‘AI 퍼스트’ 시대…“이런 AI직종이 최고의 유망직업”
AI애널리스트‧품질관리자‧윤리경영자‧아키텍트 등 7~8 직종 주목
디지털 시대가 발달할수록 이에 맞는 직업을 선택하거나 대비할 필요가 있다. 특히 AI는 모든 IT 관련 기술의 핵심이다. 이른바 ‘AI 퍼스트’는 개인은 물론 기업 경영과 사무, 생산, 제작, 설비 시스템을 관통하며 필수적인 문명의 이기로 군림하고 있다.
물론 AI나 머신러닝 관련 CAO(Chief AI Office)나 디지털 경영자는 말할 것도 없다. 그러나 그에 앞서 데이터 코딩 과정의 AI전문가나, AI애널리스트, AI품질관리 전문가 등과 같이 좀더 실무적인 AI직종들도 각광을 받을 것으로 예상된다.
AI 비즈니스 매트릭스에 해박해야
최근 국내외의 많은 CIO들이나, 가트너나 IDC 등의 전문기관들은 이런 AI와 관련된 7~8개 가량의 전문 직종을 최고의 미래 유망직업으로 꼽기도 해 눈길을 끈다. 물론 AI 매트릭스에 밝은 수리 전문가나 머신러닝 전문가 등은 최고의 대우을 받을 직업군임엔 분명하다.
다만 “기술은 물론 비즈니스 매트릭스에 대한 해박한 지식을 바탕으로 기업이나 조직에 큰 부가가치를 창출하는게 이들의 임무“라는게 업계의 얘기다.
‘이 분야에 AI 적용해도 되나?’ 질문할 필요
좀 더 구체적인 직업으로 ‘AI 윤리 경영자’가 꼽힌다. 컴퓨터 공학이나 데이터 과학과는 또 다른 윤리적 시각이 필요한 직종이다. 그래서 심리학, 사회학, 철학, HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 등 인문학적 배경을 갖추고 있어야 한다.
‘AI 윤리 경영자’는 “이 분야에 왜 AI를 적용해야 하는가”라든가, “AI를 적용하는 것이 바람직한가” 등의 질문을 전제로 비즈니스에 임한다. 그래서 해외에선 ‘인간 요소 공학 석사’나 ‘응용 심리학 학사’ 학위를 보유하고 있는 전문가들이 이 직종에 종사하고 있다.
“실제로 AI를 배치할 때 윤리에 집중하는 기업들은 더욱 안전하고 공정하면서 오히려 기업이윤 등에 있어서도 더 나은 비즈니스 성과로 이어진다”는 설명이다. 또 각종 AI 규제와 법적, 제도적 환경에도 잘 적응할 수 있다.
AI 적용할 경우 기업 부가가치는 얼마나?
AI 비즈니스 애널리스트도 중요한 유망 직종으로 꼽힌다. 이는 AI를 적용함으로써 과연 얼마나 되는 수익이나 기업 가치를 창출할 것인가를 미리 예측하는 것이다. 그래서 AI를 특정 비즈니스에 적용할 것인가 여부와 적용 후의 결과치를 수시로 측정하고, 개선 방안을 모색하는 직업이다.
“그러기 위해선 AI 솔루션은 물론 적용 대상인 기업이나 프로세트, 제품, 나아가선 소비자와 시장 등에 대해서도 정통해야 한다”는게 전문가들의 얘기다. 그 과정에서 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어와의 협력도 중요하다는 조언도 뒤따른다.
AI아키텍트와 데이터 과학자도 중요
데이터 통계나 데이터 마이닝엔 물론, AI가 적용되는 모든 엔지니어링이나 비즈니스 기술에도 정통한 책임자가 필요한 시대가 다가오고 있다는 전망이다. 그런 책무에 걸맞은 AI 데이터 과학 책임자 역시 최고의 미래 유망직종으로 떠오르고 있다.
이는 AI를 통해 최고의 결과를 얻기 위해 사용할 데이터와 배치할 알고리즘을 모색한다. 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 개발자와 협력하여 그 결과를 애플리케이션으로 현실화하는 등 기업 이윤 창출과 수익 모델 개발에 이바지하는 역할이다.
AI 및 ML프로젝트를 운영하고 관리할 시스템을 개발하는 AI 아키텍트도 유망직종으로 부상할 전망이다. 이 직종은 다만 총체적인 데브옵스 기술이 필요하며 이를 바탕으로 애자일 개발을 이해하며 프로세스와 데이터에 대한 감각이 있어야 한다는게 전문가들의 진단이다. 특히 자체적으로 AI나 ML인프라를 구축하려면 AI 아키텍트는 그 핵심적 역할을 수행한다.
AI 데이터를 분석하고 품질도 관리
방대한 종류와 규모의 데이터를 어떻게 마이닝하고 분석할 것인가. 이런 임무를 맡고 있는 AI 데이터 엔지니어도 매우 중요한 직업이다. 또 방대한 데이터를 구조화하고 이를 통해 유용한 가치를 지닌 데이터를 생성해야 한다면, 데이터 제조 아키텍트 또한 필수적이다.
이 경우 AI, ML은 물론 자연어 처리, 정보 검색 등의 다양한 지식과 경험을 겸비하고 있어야 한다. AI 프로젝트에선 일단 전통적인 개념의 소프트웨어 품질을 검증하되 잘못된 알고리즘이나 편향된 데이터를 식별해내는 것도 중요하다. 이런 일을 맡아하는 AI 품질 관리자 역시 ‘AI퍼스트’ 시대의 핵심 직종이다.
‘청년실업’의 새로운 탈출구?
금년 연초에 IDC가 실시한 설문조사에선 이와 같은 전문 지식을 가진 인력의 부재로 인해 많은 AI프로젝트가 실패한 것으로 나타나기도 했다.
국내 IT 전문가들도 “‘청년실업 등이 문제가 되고 있는 상황에서 10~20년 앞을 내다보는 직업 선택이 중요하다”면서 AI 전문가와 같은 유망직종에 주목할 것을 주문하고 있다.