2021.08.03

"우회로에 주목한다"··· 세일즈포스의 'AI 인재' 확보 전략

Maria Korolov | CIO
‘인재 부족’은 AI 성공의 가장 큰 걸림돌이다. 생각하지도 못했던 인재를 발굴하고 업스킬링하는 방법을 모색하고 있다면 세일즈포스닷컴(Salesforce.com)의 다각적인 접근법에 주목할 필요가 있다.  

인공지능, 머신러닝, 데이터 과학 관련 기술은 여전히 수요가 높다. 기업들이 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 더 나은 의사결정을 내리기 위한 목적으로 심층 데이터 인사이트를 도출하고자 핵심 인력을 앞다퉈 충원하고 있기 때문이다. 

AI가 미래의 핵심인 기업에게는 인재 부족이 특히 걱정거리다. CRM SaaS 업체 세일즈포스도 이러한 유형의 기업에 속한다. 이 회사의 ‘아인슈타인(Einstein)’ 플랫폼은 기업이 AI 도구를 구축할 수 있는 일반적인 방법 중 하나다. 대부분의 기업에서 이미 사용하고 있는 플랫폼에 내장된 AI는 이 새로운 기술을 활용하는 핵심 수단이다. 
 
ⓒGetty Images

IBM의 ‘글로벌 AI 채택 인덱스 2021(Global AI Adoption Index 2021)’에 따르면 43%의 기업이 코로나 19 위기로 AI 구축을 가속화하고 있다고 밝혔으며, AI 도입을 가로막는 가장 큰 장벽은 인재 부족(39%)이었다. 

AI 기반 아인슈타인 플랫폼 덕분에 2020년 전년 대비 24% 증가한 210억 달러의 매출을 올려 사상 최대 실적을 기록한 세일즈포스는 AI 및 데이터 과학 인재 발굴이 필수적이었다.  

세일즈포스의 아인슈타인 제품 관리 수석 부사장 겸 총괄 책임자 마르코 카살라이나는 아인슈타인의 예측 분석 수행이 2019년 하루 10억 개에서 2020년 11월 기준 800억 개로 증가했는데, 이는 세일즈포스가 인재를 발굴하고 업스킬링하는 데 다각적인 접근을 취했기에 가능했던 일이라고 말했다. 

의외의 장소에서 인재 발굴하기 
세일즈포스의 AI 관련 플랫폼 및 서비스의 성장은 일반적인 기업 채용 채널을 활용하는 것으로 달성된 게 아니다. 대부분의 기업이 지역 대학이나 전통적으로 기술 관련 학과가 유명한 대학과의 관계를 모색하는 반면, 세일즈포스는 전 세계 700개 이상의 대학과 협력관계를 맺고 있다. 

그리고 이런 협력을 통해 필요한 역량을 갖춘 졸업생을 찾는 것이 쉬워지고 있다고 카살라이나는 밝혔다. 이는 단지 전 세계의 여러 대학과 관계를 맺었기 때문만은 아니라 요즘 많은 대학에서 필수 과목을 변경한 덕분이기도 하다고 덧붙였다. 

그는 “최근 세일즈포스에 개발자로 온 많은 사람이 데이터 과학 배경지식을 갖추고 있다. 이제는 데이터 과학이 컴퓨터 공학에서 핵심 커리큘럼의 일부로 자리 잡았다. 이들은 데이터 과학을 어느 정도는 기본적으로 할 수 있다. 썩 나쁘지 않은 수준이다”라고 전했다. 

또한 세일즈포스는 IT 인재 파이프라인의 재정의와 다양화를 장려하는 비영리 단체 ‘이어업(Year Up)’과 협력하여 3만 4,000명 이상의 소외계층 청소년이 핀테크 분야에서 기회를 찾을 수 있도록 지원하는 프로그램도 운영하고 있다. 카살라이나는 “이 프로그램을 통해 소외계층 청소년에게 인턴 경험을 제공한다. 이들 중 많은 사람이 정식 직원으로 채용된다”라고 말했다. 

만약 경험 측면에서 전문성을 갖춘 인재를 원한다면 ‘아카이브(arXiv.org)’와 같은 사이트에서 AI 연구 논문을 찾아 유능한 전문가를 발굴하거나, 아니면 직원 네트워크를 활용하라고 그는 권고했다. 

카살라이나에 따르면 그의 팀 구성원 중 상당수가 수학이나 데이터 과학 박사 학위를 가지고 있지만 모든 팀원이 그렇게 높은 수준의 AI 전문성을 필요로 하는 건 아니다. 그는 “데이터 과학은 AI의 20%다. AI의 대부분은 데이터를 적절한 형태로 만들고 이를 인간의 직관에 따라 활용하는 데 있다”라고 말했다. 

이어서 “그렇게 하려면 세일즈포스 플랫폼에 익숙해야 하고, 고객의 사용 방식을 이해해야 한다. 머신러닝이 일부이기는 하지만 전부는 아니다”라고 덧붙였다. 

세일즈포스가 취한 또 다른 의외의 채용 전략은 현재 AI 관련 직업을 갖고 있지 않지만 직업을 바꾸는 데 관심이 있는 사람을 찾는 것이다. 올해 초 링크드인(LinkedIn)에서 실시한 연구 결과에 따르면 데이터 과학 및 인공지능 분야에 뛰어든 직원의 절반가량은 관련 없는 분야 출신이었다.

세일즈포스에서 비기술직 인력을 내부적으로 채용하는 것도 여기에 포함된다. 카살라이나는 “(세일즈포스의) 많은 직원이 AI 그룹의 일원이 되길 원하고 있으며, 이들을 내부 채용하는 게 회사 입장에서도 이득이다”라고 전했다. 회사 내에서 전직하는 직원들은 이미 회사의 문화와 제품군을 이해하고 있기 때문이다.

그는 “팀원 중 한 명이 영업부 출신이다. 브래드는 AI 제품을 포함해 제품을 판매하는 세일즈포스 영업사원이었다. 그전에는 제약회사에서 영업을 했었다”라며, “지금은 아인슈타인의 제품 관리자를 맡고 있다. 그는 몇몇 개발자팀을 관리하고 엔지니어와 협력하며 요구사항을 정하고 고객과 이야기를 나눈다”라고 설명했다.

이러한 일을 하기 위해 브래드가 데이터 과학자들에게 인기 있는 프로그래밍 언어 파이썬에 빠져 있을 필요는 없다고 카살라이나는 강조했다.

그는 “물론 브래드는 파이썬을 배우는 것을 환영한다. 머신러닝을 더 깊게 이해하는 것은 언제나 좋은 일이다. 하지만 아인슈타인 플랫폼은 구조화돼 있기 때문에 브래드가 그렇게 깊이 이해할 필요는 없다. 즉 신경망을 사용할지 랜덤 포레스트(random forest)를 사용할지 결정하지 않아도 된다. 아인슈타인 플랫폼은 많은 부분을 자동화할 수 있다”라고 설명했다.

그에 따르면 다른 팀에서 AI 팀으로 옮길 때 직원들은 일반적으로 세일즈포스에서 제공하는 내부 AI 과정(예: 제품 관리자 과정, 기타 자격증 과정 등)을 수강하는 것부터 시작한다. 카살라이나는 “많은 사람이 그런 식으로 시작한다. 일부는 코세라(Coursera) 등에서 외부 자격증을 취득하기도 한다”라고 덧붙였다.

‘트레일헤드(Trailhead)’  
트레일헤드는 세일즈포스의 교육 플랫폼으로, 내부 직원과 일반 사용자 모두 이용할 수 있다. 카살라이나는 “트레일헤드에 아인슈타인 시스템 전체와 엄청난 양의 콘텐츠를 넣어뒀다”라고 언급했다. 

이 콘텐츠에는 200개 이상의 학습 모듈 그리고 15개 이상의 프로젝트가 포함돼 있다. 이를테면 사용자는 다양한 고양이 품종을 인식하는 고양이 구조 앱을 만들 수 있다.

그는 “개인적으로 (이 콘텐츠를) 직접 만들기도 한다. 실습을 통해 데이터가 미리 로드된 세일즈포스 섹션을 실제로 프로비저닝하고 아인슈타인 기능을 사용해볼 수 있다. 과정 내내 프로세스 가이드가 지원된다. 그리고 머신러닝과 함께 작동하도록 만들어진 데이터, 매우 구체적인 데이터세트를 사용한다”라고 설명했다. 

플랫폼용 콘텐츠를 만드는 것 외에 카살라니아는 직접 몇몇 과정을 수강하기도 한다고 전했다. 그는 일반 사용자에게는 모든 콘텐츠가 무료지만 트레일헤드를 활용해 직원을 교육하려는 기업 사용자라면 매달 사용자당 25달러에 직원용 마이트레일헤드(myTrailhead for Employees)에 가입해야 한다고 밝혔다.
 
ciokr@idg.co.kr

 



2021.08.03

"우회로에 주목한다"··· 세일즈포스의 'AI 인재' 확보 전략

Maria Korolov | CIO
‘인재 부족’은 AI 성공의 가장 큰 걸림돌이다. 생각하지도 못했던 인재를 발굴하고 업스킬링하는 방법을 모색하고 있다면 세일즈포스닷컴(Salesforce.com)의 다각적인 접근법에 주목할 필요가 있다.  

인공지능, 머신러닝, 데이터 과학 관련 기술은 여전히 수요가 높다. 기업들이 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 더 나은 의사결정을 내리기 위한 목적으로 심층 데이터 인사이트를 도출하고자 핵심 인력을 앞다퉈 충원하고 있기 때문이다. 

AI가 미래의 핵심인 기업에게는 인재 부족이 특히 걱정거리다. CRM SaaS 업체 세일즈포스도 이러한 유형의 기업에 속한다. 이 회사의 ‘아인슈타인(Einstein)’ 플랫폼은 기업이 AI 도구를 구축할 수 있는 일반적인 방법 중 하나다. 대부분의 기업에서 이미 사용하고 있는 플랫폼에 내장된 AI는 이 새로운 기술을 활용하는 핵심 수단이다. 
 
ⓒGetty Images

IBM의 ‘글로벌 AI 채택 인덱스 2021(Global AI Adoption Index 2021)’에 따르면 43%의 기업이 코로나 19 위기로 AI 구축을 가속화하고 있다고 밝혔으며, AI 도입을 가로막는 가장 큰 장벽은 인재 부족(39%)이었다. 

AI 기반 아인슈타인 플랫폼 덕분에 2020년 전년 대비 24% 증가한 210억 달러의 매출을 올려 사상 최대 실적을 기록한 세일즈포스는 AI 및 데이터 과학 인재 발굴이 필수적이었다.  

세일즈포스의 아인슈타인 제품 관리 수석 부사장 겸 총괄 책임자 마르코 카살라이나는 아인슈타인의 예측 분석 수행이 2019년 하루 10억 개에서 2020년 11월 기준 800억 개로 증가했는데, 이는 세일즈포스가 인재를 발굴하고 업스킬링하는 데 다각적인 접근을 취했기에 가능했던 일이라고 말했다. 

의외의 장소에서 인재 발굴하기 
세일즈포스의 AI 관련 플랫폼 및 서비스의 성장은 일반적인 기업 채용 채널을 활용하는 것으로 달성된 게 아니다. 대부분의 기업이 지역 대학이나 전통적으로 기술 관련 학과가 유명한 대학과의 관계를 모색하는 반면, 세일즈포스는 전 세계 700개 이상의 대학과 협력관계를 맺고 있다. 

그리고 이런 협력을 통해 필요한 역량을 갖춘 졸업생을 찾는 것이 쉬워지고 있다고 카살라이나는 밝혔다. 이는 단지 전 세계의 여러 대학과 관계를 맺었기 때문만은 아니라 요즘 많은 대학에서 필수 과목을 변경한 덕분이기도 하다고 덧붙였다. 

그는 “최근 세일즈포스에 개발자로 온 많은 사람이 데이터 과학 배경지식을 갖추고 있다. 이제는 데이터 과학이 컴퓨터 공학에서 핵심 커리큘럼의 일부로 자리 잡았다. 이들은 데이터 과학을 어느 정도는 기본적으로 할 수 있다. 썩 나쁘지 않은 수준이다”라고 전했다. 

또한 세일즈포스는 IT 인재 파이프라인의 재정의와 다양화를 장려하는 비영리 단체 ‘이어업(Year Up)’과 협력하여 3만 4,000명 이상의 소외계층 청소년이 핀테크 분야에서 기회를 찾을 수 있도록 지원하는 프로그램도 운영하고 있다. 카살라이나는 “이 프로그램을 통해 소외계층 청소년에게 인턴 경험을 제공한다. 이들 중 많은 사람이 정식 직원으로 채용된다”라고 말했다. 

만약 경험 측면에서 전문성을 갖춘 인재를 원한다면 ‘아카이브(arXiv.org)’와 같은 사이트에서 AI 연구 논문을 찾아 유능한 전문가를 발굴하거나, 아니면 직원 네트워크를 활용하라고 그는 권고했다. 

카살라이나에 따르면 그의 팀 구성원 중 상당수가 수학이나 데이터 과학 박사 학위를 가지고 있지만 모든 팀원이 그렇게 높은 수준의 AI 전문성을 필요로 하는 건 아니다. 그는 “데이터 과학은 AI의 20%다. AI의 대부분은 데이터를 적절한 형태로 만들고 이를 인간의 직관에 따라 활용하는 데 있다”라고 말했다. 

이어서 “그렇게 하려면 세일즈포스 플랫폼에 익숙해야 하고, 고객의 사용 방식을 이해해야 한다. 머신러닝이 일부이기는 하지만 전부는 아니다”라고 덧붙였다. 

세일즈포스가 취한 또 다른 의외의 채용 전략은 현재 AI 관련 직업을 갖고 있지 않지만 직업을 바꾸는 데 관심이 있는 사람을 찾는 것이다. 올해 초 링크드인(LinkedIn)에서 실시한 연구 결과에 따르면 데이터 과학 및 인공지능 분야에 뛰어든 직원의 절반가량은 관련 없는 분야 출신이었다.

세일즈포스에서 비기술직 인력을 내부적으로 채용하는 것도 여기에 포함된다. 카살라이나는 “(세일즈포스의) 많은 직원이 AI 그룹의 일원이 되길 원하고 있으며, 이들을 내부 채용하는 게 회사 입장에서도 이득이다”라고 전했다. 회사 내에서 전직하는 직원들은 이미 회사의 문화와 제품군을 이해하고 있기 때문이다.

그는 “팀원 중 한 명이 영업부 출신이다. 브래드는 AI 제품을 포함해 제품을 판매하는 세일즈포스 영업사원이었다. 그전에는 제약회사에서 영업을 했었다”라며, “지금은 아인슈타인의 제품 관리자를 맡고 있다. 그는 몇몇 개발자팀을 관리하고 엔지니어와 협력하며 요구사항을 정하고 고객과 이야기를 나눈다”라고 설명했다.

이러한 일을 하기 위해 브래드가 데이터 과학자들에게 인기 있는 프로그래밍 언어 파이썬에 빠져 있을 필요는 없다고 카살라이나는 강조했다.

그는 “물론 브래드는 파이썬을 배우는 것을 환영한다. 머신러닝을 더 깊게 이해하는 것은 언제나 좋은 일이다. 하지만 아인슈타인 플랫폼은 구조화돼 있기 때문에 브래드가 그렇게 깊이 이해할 필요는 없다. 즉 신경망을 사용할지 랜덤 포레스트(random forest)를 사용할지 결정하지 않아도 된다. 아인슈타인 플랫폼은 많은 부분을 자동화할 수 있다”라고 설명했다.

그에 따르면 다른 팀에서 AI 팀으로 옮길 때 직원들은 일반적으로 세일즈포스에서 제공하는 내부 AI 과정(예: 제품 관리자 과정, 기타 자격증 과정 등)을 수강하는 것부터 시작한다. 카살라이나는 “많은 사람이 그런 식으로 시작한다. 일부는 코세라(Coursera) 등에서 외부 자격증을 취득하기도 한다”라고 덧붙였다.

‘트레일헤드(Trailhead)’  
트레일헤드는 세일즈포스의 교육 플랫폼으로, 내부 직원과 일반 사용자 모두 이용할 수 있다. 카살라이나는 “트레일헤드에 아인슈타인 시스템 전체와 엄청난 양의 콘텐츠를 넣어뒀다”라고 언급했다. 

이 콘텐츠에는 200개 이상의 학습 모듈 그리고 15개 이상의 프로젝트가 포함돼 있다. 이를테면 사용자는 다양한 고양이 품종을 인식하는 고양이 구조 앱을 만들 수 있다.

그는 “개인적으로 (이 콘텐츠를) 직접 만들기도 한다. 실습을 통해 데이터가 미리 로드된 세일즈포스 섹션을 실제로 프로비저닝하고 아인슈타인 기능을 사용해볼 수 있다. 과정 내내 프로세스 가이드가 지원된다. 그리고 머신러닝과 함께 작동하도록 만들어진 데이터, 매우 구체적인 데이터세트를 사용한다”라고 설명했다. 

플랫폼용 콘텐츠를 만드는 것 외에 카살라니아는 직접 몇몇 과정을 수강하기도 한다고 전했다. 그는 일반 사용자에게는 모든 콘텐츠가 무료지만 트레일헤드를 활용해 직원을 교육하려는 기업 사용자라면 매달 사용자당 25달러에 직원용 마이트레일헤드(myTrailhead for Employees)에 가입해야 한다고 밝혔다.
 
ciokr@idg.co.kr

 

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