다른 모든 기술 기술을 제치고 데이터 과학부터 사이버보안, 프로젝트 관리, 마케팅에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 생성형 AI 교육 과정에 대한 수요가 급증하고 있다.

코세라(Coursera)는 네 번째 연례 직무 기술 보고서(Job Skills Report)에서 2024년 한 해 동안 생성형 AI 교육을 받은 인력에 대한 수요가 866% 급증했다고 밝혔다. 이는 온라인 학습에 대한 높은 관심을 반영하는 지표다. 코세라의 글로벌 학술 전략가 쿠엔틴 맥앤드류에 따르면, 지난 2년 동안 코세라에서 AI 관련 학습 콘텐츠에 등록한 사용자는 1,250만 명에 달한다.

맥앤드류는 경쟁력을 유지하려면 AI 기술을 습득하는 것이 필수적이며, 학생들은 생성형 AI를 이해하는 단계에서 더 나아가 이를 업무에 적용해 시간을 절약하고, 더 효율적으로 일하며, “측정할 수 있는 성과”를 내는 방향으로 전환하고 있다고 설명했다.

이어 “AI와 생성형 AI는 모든 산업 분야에서 가장 수요가 많은 기술이 됐다. 이제 거의 모든 채용 공고에 AI 기술이 등장하고 있으며, 이는 구직자에게 더 높은 임금과 경력 성장의 기회를 열어준다”라고 덧붙였다.

코세라의 최고 콘텐츠 책임자 마르니 슈타인은은 “생성형 AI 학습에 대한 수요는 코세라에서 본 그 어떤 기술보다 높았다. 학습자들은 특정 직무를 준비하기 위해 역할 중심의 콘텐츠를 점점 더 많이 선택하고 있다”라고 말했다.

지금 가장 인기 있는 AI 강좌 15선

생성형 AI에 대한 온라인 학습 수요는 비단 코세라에만 국한되지 않는다. 유데미, 오라일리(O’Reilly), 워케라(Workera) 등 다른 온라인 학습 플랫폼에서도 비슷한 현상이 나타나고 있다.

2024년 코세라에서 가장 인기 있는 생성형 AI 강좌는 다음과 같다.

• 구글 – 구글 AI 에센셜(Google AI Essentials)
• 딥러닝닷에이아이 – 모두를 위한 생성형 AI(Generative AI for Everyone)
• 구글 클라우드 – 생성형 AI 소개(Introduction to Generative AI)
• AWS·딥러닝닷에이아이 – LLM을 사용한 생성형 AI(Generative AI with Large Language Models)
• IBM – 생성형 AI: 소개 및 적용(Generative AI: Introduction and Applications)
• IBM – 경영진 및 비즈니스 리더를 위한 생성형 AI – 파트 1(Generative AI for Executives and Business Leaders – Part 1)
• 딥러닝닷에이아이 – 소프트웨어 개발을 위한 생성형 AI 소개(Introduction to Generative AI for Software Development)
• 밴더빌트 대학교 – 마이크로소프트 365 코파일럿: 모두를 위한 개인 생산성(Microsoft 365 Copilot: Personal Productivity for All)
• 딥 티칭 솔루션 – 챗GPT로 학습 가속화하기(Accelerate Your Learning with ChatGPT)

온라인 학습 플랫폼 유데미의 CEO 그렉 브라운은 코세라 관계자의 말에 동의하며 “직장 내 기술 역량에서 생성형 AI 기술이 새로운 표준이 되면서 챗GPT 및 변화 관리를 위한 리더십과 같은 기술에 대한 수요가 급증하고 있다”라고 말했다.

유데미 조사에 따르면, 거의 90%의 직원은 기업 내 생성형 AI 혁신에 있어 핵심적인 역할을 하는 것이 경영진이라고 생각하지만, 최고 경영진이 AI 이니셔티브를 주도할 준비가 됐다고 확신하는 직원은 48%에 불과했다.

브라운은 “AI를 능수능란하게 다루는 역량은 더 이상 새롭거나 ‘있으면 좋은 것’이 아니다. 기업이 미래에 대비한 인력을 구축하고, 전문가가 경력을 발전시키기 위해 반드시 갖춰야 할 필수 요소”라고 강조했다.

유데미 플랫폼에서 학생들은 챗GPT, 미드저니, 달리(DALL-E)와 같은 AI 도구를 사용하여 스킬을 향상하고 있다. 유데미의 ‘급성장하는 100대 업무 관련 학습 기술(Top 100 Surging Workplace Learning Skills)’ 목록에는 챗GPT와 생성형 AI가 두 번째로 빠르게 성장하는 기술로 꼽혔으며, AI는 6위에 올랐다.

유데미에서 지난 90일 동안 가장 인기 있었던 비즈니스 강좌는 다음과 같다.

• 머신러닝 A-Z : AI, 파이썬 및 R 챗GPT 프라이즈 [2025]( Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025])
• AI A-Z 2025 : 7가지 AI LLM 및 챗GPT 구축하기(Artificial Intelligence A-Z 2025: Build 7 AI + LLM & ChatGPT)
• 챗GPT : 2025 업무용 챗GPT 과정 (윤리적으로) 완료하기!(ChatGPT: Complete ChatGPT Course For Work 2025 (Ethically)!)
• 챗GPT와 생성형 AI를 사용해 콘텐츠 제작을 돕는 방법(How to use ChatGPT and Generative AI to help create content)
• LLM 엔지니어링 : AI, LLM 및 에이전트 마스터하기(LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents)
• 사이버보안을 위한 AI 및 챗GPT 2025(Artificial Intelligence & ChatGPT for Cyber Security 2025)

유데미에서 2024년 생산성을 위한 생성형 AI에 대한 학습을 수강한 사용자는 1년 전보다 859% 급증한 400만 명 이상에 달했다. 마이크로소프트 애저 AI 엔지니어 어소시에이트(Microsoft Azure AI Engineer Associate)와 마이크로소프트 애저 AI 기초(Microsoft Azure AI Fundamentals)를 비롯한 수많은 AI 자격증 과정도 각각 311%, 197% 증가하는 등 크게 성장했다.

브라운은 “미래 지향적인 기업은 생성형 AI의 힘을 이해하고 있다. 인력 전체에 생성형 AI를 통합하는 것은 인프라를 클라우드로 마이그레이션하는 것과 같다”라고 설명했다.

기술 교육의 변화를 주도하는 AI

오라일리의 새로운 연구에 따르면, AI 기술은 기술 교육에서 가장 중요한 변화를 주도하고 있다. 거의 모든 AI 기술에 대한 관심이 2023년부터 2024년까지 증가했다. 프롬프트 엔지니어링은 456%, AI 원칙은 386%, 생성형 AI는 289%, 자연어 처리는 39%, AI는 190%, 머신러닝은 9.2% 성장했다.

흥미롭게도 상위 주제 중 가장 큰 폭으로 감소한 주제는 GPT 자체였다(13% 감소). 오라일리의 신기술 콘텐츠 담당 부사장 마이크 루키데스는 “큰 폭의 감소는 아니지만 분명 의미 있는 감소”라고 언급했다. 이런 관심의 감소는 생성형 AI가 “환멸의 골짜기”에 진입하고 있다는 2024년 8월 가트너의 보고서와 어떤 면에서 일치한다.

루키데스는 개발자가 이제 클로드, 제미나이, 라마와 같은 다양한 AI 모델을 더 잘 탐색하기 위해 플랫폼별 기술보다 기초적인 AI 지식을 우선시하고 있다고 말했다.

또한 “올해 보고서는 랭체인 및 RAG(retrieval-augmented generation)와 관련된 핵심 AI 관련 기술의 급격한 성장을 강조한다. 이는 빠르게 두각을 나타내며 이제 파이토치(PyTorch) 및 케라스(Keras)와 같은 기존 AI 라이브러리와 사용량이 비슷해졌다. 이런 발전으로 개발자는 AI 모델을 기반으로 더욱 정교한 애플리케이션을 구축할 수 있게 됐다. AI 개발의 새로운 지평을 연 셈이다”라고 덧붙였다.

오라일리 보고서에 따르면 특히 깃허브 코파일럿 콘텐츠는 471% 급증해 생산성 향상 도구에 대한 개발자의 관심 역시 높아지고 있음을 보여줬다.

AI 개발의 다음 물결은 복잡한 작업을 대부분 자율적으로 계획하고 실행할 수 있는 에이전트가 될 전망이다. 루키데스는 “2025년은 기술의 중요한 전환점이다. AI는 단순한 생성형 기능에서 벗어나 개발자의 접근 방식을 재편하는 혁신적 힘으로 발전하고 있다”라고 말했다.

달라진 프로그래밍 언어 학습 풍경

루키데스는 러스트를 제외하고 프로그래밍 언어 학습에 대한 관심이 줄어들고 있다며 “만약 AI가 프로그래밍 언어의 세부 사항까지 처리할 것이라고 기대하고 배움을 소홀히 한다면 ‘경력상의 실수’가 될 수 있다”라고 경고했다.

그러나 AI 기반 인재 관리 및 기술 평가 솔루션 업체 워케라의 CEO 키안 카탄포루시는 프로그래밍 언어 학습에 대한 관심은 줄어들지 않고 있으며, 파이썬이 최근 자바스크립트를 제치고 가장 인기 있는 언어가 되었다고 말했다. 대신 이런 언어의 구체적인 구문 세부 사항을 배우는 수요는 감소하고 있다고 말했다.

카탄포루시는 “대부분 사람이 집중해야 할 것은 구문 암기가 아니라 프로그래밍 언어를 통해 할 수 있는 것과 언어가 어떻게 작동하는지 높은 수준에서 이해하는 것이다. 프로그래밍에 대한 사고방식은 여전히 중요하다. 프로그래밍은 광범위하게 적용할 수 있는 문제 해결 능력을 키워준다”라고 조언했다.

지난 2년 동안 개발자는 디지털 도구를 사용해 자연어 프롬프트나 부분적인 코드 입력을 기반으로 코드를 작성하는 AI 기반 프로그래밍 툴을 통해 코드를 더 빠르게, 그리고 종종 더 정확하게 작성할 수 있게 됐다. 일부 이메일 플랫폼과 마찬가지로 이런 툴은 실시간으로 작성되는 코드를 자동 완성할 수도 있다.

루키데스는 현재로서는 컴퓨터 프로그래밍을 하려면 여전히 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요하다고 강조했다. 챗GPT와 같은 툴은 최소한의 이해만으로 코드를 생성할 수 있지만, 이런 접근 방식에는 한계가 있기 때문이다.

루키데스는 “첫째, 생성된 프로그램이 잘못된 경우 어떻게 해야 할까? 디버깅할 수 있는가? 무엇이 잘못되었는지 설명할 수 있는가? 비교적 복잡하고 간단한 해결책으로 해결되지 않는다면 어떻게 해야 할까? 개발 언어에 익숙하지 않은 경우 AI를 사용하여 코드를 작성하는 것은 마치 영어 회화책만 가지고 외국을 여행하는 것과 같다. 관광객이라면 괜찮을 수 있다. 하지만 그곳에서 생활하려면 결국 유창하게 구사할 수 있어야 한다”라고 말했다.

프로그래밍도 마찬가지다. 루키데스는 “물론 AI를 사용하여 코드를 생성할 수 있다. 하지만 전문가가 되려면 유창해야 한다. 코드를 읽고, 디버깅하고, 개선하고, 다른 상황에 맞게 조정하고 싶을 것이다. 생성형 AI 툴은 아이디어 탐색, 라이브러리 검색, 솔루션 초안 작성에 많은 도움을 주지만, 파이썬, 고(Go), 자바와 같은 언어의 프로그래밍 기술은 여전히 필수적이다. AI는 프로그래밍과 개발자의 업무를 개선하는 기술이지, 대체하지 않는다”라고 덧붙였다.

카탄포루시는 다양한 계층의 AI 학습자를 인식하는 것도 중요하다고 말했다. 예를 들면 다음과 같다.

• AI 개념과 그 의미를 이해하고자 하는 AI를 인지하는 개인
• AI 기술을 활용해 애플리케이션을 구축하는 데 집중하는 AI 실무자
• AI를 구동하는 모델이나 인프라를 개발하는 AI 빌더

카탄포루시는 “각 그룹은 서로 다른 기술을 배우고 있으며, 이런 계층에 맞게 교육을 맞춤화하면 AI 채택과 혁신의 잠재력이 훨씬 더 커질 수 있다”라고 말했다.

2025년을 대비한 핵심 기술 목록

이런 흐름과 관련해 코세라는 500만 명의 기업 학습자와 7,000개 이상의 기관 고객의 인사이트를 기반으로 한 연례 직무 기술 보고서에서 기업과 개인이 2025년 우선순위를 두고 있는 핵심 기술을 다음과 같이 정리했다.

• 생성형 AI – AI를 사용해 텍스트, 이미지 등을 생성하는 기술
• 인공 신경망 – 인간의 두뇌처럼 학습하는 컴퓨터 시스템을 구축하는 기술
• 컴퓨터 비전 – 컴퓨터가 이미지를 ‘보고’ 이해하도록 가르치는 기술
• 파이토치 – 강력한 AI 애플리케이션 구축을 위해 사용하는 머신러닝 라이브러리
• 머신러닝 – 데이터를 통해 컴퓨터가 학습하도록 만드는 기술
• 응용 머신러닝 – 머신러닝을 사용해 실제 문제를 해결하는 기술
• 딥러닝 – 복잡한 작업을 처리하기 위한 고급 AI 시스템을 구축하는 기술
• 지도 학습 – 레이블이 지정된 예제를 사용해 AI를 학습시키는 기술
• 강화 학습 – 시행착오를 통해 AI를 훈련시키는 기술
• ML옵스 – 머신러닝 시스템을 효과적으로 관리 및 배포하는 기술
• 강화 학습(Reinforcement Learning): 시행착오를 통해 AI를 훈련시키는 기술
• 머신러닝 운영(MLOps): 머신러닝 시스템을 효과적으로 관리하고 배포하는 기술

코세라는 2025년 가장 빠르게 성장할 상위 기술 역량 으로 프롬프트 엔지니어링, 생성형 AI 응용을 위한 고급 데이터 분석, 데이터 분석 등을 꼽았다.
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