 조직의 자원·규제 제약에 비추어 결정한다 · 도입하지 않을 영역과 그 이유를 명시한다.

### D5. 검증 · 사실확인 · 품질 (중심 도메인)
산출물의 사실성·근거·재현성을 검증하는 절차를 수립하고 그 수행을 기록한다. 본 표준은 이 도메인을 다른 도메인과 대등한 항목이 아니라 **모든 도메인을 관통하는 중심**으로 정의한다.

**Associate** — 사실 주장에 근거 출처를 요구·확인한다 · 확정 사실과 미검증 추정을 구분해 표시한다 · 수치·이름·날짜 등 고위험 항목을 원본과 대조한다.

**Professional** — 업무 유형별 검증 절차(무엇을·어떻게·어디까지)를 설계·문서화한다 · 제3자가 재확인할 수 있도록 검증 기록을 남긴다 · 타인의 산출물을 검토하고 결함을 지적한다 · 검증 없이 통과되기 쉬운 실패 유형을 조직 차원에서 누적·갱신한다.

**Strategist** — 도입 후 성과를 확인할 검증 계획과 측정 지표를 설계한다 · 어느 값에서 중단할지의 조건을 사전에 정한다.

### D6. 보안 · 저작권 · 컴플라이언스
개인정보·영업비밀·저작권의 경계를 식별하고, 조직 정책과 관련 법규 안에서 인공지능을 운용한다.

**Foundation** — 입력해서는 안 되는 정보 유형을 식별한다 · 산출물의 저작권·이용조건 한계를 설명한다 · 조직 정책을 준수해 작업한다.

**Associate** — 데이터 반출입 경로(입력·로그·학습 활용 여부)를 확인하고 도구 사용 가부를 판단한다.

**Professional** — 부서·업무 단위 사용 가이드라인을 작성한다 · 규제 산업의 문서·기록 요건과 인공지능 사용의 충돌 지점을 식별하고 대응 절차를 만든다.

### D7. 업무 통합 · 성과 측정
활용을 일회성 시연이 아니라 업무 프로세스에 통합하고, 절감 시간·품질 변화·오류율을 측정 가능한 형태로 기록·보고한다.

**Professional** — 팀 단위 도입의 효과 지표(시간·품질·비용)를 설계하고 측정한다 · 확대와 중단의 의사결정 기준을 수립한다 · 적용 실패 사례를 도구 한계·설계 결함·검증 부재로 구분해 기록한다.

**Strategist** — 성과와 위험을 경영진이 판단할 수 있는 형태로 종합한다 · 지출과 산출을 부문별·유스케이스별로 분해해 대응시킨다.

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## 5. 트랙

### 5.1 트랙이란 무엇인가

트랙은 별도의 자격이 아니라 **하나의 자격 안에서 갈라지는 갈래**다. 학과 하나에 트랙이 둘·셋 있고 학생이 그중 하나를 밟는 것과 같은 구조다. 취득하는 자격의 이름과 등급은 같고, **그 등급에서 다루는 현장이 달라진다.**

### 5.2 왜 트랙이 필요한가

제2장의2에서 정한 두 실패 모드는 **분야마다 다른 얼굴로 나타난다.**

품질 업무에서 무서운 것은 **무난화**다. 인공지능이 애매한 값을 "대체로 정상"으로 뭉개면 그것이 그대로 불량 유출이 된다. 반면 설비를 움직이는 일에서 무서운 것은 **맥락 붕괴**다. 중간 단계를 건너뛰면 문서가 틀리는 것이 아니라 기계가 부딪친다.

같은 D5(검증)를 요구해도 **무엇을 얼마나 확인해야 하는지가 달라진다.** 그래서 코어를 하나로 두되 그 위에 트랙을 얹는다. 코어 자체를 분야별로 쪼개면 자격이 갈라져 서로 비교할 수 없게 된다.

### 5.3 트랙의 원칙

**트랙은 산업이 아니라 직무로 가른다.** "제약"이나 "화장품"으로 나누면 응시자가 그 산업 종사자로 한정된다. **품질은 제약에도 화장품에도 식품에도 전자에도 있다.** 직무로 갈라야 트랙 하나가 여러 산업을 덮는다.

**트랙은 그 분야의 전문지식을 검정하지 않는다.** 본원이 묻는 것은 분광 분석 결과를 읽는 능력이 아니라, **그 결과를 인공지능에게 무엇으로 인식시킬 것이며 유효한 값의 범위를 어떻게 정할 것인가**다. 분야 지식은 응시자가 이미 가지고 온다고 전제하고, 검정하는 것은 **그 지식을 인공지능에게 넘기는 방법**이다.

**트랙은 새 도메인을 만들지 않는다.** D1~D7 각각이 그 직무에서 어떤 모습인지만 규정한다.

**트랙은 코어를 대체하지 않는다.** 같은 등급의 코어가 전제다.

**트랙은 코어보다 빨리 낡는다.** 코어는 연 1회 정기 개정하고 트랙은 필요할 때마다 개정한다.

### 5.4 T1 — 품질

**대상 직무.** 검사·시험·판정, 규격과 일탈 관리, 기록과 이력 관리. 산업을 가리지 않는다.

**이 트랙의 핵심 실패 모드는 무난화다.** 인공지능은 경계값과 이상치를 "대체로 정상" 쪽으로 끌어당긴다. 잡아야 할 것을 놓치는 방향으로 틀린다.

| 도메인 | 품질 트랙에서의 형태 |
|---|---|
| D1 | 모델이 **평균 쪽으로 답한다는 성질** 자체를 전제로 다룬다. "이상 없음"이라는 답이 확인의 결과인지 성향의 결과인지 구분한다 |
| D2 | 지시에 **판정 기준과 규격 한계를 수치로 넣는다.** "이상 있으면 알려 달라"가 아니라 "이 범위를 벗어나면 이상"이라고 준다. **유효한 값의 범위를 정하는 것이 이 트랙의 중심 과제다** |
| D3 | 측정값·시험 결과·로트 이력을 다룬다. **단위와 유효숫자가 무너지면 판정이 뒤집힌다** |
| D4 | 자동 판정에 **사람 확인 게이트를 어디 둘지**를 정한다. 명백한 합격은 자동으로 흘리고 **경계값과 불합격은 사람에게 올린다** |
| D5 | 검증이 곧 **재현성 확인**이다. 같은 자료를 다시 넣으면 같은 판정이 나오는가. **경계값 근처에서 판정이 흔들리는가**를 본다 |
| D6 | 기록의 무결성. 누가 언제 무엇을 근거로 판정했는지가 남는가. 규제 산업이면 데이터 인테그리티 요건과의 접속점을 정의한다 |
| D7 | 지표가 검사 시간 단축만이 아니다. **유출 불량을 늘리지 않으면서** 얼마나 줄였는지를 함께 보고한다 |

### 5.5 T2 — 피지컬 AI (설비·기계·무인이동체)

**대상 직무.** 인공지능이 로봇·무인이동체·자동화 설비·검사 장비에 실려 사람·설비·제품에 **직접 작용**하는 현장의 운영과 설계.

**이 트랙의 핵심 실패 모드는 맥락 붕괴다.** 중간 단계를 건너뛰거나 앞에서 정한 조건과 어긋난 동작이 나오면, 결과가 틀리는 것이 아니라 **부딪치거나 다친다.**

| 도메인 | 피지컬 AI 트랙에서의 형태 |
|---|---|
| D1 | 대상이 **지각–판단–구동 루프**다. 실시간 제약과 물리 제약이 있고, 시뮬레이션 성능과 실제 성능의 격차를 전제로 다룬다 |
| D2 | 지시가 자연어가 아니라 **작업 명세와 동작 허용 범위**다. 무엇을 하라보다 **무엇을 하지 마라**를 먼저 적는다 |
| D3 | 자료가 문서가 아니라 **센서 시계열과 영상**이다. 조명·진동·온도 같은 환경 변동이 그대로 품질 변수가 된다 |
| D4 | 실패가 **정지가 아니라 동작**일 수 있다. 인터록, 비상정지, 안전 정지 범주를 설계에 포함한다 |
| D5 | **평상시 성능이 아니라 나쁜 조건에서의 거동**을 본다. 설비 밸리데이션에서 평상시 결과로 합격시키지 않고 최악 조건으로 돌려 보는 것과 같은 논리다. 실패 모드를 먼저 열거하고 각각을 재현한다 |
| D6 | 개인정보·저작권 위에 **기계 안전과 제품 책임**이 얹힌다 |
| D7 | 지표가 가동률·불량률·재작업률이며 **재해 발생 여부와 함께** 보고한다. 사고를 대가로 얻은 생산성은 성과로 계산하지 않는다 |

### 5.6 트랙과 시나리오는 다르다

**트랙은 표준**이고 **시나리오는 시험 과제**다. 트랙은 "이 직무에서 각 능력 영역이 어떤 모습인가"를 정하고, 시나리오는 "그 직무의 어느 현장에서 무엇이 문제인가"를 준다. **트랙 하나 아래에 시나리오는 여럿 둔다.**

최상위 등급의 검정에서 응시자에게 무작위로 배정되는 것은 **시나리오**이며, 그 상세는 IAPQB-STD-002가 정한다. 시나리오는 사전에 공개하지 않는다. 사전에 공개하는 것은 채점 기준표이지 과제가 아니다.

### 5.7 트랙 로드맵

T3은 규제 문서 영역(의약품 제조·품질관리, 임상, 금융 준법)을, T4는 공공·행정을 예정한다. 다만 **T1과 T2 외에는 착수하지 않는다.** 쓰이지 않는 표준을 늘리는 것은 기준을 만드는 기관이 해서는 안 되는 일이다.

### 5.8 트랙의 검정상 취급 (고지)

현재 확정 작업 중인 범위는 **공통 코어**이다. 트랙은 **표준으로 먼저 공개**하고, 평가에 반영하는 절차와 시기는 별도로 정해 공고한다. 본 장의 내용을 근거로 지금 어떠한 자격도 발급하지 않는다.

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## 6. 평가 방식 원칙

Foundation·Associate·Professional은 채점 기준표를 기계적으로 적용할 수 있는 구조화된 형식으로만 출제하여 자동 채점한다. Strategist는 응시자가 주제를 스스로 정해 기획서를 제출하고 채점자가 읽어 채점하며, 채점 결과는 채점자 외 1인의 검토를 거친다. 채점 기준표는 어느 등급이든 **응시 전에 공개**한다(IAPQB-STD-002). 본인확인과 부정행위 처리, 이의신청 절차는 IAPQB-GOV-002와 IAPQB-POL-002에 명문화하며, 그 설계는 ISO/IEC 17024의 공정성 원칙을 참조한다.

## 7. 유지 관리

공통 코어는 연 1회 정기 개정하고, 트랙은 필요할 때마다 개정한다. 모든 개정은 공개 의견수렴을 거치며, 버전·개정 사유·의견 반영 결과를 문서 이력으로 공개한다. 구 버전 기준으로 취득한 자격의 효력과 갱신 요건은 IAPQB-GOV-002에서 정한다.

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*본 문서는 v1.0 공개초안으로 확정 전이며 효력이 없습니다. 본원은 현재 어떠한 자격도 발급하지 않으며 검정을 시행하지 않았습니다.*