일문일답 | AI 혁명 속 승자가 되는 법··· AWS 교육 임원이 말하는 미래 필수 역량

AI와 기술 역량이 빠르게 변화하면서 취업이나 커리어 발전을 위해 필요한 역량도 몇 년 전과 비교해 크게 달라졌다. 특히 직무 능력 외에 의사소통, 문제 해결, 협업, 리더십 능력 등으로 대표되는 ‘소프트 스킬’의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다고 AWS의 교육·수료(training and certification) 제품 및 서비스 디렉터 제니 트라우트먼이 밝혔다.

세계경제포럼(WEF)이 올해 1월에 발표한 ‘일자리의 미래 보고서(Future of Jobs Report)’에 따르면, 경제 불확실성과 생성형AI의 확산, 기술 발전 속도에 따라 현재 노동자의 보유 역량 중 39%가 2030년까지 효용성을 잃을 것으로 전망됐다.

생성형AI, 네트워크 및 사이버 보안, 기술적 소양과 관련된 역량은 현재 가장 빠르게 성장하고 있으며, 기업이 가장 필요로 하는 핵심 역량으로 자리 잡고 있다.

AWS와 액세스 파트너십이 2023년 공동 발표한 조사 결과에 따르면, 기업의 73%가 AI 역량을 갖춘 인재 채용을 최우선 과제로 삼고 있지만, 이들 중 75%는 적합한 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또, IT 인력이 생성형AI 관련 역량을 보유할 경우 평균적으로 47% 높은 급여를 받을 수 있으며, 이러한 급여 상승 효과는 다양한 부서에서 나타났다. AI 역량을 갖춘 인재에 대해 기업이 기꺼이 더 많은 급여를 지급할 의향이 있다고 답한 비율은 영업·마케팅 부문이 43%, 금융 부문이 42%, 비즈니스 운영 부문이 41%, 법률·규제·컴플라이언스 부문이 37%, 인사 부문이 35%로 조사됐다.

AWS는 600개 이상의 온라인 강좌를 제공하며, 대부분 무료로 수강할 수 있다. 이를 통해 직원은 생성형 AI 기술과 도구 활용법을 배우고 관련 인증을 취득할 수 있다. 하지만 AWS 내부에서도 생성형 AI로 인한 직무 변화와 고용 불안에 대한 직원의 우려를 해소하는 것이 핵심 과제로 대두되고 있다.

트라우트먼은 기술 전문가뿐만 아니라 비즈니스 담당자도 AWS의 신규 교육 과정을 예상보다 빠르게 수강하고 있다고 설명했다. AWS의 모든 인증 과정 중 ‘AWS 공인 AI 프랙티셔너(AWS Certified AI Practitioner)’ 시험의 베타 과정에는 과거 평균보다 20배 많은 인원이 참여했다. 또한, ‘AWS 공인 머신러닝 엔지니어 어소시에이트(AWS Certified Machine Learning Engineer Associate)’ 시험의 베타 참가자 수도 기존 평균 대비 세 배 이상 증가했다.

AWS는 생성형AI에 대한 전문 지식과 인증을 취득할 수 있도록 과정을 확대해 왔지만, 이 기술이 일자리에 미치는 영향에 대한 내부 우려와 불안도 해결해야 했다.

트라우트먼은 “기술과 비즈니스 환경이 빠르게 변화하면서 기업이 원하는 인재의 특성도 달라지고 있다”라며 “생성형AI를 활용하는 역량뿐만 아니라 핵심 소프트 스킬도 이제 선택이 아니라 필수”라고 말했다.

트라우트먼은 파운드리 산하 언론사 컴퓨터월드와의 인터뷰를 통해 구직자뿐만 아니라 기존 직장에서 경력을 유지하거나 발전시키고자 하는 사람이 갖춰야 할 핵심 역량에 대해 의견을 나누었다.

Q: AWS에서 요구하는 역량과 인재 유형에 어떤 변화가 있는가?

A: AWS가 주목하는 부분은 고객이 이야기하는 것과 동일하다. 즉, 직원이 AI가 무엇인지 기본적으로 이해하고, 이를 실제 업무에서 어떻게 활용할 수 있는지 학습하는 것이 핵심이다

AWS는 고객에게 제공하는 교육과 유사한 내부 교육 프로그램을 운영하고 있다. 직원이 교육을 받고, 역량을 개발하며, 역할에 따라 최소한 AI 공인 프랙티셔너(AI Practitioner) 인증을 취득하도록 여러 내부 캠페인을 진행해왔다. 이 인증은 AI와 생성형AI의 개념을 이해하고, 이를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 AWS에서 제공하는 도구를 다룰 수 있는 기본 지식을 갖추었음을 증명하기 위한 과정이다.

또한, 직원이 제공된 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 변화 관리 프로그램도 추진하고 있다. 예를 들어, 개발자의 생산성을 높이기 위해 AI 코딩 도구 ‘아마존 Q 개발자(Amazon Q Developer)’를 활용하고 있으며, 이를 통해 두 가지 목표를 달성하고자 한다. 첫째, 개발 속도를 높여 고객을 위한 솔루션을 더욱 빠르게 구축할 수 있도록 하는 것, 둘째, 더 높은 품질의 코드를 빠르게 작성하고 전반적인 업무 효율성을 향상하는 것이다.

이 외에도 내부적으로 AI 학습을 지원하는 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구를 활용하고 있다. 대표적으로 ‘아마존 Q 포 비즈니스(Amazon Q for Business)’가 있으며, 이 도구는 내부 정보를 분석해 직원이 더 생산적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는다.

결국, 직원이 어떤 AI 도구가 존재하는지, 이를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 장기적으로 업무에서 어떤 변화를 만들 수 있는지 이해하도록 돕는 것이 목표다. AWS는 이러한 목표를 연간 계획에도 반영해 지속적으로 발전시키고 있다.

Q: 직원이 이러한 변화에 어떻게 반응하고 있는가? 반발은 없는가?

A: 솔직히 말하면, 내부에서도 외부와 동일한 반응을 확인하고 있다. 어떤 직원은 새로운 기술에 대해 매우 흥미를 느끼고 적극적으로 활용하려 하며, 빠르게 새로운 방법을 찾고 있다. 반면, 일부 직원은 여전히 회의적이다. ‘아직 나에게 필요하지 않다’거나 ‘당장 업무에 큰 영향을 미치지 않을 것이다’라고 생각하는 경우도 있다.

하지만 점점 더 많은 직원이 AI 기술의 중요성을 인식하고 긴장감을 느끼기 시작했다. 특히 AWS 스스로가 AI 기술을 직접 개발하는 기업이다보니, 우리 직원이 AI를 적극적으로 활용하고 있음을 보여줄 필요가 있었다. 현재 AWS 직원 상당수가 ‘AI라는 기술을 이해하고 활용하지 않으면 곧 문제가 될 수 있다’는 점을 깨닫고 있다. 이는 결국 커리어 성장에도 영향을 미칠 것이다.

물론, 여전히 도입 속도가 느린 직원도 있다. 하지만 이제는 ‘아직 준비되지 않았다’거나 ‘나와는 관련 없다’는 반응보다는, ‘이제 정말 배워야 할 때가 왔다’는 인식이 확산되고 있다. 다만, 바쁜 업무 속에서 새로운 기술을 익히는 것이 부담스럽다고 느끼는 경우가 많다.

Q: 변화하는 역량 요구 사항에는 어떤 것이 있는가?

A: 핵심 변화 중 하나는 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)이다. 비기술 직군에서는 이 용어가 낯설게 느껴질 수 있다. ‘엔지니어링’이라는 단어가 기술적인 개념처럼 들리지만, 사실 프롬프트 엔지니어링은 생성형AI 도구에서 원하는 결과를 얻어내는 기술을 의미한다.

직무와 관계없이 누구나 좋은 프롬프트를 작성하는 방법을 익힐 필요가 있다. 이는 하나의 독립적인 역량이며, 대부분의 사람이 아직 갖추지 못한 기술이다. 따라서 AI와 생성형AI의 기본 개념을 익힌 후에는 반드시 프롬프트 엔지니어링을 학습해야 한다. 이를 위한 별도 교육 과정도 마련되어 있다.

그다음으로 중요한 것은 사고 방식의 변화다. 창의성을 발휘하고, 새로운 방식으로 사고하며, 비판적 사고를 통해 문제를 해결하는 역량이 점점 더 중요해지고 있다.

예를 들어, AI 도구를 사용했는데 원하는 결과가 나오지 않았다면, 왜 그런지 분석하고 접근 방식을 조정할 수 있어야 한다. 또, 동료와 협업하며 그들이 어떻게 AI를 활용하는지 배우고, 이를 통해 새로운 아이디어를 얻는 과정도 필요하다.

아직 초기 단계이긴 하지만, AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 따라서 AI를 활용해 일상적인 업무를 혁신하는 방법을 고민하는 것이 중요하다. 현재 가장 큰 장애물은 기술 자체가 아니라, 사람이 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 생각하는 방식이다.

이에 따라, 다른 사람이 AI를 어떻게 활용하는지 관찰하고, 적극적으로 탐색하는 태도가 필수적이다. AWS는 이를 ‘배우고 호기심을 가지라(Learn and Be Curious)’는 원칙으로 정리하고 있다. 이는 아마존의 리더십 원칙 중 하나이기도 하지만, 더 넓게 보면, AI 시대에는 누구나 가져야 할 핵심 역량이다. 단순히 다른 사람의 방식을 모방하는 것이 아니라, 이를 기반으로 새로운 아이디어를 창출할 수 있는 능력이 더욱 중요해질 것이다.

Q: 어떤 일이 점점 중요성을 잃어가고 있을까?

A: 반복 작업이 중심이 되는 일이다. 예를 들어 초급 개발자는 과거 코드 작성에 집중하는 역할을 맡았다. 하지만 단순한 코딩 작업의 중요성은 점점 줄어들 것이다. 앞으로는 개발자가 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 무엇을 개발할지 더 깊이 고민하고, 더 나은 애플리케이션을 만들기 위해 설계 및 아키텍처를 개선하는 역량이 필요해진다. 단순 코딩 보단 분명 더 높은 수준의 능력이 필요한 셈이다.

또한, 개발자는 코드의 품질을 보장하는 역할도 맡아야 한다. 코드가 원하는 대로 작동하는지 점검하고, 품질을 유지하는 것이 중요한 역량이 될 것이다.

결국, 수요는 중급 및 고급 개발자에게 집중될 것이며, 초급 개발자의 단순 코딩 역량은 상대적으로 덜 중요해질 가능성이 크다. 따라서, 저연차 개발자는 멘토를 찾아서 조언을 구하고, 단순한 코딩을 넘어 설계 및 새로운 애플리케이션 개발로 역량을 확장하는 것이 중요하다.

Q: 생성형AI가 실제로 높은 품질의 코드를 생성할 수 있는가?

A: 그렇다. 올바르게 활용하면 가능하다. 다만, 사용 사례에 따라 성능이 다를 수 있다. 어떤 경우에는 AI가 뛰어난 성과를 내지만, 아직 개선이 필요한 부분도 있다. 하지만 AI는 계속 발전하고 있으며, 하루가 다르게 성능이 향상되고 있다.

특히, 자바 마이그레이션과 같이 표준화된 작업에서는 AI가 놀라운 속도로 고품질의 결과를 만들어낸다. 처리 속도와 작업 품질이 매우 뛰어나다. 반면, 완전히 새로운 시스템을 처음부터 구축하는 경우에는 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 프롬프트 작성 역량이 필요하며, 품질 보증(QA) 과정도 더 중요해진다. 하지만 이러한 영역에서도 AI의 성능은 계속 향상되고 있다.

Q: 소프트웨어 개발자의 역할은 어떻게 변화할 것으로 보이는가? 초급 개발자의 일자리는 사라질 가능성이 있는가?

A: 완전히 사라지진 않을 것이다. 다만 초급 개발자의 수요 자체는 줄어들 수도 있으며, 이에 따라 기존 초급 개발자도 더 높은 수준의 역량을 갖춰야만 경쟁력을 유지할 수 있을 것이다. 앞으로 개발자 업무에서 단순 코드를 작성하는 시간은 줄어들 것이다. 이런 상황에서 개발자는 결국 더 빠르게 적응해야 한다. 단순 코딩이 아니라 애플리케이션이 해결해야 할 핵심 문제에 집중하거나, 새로운 기술을 익혀 기존 소프트웨어 개발 영역을 넘어설 필요가 있다.

또한, 개발자는 보안 같은 보다 특정 전문 분야로 진출할 가능성이 크다. 보안 분야에서는 여전히 많은 인력이 필요하며, 기존 개발 업무와 연관성이 높아 개발자가 보안 관련 역량을 쌓고 해당 영역으로 확장할 수 있다.

Q: AI의 발전으로 인해 어떤 일자리가 새롭게 창출되고 있는가?

A: 새로운 직업은 아니지만 머신러닝 엔지니어, 빅데이터 전문가 같은 직군의 수요가 높아질 수 있다. AI 및 데이터 기술의 발전으로 인해 해당 분야의 전문성을 갖춘 인력이 더욱 필요해졌으며, 현재 그 수요를 충족할 만큼의 전문가가 부족한 상황이기 때문이다.

아직 어떤 새로운 직업이 등장할지는 명확하지 않다. 우리가 아직 답을 찾지 못한 상태다. 다만, 기존 역할을 맡고 있는 사람이 AI를 활용하면서 업무 방식이 달라지고 있으며, 이를 통해 더 많은 성과를 낼 수 있게 되었다. 이런 변화는 창의성과 혁신을 촉진한다는 점에서 긍정적인 측면이 많다.

이러한 변화 속도가 너무 빠른 것이 부담스러운 사람도 존재한다. 자연스레 ‘일자리의 변화가 얼마나 빠르게 진행될 것인가? 앞으로 얼마나 많은 인력이 필요할 것인가?’와 같은 논의가 계속 진행되고 있다.

생산성이 계속 향상되면서 일자리 감소에 대한 우려도 있다. 이는 인터넷이 처음 등장했을 때와 유사한 상황이다. 당시에도 ‘인터넷으로 인해 많은 일자리가 사라질 것’이라는 우려가 있었지만, 실제로는 그렇지 않았다. 현재도 마찬가지로, 기술이 발전한다고 해서 노동 시장이 급격히 축소될 것이라고 보지는 않는다. 다만, 앞으로의 변화 방향을 정확히 예측하는 것은 쉽지 않은 문제다.

Q: 최근 기업이 금융, 영업, 마케팅 등 다양한 부서에서 기술 인재를 채용하고 있다. 비즈니스 직군에서도 IT 역량이 중요해지고 있는데, ‘비즈니스 테크놀로지스트’라는 개념이 부상하고 있다고 볼 수 있는가?

A: 굳이 ‘비즈니스 테크놀로지스트(business technologists)’라는 용어를 사용하지 않더라도, 비즈니스 직군에서도 AI를 이해하고 활용하려는 움직임이 확실히 증가하고 있다. 이를 잘 보여주는 사례가 AWS의 ‘AWS 공인 AI 프랙티셔너(AWS Certified AI Practitioner)’ 과정이다. 이 과정의 수요는 기존 모든 인증 과정과 비교해 9배 이상 높은 수준을 기록했다.

이런 수치 자체가 비즈니스 직군과 기술 직군 모두에서 AI가 무엇인지, 그리고 이를 실무에 어떻게 적용할 수 있는지를 배우려는 수요가 폭발적으로 증가했다는 의미다.

현재 나타나는 변화는 명확하다. 새로운 기술이 계속 등장하고 있으며, AI는 미래의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 따라서 직군과 관계없이 AI가 자신의 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 것이 필수가 되고 있다.

AWS는 AI 역량이 임금에도 큰 영향을 미친다는 연구에 참여한 바 있다. 앞서 언급한 AWS와 액세스 파트너십 공동 조사 결과에 따르면, AI 역량을 갖춘 사람은 모든 직군에서 임금 프리미엄을 받고 있으며, 특히 HR, 마케팅, 금융 등 비즈니스 직군에서도 평균 30% 이상의 급여 상승 효과가 나타났다. 이런 이유로 모든 직군에서 AI 기술에 대한 이해와 활용 능력이 필수적인 요소로 자리 잡고 있다.

Q: 현재 기업이 가장 많이 찾는 AI 관련 역량은 무엇이며, 앞으로 변화가 예상되는가?

A: 현재 가장 중요한 역량은 머신러닝 엔지니어링이다. 지난해 AWS는 머신러닝 엔지니어를 위한 준전문가(associate) 수준의 기술 인증 과정을 새롭게 도입했다. 그만큼 머신러닝이 빠르게 성장하는 분야이기 때문이다.

또한, 데이터 아키텍처를 설계하고 데이터 환경을 구축할 수 있는 데이터 전문가 역시 중요한 역할을 하고 있다. 여기에는 데이터를 효과적으로 분석하고, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 활용할 수 있는 비즈니스 애널리스트도 포함된다.

이 외에도 AI를 이해하고, 이를 기반으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 소프트웨어 엔지니어에 대한 수요가 높다. 이런 기술 직군은 앞으로도 중요한 역할을 하겠지만, 향후 몇 년 내에 우리가 아직 예상하지 못한 새로운 직무가 등장할 가능성도 크다.

Q: 변화하는 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 직원 또는 구직자가 갖춰야 할 역량은 무엇일까?

A: 두 가지를 추천한다. 첫째, 온라인 학습을 활용해 체계적으로 학습하는 것이다. AWS는 ‘AWS 스킬 빌더(AWS Skill Builder)’에서 다양한 기초 과정을 제공하고 있다. ‘AI란 무엇인가?’, ‘생성형AI란 무엇인가?’ 같은 기초 개념을 배울 수 있으며, 생성형AI의 핵심 개념을 익힐 수 있는 ‘생성형AI 필수 과정’도 제공된다. 지금부터라도 이러한 무료 교육 과정을 활용해 학습을 시작하는 것이 중요하다.

둘째, 직접 AI 도구를 사용해보는 것이다. 회사에서 생성형AI 도구를 사용할 수 있다면 적극적으로 활용하고, 그렇지 않다면 ‘아마존 Q 개발자(Amazon Q Developer)’나 ‘아마존 Q 포 비즈니스(Amazon Q for Business)’ 같은 외부 도구를 시도해볼 수도 있다. AI 도구를 직접 다뤄보면서 어떤 기능이 있는지 탐색하고, 이를 어떻게 활용할 수 있을지 고민해보는 것이 중요하다. AWS 스킬 빌더에는 생성형AI를 활용해 가능한 것을 이해할 수 있도록 돕는 과정도 마련되어 있다.

결국, 가장 중요한 것은 ‘호기심’이다. AI 기술이 어떻게 활용되고 있는지 적극적으로 탐색하고, 직접 사용해보면서 익히는 태도가 필수적이다. 예를 들어, 개인적인 용도로도 AI를 활용할 수 있다. 자녀의 학교 문제로 강력한 이메일을 작성해야 할 때나, 연말 편지를 쓸 때 등 다양한 상황에서 AI를 사용해볼 수 있다.

AI가 어떤 일을 할 수 있는지 직접 경험해 보면, 업무뿐만 아니라 일상생활에서도 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 더욱 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
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