일각에서는 인공지능이 기존의 많은 일자리를 파괴할 것이라고 우려합니다. 그러나 현장에서 일어나고 있는 일은 AI가 새로운 역할의 핵심이 될 수 있다는 것이며, 특히 조직이 이 기술에 점점 더 많은 돈을 쏟아붓고 있다는 희망이 있습니다.
향후 몇 년 동안 어떤 직책이 등장할지 예측하기는 어렵습니다. 몇 년 전만 해도 아무도 "Cloud Engineer"나 "Digital Sherpa"와 같은 직함을 상상할 수 없었을 것입니다.
우리는 AI를 구축하고 유지 관리하기 위해 데이터 과학자와 Python 개발자가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 수석 애널리스트인 앤디 투라이(Andy Thurai)는 향후 몇 년 안에 새로운 유형의 타이틀도 보게 될 것이라고 말합니다. 이러한 직책은 지금은 이상하게 들릴 수 있지만 AI 기반 비즈니스의 중요한 작업에 기본 역할을 하는 직책이 될 것입니다.
- Prompt Whisperer : 영리한 프롬프트를 만들어 AI 모델에서 최상의 출력을 이끌어냅니다.
- Hallucination Wrangler : AI 모델이 무의미하거나 주제에서 벗어난 콘텐츠를 생성하기 시작할 때 길들입니다.
- Data DJ : 데이터 세트를 혼합하고 일치시켜 AI 모델을 위한 완벽한 학습 레시피를 만듭니다.
- Bias Buster : AI 알고리즘의 편향 식별 및 완화 담당
- Synthetic Sommelier : 특정 목적을 위해 최고의 AI 생성 콘텐츠를 선별하고 추천합니다.
- Digital Puppet Master : 다양한 응용 분야를 위한 AI 캐릭터 설계 및 제어
- Algorithm Alchemist : 혁신적인 솔루션을 만들기 위해 다양한 AI 기술을 실험합니다.
- Neural Network Nanny : 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 AI 모델을 육성하고 교육합니다.
- Reality Check Officer : AI 생성 콘텐츠의 정확성과 신뢰성 검증
- Chief Creative Catalyst : AI 기반 크리에이티브 팀을 감독하고 영감을 줍니다.
- Kill Switch Engineer (or AI Tamer) : AI가 제어하려고 할 때 케이블을 당기기 시작합니다(이것이 가장 현실적인 작업입니다!).
비즈니스 기술 환경 전반에 걸쳐 업계를 움직이는 사람들은 AI 괴물을 길들이기 위한 다양한 새로운 역할에 대한 수요가 증가하는 것을 보고 있습니다. 어쩌면 Thurai가 제안한 제목이 아니라 동일한 작업을 담당할 수도 있습니다.
예를 들어, Revature의 솔루션 컨설팅 글로벌 책임자인 아누라그 굽타(Anurag Gupta)는 리더십 수준에서 AI 관련 리더십 역할이 "생성형 AI 프로젝트의 비전, 표준 및 로드맵을 설정하는 데 매우 중요하다"라고 생각합니다.
여기에는 최고 AI 책임자가 포함될 수 있다고 굽타는 ZDNET에 말했습니다. AI 제품 관리자도 전면에 나서며 "AI 기반 제품 및 서비스를 설계, 개발 및 관리하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다." 또한 "조직이 실제 문제를 해결하는 AI 솔루션을 개발, 배포 및 유지 관리하기 위해 새로운 기술을 적용함에 따라 생성형 AI 엔지니어의 필요성이 계속 증가하고 있습니다."
AI의 새로운 역할 중 많은 부분에 대한 공통점은 "AI 혁신" 영역의 일부로 간주될 수 있다고 Eightfold AI의 수석 이코노미스트이자 인사이트 책임자인 Sania Khan은 ZDNET에 말했습니다. 이러한 역할은 "각 기능에 적합한 AI 도구를 선택하고 민첩성, 생산성 및 직원 참여를 보장하기 위한 인력 전략을 수립하는 중요한 작업을 맡은 팀"의 일부가 되고 있습니다.
그러한 역할을 맡을 준비를 하려면 학습과 준비의 방향이 바뀌어야 합니다. 바라건대, 여기에는 지속적인 학습을 장려하는 조직의 일원이 되는 것이 포함됩니다. Khan은 "인력의 미래를 보장하는 데 필요한 수요가 많은 기술을 지속적으로 평가하고, 근로자의 업스킬링/리스킬링에 투자하고, 역할을 재조정하는 스킬 기반 조직은 시대를 앞서갈 것"이라고 말했습니다.
불행히도 많은 조직이 이러한 학습을 지원하지 않으며 학교와 대학조차도 이를 따라갈 수 없습니다. "전통적인 채널을 통해 공식 교육이나 관련 자격을 찾는 것은 어려울 수 있습니다"라고 Institut auf dem Rosenberg의 회장인 Bernhard Gademann은 ZDNET에 말했습니다.
Gademann은 "우리는 개인이 다양한 시나리오와 맥락에서 AI를 탐색하고 적용하는 자기 주도적 학습 여정을 시작할 것을 제안합니다. 매일 게시되는 풍부한 정보 덕분에 배우고 영감을 얻을 수 있는 충분한 기회가 있습니다. 그러나 이 길은 매우 자기 동기 부여적인 사고방식을 요구하며, 이는 분명히 또 다른 중요한 미래 기술입니다."라고 제안합니다.
기술이 너무 빠르게 변화함에 따라 기술 역량이 쓸모없게 되는 데 걸리는 시간은 이제 3년도 채 되지 않습니다. Gupta는 "새로운 기술을 마스터하고 습득하기 위해 실제 프로젝트 및 시나리오에서 작업할 수 있는 기회를 제공하는 실습 또는 프로젝트 기반 접근 방식"에 참여할 것을 촉구합니다. 이러한 기술에는 생성형 AI뿐만 아니라 보안 및 클라우드와 함께 "코어 프로그래밍, 노 코드, 로우 코드, 데이터 사이언스, 비즈니스 분석 및 QA 테스트와 같은" 기본 기술이 포함됩니다.
이상의 기사는 2024년 6월 19일 Zdnet에 게재된 “What's stranger than AI? These new job roles - with titles that are so TBD”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : What is 'breathwork'? And do I need to do it? (medicalxpress.com)
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