마이크로소프트? / 김대우 이사
예측 6: 2026년까지 클라우드 애플리케이션의 2/3가 AI를 사용하고,
전 세계 조직의 80%는 이를 지속적으로 관리하고 업데이트할
숙련된 AI 전문가를 찾는 데 어려움을 겪을 것
- IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2024 Predictions
여전히 우울한 예측입니다. 이 예측은 AI 기술의 중요성과 그에 따른 인력 부족 문제를 명확히 보여줍니다.
1. 클라우드 애플리케이션과 AI 전문가 부족 현상
우리가 사용되는 대부분의 클라우드 애플리케이션에는 이미 AI 기술들이 다양하게 녹아 있습니다. 알고리즘을 통한 추천 기술부터, PPT 생성을 도와주는 AI, 제시어를 전달하면 그림을 그리는 AI와 코딩을 보조하는 AI는 이제 자연스러운 우리의 일부이고, 저렴한 업무와 일상의 보조 도구입니다.
그렇다면, 기업에게 AI는 무엇일까요? AI는 기업의 경쟁력입니다.
오늘날 기업들의 최우선 목표 중 하나는 인공지능과 관련된 스마트 클라우드 애플리케이션 서비스를 개발하는 것입니다.
이는 AI 기술을 통해 효율성을 높이고, 데이터 기반의 의사결정을 강화하며, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위함입니다.
그러나, 이러한 목표를 달성하기 위해 AI 기술 인력이 필수적입니다. AI 기술이 없으면 애플리케이션에 AI 기능을 추가할 수 없을 뿐만 아니라, 데이터를 활용해 지속적으로 모델을 트레이닝하는 과정조차도 어려워집니다.
AI 기술 인력 부족. 이는 오늘날 기업이 직면한 큰 도전 과제 중 하나입니다.
2. 기업의 AI 기술 투자
그렇다면 왜 기업들은 AI 기술에 이렇게 많은 투자를 하고 있을까요?
그 이유는 AI가 기업의 경쟁력을 크게 향상할 수 있기 때문입니다.
AI는 머신러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 인공지능 기술을 통해 기업은 고객 행동을 예측하고, 프로세스를 자동화하며, 새로운 비즈니스 기회를 발굴할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 가진 전문가가 부족하면 프로젝트가 지연되거나 실패할 가능성이 높아집니다. 또한, 다양한 인공지능 서비스를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 활용하는 데에도 큰 어려움이 발생할 것입니다.
3. 기업의 AI 교육
기업의 AI 인력 부족과 기술 격차를 해소하기 위해 가장 가성비 좋은 방법은 교육입니다. 2022년 IDC 조사에 따르면, 70% 이상의 기업들이 IT 교육을 최우선 전략적 우선순위로 꼽았습니다. 이는 조직이 내부 인력을 통해 기술 격차를 줄이고자 하는 노력을 보여줍니다.
그러나 기술의 발전 속도를 교육만으로 따라가기에는 여전히 어려움이 많습니다. 많은 조직들이 필요한 AI 인재를 유치하고, 고용하고, 재교육하며 기술을 향상하기 위한 기술적 또는 인적 자원을 충분히 갖추지 못하고 있습니다.
그래서 많은 조직들이 필요한 AI 인재를 유치하고, 고용하고, 재교육하고, 기술을 향상하는 데 필요한 기술적 또는 인적 자원을 갖추지 못하고 있어요.
3-1. 외부 서비스 활용 방안
기업 입장에서는 어떻게 해야 할까요? 우선, 외주 서비스 고용입니다. 하지만, 외주 업체를 활용할 경우, 이들을 효과적으로 통제하고 관리하는 것이 어려울 수 있으며, 외주 업체에 대한 종속성이 생길 수도 있습니다.
또한, 인공지능 트레이닝에 사용할 데이터와 내부 자료에 대한 보안 및 컴플라이언스 문제가 발생할 수 있습니다. 외부 업체 고용 비용이 상승하면, 내부적으로 직원들의 AI 기술을 위한 교육이나 지원 프로그램에 할당할 예산이 줄어들 수밖에 없습니다. 참 난감한 상황이죠.
3-2. AI 지식을 얻기 위한 파트너십
이러한 어려움을 극복하기 위해, 앞으로 많은 기업들은 AI 전문가, 대학교, 리서치 기관들과 파트너십을 맺고 외부로부터 AI 인재와 전문 지식을 얻는 방법을 선택할 것으로 예측됩니다.
이러한 파트너십을 통해 기업은 최신 AI 기술과 트렌드를 빠르게 도입할 수 있으며, 내부 인력의 부담을 줄일 수 있습니다.
또한, CSP들의 AI서비스(AI-as-a-Service)를 활용해 내부 AI 기술을 확보하기 전, 상호 보완적으로 수도 있습니다. AI-as-a-Service 모델은 기업이 대규모 투자나 복잡한 인프라 구축 없이도 AI 기술을 활용할 수 있게 해 주며, 신속하게 비즈니스 요구에 맞는 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 초기 비용을 절감하고, AI 기술의 구현과 유지보수에 필요한 전문 지식을 외부에서 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
3-3. 기업 내부 인력 강화
그럼에도 불구하고, 기업이 장기적으로 AI 도입을 성공하기 위해서는 내부 인력 역량 강화가 필수적입니다. 기존 직원들의 재교육이나 기술 향상 프로그램에 대한 투자는 기업의 지속 가능한 성장을 위해 중요합니다. 이를 위해 기업은 내부 교육 프로그램을 강화하고, 직원들이 최신 AI 기술과 도구를 학습할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이러한 프로그램은 온라인 강의, 워크숍, 해커톤, 멘토링 등 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다.
아울러, AI 기술을 활용한 프로젝트를 제안해 직원들이 실제 경험을 쌓을 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 직원들은 이론적인 지식뿐만 아니라 실무적인 기술도 습득할 수 있습니다.
예를 들어, 작은 파일럿 프로젝트를 통해 AI 모델을 개발하고 이를 실제 비즈니스 문제에 적용해 보는 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 경험은 직원들의 자신감을 높이고, 더 큰 프로젝트에 대한 준비를 할 수 있게 해 줍니다.
3-4. 기업의 AI 기술 경쟁력 유지 방안
기업들은 또한 AI 기술의 빠른 변화를 따라잡기 위해 정기적으로 기술 트렌드와 업계 동향을 모니터링해야 합니다. 최신 기술과 도구를 빠르게 도입하고, 경쟁력을 유지해야 합니다.
마지막으로, 기업은 AI 기술의 윤리적 사용과 관련된 문제를 고려해야 합니다.
클라우드 지원포털 전문자료 - 책임 있는 AI(responsible AI), 신뢰할 수 있는 AI(trusted AI). 인공지능 윤리 동향
AI 기술은 많은 이점을 제공하지만, 잘못 사용될 경우 큰 위험을 초래할 수도 있습니다. 따라서 기업은 AI 기술을 개발하고 활용하는 과정에서 윤리적 기준을 준수하고, 데이터 프라이버시와 보안을 철저히 관리해야 합니다. 이를 위해 기업은 내부 정책을 수립하고, AI 윤리에 대한 교육을 제공해야 합니다.
4. 마침
AI 클라우드 애플리케이션의 중요성이 점점 커지고 있는 가운데, AI 전문가 부족은 기업들에게 큰 도전입니다.
이런 어려움을 해결하기 위해 기업은 외부 서비스와 내부 교육 프로그램을 더 적절히 활용하고, 지속적으로 내부 인력 양성에 투자해야 합니다.
이러한 노력이 뒷받침될 때, 기업은 AI 기술을 통해 혁신을 이루고, 지속 가능한 성장을 달성할 수 있을 것입니다.
참 고 문 헌
- https://www.idc.com/research/viewtoc.jsp?containerId=US51294723
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/what-is-ai-studio
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2
저작권 정책
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