AI 엔지니어가 아니어도 기회는 있다…AI 시대 이력서 경쟁력 높이는 법

AI 분석 소프트웨어 기업 리빌(Reveal)가 4월 공개한 설문결과에 따르면 AI는 빠르게 IT 인재 시장의 핵심 역량으로 자리 잡고 있다. 올해 IT 리더의 91%는 채용 과정에서 AI 전문성을 우선적으로 고려한다고 답했다. 또한 기술 리더의 80%는 소프트웨어 개발에 AI를 활용하고 있다고 밝혔으며, 77%는 2026년 조직 전반으로 AI 활용을 확대하는 것을 최우선 전략 과제로 꼽았다.

하지만 새로운 기술 도입이 급속도로 확산될 때마다 나타나는 현상처럼, 인재 시장은 수요 증가 속도를 따라가지 못하는 경우가 많다. 그 결과 새롭게 각광받는 기술 역량을 둘러싼 인재 부족 현상이 발생하고 있다. 리빌에 따르면 기업의 50%는 이미 “숙련된 기술 인력의 채용 및 재교육”에 어려움을 겪고 있다고 답했으며, 80%는 이러한 인력 부족이 조직 운영과 AI 프로젝트 추진 역량에 직접적인 영향을 미치고 있다고 밝혔다. 이는 CIO.com의 ‘2026 CIO 현황 조사‘에서도 확인된 과제다.

인재 시장이 수요를 충족하기까지는 시간이 필요한 만큼, 기업들은 기술 역량과 비즈니스 이해도, 커뮤니케이션 능력을 고루 갖춘 후보자를 우선적으로 고려할 가능성이 높다. 글로벌 인재 솔루션 기업 로버트 하프(Robert Half)의 기술 인재 솔루션 부문 부사장 겸 시장 책임자인 카림 오스만은 이러한 역량의 조합이 “AI가 생성한 결과와 실제 성과 사이의 간극을 메우는 데 도움이 된다”라고 설명했다.

AI 시대에 주목받는 기술 역량

AI 관련 감원과 일자리 대체에 대한 우려가 커지고 있지만, 리빌 조사에서는 응답자의 48%가 AI로 인해 새로운 일자리가 생겼다고 답했다. 반면 AI 관련 감원을 경험했다고 답한 비율은 18%에 그쳤다. 이는 AI가 고용 시장을 상반된 방향으로 재편하고 있음을 보여주는 또 다른 신호다.

새로운 직무가 등장하면서 이를 채울 인재에 대한 정의도 보다 유연해지고 있다. AI 경험은 AI 도구와 서비스에 대한 실질적인 활용 경험을 의미할 수도 있고, 관련 프로그래밍 언어와 사이버보안 등 AI와 연관된 기술 역량을 의미할 수도 있다.

로버트 하프(Robert Half)의 기술 인재 솔루션 부문 부사장 겸 시장 책임자인 카림 오스만(Kareem Osman)은 “많은 기업이 아직 AI를 실험적으로 활용하는 단계에 있기 때문에 AI 경험은 공식 자격증과 실제 활용 사례의 조합으로 평가될 수 있다”라고 설명했다. 이어 “시간 절약, 의사결정 개선, 더 효과적인 결과물 생성과 같은 사례도 의미 있는 경험이 될 수 있다”라며 “현재 특히 주목받는 역량은 AI 결과를 해석하고 이를 바탕으로 판단을 내리는 능력이다. 중요한 것은 어떤 도구를 사용할 줄 아느냐보다 이를 활용해 실제 업무를 얼마나 개선했느냐”라고 밝혔다.

기업이 원하는 인재상을 가장 잘 보여주는 것은 채용 공고이지만, 리빌 조사에 따르면 현재 가장 수요가 높은 기술 역량은 파이썬(Python·56%), 머신러닝(47%), 자바(Java·34%), 사이버보안(33%)인 것으로 나타났다. 이 밖에도 C/C++, SQL, .NET, 자바스크립트 프레임워크, 웹 개발 역량에 대한 수요가 높은 것으로 조사됐다.

보고서는 조직 규모에 따라 요구되는 역량에도 차이가 있다고 분석했다. 중소 규모 조직은 인프라 운영을 위해 C/C++ 및 사이버보안 역량을 선호하는 경향이 있는 반면, 대규모 조직은 파이썬과 AI 전문 역량을 더욱 중요하게 평가하는 것으로 나타났다.

오스만은 “오늘날 기술 직무는 과거보다 훨씬 긴밀하게 연결돼 있으며 역할 간 경계도 줄어들고 있다”라며 “기존 IT 경험과 AI 활용 경험 간의 연관성을 명확하게 보여준다면 이력서 경쟁력을 크게 높일 수 있다”라고 말했다.

AI 및 AI 연관 경험을 보여주는 방법

AI는 비교적 새로운 기술이지만, 기업들은 이미 AI와 AI 기반 도구 활용 경험을 갖춘 인재 확보에 적극적으로 나서고 있다. 리빌 조사에 따르면 채용이 가장 어려운 기술 직무는 AI 엔지니어(39%)였으며, 개인정보 보호와 규제 준수에 대한 우려가 커지면서 사이버보안 엔지니어(38%)가 그 뒤를 이었다.

AI 엔지니어가 아니거나 사이버보안 경험이 없더라도 AI와 관련된 역량을 강조할 방법은 충분하다. AI 역량으로 연결될 수 있는 경험이나 새로운 역량 습득 의지를 보여주는 사례를 이력서에 담는 것이 중요하다. 오스만은 AI를 활용한 프로젝트나 업무 프로세스를 구체적으로 소개할 것을 권장한다. 어떤 문제를 해결하려 했는지, 팀이 AI를 어떻게 활용했는지, 그리고 최종적으로 어떤 성과를 거뒀는지를 설명하는 방식이다.

오스만은 “AI 분야에서는 단순한 경력 연수보다 실제 적용 경험과 명확한 사고력이 더 높은 평가를 받고 있다”라며 “업무 과정에서 AI를 성공적으로 활용한 사례 하나만으로도 강한 인상을 남길 수 있기 때문에 지원하는 직무와 관련이 있다면 적극적으로 소개할 가치가 있다”라고 설명했다.

또한 업무 프로세스 개선 능력, 기술 개념을 비즈니스 언어로 설명하는 역량, 부서 간 커뮤니케이션 능력, 전략적인 문제 해결 경험 등을 강조하는 것이 중요하다고 조언했다. 시간 절약, 결과물 품질 향상, 의사결정 개선, 프로세스 최적화, 예산 절감, 부서 간 협업 등의 성과를 구체적으로 제시하면 AI 도입의 궁극적인 목표인 생산성과 효율성 향상에 대한 이해를 보여줄 수 있다는 설명이다.

오스만은 “채용 담당자가 더 자세히 알아보고 싶어질 만한 경험을 부각해야 한다”라며 “시간 절약, 의사결정 개선, 더 효과적인 결과물 생성 사례가 좋은 예가 될 수 있다”라고 말했다. 이어 “현재 특히 주목받는 역량은 AI 결과를 해석하고 적절한 판단을 내리는 능력”이라며 “중요한 것은 어떤 도구를 사용할 수 있는지가 아니라, 그 도구를 활용해 실제 업무를 얼마나 개선했는지”라고 밝혔다.
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