AI가 인간 근로자를 대체할 것이라는 우려가 많지만, 실제로는 고임금 AI 관련 직종의 채용이 급증하고 있는 것으로 보인다.
모든 산업 분야의 수천 개에 달하는 기업들이, 프롬프트에 따라 텍스트와 이미지를 생성하는 알고리즘을 개발하거나 AI 모델을 훈련시킬 수 있는 AI 인재 를 필요로 하고 있으며, 이는 특히 수요가 높은 기술 중 일부에 불과합니다. 그럼에도 불구하고, AI 시스템에 스며들 수 있는 편향을 최소화하기 위해 적절한 기술은 물론 다양한 배경을 갖춘 후보자를 찾는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
전문가들은 두 가지 모두 필수적이라고 말합니다.
“기술 제품을 개발할 때 광범위한 계층의 사람들을 고려하지 않는다면, 실패했을 때 — ‘만약’이 아니라 ‘반드시’ 실패할 것이기 때문에 — 최종 사용자인 사람들을 고려하지 않은 채 개발에 막대한 자금을 쏟아부었기 때문에 손실을 입게 될 것입니다.”라고 AI 거버넌스 및 연구 컨설팅 업체 RAI Audit의 설립자인 카림 기네나(Karim Ginena)는 작년 ‘Knowledge at Wharton’ 기고문에서 이같이 말했다.
“기술 제품을 개발할 때 광범위한 계층의 사람들을 고려하지 않는다면..., 결국 손해를 보게 될 것입니다.”카림 기네나, RAI Audit 설립자
사이버 보안 분야의 리더들은 오랫동안 다양한 구성원으로 이루어진 팀이 우리의 안전을 더욱 공고히 한다는 사실을 알고 있었습니다.. 전문가들에 따르면, 이 기술은 우리 AI를 더 똑똑하게 만들 뿐만 아니라 수익성 향상에도 기여한다고 합니다. 그렇다면 기업들은 이러한 필수적인 신규 인력을 어떻게 확보할 수 있을까요?
연방 당국의 동향을 주시해 볼 만할지도 모른다. 보다 효과적이고 윤리적인 AI 시스템을 구축하려는 목표는 연방 정부가 성별, 인종, 민족적 배경 면에서 다양한 AI 인력을 적극적으로 모집하고 있는 이유 중 하나입니다. 바이든 행정부 는 2025 회계연도 말까지 연방 민간 부문 인력에 500 명 이상의 AI 전문가를 추가로 채용할 계획이며, 신규 채용자 중 상당수가 전통적으로 STEM 분야에서 대표성이 낮았던 인구 집단 출신이 되기를 기대하고 있다.
그리고 그들은 단순히 희망만 품고 있는 것이 아닙니다. 행정부는 AI 관련 직무와 “AI 활용” 직무(데이터 과학자, 분석가, 그 외 기술적 전문성이 상대적으로 낮은 직무) 간의 차이를 강조함으로써 지원자 풀을 확대하고 있으며, 10월에 열리는 ‘ ’의 그레이스 호퍼 셀레브레이션(Grace Hopper Celebration,)과 같이 다양성을 중시하는 취업 박람회 및 모임에 참여하고 있다. 이 행사는 기술 분야의 여성 및 비이분법적 성별 근로자들을 위한 컨퍼런스이다. 의회 역시 그 역할을 다하고 있으며, 를 통해 역사적으로 흑인 대학(HBCU)과 같은 기관에 더 많은 인공지능(AI) 연구 및 개발 자금을 확대할 방안을 모색하고 있다.
‘Focal Point’의 는 다양한 인종적, 학문적, 직업적 배경을 가진, AI 분야에 비교적 최근에 입문한 신입 AI 채용자 여러 명과 인터뷰를 진행하여, 그들이 어떻게 주목받게 되었는지, 채용 및 입사 과정을 거쳤는지, 그리고 직장에 적응해 나가는 과정에 대한 경험을 들어보았습니다. 이들의 이야기는 기업 리더들과 새로운 기술 혁명을 위해 팀을 구성하는 이들에게 유용한 통찰을 제공할 수 있습니다.
AI 종사자들을 위한 직원 경험 을 얼마나 원활하게 만들어 줄 수 있는지가 중요합니다. 결국 이들은 AI 분야의 최전선에 서 있는 사람들이며, 모든 기업이 효과적인 AI 도입, 방향 설정 및 거버넌스를 구현하기 위해 반드시 겪어야 할 문화적 변화를 직접 경험하고 있는 주역들이기 때문입니다.
AI 분야의 다양성은 먼저 한 자리에 모이는 것에서 시작됩니다
페리곤(Perigon, )의 성장 마케팅 책임자인 레이시 밀러(Lacey Miller, )는 “사업을 구축하는 데 있어 초석을 다지는 일”을 좋아했기 때문에 지난 10년 동안 여러 스타트업에서 마케팅 업무를 담당해 왔다.
밀러(왼쪽)는 지난 직장이었던 3D 디자인 회사에서 새로운 것을 만들어가는 과정에 참여할 기회를 가졌습니다. 당시 그녀는 의 생성형 AI 를 획기적인 방식으로 도입해, 아티스트와 기타 창작자들이 디자인을 한 단계 더 발전시킬 수 있도록 돕는 프로젝트를 진행했습니다. 그녀는 생성형 AI를 텍스트 프롬프트를 활용해 이미지를 찾아내어 이를 배경 장면으로 끌어다 놓는 도구로 통합하는 데 핵심적인 역할을 했다.
그 기술 역량이 이력서에 기재되자마자, 채용 담당자들이 우르르 몰려와 그녀와 이야기를 나누려 했다.
그녀는 AI 도구를 단순히 사용하는 것이 아니라 직접 개발하고 싶다는 것을 알고 있었다. 텍사스주 오스틴에 위치한 AI 기반 미디어 애그리게이터인 페리곤(Perigon)에서 그녀는 마케팅 업무를 수행하고, 실시간 미디어를 활용하는 기술이 가장 필요할 것으로 예상되는 영업 대상자를 파악하기 위해 AI를 구축하는 업무를 담당하고 있다.
마케팅 분야의 다른 직책들에서도 그녀를 영입하려는 제안이 쇄도했지만, 그녀는 이 특별한 기회가 주는 도전 과제에 매료되어 적극적으로 도전하기로 했다. 그녀는 페리곤의 공동 창업자에게 연락을 취해 자신의 역량을 어필했다. 밀러는 머신러닝 이 매우 새로운 기술이고, 생성형 AI가 취약하면서도 필수적인 기술이기 때문에, 잠재적인 고용주에게 이를 활용하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있다는 점을 보여주는 것이 중요하다고 말합니다.
“저는 그들이 무슨 이야기를 하는지 듣고, 그들의 언어를 배워 고객과 대화할 때 제대로 된 정보를 바탕으로 이야기할 수 있기를 바랍니다.”레이시 밀러
밀러는 더 많은 것을 배우고 싶어 하지만, 그녀가 직면한 가장 큰 업무상의 어려움 중 하나는 남성 개발자들이 주를 이루는 현장에서 자신의 입지를 다지는 것이다. 이는 그녀가 익숙한 마케팅 분야와는 다른 문화이며, 그녀는 기술 개발에 관한 회의에 스스로 나서서 참여해야 한다는 사실을 깨달았습니다. “그들이 무슨 이야기를 하는지 듣고, 그들의 언어를 익혀서 고객과 대화를 나눌 때 상황을 잘 파악할 수 있도록 하고 싶습니다.”
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그녀는 또한 자신의 역할을 현재 AI 모델에 존재하는 편향 중 일부, 예를 들어 챗봇에서 달콤하고 여성스러운 목소리가 두드러지게 나타나는 현상을 해결할 기회로 보고 있다. 밀러는 그 이면에 숨겨진 전략을 파악하고 있으며, 그것이 어떻게 제품을 판매하는 매력적인 여성의 이미지를 만들어내는지 이해하고 있다. 이미 남성 중심적인 이 직업군에서 이는 분명 왜곡된 인식이며, 그녀는 이 분야에서 경력을 쌓아가는 과정에서 이에 대한 인식을 높여나갈 수 있기를 희망하고 있다.
밀러는 소위 ‘소프트 스킬’이 요구되는 업무(마케팅)와 ‘하드 스킬’이 필요한 역할(AI 플랫폼 구축)을 병행하고 있다. AI 분야에서 일하기 위해 기술 역량을 기꺼이 익히려는 그녀의 태도는 그녀에게 새로운 기회를 열어주었지만, 그녀는 비기술직에서 AI 분야로 비슷한 길을 걷는 다른 사람들이 그 과정에서 좌절을 겪을 수도 있다는 점을 잘 알고 있다. 그녀는 그들에게 인내심을 갖고, 언젠가는 자신만의 목소리가 제대로 들릴 수 있는 곳을 찾을 수 있을 것이라는 믿음을 가지라고 격려합니다.
타이밍이 전부다 – 특히 일찍 도착했을 때는 더욱 그렇다
Labelbox(, )의 선임 소프트웨어 엔지니어인 수잔 아브라함은 지금까지의 경력 대부분을 검색 엔진 분야에서 보내며, 검색이 원활하게 이루어지도록 하는 시스템을 구축해 왔습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 생성형 AI 워크로드를 위한 데이터 팩토리인 Labelbox는 검색 시스템 관련 업무 경험이 있는 인재를 필요로 했습니다.
“라벨박스(Labelbox)는 수백만 장의 이미지와 동영상을 비롯해 방대한 양의 데이터를 수집하는 시스템을 갖추고 있으며, 이 데이터들은 검색이 가능해야 합니다.”라고 아브라함은 말합니다. 그의 전문성은 Labelbox가 검색 플랫폼을 구축하려는 필요와 잘 맞아떨어졌으며, 그는 채용 과정이 순조로웠다고 밝혔다.
아브라함은 자신의 업무에서 AI를 활용해 검색 엔진을 개발하고 있습니다. 그는 그 기술에 대해 기본적인 이해는 하고 있었지만, 업무에서 직접 사용해 본 적은 한 번도 없었다. 이제 검색 프로그램에 AI 시스템을 구축한 경험이 생긴 아브라함은 밀러와 마찬가지로 채용 담당자들로부터 연락을 받고 있다고 말한다.
급속한 기술 발전에 적응하고, 인공지능(AI)가 가져온 감정의 기복에 대처하는 것이 아브라함에게 진정한 도전이었지만, 회사 내 자신의 역할에 적응하는 과정은 순조로웠다. 그는 “명확히 정의된 역량을 갖춘 인재가 소규모 조직에 합류하면, 서서히 스며들 수 있는 문화적 문제를 해소하는 데 도움이 된다”고 말한다.
“현재 AI가 활용되는 방식은 꽤 일반적인 수준이지만, 향후 몇 년 안에 상황이 달라질 것이며, AI 기술을 갖춘 인력에 대한 수요는 증가할 것입니다.”수잔 아브라함
아브라함은 자신의 경력 발전은 물론, 아직 초기 단계에 있는 생성형 AI 분야에서 일할 수 있게 된 점에서도, 적시에 적소에 있었다는 사실에 행운을 느낀다.
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“현재 AI가 활용되는 방식은 꽤 일반적인 수준입니다,”라고 그는 말하며, “하지만 앞으로 몇 년 안에 상황이 달라질 것이며, AI 역량을 갖춘 인력에 대한 수요도 늘어날 것입니다.”
멘토링은 중요합니다
Revelio Labs( )의 경제학자 자넬레 무니크와(Zanele Munyikwa)는 최근 MIT에서 경제학 박사 학위를 취득했으며, 그녀의 연구 분야는 경제학과 컴퓨터 과학의 교차점에 걸쳐 있으며, 다양한 AI 기술이 노동의 관점에서 미치는 경제적 영향에 초점을 맞추고 있다.
현재 맡고 있는 직책에서 그녀는 AI를 여러 가지 방식으로 활용하고 있다. 경제학자로서 그녀는 데이터 과학자들이 데이터 모델에 대한 다양한 측정 기준을 마련할 수 있도록 돕고 있다.
“우리가 연구한 모델 중 하나는 ‘채용 가능성’ 모델이었는데, 이는 채용 공고를 분석하여 해당 공고를 통해 예상되는 채용 인원을 산출하는 방식입니다,”라고 무니크와가 설명했다. “제 역할은 특정 사용 사례에 일반 인공지능(genAI)을 적용하여 보고서를 생성하는 것입니다.”
“저에게 가장 큰 도움이 된 것은 동료들과 경력에서 한 발 앞서 있는 분들로 구성된 지원 네트워크를 구축한 것입니다.”자넬레 무니크와
박사 학위 과정을 밟는 동안, 무니크와는 인맥을 넓히고, 관계를 쌓으며, 멘토를 찾는 데도 시간을 할애했다. 그녀는 Correlation One이 주최한 데이터 부트캠프에 참여했는데, 이 프로그램은 다양한 인재들이 데이터 및 분석 , AI 관련 직무에 대비할 수 있도록 마련된 것입니다. 그녀는 이미 AI나 데이터 과학 분야에서 일하고 있는 분들로부터 지도를 받았다. 그녀는 구직 활동을 준비하기 위해 취업 박람회와 컨퍼런스에도 참석했다.
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뉴욕에 본사를 둔 인력 분석 기업인 Revelio Labs에서 무니크와가 현재 맡고 있는 직책에 채용되는 과정은 복잡했으며, 여러 단계의 면접을 거쳐야 했다. 그녀가 참여한 부트캠프와 멘토링 프로그램 덕분에 그녀는 그 경험을 잘 헤쳐나갈 수 있었다.
“저에게 가장 큰 도움이 된 것은 동료들과 경력이 더 많은 분들로 구성된 지원 네트워크를 구축한 것입니다,”라고 무니크와가 말했다. “그 인맥은 특히 환영받지 못하는 환경에 처하게 되었을 때 도움이 될 수 있습니다.”
