애자일 조직이 AI도 잘 한다?!··· AI로 변화하는 IT 역량 수요

AI가 빠르게 일상 업무의 스며들고 있다. 오늘날 AI 기술은 운영 프로세스 개선, 고객 서비스 강화, 직원 경험 측정, 사이버보안 활동 강화 등 여러 분야에서 활용되고 있다. AI가 성숙해가고 여러 AI 서비스를 업무에 활용하려는 사람이 많아지면서 업무의 양상이 빠르게 변화할 전망이다.

그동안 직장 내 AI 관련 논의의 상당 부분은 AI로 대체될 수 있는 일자리에 대한 것이었다. 논의 과정에서 윤리, 준법, 거버넌스 문제와 관련된 대화도 촉발됐다. 여러 회사가 AI 기술 채택에 신중하게 접근하고 있으며 IT 리더들은 실제 전략을 모색하고 있다.

AI의 가능성에는 아직 불확실한 부분이 많지만 AI가 직장에 미치는 영향은 앞서서 고민할 필요가 있다. AI는 앞으로 모든 업계를 뒤흔들 것이 명백하며, 이미 기업의 인력 수요에 변화를 만들어내고 있다. 또한, AI는 회사가 감안해야 할 완전히 새로운 역할과 기술을 만들어내고 있다.
 

새롭게 등장하는 AI 직업과 기술
직장 내 AI가 새로운 직무가 등장했다. 센게이지 그룹(Cengage Group) CTO 짐 칠튼에 따르면, 프롬프트 엔지니어, AI 준법 전문가, AI 제품 관리자와 같은 역할이 대표적이다.

프레지디오(Presidio) CTO 로버트 킴은 이 밖에도 AI 데이터 주석자, AI 규제 전문 법률 전문가, AI 윤리 고문, AI와 관련된 잠재적인 허위 정보를 추적할 컨텐츠 조정자 등의 역할이 새롭게 등장하고 있다고 설명했다.

스킬소프트(Skillsoft) 기술 및 개발 제품 담당 VP 마이크 헨드릭슨에 따르면, 기업들은 예측 애널리틱스, 자연어 처리, 딥 러닝, 머신 러닝과 같은 보다 전통적인 IT 기술도 찾고 있다. 헨드릭슨은 이 밖에 대규모 언어모델, 챗GPT 및 유사한 생성형 AI 봇과 관련된 기술에 대한 수요도 소폭 증가한 것으로 보인다고 말했다.

칠튼은 “(AI를 계기로) 내부 작업 방식에서부터 고객용 AI 기반 제품 솔루션에 이르기까지 비즈니스의 모든 측면에 걸쳐 오직 생성형 AI 활용에만 집중하는 새로운 최고위급 임원 역할에 대한 수요가 창출됐다”라고 말했다.

칠튼은 “AI 기술을 수용하고 이를 업무 속도 증대 및 개선에 활용하는 방법을 이해하는 이들은 보상을 받고 그렇지 않은 이들은 뒤쳐질 것이다. 결국 AI를 수용하는 이들과 그렇지 않은 이들 사이의 수익성 장벽이 해당 기업이나 심지어 해당 업계의 장기적인 지속 여부를 결정할 것이다”라고 덧붙였다.

애자일 기술로 한 발 앞서가기
애자일은 AI 하면 처음 생각나는 기술은 아닐 터다. 그러나 이미 애자일 워크플로와 사고방식을 수용한 회사는 AI 도구 및 솔루션을 통합할 최적의 위치에 있게 된다. 이런 조직은 AI와 관련된 빠른 변화를 수용할 준비가 잘 되어 있으므로 새롭게 등장하는 신기술을 보다 쉽게 채택할 수 있다.

헨드릭슨은 애자일 및 데브옵스 사고방식을 갖춘 조직은 지속적으로 배포, 재배포, 테스트가 진행되므로 새로운 프로세스, 서비스 또는 제품을 공개한 후 피드백을 받아 지속적으로 개선하는 과정에 이미 충분히 익숙해져 있다고 설명했다. 이런 사고방식을 갖춘 회사는 더 느린 프로세스, 구형 기술, 배포에 장애물이 있는 회사보다 수월하게 AI 도구 및 솔루션을 신속히 수용하여 배포할 수 있다.

AI와 관련된 특정 분야 및 조직 지식에 대한 필요성도 커지고 있다. 특정 응용분야에 어떤 AI 기술이 적합할지 판단하려면 조직의 필요를 심도 있게 이해하는 것이 필수적이기 때문이다. 헨드릭슨은 “소속 조직 내에 애자일이 있는 이들은 그 특정 분야의 전문기술과 지식을 훨씬 더 잘 활용할 수 있게 된다”라고 말했다.

보안에 대한 초점 강화
AI로 인해 조직이 대응해야 할 새로운 보안 위협과 준법 문제도 등장하고 있다.

헨드릭슨은 “기술적인 측면에서 보안이 매우 중요하다. 많은 회사가 조직 내 사용자의 챗GPT 접근을 차단하고 있다”라고 전했다. 그러나 최종 사용자는 작업 프로세스를 개선하기 위한 방법을 찾으려는 경향이 있으므로 챗GPT와 같은 신생 기술을 중심으로 섀도우 IT의 정도가 더욱 커질 것이 분명하다. 따라서, 보안 문제는 단순히 억제하는 것 이상의 대응이 필요하다.

뿐만 아니라, 헨드릭슨은 불과 몇 년 전만 해도 머신러닝 관련 논의 대부분이 머신러닝의 암호 해독 능력을 중심으로 진행됐으며, 양자 머신러닝의 등장이 임박한 상황에서 그 우려는 커졌다고 지적했다. 회사들은 직장 내 AI를 탐색하는 과정에서, 잠재적인 위험을 파악하고 가능한 해결책을 정확히 찾아낼 수 있는 숙련된 전문가가 필요할 것이다. 

킴은 “애플리케이션의 구동과 데이터의 저장 및 접근을 위한 리소스를 제공하는 인프라 및 플랫폼의 관리”와 관련된 복잡성도 증가하고 있다고 지적했다. 조직은 이런 최신 분산형 플랫폼의 확보, 프로비저닝, 조직화를 돕기 위해 자동화를 활용할 수 있는 인력이 필요해질 것이다.

소프트스킬의 중요성 지속
IT 기술은 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있다. 컴퓨터 과학 전공 학생이 1학년 때 배우는 내용이 졸업 직후에는 쓸모 없어질 가능성이 있을 정도에 이르렀다. AI는 기술의 속도를 가속화할 것이며 심지어는 IT 전문가의 하드 스킬 중 일부를 자동화할 것이다. 이는 소프트 스킬의 중요성이 더욱 커지게 된다는 의미다.

칠튼은 “기술이 빠르게 변하면서 하드 스킬이나 기술 스킬의 반감기가 짧아지고 있다. 몇 년 전만 해도 모두가 코딩을 배우는 것이 중요하게 강조되었다. 코딩을 할 줄 아는 인력은 여전히 필요하지만 로우코드 또는 노코드 플랫폼이 성장하면서 코딩 기술의 필요성이 줄어들고 있다. 좀 더 오래 살아남는 기술은 비판적인 사고, 문제 해결, 효과적인 의사소통, 타인과의 협업과 같은 능력이다”라고 말했다.

킴은 조직이 AI를 활용하여 일상적이고 지루한 행정 작업을 줄일 기회도 있다고 말했다. 행정 작업이 줄어든 만큼 직원은 머리를 쓸 일이 더 많고 시간 관리, 팀 협업, 성공을 위한 리더십이 더욱 강조되는 프로젝트에 집중할 여유가 생긴다.

직원 입장에서는 지속적인 학습과 발전에 투자할 이유가 커진다. 헨드릭슨은 기술이 매우 빠르게 변하므로 기술 분야의 직원들의 경우 지속적으로 배우고 학습해야 함으로 잘 알고 있다고 전했다. 회사는 새로운 기술을 배우고 신생 기술에 정통한 상태를 유지하려는 열정적인 헌신을 보여주는 근로자를 채용할 동기 부여가 한층 더 높아질 것이다.
 
기술 강화에 주목
IT와 관련된 대부분의 것과 마찬가지로 AI 기술에 대한 수요는 인재 공급을 앞지를 것이고 이에 따라 회사는 내부로 시선을 돌려 교육 기회를 찾아야 한다는 지적이다.

헨드릭슨에 따르면 스킬소프트는 이를 해결하기 위해 AI 경력이 있는 직원을 중심으로 팀을 조직하고 이들에게 조직 내 다른 직원의 기술 강화 과업을 맡겼다. 핸드릭슨은 이와 같은 내부 인재 육성 방식은 특정 분야 및 조직 지식의 중요성을 강조하므로 장점이 매우 크다고 주장했다.

그는 “조직 내 인력은 이미 잠재적인 제품이나 장점에 대한 지식이 있으므로 이들을 대상으로 기술 강화를 실시하는 것이 좋다. 경쟁업체 출신이나 조직 외부 인력을 채용하는 것보다 이미 있는 인재를 대상으로 기술 강화를 실시해 적합한 역할에 배치해야 한다”라고 덧붙였다. 

그러면 AI 채택과 함께 발전하기 위해 필요한 기술을 얻게 될 뿐만 아니라 디지털 트랜스포메이션에 매우 필수적인 그 전문기술과 특정 분야 및 조직 지식이 유지된다고 그는 덧붙였다. 

기술 강화로 도움을 받을 수 있는 또 다른 분야는 AI 윤리다. 탄탄한 특정 분야 및 조직 지식을 갖추고 있고 AI 주변에 발생하는 윤리적 문제를 감시할 수 있는 직원을 두는 것이 매우 중요해질 전망이다. 헨드릭스는 인간으로서 견제와 균형 역할을 하면서 생성형 AI의 진실성과 가치를 모니터링하는 이런 직원을 “루프 내 인간”이라고 부른다.

헨드릭슨은 바드(Bard)와 챗GPT를 웹사이트 자료 추출용 코드 작성에 활용하는 사례와 하나의 AI를 다른 AI의 작업 확인에 활용하는 사례를 소개했다. 최종 프로그램은 작동하지 않았지만 두 AI 봇 모두 프로그래밍이 정확하다고 주장했다. 이 경우에는 두 봇의 실수를 파악하기 위해 사람의 눈이 필요했다. 결국, 생성형 AI의 결과는 확실하지 않으며 사람이 개입하여 사실을 확인하지 않는다면 신뢰할 수 없다.

헨드릭스는 “우리는 비록 봇으로 프로그래밍을 하고 있지만 최종 결정을 내리는 것은 인간이기를 바란다”라고 말했다. 즉 향후 필수 기술에 AI 정상성 확인을 추가해야 한다고 그는 말했다. ciokr@idg.co.kr