생성형 AI는 노동자를 대체하기보다는 자동화할 수 있는 일상적인 업무는 줄이고 제품 개발과 같은 창의적인 업무에 더 집중할 수 있게 도와줄 것으로 기대된다. 프리랜서 고용 플랫폼 업워크(Upwork)는 최근 2023년 전체 프리랜서 노동자의 수입에 대한 연구를 발표했는데, 그 결과 생성형 AI와 데이터 과학 및 분석 기술의 중요성이 전례 없는 성장을 보이고 있는 것으로 나타났다.
또한 업워크 연구는 AI를 활용하는 프리랜서가 더 복잡하고 더 높은 가치를 창출하고 결과적으로 더 높은 수익을 얻는 기술 역량 중심의 변화가 있음을 확인했다. 업워크 리서치 인스티튜트의 매니징 디렉터 켈리 모나한은 최근 블로그 게시물에서 "AI가 대부분 일자리를 대체할 가능성은 낮지만, 가치를 창출하는 데 필요한 업무와 역량을 변화시킬 것은 확실하다"라고 설명했다.
실제로 데이터 과학 및 분석 분야에서 가장 빠르게 성장하는 3가지 기술 역량 중 '생성형 AI 모델링'과 ML(Machine Learning)이 각각 1, 2위를 차지했다. 생성형 AI 모델링은 2024년 새롭게 요구되는 상위 10가지 기술 중 1위를 차지하기도 했다. 생성형 AI 모델링은 일반적으로 AI 모델 개발에 초점을 맞춘 기술과 관련되며, 여기에는 생성형 AI 애플리케이션 개발이나 파운데이션 모델 개발 또는 미세 조정, AI 알고리즘 개발과 같은 프로젝트가 포함된다.
IT 프로젝트 관리도 가장 필요한 역량으로 꼽혔다.
역량이 학위를 대체한다
지난 2년 동안 많은 고용주가 대학 학위 요건을 없애고 노동자가 보유한 역량에 더 집중하고 있다. 역량 기반 채용 방식에서는 업무 배경지식, 자격증, 평가 및 추천에 중점을 둔다. 하드 스킬(hard skill)보다 소프트 스킬(soft skill)이 채용 관리자의 주요 관심사이기도 하다. 전문 네트워킹 사이트 링크드인의 분류 체계에는 4만 1,000가지 역량이 포함돼 있으며, 그중 ML, 자연어 처리, 딥 러닝을 비롯한 121가지가 AI 기술 역량으로 간주된다.
또한 링크드인은 AI와 관련한 채용 공고도 AI 직무(AI job), AI 관련 직무(AI-related job), AI 리터러시 직무(AI literacy job) 등 3가지 범주로 구분한다.
- AI 직무 : 직책에 AI/ML이 포함되거나 ML 엔지니어와 같이 필요한 기술의 일부로 AI/ML이 포함되는 일자리를 말한다.
- AI 관련 직무 : 직책에 AI가 포함되거나 AI 기술을 요구하는 비기술직(예 : AI 제품 사용법을 알고 있는 영업사원)을 의미한다.
- AI 리터러시 직무 : 비즈니스 목적으로 AI 도구를 활용하는 방법을 이해하는 노동자를 찾는 직무다.
링크드인의 글로벌 콘텐츠 전략 책임자 댄 브로드니츠는 최근 블로그에서 "기업이 AI가 할 수 있는 일의 범위를 완전히 이해하게 되면서 AI가 할 수 없는 일, 즉 모든 비즈니스에 필요한 인간 고유의 역량을 필요로 하는 업무에 대해서도 이해하게 됐다"라고 말했다.
특히 '적응력(adaptability)'은 역량 기반 채용에서 경력을 성장시키는 데 핵심이 되고 있다. 링크드인 부사장 아니쉬 라만은 최근 블로그에서 "현재로서는 적응력이 가장 좋은 능력이다. 지금과 같은 큰 변화의 순간에 모두가 가장 원하는 것은 변화를 이해하는 방법이 아니라 이를 관리할 수 있는 방법이라고 생각한다. 소통, 창의성, 적응력은 AI 기술 역량보다 훨씬 더 가치 있는 능력"이라고 강조했다.
최근 링크드인 설문조사에 따르면, 글로벌 임원 10명 중 9명이 소프트 스킬, 즉 '인간적' 또는 '견디는' 역량이 그 어느 때보다 중요하다는 데 동의했다. 실제로 조사 당시까지 가장 수요가 많은 역량으로는 커뮤니케이션이 꼽혔다. 또한 조사에 따르면 "지난 한 해 동안 AI가 업무에 큰 변화를 가져왔기 때문에 전년 대비 수요가 가장 눈에 띄게 급증한 최고의 역량도 적응력"인 것으로 나타났다.
맥킨지에 따르면 보잉, 월마트, IBM을 비롯한 대기업들이 역량 기반 채용을 약속하며 리워크 아메리카 얼라이언스(Rework America Alliance), 비즈니스 라운드테이블(Business Roundtable)의 멀티플 패스웨이(Multiple Pathway) 프로그램, 티어 더 페이퍼 실링(Tear The Paper Ceiling) 캠페인 등 다양한 역량 기반 고용 프로젝트에 참여하고 있다.
업워크 모나한은 "스크립팅, 자동화 및 데이터베이스 개발 기술 수요가 크게 증가하면서 이런 업무 범주 내에서 AI 기술 역량이 증가하고 있는 것으로 보인다. 또한 AI 모델이 학습할 수 있도록 데이터를 정리, 정리, 분류하는 능력도 2024년에 계속해서 중요한 기술 세트가 될 것"이라고 에상했다.
더 복잡한 업무 환경으로 인해 프로젝트 관리의 필요성도 커졌다. 모나한은 "처음에는 생성형 AI가 이런 프로젝트 관리 업무를 대체하거나 대체할 것이라고 생각할 수 있지만, 고객과 대화를 해보니 생성형 AI가 반복적이고 일상적인 업무를 완화하지만 프로젝트 관리자와 어시스턴트가 할 수 있는 일의 복잡성을 높이고 있다는 사실도 알게 됐다"라고 설명했다.
특히 ML 및 데이터 분석과 관련된 기술 역량은 업워크의 지난해 목록보다 더 높은 순위로 올라가고 있다. 업워크는 이런 기술을 보유하고 있다는 것은 워크플로우에서 생성형 AI 도구를 사용할 가능성이 그렇지 않은 사람보다 훨씬 높다는 뜻이므로 기회가 될 수 있다고 말한다.
딜로이트의 새로운 설문조사에 따르면, 재무 부서에서는 생성형 AI 도입에 가장 필요한 기술 역량과 적절한 인재를 확보하는 것이 가장 큰 관심사로 떠올랐다. 딜로이트 설문조사는 미국, 캐나다, 멕시코의 연매출 10억 달러 이상 기업에 근무하는 116명의 CFO를 대상으로 실시됐다.
응답자 10명 중 6명은 향후 2년간 재무 조직에 생성형 AI 역량을 갖춘 인재를 영입하는 것이 '보통'에서 '매우 중요'하다고 답했다. 또한 CFO가 꼽은 상위 3가지 관심사에는 생성형 AI 기술력(65%)과 생성형 AI 숙련도(53%)가 포함된다.
따라가지 않으면 도태된다
교육 기술 기업 유데미(Udemy)의 강사 및 콘텐츠 전략 담당 수석 부사장 스콧 로저스는 실업률이 사상 최저치를 기록했음에도 불구하고 지난 6개월 동안 기술 업계 해고가 눈에 띄게 증가했다고 지적했다.로저스는 "기술력과 경험을 중시하는 애플, 구글, IBM 같은 기업이 업계 변화의 속도를 따라잡을 수 있는 인재를 확보하기 위해 경쟁하면서 고용 시장은 점점 더 경쟁이 치열해지고 있다. 기술력의 유효기간이 줄어들고 생성형 AI의 등장으로 인해 현재 구직 시장을 탐색 중인 많은 기술 전문가들은 다음 직장을 구하는 것뿐 아니라 향후에도 경쟁력을 유지하기 위해 지속적인 기술 역량 향상에 더 많은 투자를 해야 한다"라고 말했다.
생성형 AI의 도입으로 기존의 직무 역할과 책임이 변하고 있다. 로저스에 따르면, 오는 2030년까지 미국 내 근무 시간의 최대 30%는 자동화로 대체할 수 있으며, 다양한 전문 분야의 직원이 생성형 AI 도구를 사용해 반복적인 작업을 완료하고 보다 전략적인 이니셔티브로 노력을 전환할 수 있을 것으로 예상된다.
로저스는 "전문가는 역할에 관계없이 어떤 작업을 자동화할지, 어떤 새로운 기술 역량을 배양할지, 기존 역량을 어떻게 향상시킬지 고민해야 한다"라고 조언했다.
로저스에 따르면 최근 유데미에서는 생성형 AI 강좌 등록이 폭발적으로 증가했다. 유데미의 '2024 글로벌 학습 및 기술 트렌드 보고서(2024 Global Learning & Skills Trends Report)'에 따르면 전 세계적으로 가장 많이 소비된 기술은 챗GPT였다. 실제로 2023년에만 유데미에서 320만 건 이상의 생성형 AI 관련 강좌가 등록됐다. 이는 다른 모든 강좌 중 가장 높은 등록 건수다.
로저스는 "점점 더 많은 기업과 개인이 생성형 AI가 파괴적인 기술이 될 것이라는 사실을 받아들이고 있으며, 자신의 커리어에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 스킬을 향상하고 있다. 생성형 AI는 일하는 방식을 혁신하고 전문가와 기업이 성공하는 데 필요한 기술을 재정의하고 있다"라고 덧붙였다.
온라인 학습 플랫폼 코세라(Coursera)도 생성형 AI 기술 학습에 대한 전례 없는 수요를 확인했다. 2024년 현재까지 코세라에 등록된 생성형 AI 강좌는 40만 8,000가지로, 2023년 같은 기간(4,700가지)보다 크게 늘었다.
코세라에서 인기 있는 생성형 AI 강의는 다음과 같다.
- 챗GPT를 위한 프롬프트 엔지니어링(밴더빌트 대학교)(Prompt Engineering for ChatGPT(Vanderbilt University))
- 대규모 언어 모델을 사용한 생성형 AI(AWS, 딥러닝AI)(Generative AI with Large Language Models(AWS, DeepLearning.AI))
- 생성형 AI 입문(구글 클라우드)(Introduction to Generative AI(Google Cloud))
- 모두를 위한 제너레이티브 AI(딥러닝AI)(Generative AI for Everyone(DeepLearning.AI)
- 챗GPT 고급 데이터 분석(밴더빌트 대학교)(ChatGPT Advanced Data Analysis(Vanderbilt University))
2024년 새로 개설된 인기 생성형 AI 강좌는 다음과 같다.
- 생성형 AI 탐색 : CEO 플레이북(코세라)(Navigating Generative AI : A CEO Playbook(Coursera))
- 생성형 AI : 데이터 과학 경력 향상(IBM)(Generative AI : Elevate Your Data Science Career(IBM))
- 생성형 AI : 비즈니스 혁신 및 경력 성장(IBM)(Generative AI : Business Transformation and Career Growth(IBM))
- 생성형 AI : 소프트웨어 개발 경력 향상(IBM)(Generative AI : Elevate your Software Development Career(IBM))
- 생성형 AI 입문 (듀크 대학교)(Introduction to Generative AI(Duke University))
유데미는 또한 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, 영업, 마케팅, 재무, HR 분야의 전문가가 직무에 특화된 생성형 AI 콘텐츠를 통해 즉각적인 효과를 낼 수 있도록 전용 학습 계획을 제공하는 것을 목표로 하는 '생성형 AI 스킬 팩(GenAi Skills Pack)'을 최근 출시했다.
유데미의 로저스는 "기업은 오랫동안 실무 기술, 경험, 업계 자격증을 채용을 결정하는 핵심 요소로 간주했다. 역량 기반 기업이 부상하면서 더 많은 기업이 역량 개발과 검증에 더 중점을 두고 공식적인 학위 요건을 보다 유연하게 적용하고 있다. 요컨대, 오늘날 인력에서 역량은 여전히 중요한 요소다"라고 말했다.
editor@itworld.co.kr
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Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
Seagate
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