2018.08.10

AI 전문가 구인난 속 '기존 직원 재교육'에 주목한 기업들

Maria Korolov | CIO

현재 데이터 과학자, 인공지능 전문가, 머신러닝 개발자에 대한 수요가 너무 높아서 모자랄 지경이다.

2018년 글래스도어(Glassdoor)의 상위 직업 보고서에 따르면 미국에서는 데이터 과학자가 최고의 직업으로 선정되었다. 2015년에는 9위였던 이 직종은, 2016년과 2017년에 이어 최고의 직업으로 선정됐다. 해당 사이트에서의 일자리 수는 2015년의 3,449개에서 올 해 4,524개로 증가했다.

IBM은 미국 데이터 과학자 및 유사한 고급 분석 역할의 일자리 수가 2020년까지 6만 1,799개에 달할 것이라고 전망했으며 데이터 과학 기술의 성장률을 93%로 전망했다. 머신러닝의 예상 성장률은 56%였다.

그리고 수요가 증가하는 상황에서 구인난이 발생하고 있다. 블룸버그에 따르면 인디드닷컴(Indeed.com)에서의 데이터 과학자 구인 광고는 2015년 1월과 2017년 1월 사이에 75% 증가했지만 구직률은 65% 증가했을 뿐이다.

기업들이 자격을 갖춘 사람을 찾기 어려운 것이 당연하다. 2018년 CIO 현황(State of the CIO) 보고서에 따르면 응답자의 36%가 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석 역할 충원이 사이버 보안 다음으로 어려울 것이라고 말했다. 인공지능 또한 10위권 안에 이름을 올렸고 응답자의 18%가 AI 역할을 충원하기 어려울 것이라고 말했다.

"AI 및 머신러닝에 대한 전문지식을 가진 사람에 대한 수요가 엄청나다"라고 카네기멜론대학교(CMU)의 머신러닝 교수 톰 미첼은 말했다.

이에 따라 새로운 직원을 고용하는 대신에 기존의 인력이 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝 부문에서 종사하기 위해 필요한 교육과 훈련을 받을 수 있도록 하는 방법을 찾는 기업들이 늘고 있다.

카네기멜론의 석사 프로그램 같은 최고급 교육은 최종 이수까지 1년에서 1년 반이 소요되며 통계학 지식과 기본적인 프로그래밍 기술이 요구된다. 하지만 이보다 부담이 낮은 온라인 프로그램과 과정도 제공되고 있다고 미첼이 전했다. 여러 기업들이 AI 시대를 앞두고 기존의 직원을 어떻게 교육하고 있는지 살펴본다.



다시 학교로
로스앤젤레스 카운티(LA County)는 현재의 직업 시장에 대해 잘 알고 있다. LA 카운티의 HR 부문 무타자 마수드 디렉터는 "우리 또한 AI 및 비즈니스 인텔리전스와 자동화 전문가와 관련하여 찾기 어려운 자원을 찾고 있다”라고 말했다. 그는 해당 조직의 CIO를 역임했으며 현재 해당 카운티의 여러 디지털 혁신 계획을 주도하고 있다.

LA 카운티는 인재 채용을 위해 모든 지역 교육 기관과의 협력관계와 인재 파이프라인 형성을 위한 인턴 프로그램을 진행하고 있다. 하지만 해당 카운티는 자체 AI 전문가도 양성하고 있다.

"우리는 3년 전 AI기관을 설립하여 이 영역에 대한 전문지식을 갖춘 자원을 카운티 내에서 모으기 시작했다. 이에 관심이 있는 직원들은 외부 과정에 대한 교육비 환급뿐만이 아니라 자체 교육도 받을 수 있다”라고 그는 말하며, 많은 직원들이 특히 알고리즘 설계에 관심이 있지만 원하는 교육의 유형은 각각의 필요에 따라 다르다고 전했다.

다행히 해당 카운티는 자체 인력의 역량을 십분 활용할 수 있었다. 예를 들어, 해당 카운티는 최근 다양한 직원 문제뿐만이 아니라 잠재적인 사이버 보안 문제를 찾아내기 위해 모니터링 및 분석 도구에 투자하고 있다. 11만 1,000명의 직원을 보유한 LA 카운티는 미국에서 가장 큰 지방 정부 기관이기 때문에 잠재적인 문제점을 찾아내기 위해 많은 데이터를 분석할 수 있다.

마수드는 머신러닝과 인공지능을 문제 찾기 외의 용도로도 활용하고자 한다. "HR 및 기술 전문가로써 직원들에게 교육 자원을 제공하여 선제적으로 대응할 수 있는 능력이 중요하다고 생각한다. 직원들이 자신의 사고 과정 또는 행동 또는 지식을 개선할 수 있는 시의적절하고 간단한 정보를 제공하는 능력이 진정한 능력이라 생각하며 여기에 미래가 달렸다고 생각한다"라고 그는 말했다.

자체 교육 제공하기
캡제미니(Capgemini)도 AI 전문지식이 있는 사람들을 고용하기 위해 대대적인 노력을 기울이고 있다. 이 컨설팅 기업은 소프트웨어를 개발하지 않지만 고객들과 기존의 소프트웨어를 구성 및 통합하는 서비스를 제공하며, 현재 AI가 주요 핵심 영역이다.

이 기업은 직원들이 추가적인 교육을 받을 수 있도록 AI기술에 관해 학습할 수 있도록 돕는 디지털 가속화 센터를 설립해 운영하고 있다.

캡제미니의 전략적 혁신 책임자 톰 아이보리는 "현재 샌드박스(Sandbox) 환경을 보유하고 있다. 수십 개의 AI기술을 실험하고 있으며 이 모든 것이 현장에 적용되지는 않을 것이다. 임원과 관리자, 고객 담당 직원들에게 AI 툴 사용법을 교육할 예정이다"라고 전했다.

또한 해당 기업은 자체 영업 활동에 AI를 사용하고 있다. 예를 들어, 캡제미니는 자동화 벤더 Ui패스(UiPath)의 기술과 IBM 왓슨을 이용해 지원자들의 이력서를 처리하는 업무에 활용하고 있다.

그는 "우리는 보통 키워드 검색을 활용했었다. 하지만 AI를 활용함으로써 프로젝트에서 그 사람을 고용할 가능성이 높아지는 미묘한 차이점이 있다"라고 말했다.

캡제미니는 우선 벤더가 제공한 교육을 사용했지만 곧 내부 전문가들이 증가했으며, 이를 기반으로 자체 교육을 도입했다.

아이보리는 3년 전까지만 해도 이 기술에 대한 교육을 받은 사람의 수는 수십 명이었지만 지금은 수천 명이라고 말했다.

전사적인 AI 교육 도입
자사 제품 또는 서비스에 AI구성 요소가 있는 기술 기업들에게는 직원 교육이 더욱 중요하다.

예를 들어, 세일즈포스는 자사의 온라인 CRM 플랫폼에 인텔리전스 기능성을 추가하고 있다. 즉, 내부 직원들이 기술에 익숙해야 한다. 이에 따라 세일즈포스 트레일헤드(Trailhead) 시스템에도 온라인 교육 플랫폼을 추가했다.

세일즈포스 아인슈타인(Einstein) 제품 관리 부사장 마르코 카살라이나는 "자체적인 트레일(Trail)이 있어 자유롭게 제공된다. 사람들이 세일즈포스가 제공하는 AI역량을 소비하는 방법을 배울 수 있는 모든 학습 자료를 보유하고 있다”라며, “이는 회사 전반에 영향을 끼친다. 세일즈포스에서 모두가 애플리케이션에 정보를 추가하고 정보를 활용할 수 있기를 원한다"라고 말했다.

예를 들어, 시설 관리를 위해 공간 예약 애플리케이션을 개발하고 있는 한 IT 개발팀은 회의를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 고객들에게 공간을 할당하기 위해 자체 애플리케이션에 인텔리전스 기능성을 추가했다.

카살라이나는 "그들이 데이터 과학자인 것은 아니다. 우리 교육의 대상은 이를 좋아하고 데이터 과학 배경지식이 없지만 예측하고 싶어하는 사람들이다"라고 말했다.

P2P(Peer to Peer) 모니터링
사이버 보안 기업 ST(Stealthbits Technologies)도 AI와 머신러닝 기술에 투자하고 있다. 그 중 일부는 외부 소스로부터 제공되고 있다. 그러나 대부분은 P2P로 이뤄진다.

해당 기업의 CTO 조나단 샌더는 실제 교육이 엔지니어링 그룹마다 다르다고 말했다. 그는 "실질적으로 참여하는 R&D 인력은 포괄적인 입문자 과정을 넘어 우리가 생성한 P2P 자료를 보고 마지막으로 R&D 인력 개발을 위한 멘토링 시스템으로 이행하고 싶어한다. 그 과정에서 그들은 기본부터 애플리케이션까지 모든 것을 다룬다"라고 말했다.

또 지원, 컨설팅, 사전 판매 부서의 직원들도 기술을 활용하고 가치를 소통하는 방법을 이해할 수 있어야 한다.

샌더는 "숙련된 엔지니어들이 있어야 고객에게 제대로 서비스할 수 있다. 우리 엔지니어들은 ML 교육을 통해 ML 지원 솔루션 활용뿐만이 아니라 ML을 중요한 도구로써 접근할 수 있는데 필요한 조언을 제공하기 위한 준비를 할 수 있다"라고 말했다.

그는 많은 기업들이 머신러닝을 학습하기가 너무 복잡하거나 쓸모 없다고 생각하는 실수를 범하고 있다며 "그런 선입견을 무시하고 직접 해보라"라고 권했다.

스텔스비츠와 마찬가지로 빅 데이터 기업인 IE(Insight Engines)도 P2P 교육의 가치를 높게 평가하고 있다.

2018.08.10

AI 전문가 구인난 속 '기존 직원 재교육'에 주목한 기업들

Maria Korolov | CIO

현재 데이터 과학자, 인공지능 전문가, 머신러닝 개발자에 대한 수요가 너무 높아서 모자랄 지경이다.

2018년 글래스도어(Glassdoor)의 상위 직업 보고서에 따르면 미국에서는 데이터 과학자가 최고의 직업으로 선정되었다. 2015년에는 9위였던 이 직종은, 2016년과 2017년에 이어 최고의 직업으로 선정됐다. 해당 사이트에서의 일자리 수는 2015년의 3,449개에서 올 해 4,524개로 증가했다.

IBM은 미국 데이터 과학자 및 유사한 고급 분석 역할의 일자리 수가 2020년까지 6만 1,799개에 달할 것이라고 전망했으며 데이터 과학 기술의 성장률을 93%로 전망했다. 머신러닝의 예상 성장률은 56%였다.

그리고 수요가 증가하는 상황에서 구인난이 발생하고 있다. 블룸버그에 따르면 인디드닷컴(Indeed.com)에서의 데이터 과학자 구인 광고는 2015년 1월과 2017년 1월 사이에 75% 증가했지만 구직률은 65% 증가했을 뿐이다.

기업들이 자격을 갖춘 사람을 찾기 어려운 것이 당연하다. 2018년 CIO 현황(State of the CIO) 보고서에 따르면 응답자의 36%가 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석 역할 충원이 사이버 보안 다음으로 어려울 것이라고 말했다. 인공지능 또한 10위권 안에 이름을 올렸고 응답자의 18%가 AI 역할을 충원하기 어려울 것이라고 말했다.

"AI 및 머신러닝에 대한 전문지식을 가진 사람에 대한 수요가 엄청나다"라고 카네기멜론대학교(CMU)의 머신러닝 교수 톰 미첼은 말했다.

이에 따라 새로운 직원을 고용하는 대신에 기존의 인력이 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝 부문에서 종사하기 위해 필요한 교육과 훈련을 받을 수 있도록 하는 방법을 찾는 기업들이 늘고 있다.

카네기멜론의 석사 프로그램 같은 최고급 교육은 최종 이수까지 1년에서 1년 반이 소요되며 통계학 지식과 기본적인 프로그래밍 기술이 요구된다. 하지만 이보다 부담이 낮은 온라인 프로그램과 과정도 제공되고 있다고 미첼이 전했다. 여러 기업들이 AI 시대를 앞두고 기존의 직원을 어떻게 교육하고 있는지 살펴본다.



다시 학교로
로스앤젤레스 카운티(LA County)는 현재의 직업 시장에 대해 잘 알고 있다. LA 카운티의 HR 부문 무타자 마수드 디렉터는 "우리 또한 AI 및 비즈니스 인텔리전스와 자동화 전문가와 관련하여 찾기 어려운 자원을 찾고 있다”라고 말했다. 그는 해당 조직의 CIO를 역임했으며 현재 해당 카운티의 여러 디지털 혁신 계획을 주도하고 있다.

LA 카운티는 인재 채용을 위해 모든 지역 교육 기관과의 협력관계와 인재 파이프라인 형성을 위한 인턴 프로그램을 진행하고 있다. 하지만 해당 카운티는 자체 AI 전문가도 양성하고 있다.

"우리는 3년 전 AI기관을 설립하여 이 영역에 대한 전문지식을 갖춘 자원을 카운티 내에서 모으기 시작했다. 이에 관심이 있는 직원들은 외부 과정에 대한 교육비 환급뿐만이 아니라 자체 교육도 받을 수 있다”라고 그는 말하며, 많은 직원들이 특히 알고리즘 설계에 관심이 있지만 원하는 교육의 유형은 각각의 필요에 따라 다르다고 전했다.

다행히 해당 카운티는 자체 인력의 역량을 십분 활용할 수 있었다. 예를 들어, 해당 카운티는 최근 다양한 직원 문제뿐만이 아니라 잠재적인 사이버 보안 문제를 찾아내기 위해 모니터링 및 분석 도구에 투자하고 있다. 11만 1,000명의 직원을 보유한 LA 카운티는 미국에서 가장 큰 지방 정부 기관이기 때문에 잠재적인 문제점을 찾아내기 위해 많은 데이터를 분석할 수 있다.

마수드는 머신러닝과 인공지능을 문제 찾기 외의 용도로도 활용하고자 한다. "HR 및 기술 전문가로써 직원들에게 교육 자원을 제공하여 선제적으로 대응할 수 있는 능력이 중요하다고 생각한다. 직원들이 자신의 사고 과정 또는 행동 또는 지식을 개선할 수 있는 시의적절하고 간단한 정보를 제공하는 능력이 진정한 능력이라 생각하며 여기에 미래가 달렸다고 생각한다"라고 그는 말했다.

자체 교육 제공하기
캡제미니(Capgemini)도 AI 전문지식이 있는 사람들을 고용하기 위해 대대적인 노력을 기울이고 있다. 이 컨설팅 기업은 소프트웨어를 개발하지 않지만 고객들과 기존의 소프트웨어를 구성 및 통합하는 서비스를 제공하며, 현재 AI가 주요 핵심 영역이다.

이 기업은 직원들이 추가적인 교육을 받을 수 있도록 AI기술에 관해 학습할 수 있도록 돕는 디지털 가속화 센터를 설립해 운영하고 있다.

캡제미니의 전략적 혁신 책임자 톰 아이보리는 "현재 샌드박스(Sandbox) 환경을 보유하고 있다. 수십 개의 AI기술을 실험하고 있으며 이 모든 것이 현장에 적용되지는 않을 것이다. 임원과 관리자, 고객 담당 직원들에게 AI 툴 사용법을 교육할 예정이다"라고 전했다.

또한 해당 기업은 자체 영업 활동에 AI를 사용하고 있다. 예를 들어, 캡제미니는 자동화 벤더 Ui패스(UiPath)의 기술과 IBM 왓슨을 이용해 지원자들의 이력서를 처리하는 업무에 활용하고 있다.

그는 "우리는 보통 키워드 검색을 활용했었다. 하지만 AI를 활용함으로써 프로젝트에서 그 사람을 고용할 가능성이 높아지는 미묘한 차이점이 있다"라고 말했다.

캡제미니는 우선 벤더가 제공한 교육을 사용했지만 곧 내부 전문가들이 증가했으며, 이를 기반으로 자체 교육을 도입했다.

아이보리는 3년 전까지만 해도 이 기술에 대한 교육을 받은 사람의 수는 수십 명이었지만 지금은 수천 명이라고 말했다.

전사적인 AI 교육 도입
자사 제품 또는 서비스에 AI구성 요소가 있는 기술 기업들에게는 직원 교육이 더욱 중요하다.

예를 들어, 세일즈포스는 자사의 온라인 CRM 플랫폼에 인텔리전스 기능성을 추가하고 있다. 즉, 내부 직원들이 기술에 익숙해야 한다. 이에 따라 세일즈포스 트레일헤드(Trailhead) 시스템에도 온라인 교육 플랫폼을 추가했다.

세일즈포스 아인슈타인(Einstein) 제품 관리 부사장 마르코 카살라이나는 "자체적인 트레일(Trail)이 있어 자유롭게 제공된다. 사람들이 세일즈포스가 제공하는 AI역량을 소비하는 방법을 배울 수 있는 모든 학습 자료를 보유하고 있다”라며, “이는 회사 전반에 영향을 끼친다. 세일즈포스에서 모두가 애플리케이션에 정보를 추가하고 정보를 활용할 수 있기를 원한다"라고 말했다.

예를 들어, 시설 관리를 위해 공간 예약 애플리케이션을 개발하고 있는 한 IT 개발팀은 회의를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 고객들에게 공간을 할당하기 위해 자체 애플리케이션에 인텔리전스 기능성을 추가했다.

카살라이나는 "그들이 데이터 과학자인 것은 아니다. 우리 교육의 대상은 이를 좋아하고 데이터 과학 배경지식이 없지만 예측하고 싶어하는 사람들이다"라고 말했다.

P2P(Peer to Peer) 모니터링
사이버 보안 기업 ST(Stealthbits Technologies)도 AI와 머신러닝 기술에 투자하고 있다. 그 중 일부는 외부 소스로부터 제공되고 있다. 그러나 대부분은 P2P로 이뤄진다.

해당 기업의 CTO 조나단 샌더는 실제 교육이 엔지니어링 그룹마다 다르다고 말했다. 그는 "실질적으로 참여하는 R&D 인력은 포괄적인 입문자 과정을 넘어 우리가 생성한 P2P 자료를 보고 마지막으로 R&D 인력 개발을 위한 멘토링 시스템으로 이행하고 싶어한다. 그 과정에서 그들은 기본부터 애플리케이션까지 모든 것을 다룬다"라고 말했다.

또 지원, 컨설팅, 사전 판매 부서의 직원들도 기술을 활용하고 가치를 소통하는 방법을 이해할 수 있어야 한다.

샌더는 "숙련된 엔지니어들이 있어야 고객에게 제대로 서비스할 수 있다. 우리 엔지니어들은 ML 교육을 통해 ML 지원 솔루션 활용뿐만이 아니라 ML을 중요한 도구로써 접근할 수 있는데 필요한 조언을 제공하기 위한 준비를 할 수 있다"라고 말했다.

그는 많은 기업들이 머신러닝을 학습하기가 너무 복잡하거나 쓸모 없다고 생각하는 실수를 범하고 있다며 "그런 선입견을 무시하고 직접 해보라"라고 권했다.

스텔스비츠와 마찬가지로 빅 데이터 기업인 IE(Insight Engines)도 P2P 교육의 가치를 높게 평가하고 있다.

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