칼럼 | 생성형 AI 시대 고연봉을 받을 직무 6가지

클라우드 산업에서 생성형 AI를 도입하는 경우가 늘어나면서 필요한 역할과 기술도 변화하고 있다. 기업은 향후 관련 인재를 구하기 위해 높은 비용을 지불할 가능성이 높다.
 

생성형 AI 도입을 고려하는 기업이 늘고 이에 따른 리소스 및 비용을 고려할 때 클라우드 서비스에 대한 수요는 2024년에 더욱 증가할 것이다. 처음에는 필자 혼자만의 예측이지만 이제 주류 언론사에서도 비슷한 주장을 하고 있다. 다시 말해 생성형 AI 산업이 성장하면서 클라우드 컴퓨팅 시장도 자연스럽게 커질 것이라는 것에 많은 이가 동의하는 셈이다. 

모든 시장 변화가 그렇듯 기회를 얻는 곳이 있으면, 뒤처지는 곳도 있기 마련이다. 최근 필자는 클라우드 기반 생성형 AI를 지원하는 인력이 어떤 모습일지 질문을 많이 받고 있다. 특히 업계 종사자들은 AI 역량 강화로 어떤 혜택을 받을 수 있을지 궁금해한다. 클라우드 업계에 새롭게 등장할 직무를 알아보고, 해당 직무를 맡기 위해 무엇을 준비해야 하는지 살펴보자.

AI 클라우드 아키텍트
생성형 AI 워크로드를 지원하기 위해 클라우드 아키텍처를 설계하고 최적화하는 전문가는 엄청나게 필요해질 것이다. 왜 그럴까? 일단 현재 클라우드 아키텍트는 충분하지 않다. 아키텍트가 있더라도 지식이 부족해 실수가 발생하고 그로 인해 피해가 생기고 있다. 

따라서 기업은 AI 시스템의 작동 방식을 이해하고 숙련되고 경험이 풍부한 클라우드 아키텍트가 필요하다. 해당 전문가는 AI가 기존 클라우드 기반 시스템과 잘 어울릴 수 있는가에 대한 이해도 있어야 한다.

AI 클라우드 아키텍트에 관심 있는 사람이라면 클라우드의 작동 방식과 데이터, 지식 모델, API, 통합 등 생성형 AI 서비스가 사용하는 특정 기술을 배워야 한다. 그리고 AI 시스템의 확장성, 보안, 성능을 보장하는 방법을 익혀 놔야 한다. 

AI 데이터 엔지니어
AI 및 데이터 전문가는 생성형 AI 모델을 학습하는 데 사용되는 대규모 데이터 세트를 관리하고 전처리하는 업무를 맡는다. AI 시스템은 결국 고품질의 정확한 데이터가 필요하다. 이때 AI 데이터 엔지니어는 데이터 품질을 보장하고, 파이프라인을 구현하며, 데이터 저장 및 검색을 최적화하는 일을 한다. 기본 업무는 데이터 운영에 더 중점을 두지만, AI 데이터 엔지니어는 학습 데이터를 포함한 AI 시스템의 작동 방식을 반드시 이해하고 있어야 한다.

AI 데이터 엔지니어의 업무를 잘 수행하려면 데이터베이스, 데이터 통합, AI 시스템이 학습을 위해 데이터를 수집하는 방식에 대한 뛰어난 실무 지식이 필요하다. 또한 데이터 큐레이션, 품질, 보안 및 거버넌스도 이해하고 있어야 한다. 대부분의 AI 데이터 엔지니어는 AI 쪽이 아닌 데이터 운영 쪽에서 일할 가능성이 높다.

AI 모델 큐레이터
AI 모델 큐레이터(AI model curator)는 특정 애플리케이션에 가장 관련성이 높고 효과적인 생성형 AI 모델을 큐레이션하고 선택한다. 이들은 AI 환경을 깊이 이해하고 가장 유용한 타사 도구와 모델을 간소화하는 방법 등 최신 발전 사항을 지속적으로 업데이트한다.

다시 말하지만, AI 모델 큐레이터의 업무는 운영에 더 중점을 두게 된다. 다만 지금의 운영 팀에게는 없는 보다 높은 전문 운영 기술이 추가로 필요할 것이다. AI 모델 큐레이터는 데이터 운영팀 출신일 가능성이 높지만, AI에 대한 깊은 경험을 보유해야 업무를 제대로 수행할 수 있다.

AI 윤리학자
생소하지만 앞으로 생길 직무다. 생성형 AI의 잠재적인 윤리적 영향을 고려할 때, AI 윤리 전문가는 책임감 있는 AI 사용을 보장하는 데 매우 중요한 역할을 할 것이다. 특히 클라우드 분야에서 새로운 생성형 AI를 도입할 때 나타나는 시스템의 편견, 개인정보 보호 문제, 잠재적인 사회적 영향을 평가하고 완화하는 업무를 담당할 것으로 보인다.

AI 윤리학자는 다양한 분야에서 나올 수 있다. 아예 기술과 관련 없는 배경을 가진 인물이 맡을 수 있다. 단 필자가 추측하건대 AI 윤리학자 상당수가 비즈니스 윤리에 대한 배경지식을 가지고 있을 확률이  높으며, 그런 면에서 기술에 대한 이해 능력은 차별화 요소를 가져올 것이다. 

AI 트레이너
AI 트레이너는 AI를 가르치는 사람이 아니니 혼동하지 말자. 필자가 말하려는 AI 트레이너는 생성형 AI 모델을 미세 조정하고 최적화하는 일을 전문적으로 행하는 사람이다. 특히 데이터 과학자 및 도메인 전문가와 협력하여 특정 작업을 위한 모델을 준비하고 성능과 정확도를 개선하는 일을 담당한다.

AI 비즈니스 전략가
AI 비즈니스 전략가는 기술적인 AI 역량과 비즈니스 목표 사이의 간극을 메울 수 있는 AI 중심의 CTO 또는 전문가라고 생각하면 된다. 이들의 역할은 생성형 AI 배포 기회를 파악하고, 전략을 개발하며, 비즈니스 성과를 창출하기 위한 AI 프로젝트를 관리하는 것이다.

이러한 인력의 대부분은 기술적인 배경을 가진 IT 리더 출신일 것이다. 프로젝트 리더였거나 CIO 밑에서 일한 적이 있을 수도 있다. 하지만 제대로 성공하기 위해서는 다양한 기술을 복합적으로 알아야 한다. 

지금까지 AI 시대 중요한 역할을 제공할 클라우드 관련 직무를 살펴보았다. 몇 가지 직무는 빠졌을 수 있지만, 그런 직무는 엄밀히 말해 앞서 언급된 역할에서 크게 다르지 않거나 파생된 것 일 것이다. 6가지 직무를 참고해 향후 경력 개발 방향과 맞고 도움이 될 만한 것이 있다면 필요한 교육을 준비하자. 기존 직무나 새로운 직무가 생기면 앞서 말한 일과 연결될 수 있도록 조정하면 좋다. 관련 인재 수요는 공급보다 앞지를 것이라는 점을 감안하면 적어도 처음 몇 년 동안은 앞서 언급된 6가지 직무는 높은 보수를 받을 것이다.

*필자 David Linthicum은 컴퓨팅 관련 책을 13권을 저술한 업계 전문가다. 대표작은 An Insider’s Guide to Cloud Computing라는 책이다.
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