전문기술인력은 인공지능으로 대체될 것인가?

인공지능(AI)이 등장한 지 꽤 되었습니다. 지난 10년 동안 딥 러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 지난 몇 년 동안 생성 AI가 전 세계를 휩쓸었습니다. 인공지능은 분류와 예측을 넘어 즉각적인 적용을 통해 다양한 산업을 적극적으로 창출하고 영향을 미치고 있습니다. 이 모든 일의 중심에는 IT산업 자체가 있어 일자리 감소에 대한 우려가 커지고 있다. 다섯 가지 유형의 IT 전문가와 AI가 이들의 역할에 미칠 수 있는 영향을 간략하게 살펴보겠습니다.

The Changing Landscape of Data Scientists

제너레이티브 AI와 딥 러닝은 대량의 데이터에 의존합니다. 이 데이터는 구조화된 숫자 형식일 수 있습니다. 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등과 같이 구조화되지 않은 것일 수도 있습니다. 따라서 지금은 데이터 과학자들에게 변화의 시기입니다. 구조화되지 않은 데이터를 잘 처리할 수 있는 사람이 성공할 것입니다. 인공지능은 그들에게 위협이 아니라 큰 기회입니다.

비즈니스 분석가: 인공지능 시대의 스토리텔링

인공지능 시대에 기술자의 업무 중 점점 더 중요한 부분은 스토리를 전달하는 것입니다. 비즈니스 환경에서 이는 비즈니스 분석가의 핵심 책임이 됩니다. Generative AI는 그래픽과 요약을 자동으로 생성하는 기능을 통해 스토리를 만드는 새로운 방법을 제공합니다. 따라서 비즈니스 분석가의 역할은 그러한 결과물을 만드는 것뿐만 아니라 이를 가치 있고 직관적인 방식으로 해석하는 것입니다.

Full Developer: 인공 지능을 통해 효율성 향상

Full Developer는 제품을 만듭니다. 이는 데이터를 수집, 저장 및 검색하는 백엔드에서 작동합니다. 일반적으로 웹페이지나 모바일 앱 형태로 프런트엔드를 생성합니다. 대부분이 코딩입니다. 예를 들어 GitHub Copilot을 통해 시작 코드를 생성하면 코딩을 단순화하고 속도를 높일 수 있습니다. AI는 프로그래머를 대체하지는 않지만 프로그래머를 더 빠르고 효율적이며 전반적으로 더 좋게 만들 것입니다.

시스템 엔지니어: 인공 지능을 사용하여 신뢰성 향상

다시 작성된 내용은 다음과 같습니다. 인공 지능의 작동은 안정적이고 확장 가능한 컴퓨터 시스템에 의존하며 이는 시스템 엔지니어의 책임입니다. 이는 광범위한 역할이므로 일반적으로 숙련된 기술자로 구성됩니다. 인공지능은 결함 식별, 테스트 케이스 생성 등의 작업을 지원하는 데 직접 사용될 수 있습니다. 반면에 시스템 엔지니어는 시스템 아키텍처 및 프로그램 관리의 조직별 측면에 집중할 수 있습니다.

사이버 보안 전문가: 간섭 방지 역할

일부 기술 직위는 인공 지능의 영향을 상대적으로 받지 않습니다. 이러한 역할 중 하나는 사이버 보안 전문가의 역할입니다. 컴퓨터 보안은 끝이 없고 끊임없이 진화하는 요구 사항입니다. 이전 기술과 마찬가지로 AI도 이러한 혼합과 복잡성을 가중시키고 있습니다. 컴퓨팅은 대부분 클라우드에서 이루어지며, AI에 대한 액세스는 엣지 디바이스를 통해 이루어지는 경우가 많습니다. 결과적으로 사이버 보안 전문가는 해야 할 일이 더 많아지고 마스터해야 할 기술도 더 많아졌습니다.

“AI가 기술 전문가를 대체할 것인가?”라는 질문의 구체적인 측면은 생성 AI 시대의 IT 전문가를 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다. 많은 일상적인 코딩이 자동화될 것이며 필요한 전문 지식은 알고리즘 설계에 더 중점을 둘 것입니다. 광범위한 비정형 정보 관점에서 숫자 분석은 정보 추출로 대체됩니다. 적어도 가까운 미래에 기업은 인공 지능을 통해 효율성을 얻고, 훈련된 전문가로부터 문제를 해결하고 위험을 감수할 수 있는 능력을 얻으려고 노력할 것입니다.

기술 전문가는 인공지능으로 대체되지 않고 승진될 것입니다.

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