불과 얼마 전까지만 해도 IT 직원의 정의는 매우 단순했다. IT 직원은 중앙 집중식 IT 부서의 하드웨어, 네트워크 인프라, 소프트웨어 개발과 관련된 중심적인 역할에 주로 국한됐다.

그러나 최근 몇 년 동안 IT 직원의 정의가 진화했다. 이제는 기업 내 거의 모든 부서에 IT 직원이 있고, 그 책임과 기술이 크게 확장된 기술자를 의미하기도 한다.

IT는 이제 비즈니스 전략의 핵심 동력이다. 직원은 디지털 혁신, 제품 개발, 데이터 기반 의사 결정, 고객 경험 개선, 심지어 비즈니스 운영에 이르기까지 비즈니스 책임자와 직접 협력한다. 사이버 보안 역시 기업이 초점을 맞추는 분야로, 많은 기술 전문가가 위험 관리를 처리하고 디지털 자산을 보호한다. 노코드/로우코드 도구의 등장으로 일부 개발자 업무가 비기술 직원에게 이전되었지만, IT 직원은 여전히 기술 시스템을 통합하고 유지해야 한다. 인공지능과 자동화는 점점 더 IT 업무의 일부가 되고 있으며, 직원은 생성형 AI 기반 도구를 감독하고 최적화하고 있다.

그리고 진화는 아직 끝나지 않았다.

약 4,500개 기업의 채용, 급여, 재교육 및 기타 통계 자료를 수집하는 비즈니스 컨설팅 회사인 푸트 파트너스(Foote Partners) 수석 애널리스트 데이비드 푸트는 “IT 전문가의 정의는 네트워크와 시스템에서 일하는 사람에서 고객을 대면하는 사람으로 변화할 것”이라고 말했다.

이러한 변화를 반영해, 푸트 파트너스는 최근 ‘비즈니스 기술자’라는 개념을 새로 만들고 이들의 업무와 수입을 추적 조사하고 있다. 푸트는 비즈니스 기술자를 가리켜 “장기적인 전략적 사고 능력이 있으며, 기업이 어떤 기술을 구매할지 결정하는 데 필요한 결정을 내린다”라고 말했다.

푸트에 따르면 비즈니스 기술 전문가의 결정은 지출 삭감부터 수익 증대, 고객 만족도 향상, 시장 점유율 확대를 위한 프로그램에 이르기까지 모든 것에 영향을 미친다.

그 밖의 다양한 데이터 중에서 푸트 파트너스는 웹 검색 포털 및 컴퓨팅 인프라와 관련된 일자리의 증가와 기술 컨설팅 일자리의 큰 감소를 확인했다. 푸트는 “많은 컨설팅 회사가 분석 작업을 위해 AI로 눈을 돌리고 있어, 인간 노동자의 필요성이 줄어들고 있다”라고 말했다. 컨설팅 업계가 더 적은 인원으로 더 많은 일을 하려는 목적으로 인력을 재편하고 있음을 시사한다.

생성형 AI가 개발자 일자리 판도에 미치는 영향

IDC의 연구 부사장 아르날 다야트나는 AI와 생성형 AI가 코딩, 테스트, 문서화, 최적화를 지원하는 코파일럿 같은 AI 도구를 관리하는 데 초점을 맞추면서 소프트웨어 개발자의 역할을 재정의했다고 말했다.

개발자는 이제 AI가 생성한 제안을 평가해 작업에 가장 적합한 것을 선택해야 한다. 이러한 변화에는 AI가 엑셀을 발휘하는 부분과 인간의 입력이 필요한 부분을 이해하는 등 새로운 기술이 필요하다. 텍스트 생성 기능과 마찬가지로 생성형 AI 도구는 생산성을 향상시킬 수 있지만, 개발자가 일상 업무에 원활하게 통합하기 위해서는 해결해야 할 문제가 있다.

다야트나는 생성형 AI를 활용하면 개발자가 코드를 더 빨리(최대 60%) 작성할 수 있지만, 나머지 40%의 시간에는 새로운 기술을 습득해야 한다고 말했다. 또한 ”장기적으로, 향후 6~7년 동안 AI 도구의 발전에 따라 개발자의 역할이 제품 관리 책임으로 이동할 수 있다. 비즈니스 요구 사항을 이해하고 AI 도구에 전달하는 업무가 포함되며, AI 도구를 감독해 품질을 보장해야 한다”라고 설명했다.

경쟁력을 유지하기 위해 개발자는 지금부터 새로운 기술을 습득해야 한다. 그리고 기업은 직원이 생산성을 극대화할 수 있도록 최신 생성형 AI 도구에 대한 접근성을 제공해야 한다. AI 도구가 없다면, 개발자(그리고 기타 기술 관련 직원)는 AI 활용 기업의 직원보다 뒤처질 것이다. 개인의 기술 향상과 기업의 지원 모두 성공에 필수적인 점이다.

2022년 말 기술 분야에서 폭발적인 인기를 끌었던 생성형 AI는 현재 기초 작업뿐 아니라 고급 작업까지 자동화하는 데 활용된다. 숙련되고 경험이 풍부한 직원에게도 영향을 미친다. 생성형 AI 도구는 특히 구조화되지 않은 큰 텍스트에서 통찰력을 추출하는 데 탁월하다.

 IT 종사자에게 필요한 핵심 기술을 요약하면 다음과 같다.

• 명확하고 자연스러운 언어로 생성형 AI 프롬프트를 효과적으로 사용하는 방법을 숙달하는 것
• AI가 생성한 결과를 신속하게 평가하는 것
• 생성형 AI를 일상 업무에 통합하는 프로세스를 개발하는 것

다야트나는 “현재 다양한 AI 도구의 선택과 사용을 원활하게 자동화하는 단일 플랫폼이 없기 때문에 IT 종사자는 각 작업에 적합한 AI 기술을 능숙하게 선택해야 한다”라고 강조했다.

재교육과 업그레이드 꼭 필요해

그러나 많은 기술 관련 종사자가 기업이 업그레이드 또는 재교육을 위한 프로그램을 제공하지 않는다는 사실을 깨닫고 있다. 그 결과, 다양한 산업 분야에서 상당한 기술 격차가 발생하고 있으며, 기술 격차는 2030년까지 전 세계 일자리 증감에 영향을 미칠 것이다. 세계경제포럼(WEF)이 1월에 발표한 미래 일자리 보고서(Future of Jobs Report)에 따르면, 조사에 참여한 고용주 63%가 비즈니스 혁신의 가장 큰 장애물로 기술 격차 문제를 꼽았다.

기술 격차 문제를 해결하기 위해 응답자의 85%는 기술 향상을 우선시할 계획이고, 70%는 새로운 기술을 위해 직원을 고용할 것이며, 40%는 직원을 줄일 것으로 예상하고, 50%는 직원을 성장하는 역할로 전환할 것이라고 밝혔다. WEF는 회복력, 유연성, 자원 관리, 품질 관리, 기술 활용 능력 등의 기술이 높은 수요를 보인다고 분석했다.

향후 5년 동안 기업 노력의 핵심은 생성형 AI에 집중될 것이다. 2030년까지 기업은 챗봇, 에이전트, 연구, 작문, 요약 도구와 같은 생성형 AI 프로젝트에 연간 420억 달러를 지출할 것으로 보인다. 현재 직원 수가 5,000명 이상인 50%의 기업에서 AI를 사용하고 있으며, 더 많은 기업이 AI를 도입할 계획이다. 기술의 급속한 발전은 기술 격차를 더욱 가속화한다. 또한 IT 종사자가 생성형 AI가 계속 발전하는 동안에도 생성형 AI에 대해 배워야 하는 상황에 처했다.

언스트 앤 영(Ernst & Young)의 글로벌 생태계 관계 활성화 리더 켈리 스트랫맨에 따르면, AI 기술자를 찾는 구인 공고는 2024년에 2,000% 급증했지만, 교육과 훈련은 그 속도를 따라가지 못하고 있다. AI 도입이 산업 전반에 걸쳐 확산됨에 따라 IT, 사이버보안, 자동화 등을 포함하는 격차가 커지고 있다. 스트랫맨은 기업이 인재, 훈련, 자원, 기술 솔루션에 접근하기 위해 AI 리더와 협력해야 한다고 주장했다.

세계경제포럼의 미래 일자리 보고서는 직원 역시 우려하고 있음을 보여준다. 39%의 직원이 2030년까지 경제의 불확실성, 생성형 AI, 급격한 변화의 속도로 인해 현재 보유한 기술이 구식이 될 것이라고 생각한다.

인적 자원 업체 맨파워그룹(ManpowerGroup)의 최근 글로벌 인재 지표(Global Talent Barometer)는 변화하는 노동 인구의 모습을 반영하고 있다. 60%의 직원이 향후 6개월 이내에 직업을 바꿀 것을 고려하고 있다. 더 많은 것을 말해주는 것은, 직원의 41%가 현재 회사에 경력 발전의 기회가 충분하지 않다고 느낀다는 사실이다.

기술 인력 채용 업체인 엑스페리스 US의 사장인 케이 미첼은 IT 업계는 “전체 기술 인력 구조의 역사적인 재편을 겪고 있다”라고 말했다. 또한 경제에 대한 경계와 AI의 가속화가 어떻게 시장에서 뚜렷한 채용 궤적을 만들어 내는지가 흥미롭다고 덧붙였다.

생성형 AI에서 에이전트 AI로

개발자들은 여러 가지 면에서 현재 산업 변화의 최전선에 서 있지만, 종종 AI를 경계하는 것으로 묘사되어 왔다. 그러나 세일즈포스의 새로운 연구에 따르면, 개발자는 실제로 AI 에이전트로의 산업 전환에 열광하고 있는 것으로 나타났다. 에이전트 AI의 등장으로 개발자는 코드를 작성하고 디버깅하는 등의 작업에 집중하는 대신 전략적이고 창의적인 작업에 더 집중할 수 있게 되었다.

세일즈포스 플랫폼의 총괄 매니저 앨리스 스타인글래스는 “개발자들과 이야기를 나눌 때 흔히 듣는 말”이라며, 많은 이가 생성형 AI에 큰 기대를 걸고 있다고 말했다. 영향력이 큰 프로젝트에 더 집중할 수 있기 때문이다.

세일즈포스와 여론조사 기관 유고브가 이달 초에 조사한 미국 일선 개발자 250명 중 91%가 AI 에이전트가 자신의 역할을 근본적으로 더 나은 방향으로 바꿀 것이라고 응답한 것도 당연하다.

한편, 노코드/로우코드 도구를 사용하는 에이전트 사용 폭도 확대되고 있다. 개발은 그 어느 때보다 빠르고, 쉽고, 효율적으로 진행되고 있다. 노코드/로우코드 도구를 사용하면 더 많은 사람들이 사실상의 코더가 될 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 사용자는 자연어를 사용해 자신의 워크플로를 정의하고 관리할 수 있으므로 비즈니스 요구 사항이 변경될 때 프로세스를 더 쉽게 조정할 수 있다. 스타인글래스는 효율성과 ROI를 향상하는 좋은 방법이라고 평했다.

역동적이고 유연한 에이전트 AI는 실시간으로 문제를 해결할 수 있으므로 직원이 비즈니스 규칙을 업데이트하고 구현하기가 더 쉬워진다. 따라서 기업은 프로세스와 솔루션을 더 잘 제어할 수 있으며, 시스템 아키텍처와 디자인에 대한 소프트웨어 엔지니어가 갖춘 전문 지식의 이점을 계속 누릴 수 있다.

그러나 생성형 AI의 도입은 기업에는 좋은 일이지만, 초보 개발자에게는 그렇지 않을지도 모른다.

IDC의 다야트나는 “코딩의 순수한 관행은 점점 더 관련성이 떨어질 것”이라고 말했다. 다야트나는 더 높은 수준의 기술, 더 나은 애플리케이션을 만드는 방법, 더 나은 디자인과 아키텍처를 다르게 생각하는 과정에 더 많은 시간을 할애할 수 있다며 개발자들이 점차 “코드 품질을 확인하는 역할, 코드가 원하는 대로 작동하는지 확인하는 역할”을 맡게 될 것이라고 전망했다.

교육의 중요성

AWS 교육 및 인증의 제품 및 서비스 담당 이사 제니 트라우트먼에 따르면, 기술 전문가와 비즈니스 담당자 모두에게 AI와 기타 신흥 도구에 대한 새로운 교육 과정이 전례 없이 빠른 속도로 제공되고 있다.

AWS 자격증 중 AWS 서티파이드 AI 프랙티셔너(AWS Certified AI Practitioner) 베타 테스트는 역대 가장 많은 응시자를 기록했다. 과거 평균보다 20배나 높은 수치이다. AWS 서티파이드 머신러닝 엔지니어 어소시에이트(AWS Certified Machine Learning Engineer Associate) 역시 과거 평균에 비해 베타 참가자 수가 3배나 증가했다.

일부 직원은 AI와 기타 기술 발전으로 인한 변화를 수용하고 있지만, 다른 직원은 역류에 맞서고 있다.

트라우트먼은 “의구심을 품고 있는 사람들이 있다. ‘아직은 사용할 준비가 안 됐어. 나한테는 별 영향이 없을 거야. 시간이 더 걸릴 거야’라고 말할 사람들이다”라고 말했다. 동시에 “그런 위치에 있는 직원이 긴장하기 시작하고, 다른 이들이 매우 진지하다는 것을 깨닫기 시작한다는 신호가 나타나고 있다”라고 말했다.

트라우트먼은 “아마도 AWS는 많은 사용자보다 앞서 있다고 생각한다. 기술을 직접 구축하는 업체인 만큼 새로운 기술을 실제로 사용하고 있음을 보여줄 필요가 있기 때문이다. 그래서 사람들은 이미 사용 방법을 알아내지 못하면 곤란해질 것이고, 경력에 위험이 따를 것임을 깨닫고 있다”라고 설명했다.

다야트나는 기본적으로 IT 종사자의 AI 산출물을 최적화하기 위해 명확하고 구체적인 자연어 명령을 작성하는 정교한 프롬프트 기술을 습득해야 한다고 말했다. 명확성과 정확성이 핵심인 인문학 교육에서 배우는 기술과 유사한 기술이다. 또한 AI의 산출물이 정확한지 신속하게 평가하고, AI를 일상 업무에 통합하는 방법을 파악할 수 있어야 한다.

기술적 능력 외에도, 가까운 미래의 IT 종사자는 기술과 비즈니스 환경이 변화하는 빠른 속도에 적응할 수 있는 소프트 스킬이 필요하다. 더 나은 의사소통 능력을 갖춰야 한다. 그리고 소수의 개인이 아닌 전체 팀이 새로운 기술 도구를 사용하도록 동료들과 잘 협력하는 것이 중요하다. 그렇지 않으면 생산성과 품질이 고르지 않게 된다.

다야트나는 기업이 통합을 제한적으로만 제어할 수 있다고 지적했다.

또한 AI 산출물을 매우 효과적으로 관리해야 하기 때문에 모든 개발자는 관리자가 되어야 할 것이라고 강조했다. 즉, 생성형 AI 도구가 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 특정 기술을 습득해야 한다는 의미다.

개발자뿐만 아니라 IT 종사자도 비슷한 유연성을 갖춰야 한다. 다야트나는 “동료에게서 생성형 AI 도구로 해야 할 일을 더 효과적으로 완료하는 모범 사례를 배우는 것이 새로운 성공의 핵심”이라고 강조했다.
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