고용 분야의 AI: AI 기반 신규 직무 창출

인공지능(AI) 붐은 다양한 산업 분야에서 새로운 일자리가 급증하는 데 간접적으로 기여했습니다. 이전에는 AI가 일상적인 비즈니스에 미치는 영향을 살펴보았지만, AI의 영향력은 훨씬 더 깊숙이 미칩니다. 기술, 금융, 지속 가능성 분야에서 AI는 단순히 워크플로를 바꾸는 데 그치지 않고 새로운 유형의 직무와 기술의 길을 열고 있습니다. 기업이 이러한 발전에 적응하면서 AI 기술을 갖춘 인력에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

실제로 AI는 2025년까지 전 세계적으로 약 9,700만 개의 새로운 직무를 창출할 것으로 전망됩니다. 생산성을 높이고 반복적인 작업을 맡으면서 AI는 고용 시장을 바꾸고 있습니다. 이 글에서는 새로운 직무를 만들고 효율성을 높여 AI가 일자리를 어떻게 재정의하는지 살펴보겠습니다. 또한 업무 자동화에 적용되는 AI가 이러한 새로운 직무에 대한 수요를 어떻게 이끄는지, 인재 관리에 활용되는 AI 도구가 미래의 인력을 채용하고 지원하는 데 어떻게 도움이 되는지도 알아보겠습니다.

인력 자동화에서 AI의 역할#

기업은 워크플로에 AI를 활용해 반복적인 작업을 처리하고 업무를 더 원활하게 진행할 수 있습니다. 머신러닝과 자연어 처리(NLP) 같은 AI 분야는 데이터 분석부터 고객 지원까지 다양한 업무에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 물류 분야에서 AI를 활용하면 재고를 최적화하고 공급망을 실시간으로 관리하여 시간이 많이 드는 작업에 필요한 인력을 줄일 수 있습니다. AI가 이러한 기능을 맡으면 직원은 영향력이 큰 업무에 집중할 여유도 생깁니다.

그림 1. 생성형 AI를 활용한 작업 자동화.

따라서 AI 기반 일자리 확대를 이끄는 주요 요인 중 하나는 기존 워크플로를 바꾸고 있는 AI 시스템을 관리하고 최적화하려는 수요의 증가입니다. 제조업을 예로 들어 보겠습니다. 컴퓨터 비전을 탑재한 AI 강화 로봇이 조립 라인의 여러 작업을 정밀하게 처리하는 데 사용되고 있습니다.

이 로봇은 제품을 검사하고 결함을 감지하며 실시간 품질 관리를 수행할 수 있습니다. 하지만 이러한 시스템을 원활하게 가동하고, 발생하는 문제를 해결하며, 첨단 기계가 수집한 생산 데이터를 분석하려면 숙련된 기술자와 엔지니어로 구성된 팀이 여전히 필수적입니다.

그림 2. 제조업 일자리에서의 AI(출처: valamis.com).

AI 기반 일자리 시장의 변화를 살펴보기#

AI 기반 일자리는 AI 혁신을 지원하고 모니터링하며 개선하는 다양한 역할로 확대되고 있습니다. AI가 여러 산업 분야의 필수 요소가 되면서 기업은 이러한 시스템을 구축하고 관리하며 개선할 수 있는 인력을 찾고 있습니다. 이러한 변화로 기술 역량과 산업 전문성을 결합하는 데이터 과학자, AI 트레이너, 머신러닝 엔지니어와 같은 새로운 직무가 생겨났습니다.

AI의 영향력이 커지면서 AI 규정 준수 책임자와 윤리 컨설턴트처럼 윤리와 규정 준수에 중점을 둔 직무의 필요성도 커지고 있으며, 이들은 이러한 기술이 책임감 있게 사용되도록 합니다. 동시에 AI 전문가가 아니어도 AI를 적용하는 직무도 있습니다. AI 지원 작가, 의료 AI 전문가, 마케팅 전략가 등이 그 예입니다. 이러한 전문가는 AI 도구를 사용해 업무를 개선합니다.

산업 전반에서 새롭게 등장하는 AI 기반 역할의 다른 사례는 다음과 같습니다.

• AI 사이버 보안 전문가: AI 시스템을 사이버 위협으로부터 보호하고 데이터 무결성을 유지하여 AI 시스템의 보안을 보장하는 역할입니다.
• AI 교육자 및 트레이너: AI 기술에 관한 교육과 자료를 제공하여 다른 사람들이 AI 솔루션을 이해하고 효과적으로 구현하도록 지원하는 전문가입니다.
• AI UX/UI 디자이너: AI 애플리케이션을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 만들어 최종 사용자가 기술을 쉽고 직관적으로 이용할 수 있도록 합니다.
• AI 법률 자문가: 지식재산권, 책임, 규정 준수 등 AI 관련 법률 문제를 전문으로 다루는 변호사입니다.

AI 일자리 창출을 선도하는 산업#

연구에 따르면 AI 및 머신러닝 전문가와 같은 직무가 가장 빠르게 성장하는 직무에 속하며, 이는 기술 및 데이터 중심 직업으로의 전환을 보여 줍니다. 혁신과 데이터 기반 솔루션에 중점을 두는 산업이 이러한 추세를 주도하며 AI 관련 분야에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 다음으로 이러한 부문이 AI 기반 일자리 성장을 어떻게 이끄는지 살펴보겠습니다.

그림 3. 2023년에 가장 빠르게 성장하거나 감소한 일자리.

기술 및 소프트웨어 개발 분야의 AI 기반 일자리#

AI 덕분에 기술 산업은 오늘날 가장 급격한 변화를 겪고 있는 분야 중 하나입니다. AI는 이론적 개념에서 기술 운영의 핵심 요소로 발전했습니다. 이제 백엔드 개발부터 고객 대면 앱까지 모든 영역에 영향을 미칩니다. 그 결과 많은 기술 직무에서 기존의 컴퓨터 프로그래밍 역량과 전문적인 AI 지식을 함께 요구합니다.

그림 4. 2022년에 기업이 채용한 AI 관련 IT 직무.

이러한 변화가 특히 뚜렷하게 나타나는 분야 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각 데이터를 바탕으로 분석하고 의사 결정을 내리도록 하는 전문 분야이며, 의료와 같은 영역에서 중요한 응용 사례를 갖고 있습니다. 예를 들어 의료 영상 분야에서 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 기존 방법보다 정확하게 종양과 같은 문제를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 분야에서 일하는 전문가는 코딩 능력뿐 아니라 머신러닝, 신경망, 데이터 처리에 관한 탄탄한 이해도 갖춰야 합니다.

컴퓨터 비전과 관련된 AI 기반 일자리의 예는 다음과 같습니다.

• 컴퓨터 비전 엔지니어: 컴퓨터가 시각 데이터를 해석할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하고 최적화하는 사람입니다. 이미지 분류, 객체 감지, 포즈 추정과 같은 컴퓨터 비전 작업을 담당합니다.
• 데이터 어노테이터: 컴퓨터 비전 모델을 학습하기 위해 이미지와 동영상 같은 대규모 시각 데이터에 레이블을 지정하고 분류하는 역할을 합니다.
• 엣지 AI 엔지니어: 처리 성능이 제한된 모바일 기기, 드론, IoT 기기와 같은 엣지 디바이스에서 실행되도록 설계된 컴퓨터 비전 모델을 개발하여 기기 내 실시간 시각 분석을 구현합니다.
• 합성 데이터 전문가: 컴퓨터 비전 모델 학습을 위한 합성 데이터를 생성하고 관리하는 전문가입니다. 실제 환경에서 어노테이션된 데이터를 확보하기 어렵거나 비용이 많이 드는 경우 특히 유용합니다.

금융 부문: 직장에서의 AI#

AI가 빠르게 변화시키고 있는 또 다른 분야는 금융 부문입니다. 수작업 절차가 자동화되고 고급 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻고 있습니다. AI는 이제 사기 감지, 신용 평가, 투자 예측과 같은 작업에 필수적입니다. 마찬가지로 AI 기반 챗봇과 고객 서비스 도구도 고객과의 상호작용을 더 빠르고 개인화된 방식으로 지원하고 있습니다. 이러한 응용 분야를 지원하려면 데이터 모델링, 알고리즘 개발, 규정 준수와 같은 영역에서 AI 지식을 갖춘 금융 전문가가 필요합니다.

사기 감지와 위험 분석을 위한 예측 모델을 구축하는 금융 데이터 과학자, 거래와 투자에서 패턴을 식별하기 위해 AI 알고리즘을 적용하는 퀀트 금융 엔지니어와 같은 역할의 중요성이 커지고 있습니다. AI 시스템을 모니터링하여 규정 준수를 보장하는 AI 규정 준수 분석가도 필수적입니다. 이러한 전문가들은 금융 분야에 AI 기반 역량을 도입하여 더욱 정밀하고 효율적이며 안전한 의사 결정을 가능하게 합니다.

지속 가능성 및 환경 관리 분야의 AI와 일자리 창출#

조직이 탄소 발자국을 줄이고 친환경 관행을 도입하면서 AI는 지속 가능성과 환경 관리 분야의 일자리를 늘리고 있습니다. AI 도구는 온실가스 배출량 추적, 에너지 사용 최적화, 자원 효율성 개선과 같은 핵심 작업을 지원합니다. 이에 따라 환경 과학과 AI를 모두 갖춘 전문가의 수요가 점점 커지고 있습니다. 한 가지 좋은 예로, 기후 데이터를 분석해 오염 패턴을 파악하는 환경 데이터 과학자가 있습니다. 지속 가능성 분석가는 AI를 사용해 에너지 효율성을 높이고, AI 기반 농업 전문가는 머신러닝을 적용해 지속 가능한 농업 관행을 장려합니다.

AI가 인재 확보를 지원하는 방법#

AI 자체도 새로운 AI 기반 직무의 요건을 빠르고 효율적으로 충족하는 데 활용할 수 있습니다. 채용 절차의 일부를 자동화하는 AI 도구는 수많은 이력서와 지원서를 검토해 특정 직무에 적합한 기술과 경험을 갖춘 지원자를 식별할 수 있습니다. 인재 확보에 활용되는 AI는 채용 절차를 빠르게 진행하고 각 직무에 더 적합한 인재를 찾는 데도 도움이 됩니다.

그림 5. 채용에 AI를 활용하는 다양한 방법.

특히 AI를 사용해 다양한 데이터 포인트를 분석하면 지원자의 자격과 조직 문화 적합성을 기준으로 직무와 지원자를 연결할 수 있습니다. 이러한 시스템을 신중하게 설계하고 감사하면 채용 결정에 영향을 미치는 일부 편향을 줄일 수 있습니다.

지원자가 채용된 후에도 AI는 지원자의 성장과 참여를 지원하는 데 중요한 역할을 계속 수행합니다. AI 도구는 직원 성과에 관한 지속적인 피드백을 제공하여 관리자와 직원이 강점과 성장 영역을 파악하도록 도울 수 있습니다. 또한 개인의 경력 목표에 맞춘 맞춤형 교육 경로를 만들고 기술 개발을 촉진할 수도 있습니다.

AI와 일의 미래#

AI가 일자리를 대체할 것이라는 논의에도 불구하고, 실제로 AI는 새로운 기회도 창출하고 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 높임으로써 AI는 기술, 금융, 지속 가능성 등의 분야에서 혁신적인 역할을 만들어냈습니다.

그러나 개인정보 보호와 윤리적 영향에 대한 우려는 여전히 존재하며, 이에 따라 AI를 책임감 있게 사용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 산업계가 AI를 도입함에 따라 이러한 기회와 과제 사이의 균형을 맞추는 일이 필수적입니다. 신중하게 통합한다면 AI는 인간의 창의성을 지원하고 노동력 전반에 긍정적인 변화를 이끄는 유연한 도구가 될 수 있습니다. 윤리적 고려 사항을 유념하면서 AI의 잠재력을 활용하면 기술과 인재가 효과적으로 협력하도록 도울 수 있습니다.

AI에 대해 더 알아보고 싶으신가요? 커뮤니티에 참여해 보세요! GitHub 저장소를 살펴보고, 헬스케어와 농업 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 AI를 어떻게 활용하는지 알아보세요.