비즈니스와 소비자 영역에서 느껴질 수 있듯이 인공지능은 이미 사회를 서서히 변화시키고 있습니다. Alexa, 자율 차량 및 인공 지능 구동 공급망과 같은 사례는 인공 지능이 머나먼 미래뿐만 아니라 곧 다가올 가까운 미래에 어떤 모습으로 우리에게 다가올지를 보여주는 예고편과 같습니다. 하지만 지금 당장의 AI의 현실을 진단해본다면, 혹자들이 AI가 과대평가된것이 아니냐고 의문을 던질 정도로 초기 단계에 머물러 있는것이 사실입니다. 그러나 긍정적인 의미로 이를 받아들인다면, 지금이야말로 지금의 젊은이들이 급성장하는 AI 직업 시장을 활용하고 강력한 AI 경력을 쌓기 위해 필요한 지식, 기술 및 연결을 구축하기위한 이상적인 시기라고 해석할 수 도 있습니다. 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 Gartner는 AI가 2020년까지 180만개의 일자리를 없애고 230만개의 새로운 직책을 창출 할 것이라고 예측하고 있습니다. 현재 분명한 사실 하나는 문제 해결, 협업 및 전략적 의사 결정에 초점을 맞춰 새로운 역할이 등장함에 따라 AI 경력 경로를 제시하는 것이라는 것이죠.
또한, AI는 전 세계에 영향을 미칠 수 있는 강한 임팩트를 가지고 있기때문에 4차산업 관련자들에겐 정말 흥미로운 주제가 아닐 수 없습니다. 특히, AI의 무궁무진한 가능성으로 인해 학부생 및 대학원생들에게 기술 변화에 대한 열정과 도전 정신과 게임 혁신을 주도하는 선구자 역할을 제시해주는 어떻게 보면 젊은이들에게는 이상적인 직업 경로입니다.
인공 지능은 "차세대 산업 혁명"으로 불려 왔으며, 기계 학습, 대형 데이터 및 인터넷 규모의 클라우드 컴퓨팅의 융합은 의료 혁신, 경제 성장, 폐기물 감소, 에너지 절약, 교육 향상, 보안 강화 및 빈곤 감소의 기회를 열어줄 것이라고 합니다. 즉, 인공 지능에 영향을받지 않는 사회 영역은 거의 없을 거라는 말이죠. 그렇다면 이런 무수히 많은 가능성을 감안할 때, AI 분야에 관심있는 젊은이들이 앞으로의 방향을 설정하기위해서 어떤사항들을 알아두어야할 까요?
AI 분야에 진입에 앞서 개인의 스킬부터 차근차근
첫 번째 단계는 핵심 관심사와 강점을 먼저 좁히는 것입니다. AI는 데이터 과학, 머신러닝 개발 및 AI 기술을 엮는 설계 등 넓은 범위를 포함하고 있습니다. 뿐만 아니라, AI 소프트웨어 또는 판매 및 마케팅, HR, 고객 지원 등을 통해 사용자 또는 분석가와 같은 직종들도 포함을 하고 있지요. 회사 유형은 또 다른 중요한 고려 사항입니다. B2B와 B2C는 분명히 다른 작업 환경이 될 수 있기 때문입니다. 지금 회사를 지원하려고 하고있다면, 기술, 제조, 소매, 고등 교육, 서비스 등 어떤 산업군에 관심있는지도 대상을 좁혀야합니다. 분야로 끌어들이는 산업을 대상으로해야합니다. 머리속으론 아마 다들 이런것 쯤이야 당연하지!라고 생각하시고 계실겁니다. 하지만 막상 경험이 없으니 관심분야를 좁혀나가는 것은 쉽지 않습니다.
-AI 데이터 사이언스 온라인 코스
그래서 이런 일련의 과정을 도와주는 많은 무료 및 저가 온라인 학습을 통해 간접경험을 해보는 것도 좋은 방법이 되겠네요.(예시- 인공 지능 및 데이터 과학 과정에 특화된 Udacity, Coursera, Codeacademy 및 fast.ai).이런 코스를 통해서 지식도 쌓고 이력서에 한줄 이라도 더 적어넣을 수 있겠죠.
-관련 산업 및 기업 컨퍼런스
혹은, NIPS, Re-Work, O'Reilly, Gartner 등이 주최하는 컨퍼런스에서 산업 및 회사 회의. AI 전문가와 선구자들들이 동향을 토론하 는 AI 컨퍼런스에 참여하는 것도 또 다른 방법입니다. 학생과 젊은 전문가들은 종종 무료 또는 할인된 입장료를 얻을 수 있다고 하네요.
-Meetup.com
이 웹 사이트에는 AI관련 종사자 혹은 애호가들과 같은 지역내에서 직접 만남을 가짐으로써 머신러닝, Python, R, 데이터 과학 및 고급 통계를 포함한 주제별 온라인 그룹 및 토론도 가능하며 함께 같이 배워갈 수 있는 기회를 제공해줍니다.
-일반적인 활동
뉴스나 기사를 통한 AI관련 빠른 동향 파악. AI 제품을 사용하거나, GitHub에서 코드를 공유하거나, 글로벌 커뮤니티에서 주최하는 코드 경연 대회에 참가하는 것도 또 다른 방법이 될 수 있겠죠.
간단히 말해, AI 전문가가 되기로 마음먹었다면 가능한 빨리 많은 것을 배워야합니다. 이를 기반으로 한다면, 여러분의 AI 커리어를 가이드해줄 두 가지 핵심질문 1. 미래 고용주의 기술스택은 무엇? 2. 고용주의 리더십 동기와 사회적 영향력은? 을 미래의 회사에게 역으로 질문할 역할을 갖추게 되는 것입니다.
회사의 기술력과 기술력의 깊이를 파악하라
사실, 영향력있는 AI를 구축하는 것은 쉬운일이 아닙니다. 이를 구현하는 것 자체가 복잡할 뿐만 아니라, AI 회사의 성공은 강력한 기술 기반에 달려 있기때문입니다. 하지만 일부 회사는 단순히 시대흐름을 따라가기위해 AI분야에 뛰어 자신들을 AI회사로 자칭하기도 합니다. 그러기때문에 진정한 AI회사와 자칭 AI회사를 분별할 수 있어야 만족스러운 첫 번째 직업과 성공적인 경력의 기초를 마련할 수 있습니다. 이를 위해 꼭 알아두어야할 점은 : 효과적인 AI 구현을 위한 강력한 컴퓨팅 성능, 대용량 데이터 세트에 대한 액세스 및 이해, 예측, 권장 및 실행 기능을 갖추고 있어야합니다. 또한, 머신러닝은 AI의 초기성공을 크게 좌우하는데요, 머신러닝을 통한 제품 및 서비스의 성능면에서 아주 임팩트있기때문입니다.
회사의 방향성에 대해 이해하라
리더십있는 팀을 움직이게하는 원동력은 무엇일까요? 인공 지능은 긍정적인 변화를 유도하는데 큰 영향을 줄 수 있습니다. 하지만 이 기술은 워낙 강력하기 때문에 회사의 사명과 이를 이끌어갈 동기가 무엇인지 그리고 인공 지능으로 잠재적인 사회적 영향을 염두에두는 것도 중요합니다. 사실, LinkedIn의 2017 Emerging Jobs Report는 머신러닝 과 데이터 사이언티스트가 미국에서 가장 빠르게 성장하는 새로운 직업 중 하나라고 밝혔습니다. 지금이야 말로 젊은이들이 AI의 진정한 역할과 의미를 이해하여 주도적으로 AI를 영역을 이끌어나갈 적기가 아닐까 싶습니다.