챗GPT, 제미나이, 클로드에 질문하는 방법을 안다고 해서 생성형 AI와 인공지능 도구의 전문가가 되는 것은 아니다. 빠르게 진화하는 기술 영역에서는 훨씬 더 많은 학습이 필요하다.
수천 명의 근로자가 인공지능 영향으로 일자리를 잃는 상황에서도, 채용 공고에서 ‘인공지능 역량’을 요구하는 사례는 계속 증가하고 있다.
인력 파견 기업 맨파워그룹이 12월 공개한 자료에 따르면 채용 공고에서 인공지능 역량 언급은 전년 대비 5% 증가했다. 맨파워그룹은 이런 증가가 인공지능 인프라 구축 확대와 머신러닝 역량 수요 증가의 영향을 일부 반영한 결과라고 설명했다.
그렇다면 인공지능 역량이란 무엇일까? 여러 전문가와 경영진을 대상으로 인터뷰를 진행해, 불안정한 고용 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 구직자가 올해 개발해야 할 역량에 대한 의견을 들었다.
전문가들의 의견은 대체로 일치했다. 단순히 프롬프트 엔지니어링이나 이른바 ‘바이브 코딩’과 같은 기술적 역량을 키우는 것만으로는 충분하지 않다. 구직자는 인공지능을 활용해 실제 문제를 해결한 구체적 사례를 제시하고, 빠르게 변화하는 기술 환경에 발맞출 수 있는 유연성도 함께 보여줘야 한다.
챗GPT만 사용하면 부족해
오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이와 같은 생성형 AI 도구를 사용할 수 있다는 점은 분명 장점이지만, 채용에는 충분하지 않다. 워크아토 최고정보책임자 카터 버스는 인공지능을 능동적으로 사고하는 파트너로 활용할 수 있어야 한다고 말했다. 버스는 “에이전트가 인간을 돕기 위해 앞을 내다볼 수 있다면 판도가 바뀔 것”이라고 밝혔다.
이런 맥락에서 인공지능 역량은 사용 중인 프로세스를 이해하고, 데이터 포인트와 신호의 중요성을 인식하며, 해당 정보를 인공지능 도구에 효과적으로 입력해 업무 성과를 높일 수 있는 능력을 의미한다.
버스는 “인공지능은 영업 인력, 고객, 재무 기업, 최고경영자 등에서 나오는 모든 데이터를 활용해 잠재력을 실현하도록 도울 수 있다”라고 말했다.
컨텍스트 엔지니어링의 부상
초기 인공지능 역량의 핵심은 올바른 질문을 통해 원하는 결과를 얻는 프롬프트 엔지니어링이었다. 그러나 이런 기본 역량은 점차 ‘컨텍스트 엔지니어링’으로 대체되고 있다.
컨텍스트 엔지니어링은 강화된 프롬프트 엔지니어링 개념으로, 일관되고 예측 가능한 답변을 제공하는 프롬프트를 설계하는 데 초점을 둔다. 맨파워그룹 산하 익스페리스 서비스 부사장 베키르 아타한은 “같은 질문을 하면 매번 같은 답변을 얻는 것이 이상적인 상태”라고 설명했다.
이 역량은 인공지능 모델이 빠르게 변화하고, 같은 질문에 대한 답변이 날짜별로 달라질 수 있다는 점에서 중요하다. 컨텍스트 엔지니어링은 급변하는 인공지능 생태계에서도 출력 결과의 일관성을 확보하는 데 목적이 있다.
아타한은 “인간은 운영자에서 정책 설계자로 이동하고 있다”라며 “미래의 업무는 결과물을 생산하는 것이 아니라 지능을 감독하는 역할”이라고 말했다.
컨텍스트 엔지니어링을 위해서는 직원이 해당 분야의 도메인 전문가이자 주제 전문가여야 하며, 이를 통해 환각이나 논리적 불일치와 같은 인공지능의 전형적인 한계를 식별할 수 있어야 한다. 이런 전문성은 특정 지식 영역의 정의와 제약 조건, 신뢰 기준을 이해하는 데서 비롯되며, 결과의 정확성을 검증하고 불확실성을 줄이는 데 중요한 역할을 한다.
아타한은 “인공지능이 잘못된 결과를 내놓을 때 누군가는 ‘이건 틀렸다’고 지적하고 수정하거나, 사전에 안전장치를 마련할 수 있어야 한다”라고 말했다.
인공지능 거버넌스의 중요성
가트너 디렉터 애널리스트 디팍 세스는 인공지능 거버넌스가 2025년에 이어 2026년에도 핵심 역량으로 남을 것이라는 데 동의했다. 세스는 인공지능 전반을 얕게 아는 범용형 인재보다, 특정 영역에 집중한 전문성이 더 높은 가치를 지닌다고 강조했다.
세스는 우수한 인공지능 거버넌스란 책임성과 신뢰를 유지하면서 인공지능 위험을 최소화하는 것이라고 설명했다. 세스는 신뢰와 인공지능 주권이 2026년 핵심 역량으로 부상할 것이라고 전망했다.
세스는 알고리즘과 코딩을 넘어 다음 세대 인공지능 인재가 기술과 거버넌스, 기업 변화를 연결해야 한다고 강조하며, 2026년 가장 가치 있는 인공지능 역량은 코딩이 아니라 신뢰를 구축하는 능력이라고 밝혔다. 이어 단순한 강의 수강에 그치지 말고 기술에 직접 몰입할 필요가 있다며, 재무 분야 취업을 준비하는 경우 재무 관련 컨퍼런스에 참석하는 것이 바람직하다고 조언했다.
세스는 모든 컨퍼런스에서 인공지능이 주요 주제로 다뤄질 만큼 비즈니스 전반에 확산돼 있다며, 해당 산업 맥락에서 사람들이 인공지능을 어떻게 이야기하는지 이해하는 것이 중요하다고 강조했다.
AI를 업무 파트너로 활용하라
적절한 상황에서 구직자는 인공지능을 활용해 실제 문제를 해결하는 방식을 제시할 수 있어야 한다. 이런 접근은 적응력과 함께, 기업이 원하는 인공지능 기반 업무 협업 역량을 보여주는 신호로 작용한다.
RWS 엔지니어링 부사장 매슈 블랙퍼드는 “생성형 AI 시대에 면접이나 과제를 어떻게 설계할 것인지 묻는 질문은 지원자가 도구와 영향력을 얼마나 깊이 이해하고 있는지를 빠르게 드러낸다”라고 말했다.
블랙퍼드는 진정한 인공지능 역량은 호기심과 실제 경험을 통해 드러난다고 설명했다. 우수한 지원자는 직접 시도한 사례와 실패한 지점, 그리고 그 과정에서 얻은 학습 내용을 구체적으로 설명할 수 있으며, 이러한 역량은 엔지니어와 제품 관리자, 기술 리더 모두에게 동일하게 적용된다고 덧붙였다.
대다수 기업은 시민 개발자 프로그램을 통해 직원의 인공지능 역량 강화를 추진하고 있다. 이런 프로그램은 직원이 주도적으로 문제를 해결하도록 돕고, 구직자가 다음 직장으로 옮길 때도 활용할 수 있는 자산이 된다.
소프트웨어 기업 이반티는 직원 참여를 장려하는 인공지능 거버넌스 위원회를 운영하며, 인공지능 역량의 적용을 독려하고 있다.
이반티 수석부사장 겸 최고법률책임자 브룩 존슨은 “위원회는 직원이 도구를 제출해 검토받도록 해 부서 전반에서 협업과 혁신을 촉진하는 동시에 감독과 책임성을 유지하도록 돕는다”라고 말했다.
계속해서 학습해야만
생성형 AI를 비롯한 인공지능 도구가 본격적으로 등장한 지 3년에 불과한 만큼, 진정한 전문가의 수는 여전히 제한적이다. 또한 생성형 AI에서 에이전트형 AI, 피지컬 AI으로 기술이 빠르게 진화하면서 구직자는 지속적인 역량 개발이 요구되고 있다.
세스는 “기술 변화 속도가 매우 빠르기 때문에 완벽한 역량 세트는 존재하지 않는다”라며 “역량 자체보다 변화에 적응하는 태도와 학습 속도가 더 중요하다”라고 말했다.
블랙퍼드는 기술적 관점에서 인공지능 역량은 “새로운 도구와 패러다임이 등장하면서 전문 영역이 진화하는 과정”이라며 “핵심은 적응력과 진정한 관심”이라고 설명했다.
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Agam Shah editor@itworld.co.kr
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