인공지능 전문가는 어떤 일을 하나요? | 비즈니스에서의 AI #64

인공지능은 우리 삶의 점점 더 많은 영역에 영향을 미치고 있으며 이 분야의 전문가에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. AI 분야의 일자리는 공급이 부족하지 않습니다. 일자리는 많습니다. 온라인 매장의 추천 알고리즘부터 자율주행차, 지능형 의료 진단까지 AI 전문가들이 분주하게 일하고 있습니다.

대기업과 중소기업 모두 기업이 보다 효율적으로 운영될 수 있도록 고급 알고리즘과 데이터 분석을 설계하고 구현하는 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그런데 AI 업무 전문가의 직업은 어떤 모습이며, 그러한 인재에 투자할 가치가 있는 이유는 무엇일까요?

AI 전문가. 정의와 책임

인공지능 전문가는 프로그래밍 지식과 데이터 분석 능력을 결합해 최신 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 기술을 적용하는 사람이다. 그들의 책임에는 프로세스를 자동화하거나 대규모 데이터 세트를 분석하는 알고리즘을 만드는 것이 포함됩니다.

인공지능은 기술적인 영역이지만, 인공지능 전문가 중에는 덜 까다로운 재능을 가진 사람도 부족하지 않습니다. 엔지니어 외에도 AI 윤리 및 법률 전문가, AI 도구를 사용하여 마케팅 콘텐츠나 챗봇을 만드는 개발자도 있습니다. AI 직무에는 프로젝트 관리, 다른 사람들이 AI 도구를 더욱 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 교육 및 훈련 활동도 포함됩니다.

하지만 AI 전문가의 가장 가까운 중심을 구성하는 직업에 집중해보자.

AI 엔지니어

AI 엔지니어는 챗봇, 음성 비서, 컴퓨터 게임 등 인공지능 기반 시스템을 설계, 구축, 테스트하는 사람이다.

AI를 실제 문제에 적용할 수 있는 도구, 시스템 및 프로세스를 개발하는 데 중점을 둡니다. 미국의 평균 급여는 연간 약 $113,000입니다(Glassdoor에 따르면, 2022).

AI 엔지니어 책임의 예는 다음과 같습니다.

• AI 개발 및 생산 인프라의 생성 및 관리 (예: 음성 인식 애플리케이션에 사용되는 인공 지능 알고리즘 개선을 목표로 하는 데이터 관리 시스템)
• 통계 분석을 수행하고 결과를 해석하여 조직의 의사 결정 프로세스를 개선합니다 . 예를 들어 모바일 앱 사용 패턴을 식별하여 추천 알고리즘을 개선합니다.
• 데이터 과학 팀을 위한 AI 인프라 자동화 (예: AI 모델 배포 프로세스를 자동화하는 스크립트 및 도구 생성)를 통해 프로덕션 혁신을 가속화합니다.

출처: DALL-E 3, 프롬프트: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

머신러닝 엔지니어

머신러닝(ML) 엔지니어의 AI 작업에는 무엇이 포함되나요? ML은 기계 학습을 담당하는 AI 시스템을 설계하고 이를 유지 및 개선하는 데 관여합니다. 즉, 데이터로부터 학습하고 자동으로 성능을 향상시키는 알고리즘을 만들고 최적화합니다. 그들의 책임은 다음과 같습니다:

• 기계 학습 알고리즘 구현 – 예를 들어 전자 상거래 제품 추천 시스템을 위한 고급 기계 학습 알고리즘 개발 및 구현
• AI 시스템으로 실험 및 테스트 수행 - 예를 들어 다양한 예측 모델에 대한 A/B 테스트를 구성하여 어떤 모델이 고객 행동을 가장 잘 예측하는지 평가합니다.
• 기계 학습 시스템의 설계 및 개발 – 예를 들어 시장 데이터 분석을 기반으로 마케팅 전략을 실시간으로 자동 조정하는 새로운 기계 학습 시스템을 만듭니다.

예를 들어 Siri 및 Alexa와 같이 점점 더 잘 작동하는 음성 도우미를 즐길 수 있는 것은 그들의 작업 덕분입니다. 이들의 평균 연봉은 약 123,000달러입니다.

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 방대한 정보 세트를 수집 및 처리하는 데 필요한 인프라를 구축하고 그 흐름과 분석을 감독하여 여기에서 귀중한 정보와 지식을 추출합니다. 이러한 AI 작업 영역을 통해 온라인 상점은 데이터 기반 마케팅 시스템에서 생성된 판매 예측을 기반으로 재고를 최적화할 수 있습니다.

데이터 엔지니어 또는 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 수집, 관리하고 비즈니스 목적으로 데이터를 해석하는 데 관련된 비즈니스 분석가 및 기타 전문가에게 유용한 정보로 변환하는 시스템을 구축합니다.

이곳의 평균 연봉은 $104,000입니다.

로봇 공학 엔지니어

로봇공학 엔지니어들은 물리적 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만들고 프로그래밍하기 위해 노력하고 있습니다.

그들의 AI 작업은 많은 산업 분야에서 사용됩니다. 가장 유명한 사례 중 하나는 Tesla 및 General Motors와 같은 거대 자동차 기업의 생산 라인에서 자동차를 조립하는 데 사용되는 로봇입니다. 따라서 로봇 공학 엔지니어의 효율성은 자동차 운전자와 승객의 차량 품질과 안전으로 이어집니다. 연봉은 보통 99,000달러 정도입니다.

출처: DALL-E 3, 프롬프트: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

데이터 과학자

훌륭한 프로그래머이자 숙련된 통계학자가 동시에 회사가 운영되는 업계에 대한 깊은 이해를 갖는 것이 가능합니까? 게다가 AI 분야에 종사하는 이 사람이 자신의 분석과 예측을 매력적인 인포그래픽과 차트로 제시하며 뛰어난 의사소통 능력을 발휘할 수 있을까요?

이는 많은 기업이 데이터 과학자에게 요구하는 사항입니다.

데이터 전문가는 데이터를 통해 금융 회사가 숨겨진 신용 사기 패턴을 발견하거나 과거 데이터가 투자 수익 가능성이 가장 높은 곳에 자본을 투자하도록 도울 수 있습니다. 그러한 전문가의 평균 연봉은 $113,000입니다.

AI 윤리 전문가

AI윤리 전문가는 인공지능과 관련된 도덕성과 규제 문제를 다룬다. AI 분야에서 이러한 작업을 수행하는 사람의 주요 관심 영역은 다음과 같습니다.

• 인공지능이 사람, 사회, 환경에 미치는 영향을 연구하고 평가하며,
• 해당 분야의 윤리 원칙과 표준을 개발하고,
• 회사가 최종 사용자에게 제공하는 도구 사용에 대한 회사의 AI 정책 및 규정을 작성하고,
• 조직이 개발한 솔루션의 합법성을 보장합니다.

이러한 전문가의 지원은 새로운 기술을 통합할 때 매우 중요할 수 있으며, 이를 통해 조직은 AI 기반 솔루션이 부적절하게 구현될 때 발생할 수 있는 PR 위험과 종종 법적 문제를 우회할 수 있습니다. 평균적으로 그러한 전문가는 연간 약 100,000달러를 받습니다.

프롬프트 엔지니어

프롬프트엔지니어는 인공지능 기반 시스템과 소통하거나 창의성을 자극하기 위해 사용되는 텍스트나 질문을 직접 만들고 맞춤화하는 사람이다.

이 상대적으로 새로운 위치에는 언어 모델(예: GPT-4)과 같은 생성 AI의 최근 개발이 포함됩니다. 신속한 엔지니어는 바람직하고 의미 있고 윤리적인 반응을 생성하기 위해 이러한 모델과 "대화"하는 일을 담당합니다.

AI 업무 전문가가 비즈니스 성장에 어떻게 기여할 수 있나요?

인공 지능을 기반으로 자체 솔루션을 만들거나 기성 솔루션을 구현하면 회사를 매우 현대적인 조직으로 빠르게 변화시킬 수 있습니다. AI 분야에서 일하는 것은 어려운 분야이기 때문에 인공지능 전문가의 급여는 상당합니다.

하지만 덕분에 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스를 자동화하고 혁신적이고 창의적인 프로세스를 통해 시간과 비용을 절약하고 운영 효율성을 높입니다.
• 고객과 생산 또는 물류 프로세스의 세부 사항을 더 잘 이해하기 위해 데이터를 수집, 구성 및 분석합니다 .
• 데이터를 결론짓고 보다 정확한 비즈니스 결정을 내려 비용을 절감합니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

1. 수요 예측 및 공급망 최적화 – 보다 효율적인 재고 관리가 가능하고 비용이 절감됩니다.
2. 광고 타겟팅과 같은 마케팅 및 영업 자동화는 캠페인 효과를 높이고 ROI를 향상시킵니다.
3. 고객 요구 사항 및 만족도 분석 – 시장 기대에 맞게 제품을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
4. 사기 탐지 및 위험 분석 – 재정적 손실 및 사기로부터 보호합니다.
5. 고객 서비스 자동화(챗봇) – 더 낮은 비용으로 고객 서비스를 개선하고,
6. 콘텐츠 및 권장 사항의 개인화 – 개인화된 제안을 통해 참여와 판매를 증가시킵니다.
7. 조직을 위한 PR 콘텐츠를 신속하게 생성하기 위한 고유한 프롬프트 라이브러리를 만들어 외부 커뮤니케이션을 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

회사에서 고객을 위한 프로세스나 서비스를 최적화하기 위해 AI 작업을 구현할 수 있는 위치를 고려해 볼 가치가 있습니다.

채용 또는 아웃소싱 – AI 인재를 보다 효과적으로 관리하는 방법은 무엇입니까?

비용 대비 성능 분석에 따르면 많은 소규모 기업의 경우 AI 기반 시스템을 지원하기 위해 정규 사내 IT 부서를 고용하고 창설하는 것보다 프리랜서나 외부 회사와 협력하는 것이 더 수익성이 있을 수 있습니다.

독립적인 전문가와의 협업은 AI 작업 초기 단계에서 특히 매력적으로 보입니다. 기술과 인적자원에 대한 대규모 초기 투자를 회피하기 때문이다. 동시에 회사가 성장함에 따라 쉽게 확장할 수 있는 고급 전문가와 기성 솔루션에 대한 액세스를 제공합니다.

그러나 장기적인 전략을 염두에 두는 것은 가치가 있습니다. 회사가 비즈니스의 여러 영역에서 인공 지능의 사용을 확대하는 경우 어느 시점에서는 핵심 비즈니스 프로세스를 완전히 제어할 수 있는 내부 팀을 구성하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.

AI 작업 – 요약

인공 지능은 고급 기술 지식과 비즈니스 및 고객 요구 사항에 대한 이해를 결합한 기술을 갖춘 전문가에게 유망한 새로운 직업 기회를 열어줍니다.

AI 애플리케이션이 다양한 산업에 널리 보급됨에 따라 이러한 인재에 대한 수요는 더욱 커질 것입니다. 엔지니어링과 비즈니스 기술의 독특한 조합은 AI 작업을 신기술 분야에서 가장 흥미로운 작업 중 하나로 만듭니다.

AI 작업에 관심이 있다면 지금이 학습을 시작하고 프로젝트 포트폴리오를 구축하기에 완벽한 시기입니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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