현재 데이터 과학자, 인공지능 전문가, 머신러닝 개발자에 대한 수요가 너무 높아서 모자랄 지경이다. 2018년 글래스도어(Glas
2018년 글래스도어(Glassdoor)의 상위 직업 보고서에 따르면 미국에서는 데이터 과학자가 최고의 직업으로 선정되었다. 2015년에는 9위였던 이 직종은, 2016년과 2017년에 이어 최고의 직업으로 선정됐다. 해당 사이트에서의 일자리 수는 2015년의 3,449개에서 올 해 4,524개로 증가했다.
IBM은 미국 데이터 과학자 및 유사한 고급 분석 역할의 일자리 수가 2020년까지 6만 1,799개에 달할 것이라고 전망했으며 데이터 과학 기술의 성장률을 93%로 전망했다. 머신러닝의 예상 성장률은 56%였다.
그리고 수요가 증가하는 상황에서 구인난이 발생하고 있다. 블룸버그에 따르면 인디드닷컴(Indeed.com)에서의 데이터 과학자 구인 광고는 2015년 1월과 2017년 1월 사이에 75% 증가했지만 구직률은 65% 증가했을 뿐이다.
기업들이 자격을 갖춘 사람을 찾기 어려운 것이 당연하다. 2018년 CIO 현황(State of the CIO) 보고서에 따르면 응답자의 36%가 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석 역할 충원이 사이버 보안 다음으로 어려울 것이라고 말했다. 인공지능 또한 10위권 안에 이름을 올렸고 응답자의 18%가 AI 역할을 충원하기 어려울 것이라고 말했다.
“AI 및 머신러닝에 대한 전문지식을 가진 사람에 대한 수요가 엄청나다”라고 카네기멜론대학교(CMU)의 머신러닝 교수 톰 미첼은 말했다.
이에 따라 새로운 직원을 고용하는 대신에 기존의 인력이 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝 부문에서 종사하기 위해 필요한 교육과 훈련을 받을 수 있도록 하는 방법을 찾는 기업들이 늘고 있다.
카네기멜론의 석사 프로그램 같은 최고급 교육은 최종 이수까지 1년에서 1년 반이 소요되며 통계학 지식과 기본적인 프로그래밍 기술이 요구된다. 하지만 이보다 부담이 낮은 온라인 프로그램과 과정도 제공되고 있다고 미첼이 전했다. 여러 기업들이 AI 시대를 앞두고 기존의 직원을 어떻게 교육하고 있는지 살펴본다.
다시 학교로
로스앤젤레스 카운티(LA County)는 현재의 직업 시장에 대해 잘 알고 있다. LA 카운티의 HR 부문 무타자 마수드 디렉터는 “우리 또한 AI 및 비즈니스 인텔리전스와 자동화 전문가와 관련하여 찾기 어려운 자원을 찾고 있다”라고 말했다. 그는 해당 조직의 CIO를 역임했으며 현재 해당 카운티의 여러 디지털 혁신 계획을 주도하고 있다.
LA 카운티는 인재 채용을 위해 모든 지역 교육 기관과의 협력관계와 인재 파이프라인 형성을 위한 인턴 프로그램을 진행하고 있다. 하지만 해당 카운티는 자체 AI 전문가도 양성하고 있다.
“우리는 3년 전 AI기관을 설립하여 이 영역에 대한 전문지식을 갖춘 자원을 카운티 내에서 모으기 시작했다. 이에 관심이 있는 직원들은 외부 과정에 대한 교육비 환급뿐만이 아니라 자체 교육도 받을 수 있다”라고 그는 말하며, 많은 직원들이 특히 알고리즘 설계에 관심이 있지만 원하는 교육의 유형은 각각의 필요에 따라 다르다고 전했다.
다행히 해당 카운티는 자체 인력의 역량을 십분 활용할 수 있었다. 예를 들어, 해당 카운티는 최근 다양한 직원 문제뿐만이 아니라 잠재적인 사이버 보안 문제를 찾아내기 위해 모니터링 및 분석 도구에 투자하고 있다. 11만 1,000명의 직원을 보유한 LA 카운티는 미국에서 가장 큰 지방 정부 기관이기 때문에 잠재적인 문제점을 찾아내기 위해 많은 데이터를 분석할 수 있다.
마수드는 머신러닝과 인공지능을 문제 찾기 외의 용도로도 활용하고자 한다. “HR 및 기술 전문가로써 직원들에게 교육 자원을 제공하여 선제적으로 대응할 수 있는 능력이 중요하다고 생각한다. 직원들이 자신의 사고 과정 또는 행동 또는 지식을 개선할 수 있는 시의적절하고 간단한 정보를 제공하는 능력이 진정한 능력이라 생각하며 여기에 미래가 달렸다고 생각한다”라고 그는 말했다.
자체 교육 제공하기
캡제미니(Capgemini)도 AI 전문지식이 있는 사람들을 고용하기 위해 대대적인 노력을 기울이고 있다. 이 컨설팅 기업은 소프트웨어를 개발하지 않지만 고객들과 기존의 소프트웨어를 구성 및 통합하는 서비스를 제공하며, 현재 AI가 주요 핵심 영역이다.
이 기업은 직원들이 추가적인 교육을 받을 수 있도록 AI기술에 관해 학습할 수 있도록 돕는 디지털 가속화 센터를 설립해 운영하고 있다.
캡제미니의 전략적 혁신 책임자 톰 아이보리는 “현재 샌드박스(Sandbox) 환경을 보유하고 있다. 수십 개의 AI기술을 실험하고 있으며 이 모든 것이 현장에 적용되지는 않을 것이다. 임원과 관리자, 고객 담당 직원들에게 AI 툴 사용법을 교육할 예정이다”라고 전했다.
또한 해당 기업은 자체 영업 활동에 AI를 사용하고 있다. 예를 들어, 캡제미니는 자동화 벤더 Ui패스(UiPath)의 기술과 IBM 왓슨을 이용해 지원자들의 이력서를 처리하는 업무에 활용하고 있다.
그는 “우리는 보통 키워드 검색을 활용했었다. 하지만 AI를 활용함으로써 프로젝트에서 그 사람을 고용할 가능성이 높아지는 미묘한 차이점이 있다”라고 말했다.
캡제미니는 우선 벤더가 제공한 교육을 사용했지만 곧 내부 전문가들이 증가했으며, 이를 기반으로 자체 교육을 도입했다.
아이보리는 3년 전까지만 해도 이 기술에 대한 교육을 받은 사람의 수는 수십 명이었지만 지금은 수천 명이라고 말했다.
전사적인 AI 교육 도입
자사 제품 또는 서비스에 AI구성 요소가 있는 기술 기업들에게는 직원 교육이 더욱 중요하다.
예를 들어, 세일즈포스는 자사의 온라인 CRM 플랫폼에 인텔리전스 기능성을 추가하고 있다. 즉, 내부 직원들이 기술에 익숙해야 한다. 이에 따라 세일즈포스 트레일헤드(Trailhead) 시스템에도 온라인 교육 플랫폼을 추가했다.
세일즈포스 아인슈타인(Einstein) 제품 관리 부사장 마르코 카살라이나는 “자체적인 트레일(Trail)이 있어 자유롭게 제공된다. 사람들이 세일즈포스가 제공하는 AI역량을 소비하는 방법을 배울 수 있는 모든 학습 자료를 보유하고 있다”라며, “이는 회사 전반에 영향을 끼친다. 세일즈포스에서 모두가 애플리케이션에 정보를 추가하고 정보를 활용할 수 있기를 원한다”라고 말했다.
예를 들어, 시설 관리를 위해 공간 예약 애플리케이션을 개발하고 있는 한 IT 개발팀은 회의를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 고객들에게 공간을 할당하기 위해 자체 애플리케이션에 인텔리전스 기능성을 추가했다.
카살라이나는 “그들이 데이터 과학자인 것은 아니다. 우리 교육의 대상은 이를 좋아하고 데이터 과학 배경지식이 없지만 예측하고 싶어하는 사람들이다”라고 말했다.
P2P(Peer to Peer) 모니터링
사이버 보안 기업 ST(Stealthbits Technologies)도 AI와 머신러닝 기술에 투자하고 있다. 그 중 일부는 외부 소스로부터 제공되고 있다. 그러나 대부분은 P2P로 이뤄진다.
해당 기업의 CTO 조나단 샌더는 실제 교육이 엔지니어링 그룹마다 다르다고 말했다. 그는 “실질적으로 참여하는 R&D 인력은 포괄적인 입문자 과정을 넘어 우리가 생성한 P2P 자료를 보고 마지막으로 R&D 인력 개발을 위한 멘토링 시스템으로 이행하고 싶어한다. 그 과정에서 그들은 기본부터 애플리케이션까지 모든 것을 다룬다”라고 말했다.
또 지원, 컨설팅, 사전 판매 부서의 직원들도 기술을 활용하고 가치를 소통하는 방법을 이해할 수 있어야 한다.
샌더는 “숙련된 엔지니어들이 있어야 고객에게 제대로 서비스할 수 있다. 우리 엔지니어들은 ML 교육을 통해 ML 지원 솔루션 활용뿐만이 아니라 ML을 중요한 도구로써 접근할 수 있는데 필요한 조언을 제공하기 위한 준비를 할 수 있다”라고 말했다.
그는 많은 기업들이 머신러닝을 학습하기가 너무 복잡하거나 쓸모 없다고 생각하는 실수를 범하고 있다며 “그런 선입견을 무시하고 직접 해보라”라고 권했다.
스텔스비츠와 마찬가지로 빅 데이터 기업인 IE(Insight Engines)도 P2P 교육의 가치를 높게 평가하고 있다.
IE의 기술 부사장 대리언 킨드런드는 “우리는 점진적으로 새로운 인력을 작은 개발 파이프라인 영역에 배치하면서 사내 교육을 시작한다. 여기에서 나타난 변화가 고객들에게 큰 영향을 끼친다.”고 (Darien Kindlnd)가 말했다.
현재까지 기술 및 비기술직을 포함하여 직원 중 65%가 이런 교육을 받았고 머신러닝, 자연어 처리, 데이터 과학에 집중하고 있다고 킨드런드가 말했다.
그는 “고객 영향에 초점을 맞춘 근무 중 교육을 제공함으로써 이런 기술을 학습 환경에서보다 훨씬 빠르게 흡수, 학습, 구축한다는 사실을 발견했다”라고 말했다.
사이버 보안 벤더 벡트라 네트웍스(Vectra Networks)도 근무 중 P2P 교육에 집중하고 있다.
해당 기업의 데이터 과학팀 리더 케빈 니는 “프로젝트에서 신입 직원과 짝을 이루는 멘토들이 머신러닝 접근방식을 통해 제안사항과 안내를 제공하곤 한다. 직원들을 우리의 업무 방식으로 교육함으로써 우리가 처한 독특한 문제 상황에 맞추어 개발을 진행하도록 유도할 수 있다. 즉, 고객들이 더욱 신속하게 결과를 받아볼 수 있다. 또한 우리는 직원들이 특정 주제에 익숙하지 않을 때 주요 온라인 수업을 청강할 수 있도록 독려한다”라고 말했다.
사이버 보안 벤더 CS(Cavirin Systems)의 사례도 유사하다. CSO 조셉 쿠칙은 직원들이 스스로 학습하도록 기대하는 것으로는 원하는 속도를 달성할 수 없다고 강조하며, “현장에서는 파트너-멘토가 지식을 전달하고 비즈니스 목표를 실행하는 능력을 강화한다”라고 말했다. 최근까지 그는 버라이존(Verizon)에서 기업 AI 작업 그룹과 협력했다.
쿠칙은 AI인재에 대한 수요가 매우 긴박한 경우 다른 기업을 인수하여 인재를 확보하는 등의 급진적인 조치를 취할 수도 있을 것이라면서도 “하지만 장기적으로는 파트너-멘토 접근방식에 중점을 두어야 한다”라고 말했다.
변화의 속도에 맞춤 교육
새로운 기술에 대해 직원들을 교육할 때는 혁신의 속도에 맞추는 것이 핵심이다. 즉, 새로운 기술 개발에 대해 지속적인 접근방식을 취해야 한다.
캘리포니아에 위치한 콜 인텔리전스 벤더 인보카(Invoca)는 약 1년 전 머신러닝 제품 시그널 AI(Signal AI)를 출시했다. 해당 기업이 머신러닝에 집중하고 있기 때문에 교육이 필수적이었다.
인보카의 제품 관리 이사 진 스톨리는 “AI기초뿐 아니라 우리의 AI솔루션 제공물과 관련하여 내부 팀들을 교육하기 위해 부서들에서 교육 세션을 열고 있다”라고 전했다. 이 기업의 데이터 과학팀에서는 분기별 AI 관련 교육을 제공한다. 또한 직원들은 온라인 학습, 컨퍼런스, 현장 교육을 위한 비용을 제공받을 수 있다.
스톨리는 “변화의 속도가 너무 빠르기 때문에 아무리 교육해도 부족하다”라고 말했다.
오픈텍스트의 보안, 분석 엔지니어링 부사장 랠리스 서브라마니안도 같은 입장이다. “우리는 다른 기업들이 ML과 AI를 이행하는데 도움이 되는 소프트웨어를 개발한다. 내부적으로는 기술을 최신 상태로 유지해야 한다”라고 말했다.
오픈텍스트는 직원들을 위한 교육비 환급 프로그램을 운영하고 있으며, 지난 3-4년 동안 교육 프로그램을 직접 운영했다. “예를 들어, 가환성 신경망 등의 주제를 교육해야 하는 경우 교육 기업을 초청하여 직원 그룹들이 교육을 받도록 한다”라고 그가 말했다.
그들이 떠난다면?
일부 기업들은 직원들이 곧 퇴사하여 다른 기업들에 새로운 기술을 전달할 수 있다는 두려움 때문에 AI 관련 교육에 대한 투자를 꺼리고 있다.
오픈텍스트의 서브라마니안은 “기술 산업, 특히 실리콘 밸리에서는 이직을 시도하는 기회주의자 그룹이 최신 교육을 받는 것이 사실이다. 교육을 하지 않으면 그럴 일도 없기는 하다”라고 말했다.
그는 그러나 자신의 경험상 교육을 제공하면 인재를 유지하는데 도움이 된다고 말했다.
직원들에게 대대적인 AI 관련 교육을 제공하는 또 다른 사이버 보안 기업으로 데미스토(Demisto)가 있다.
데미스토의 공동 설립자 리시 바가바는 “인재 유지를 걱정하지 않는다. 우리는 교육을 받은 직원들이 더욱 행복해지고 업무를 더욱 잘 처리할 것이라고 믿는다. 또한 새로운 기술 학습을 촉구하는 것은 전반적인 기업 문화의 일면일 뿐이다. 기업이 직원의 교육을 지원하고 직원이 퇴사한다면 해당 직원은 처음부터 해당 일자리에 그다지 만족하지 않았을 것이다”라고 말했다.
또한 지속적인 교육은 미국에서 3번째로 큰 의료보험 기업 애트나(Aetna)에서도 인재 유지에 도움이 된다.
애트나의 짐 루스 CSO는 “시장성이 높아지는 기술을 가르친다. 이는 잠재적 지원자들에게 매력으로 다가간다”라고 말했다.
애트나에는 모든 보안 전문가에게 데이터 과학 기초를 가르치는 프로그램이 있다. 직원들은 애트나에 근속함으로써 이 교육을 지속적으로 받을 뿐 아니라 학습한 기술을 자사 솔루션에서 활용할 수도 있다.
루스는 “상업적으로 제공되는 온라인 교육과 우리가 자체적으로 개발한 교육을 조합하여 핵심 교육과정을 개발하고 있다”라고 말했다.
현재까지 200명의 보안 전문가가 의무 기초 과정을 이수했다. 그는 “해당 과정을 지금까지 2년 동안 유지했다. 현재는 우리가 가르치는 가장 인기 있는 과정이 되었다”라고 말했다. dl-ciokorea@foundryco.com
