생성형 AI와 자동화로 인한 IT 노동시장 변화, 어떤 전문 인력이 필요할까?
생성형 AI와 자동화 기술이 발전된 요즘, 개발자 채용이 줄어들고 있나요? 오늘은 생성형 AI가 IT 노동 시장에 어떤 영향을 미쳤는지 알아보고 도움을 받을 수 있는 전문 인력 플랫폼, 골든플랜도 소개할게요!
Oct 31, 2024
생성형 AI와 자동화 기술, 어떻게 활용되고 있나요?1) 소프트웨어 개발2) 네트워크 관리3) 사이버 보안어떤 전문 인력을 필요로 할까요?1) AI 모델 트레이너2) 데이터 과학자3) 자동화 엔지니어어떤 기술이 부상할까요?1) 데이터 분석2) AI/ML 프로그래밍 언어3) 클라우드 컴퓨팅전문가로 활동 중인 멘토가 필요하다면? 골든플랜으로!
출처: Freepik
몇 년간 인공지능(AI)과 자동화 기술의 발전은 우리의 일상생활을 급격하게 변화시키고 있습니다. 많은 AI 시스템 중에서도 생성형 AI는 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 기술이며 다양한 산업 부문에 걸쳐 잠재적으로 응용되고 있습니다.
생성형 AI와 자동화 기술은 특히 노동 시장에 큰 변화를 불러왔는데요. 반복적이고 단순한 작업은 자동화 시스템으로 대체되며 고용 구조, 필요 역량, 기업의 인재 전략에까지 영향을 미치고 있습니다.
더구나 기술의 영향을 크게 받는 IT 노동 시장은 이같은 변화에 더욱 민감할 거라 생각하는데요. 오늘은 IT 사업을 운영하시는 분들과 관련 업계 종사자분들을 대상으로 유용한 정보를 준비했습니다. 먼저 생성형 AI와 자동화 기술이 IT 업계 직무에 어떤 변화를 가져왔는지 구체적으로 살펴보고, 개발자 채용 시장의 향후 전망까지 예측하는 시간을 가져보도록 하겠습니다.
생성형 AI와 자동화 기술, 어떻게 활용되고 있나요?
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1) 소프트웨어 개발
우리의 일상을 완전히 바꿔 놓았던 코로나 팬데믹 이후, 신약 개발을 비롯한 생명 과학 산업에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 지난 10년간 전문 인력들이 신약을 발견하고 개발하는 과정에서 AI와 같은 자동화 기술은 이미 상당히 중요한 역할을 도맡아 왔는데요. 일반적 신약 개발에는 10년 이상의 기간이 소요됐지만, AI를 활용하면 시간은 대폭 단축되고, 비용도 크게 줄일 수 있습니다. 그뿐만 아니라 데이터 분석을 통해 오차를 줄여 시행착오도 줄일 수 있습니다. 현재까지도 AI 기반 소프트웨어 프로그램을 개발하여 치료제 개발, 유전체학, 화학, 생물학, 분자 역학 분양의 연구를 가속화하고 있습니다.
2) 네트워크 관리
SK텔레콤이 국내 통신사 최초로 유선망 운용에 AI 오케스트레이터를 자체 개발하고 네트워크 관리에 적용했습니다. 이는 운영 워크플로우를 자동화, 효율화하기 위해 자연 처리, 머신러닝 모델과 같은 인공지능 기능을 응용하는 것을 의미합니다. AI 오케스트레이터의 자동화 시스템으로 보안 안정성도 크게 강화되었고, 전국에 설치된 통신 장비에서 연속적으로 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 분석 시스템을 개발하여 네트워크 운용자들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있습니다.
3) 사이버 보안
인터넷 인프라가 민간 영역뿐 아니라 공공 기관 등 모든 삶 곳곳에 스며든 가운데, 산업 전반에 확산된 생성형 AI를 악용한 공격이 늘고 있으며 자동화된 공격을 이용해 손쉽게 사이버 공격을 시도하고 있습니다. 사이버 보안의 중요성이 커지는 가운데 보안 솔루션 기업들이 AI 보안 솔루션 출시에 열을 올리고 있습니다. 마이크로소프트는 5월에 AI 보안 솔루션 '코파일럿 포 시큐리티'를 출시하였는데요. 보안 전문가가 간단한 프롬프트를 입력하면 사고 요약과 취약점이 분석됩니다. 사이버 보안과 AI의 만남은 아직 초기 단계지만, 사이버 공격을 해결할 수 있는 큰 가능성을 지니고 있습니다.
어떤 전문 인력을 필요로 할까요?
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인공지능과 자동화 기술의 발전은 우리 사회에 큰 변화를 불러오고 있습니다. 이러한 기술들은 우리의 삶을 편리하게 해주고 다양한 산업에서 혁신을 이끌어 내고 있지만, 그와 동시에 줄어드는 개발자 채용, 전문 인력들의 일자리 상실, 경제적 불평등, 윤리적 문제 등의 도전 과제를 안겨주고 있는데요. 이에 따른 IT 직무의 변화를 살펴보겠습니다.
1) AI 모델 트레이너
AI 모델 트레이너는 머신러닝 및 인공지능을 훈련시키는 전문가로, 다양한 훈련 알고리즘과 기법을 이해하고 적용합니다. 적절한 데이터와 피드백을 제공하여 인공지능 모델의 성능과 정확도를 높이고, 오류나 편향을 수정하고, 인공지능 모델의 학습 과정과 결과를 모니터링하고 분석합니다. 인공지능 모델 트레이너는 IT 기업, 연구소, 정부 기관 등 다양한 곳에서 전문 인력으로 활동할 수 있습니다.
2) 데이터 과학자
데이터 과학과 관련된 업무에 종사하며 현장에 존재하는 대량의 데이터를 모으고, 분석에 적합한 형태로 가공하고, 데이터가 의미하는 바를 이야기에 담아 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 합니다. 정보 시대에 깊숙이 진입하면서 기업에서는 최종 제품이나 고객의 종류와 관계없이 데이터 과학자를 필요로 하고 있고, 모든 업계에서 데이터 과학자를 원하고 있습니다.
3) 자동화 엔지니어
소프트웨어 프로세스를 자동화하여 효율성과 성능을 높이며 시스템을 유지 및 관리하는 사람입니다. 제조업에서는 이미 자동화 엔지니어가 수십 년간 핵심 요소로 자리 잡아 왔으며, 최근에는 비즈니스, 의료 및 금융 업계에서 도입하면서 제품, 소프트웨어의 개발과 비즈니스나 고객 서비스 프로세스에서의 결함, 오류 및 문제를 제거하는 업무를 하고 있습니다.
어떤 기술이 부상할까요?
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변화하는 노동 시장에 대응하려면 직무뿐만 아니라 부상할 기술에 대해서도 대비해야겠죠. 골든플랜이 앞으로 IT 업계에서 주목 받게 될 유망 기술에 대해서도 함께 제안드리도록 하겠습니다.
1) 데이터 분석
데이터 분석은 통계 분석, 머신러닝, 딥러닝 등의 기법을 이용해 데이터에 내재된 패턴이나 관계를 파악하는 작업을 말합니다. 다양한 통계 기법과 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 분석을 사용하면 유용한 통찰력과 예측 기능을 통해 의사결정을 내릴 수 있습니다. 질병 진단 및 예측하는 의료업계나 교통 흐름을 분석하는 교통업계 등 다양한 분야에서 활용될 여지가 높아 촉망받는 유망 분야입니다.
2) AI/ML 프로그래밍 언어
AI는 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템인 인공지능을 말하며, ML은 AI의 하위 분야로 경험을 통해 성능을 향상하는 머신러닝을 뜻합니다. AI/ML 프로그래밍은 자율 주행 차량, 의료 진단, 추천 시스템, 금융 분석 등 다양한 활용도를 갖고 있습니다.
3) 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 정보 처리를 자신의 컴퓨터가 아닌 인터넷으로 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술을 말합니다. 예를 들어 자동차를 사지 않고 필요할 때 빌려서 쓰거나 대중교통을 이용하는 것과 같습니다. 기업은 클라우드 컴퓨팅을 통해 데이터를 효율적으로 저장하고 공유할 수 있어 업무 프로세스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 언제 어디서나 접근하여 학습할 수 있도록 학습 자료를 제공하는 교육 및 환자의 의료 기록을 안전하게 보관하는 의료 분야에서도 활발히 사용되고 있습니다.
전문가로 활동 중인 멘토가 필요하다면? 골든플랜으로!
출처: 골든플랜
변화는 불가피하지만, 준비된 자에게는 기회로 다가옵니다. 점점 생성형 AI 및 자동화 기술이 일상에 스며든 만큼 개인 스스로가 대비해야 할 전략들이 많습니다. 하지만 어떻게 준비해야 하고 재교육해야 할지 고민이라면 '골든플랜'을 추천합니다. 이곳에서 시작하고자 하는 업무에 맞는 멘토들을 선정하여 앞으로의 일자리에 대비할 수 있습니다. 30년 경력을 지니신 AI/ICT/SW 전문가인 고평승 멘토님과 함께 새로운 AI 시대에 맞는 직무를 도전해 보세요.
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