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'경영·일자리·기술'...인공지능이 가져올 2022년 주요 트렌드

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2022년도 어느덧 1월 중순이 지나고 있다. 해마다 새해가 되면, 각종 전문 기관들이나, 언론사들이 그 해를 예측하는 '트렌드 키워드'를 내놓는다. 21세기의 총아라 일컬어지는 인공지능(AI) 분야에도 각종 트렌드가 지난 연말부터 쏟아져 나왔다. 4차 산업혁명시대를 맞아 하루가 다르게 변화하는 인공지능 기술 분야의 2022년 주요 트렌드는 과연 무엇일까?

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4차 산업혁명 시대를 맞아 하루가 다르게 인공지능 기술 분야의 트렌드가 바뀌고 있다. (사진=셔터스톡).

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4차 산업혁명 시대를 맞아 하루가 다르게 인공지능 기술 분야의 트렌드가 바뀌고 있다. (사진=셔터스톡).올해의 5대 AI 일자리 동향

인공지능의 큰 화두 중의 하나가 바로 인간의 일자리를 대체해 고용 불안을 야기할 것이란 점이다. 반면에 AI가 창출하는 고용 효과가 일자리 감소를 상쇄할 것이란 분석도 만만치 않게 제기되고 있다.

지난 2020년 3월 마이크로소프트가 발표한 AI 일자리에 관련한 백서에 따르면, AI는 기존 단순 반복적 업무 중심의 일자리는 대체하지만, 새로운 유형의 일자리 창출이 그 감소 폭을 크게 상쇄할 것이란 연구 결과가 나왔다.

지난 17일 미국의 유명 컴퓨터 매거진 데이터메이션(Datamation)은 2022년 AI 일자리 5대 트렌드에 대한 전망 기사를 다뤘다.

머신러닝과 딥러닝 그리고 데이터 마이닝 등 AI는 비즈니스 및 IT의 모든 계층에 걸쳐 업무에 영향을 미치고 있다. AI는 고객 관계 관리(CRM), 전사적 자원 계획(ERP), 비즈니스 인텔리전스(BI), 분석, 사이버 보안, 마케팅, 영업, 경영 등에 통합되고 있다.

시장이 보고 있는 올해 AI 직업의 다섯 가지 주요 동향은 다음과 같다.

① AI가 모든 역할을 바꾼다

AI가 다른 모든 역할 또는 적어도 많은 역할을 이전하고 있다.

패트릭 콘테 옵사니(Patrick Conte Obsani) 최고 상업책임자는 "AI가 다른 역할의 변화를 일으키고 있는 만큼 AI 일자리의 변화는 없다"고 말했다.

콘테는 AI를 통해 데브옵스(DevOps: 소프트웨어 개발 및 운영) 엔지니어가 워크로드의 크기보다는 개발과 테스트에 집중할 수 있는 클라우드 애플리케이션 최적화의 사례를 들었다.

AI는 애플리케이션의 적절한 크기 또는 서비스 수준 목표를 찾을 수 있으며, 여기서 DevOps 엔지니어 또는 팀은 과도한 프로비저닝과 과소비에 대한 걱정 없이 애플리케이션을 수용할 수 있는 큰 설치 공간을 요청할 수 있다.

이 경우 AI와 머신러닝(ML)이 작업 부하 크기(CPU, 메모리, 복제품 등)를 높은 정확도로 제안해 DevOps 팀이 구축하고, 테스트한 다음에 사이트 신뢰도 엔지니어링(SRE) 팀에 작업량을 보낼 수 있다.

② 현장 신뢰성 엔지니어링 역할

AI와 ML은 사이트 신뢰성 공학(SRE) 역할에 큰 변화를 가져오고 있다. ML을 사용해 생산 단계에서 최적의 성능 설정 세트를 찾기 때문에 SRE 팀은 앱을 준비하느라 시간을 할애할 필요가 없다.

중앙처리장치(CPU), 메모리, 복제본 등 단 3개의 매개 변수를 가진 앱이나 마이크로 서비스에 대한 설정 순열은 수조 개에 달한다. 따라서 이러한 매개 변수에 대한 최적의 조합을 실제로 찾는 데 필요한 테스트와 실험을 수행하기 위해 기계 속도로 작동할 수 있는 시스템이 필요하다.

콘테는 "인간은 최적만을 추측할 수 있는 반면, AI와 ML은 더 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다"고 말했다. 또 "이것은 인간을 대체하는 것이 아니라 그들이 더 높은 가치의 일을 할 수 있도록 자유롭게 해준다"고 덧붙였다.

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인공지능 기술 분야가 발전함에 따라 사이버 보안 분석 기술자들의 수요가 증가하고 있다. (사진=셔터스톡).

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인공지능 기술 분야가 발전함에 따라 사이버 보안 분석 기술자들의 수요가 증가하고 있다. (사진=셔터스톡).③ 사이버 보안 및 AI

취업 웹사이트 다이스의'기술 급여 보고서'에 따르면 사이버 보안 엔지니어는 2020년 연봉 상승률이 가장 높았다. 보고서는 클라우드, AI, ML 및 사이버 보안과 같은 기술이 수요가 많은 것으로 강조한다.

기술 급여는 2020년에 전체적으로 3.6% 증가했지만, 사이버 보안 분석의 급여는 16.3% 급증했다. 이 비율은 2021년에 다시 올랐으며, 표준 사이버 보안 툴과 함께 AI를 활용하는 역할이 진화하고 있다.

기술 역할에 초점을 맞춘 AI 기반 경력 제공업체인 DHI그룹의 아트 자일(Art Gil) CEO는 "원격작업의 광범위한 채택은 취약점 증가로 이어져 해커들이 공격과 방어를 할 수 있는 전례 없는 기회를 제공했다"고 밝혔다.

이어 "이러한 보안 구멍을 식별하고 막아야 하는 숙련된 기술자의 필요성은 사이버 보안 분석가들이 어떤 직업에서든 가장 큰 급여 상승을 누리게 했다"고 강조했다.

④ 제조업의 인공지능

많은 다른 수직 계열 기업들이 인공지능에 크게 의존하고 있다. 그리고 제조업이 선두로 나아가고 있다.

MIT 조사에 따르면 제조사 중 약 60%가 이미 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 그 두 가지 사례는 유지보수와 품질관리다.

예를 들면, 사람들이 특정한 시간 간격으로 장비와 조립 라인을 돌아다니는 대신, AI는 오일 레벨, 필터의 잔해, 장비 상태, 성능, 진동, 배출 등과 같은 요소를 모니터링하기 위해 센서로부터 들어오는 데이터 처리에 사용된다.

그 다음에 AI는 유지보수 인력을 주의가 필요한 장비와 부품 쪽으로 유도한다. 이것은 시간과 돈을 절약해준다.

인공지능 분석기관인 AI 멀티플렉스의 설립자인 젬 딜메가니(Gem Dilmegani)는 "제조 데이터는 인공지능 및 머신러닝에 매우 적합하다"며 "제조업은 분석 데이터로 가득 차 있어 기계가 분석하기 쉽다"고 설명했다.

마찬가지로, 품질 관리의 AI는 검사자가 QC 문제를 근본 원인으로 되돌리는 데 도움이 될 수 있다.

⑤ 인공지능, 로봇공학 분야

로봇공학은 또 다른 핫 플레이스다. 더불어 AI를 많이 활용하고 있다.

엔델 그룹의 분석가인 롭 엔델(Rob Andel)은 "자율 로봇 시장만 올해 약 1,030억 달러에 이를 것"이라고 말했다. 그는 2025년까지 2배 이상 증가하여 2,100억 달러가 될 것으로 예측하고 있다.

로봇 공정 자동화(RPA)와 같은 분야에서도 일자리는 풍부해질 것이라고 예상했다. RPA가 AI와 통합될 때, 기업들이 대용량, 반복 가능한 업무를 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있도록 도와준다.

AI가 자사 '주류 기술' 86% 응답

지난 14일 인도의 영자 신문 타임스 오브 인디아(Times Of India)는 세계 AI 시장은 연평균 39.4%의 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 전망했다.

하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면 지난해 응답자의 86%가 AI를 자사 '주류 기술'이라고 답했다. 동영상 분석, IoT, 로봇 프로세스 자동화, 자연어 생성, 가상 에이전트 등 기술이 고객 상호작용부터 인력 관리, 시장 진입까지 기업 전 분야를 재평가했다.

따라서 이 매체는 2022년에 예상되는 상위 AI 트렌드를 다음과 같이 예견했다.

① ROI(투자자본수익률) 기반의 AI 구현

올해에 이 부문은 기업과 IT 팀 간의 협업을 장려할 것이며, 이는 조직이 사전에 AI 배치의 비즈니스 결과를 결정하고, 자동화된 유지보수를 보장하는 데 도움이 될 수 있다.

비디오 분석의 경우, 이 분야의 트렌드에 대한 새로운 확대 도입이 올해에 제공될 예정이다. 보안 및 마케팅 측면에서 비디오 분석은 모든 회사에 도움이 될 수 있다.

업계 추산에 따르면 2023년 전 세계 AI 기반 감시·보안 시장은 44억6000만달러(약 5조3000억원)에 이를 것으로 전망되며, 이미 전 세계 절반 가까이가 첨단 AI 비전 시스템에 AI 카메라를 센서로 채택하고 있다.

이것은 기업을 위한 판도를 바꾸는 발명품이 될 것이라고 매체는 내다봤다. 이 반란은 영화 아이언맨의 AI 비서 '자비스(JARVIS)'에 의해 예시된다. 최첨단 안면 인식 기술과 사물, 군중, 주변 및 차량에 대한 지능형 모니터링 기능을 통해, 사용 가능한 AI 기반 적응형 비디오 분석 솔루션 중 하나로 입증됐다.

② '서비스형(AaS)' 비즈니스 모델

조직은 AaS 모델을 사용해 필요에 맞게 솔루션을 조정할 수 있다. 서비스가 종종 구독 방식으로 제공되기 때문에, AaS 모델은 확장성과 비용 효율성을 제공할 수 있으며, 따라서 자본 투자 조직이 더 많은 운영비용 프레임워크로 이동하기 위해 헌신하고 지원해야 하는 자본 투자 비용을 줄일 수 있다.

올해에는 글로벌 퍼블릭 클라우드 애플리케이션 서비스 시장이 수십억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 예를 들면, 동영상 감시에 AaS 개념을 적용함으로써 클라우드 기반 녹화가 가능해져 VSaaS(Video Surveillance as a Service) 서비스로서의 영상 관제가 발생할 수 있다.

따라서 온프레미스 서버가 필요하지 않으며, 복잡하고 시간이 많이 소요되는 네트워크 구성에 대해 걱정할 필요 없이 신속하게 솔루션을 설치할 수 있다. 많은 네트워크 및 시스템 절차를 자동화할 수 있으며 카메라 및 기타 장치를 중앙에서 모니터링할 수 있다.

③ 향상된 사이버 보안

AI는 정보 보안 분야에서 갈수록 더 중요해지고 있다. AI와 머신러닝을 위한 사이버 보안 산업은 오는 2026년까지 382억달러(약 45조6000억원)에 이를 것으로 예상된다. AI는 기업들이 클라우드 마이그레이션 전략을 개선하고, 빅데이터 기술의 가치를 극대화하는 데 도움을 줄 것이다.

올해는 AI의 새로운 전기

지난 16일 인도의 비즈니스 매체 데일리 파이오니어(Daily pioneer)에 전 세계 AI 분야의 4대 천왕 중 한 명으로 꼽히는 앤드류 응(Andrew Ng) 박사는 "올해는 AI의 새로운 전기될 것"이라고 말했다.

데일리 파이오니어는 올해에 보게 될 몇 가지 주요한 AI 동향을 다음과 같이 요약했다.

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AI 산업 발전으로 인해 인간의 노동력을 대체할 수 있는 자동화 시스템에 대한 수요가 증가할 것이다. (사진=셔터스톡).

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AI 산업 발전으로 인해 인간의 노동력을 대체할 수 있는 자동화 시스템에 대한 수요가 증가할 것이다. (사진=셔터스톡).① AI 자동화

AI 혁명은 우리에게 닥쳤고, 이제 시작일 뿐이다. 기계가 의료나 고객 지원과 같은 산업에서 인간에 의한 일상적인 일을 대신하게 됨에 따라 육체적 노동에 대한 수요가 증가할 것이다.

이는 그들의 직업이 소프트웨어 프로그램으로 자동화됐기 때문에 그러한 기술을 가진 많은 사람들로 하여금 최소한의 고용 기회를 갖게 할 것이다.

이러한 변화된 시대에 경쟁력을 유지하기 위해 향후 근로자들은 새로운 인공지능 기반 직장에서 기계와 함께 일할 수 있도록 지속적으로 기술을 업데이트해야 할 것이다.

② 음성 & 언어 기반 인텔리전스

지난 몇 년 동안 우리는 음성 인식, 자연어 처리, 그리고 음성 합성에서 기계가 인간의 언어를 이해하고 말할 수 있는 중요한 발전을 보았다. Open AI의 GPT-3와 같은 대규모 데이터 집합 언어 모델은 인간과 유사한 음성을 생성하는 AI의 능력을 갖고 있다.

챗봇은 단어와 운율의 선택으로 인간과 같은 지능으로 대응할 수 있는 단계에 매우 가까워지고 있다. 보이스 AI가 물결을 일으킬 다른 산업으로는 헬스케어가 있는데, 헬스케어는 AI를 통한 첨단 진단 접근성이 높아질 것이다.

③ 자율주행 차량

대유행의 지난 2년 동안, 장거리 트럭이든, 최종 배달 밴이든 완전히 자율적인 차세대 배달 차량의 개발과 배치에 투자할 필요가 있다. 아마존은 이미 드론으로 패키지 배송과 자율주행차 시험운행을 시작했다.

④ 메타버스 확장

메타버스는 음성 API, 컴퓨터 비전, 자연어 이해를 사용해 실제 환경과 캐릭터를 시뮬레이션 하는 가상현실 플랫폼으로, 인간이 생활과 같은 아바타에서 작동하며 서로 협업하고 소통할 수 있다. 유행병이 주도하는 디지털 세계로의 전환으로 메타버스는 게임과 미디어 외부에서 성장을 이룰 것으로 예상된다.

⑤ 로우 코드/ 코드 AI 없음

오늘날 조직을 위한 AI 기반 솔루션을 개발할 수 있는 사람이 훨씬 더 적다. 이러한 인재 격차는 더 많은 조직이 보다 신속한 전환을 위해 AI/ML 솔루션을 위한 낮은 코드/비코드 배치를 모색하게 될 실제 과제다. 머신러닝 모델은 소수의 전문가에 의해 개발될 것이지만, 구현과 활용은 대중을 위해 개방될 것이다.

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인공지능이 발전함에 따라 기술의 부작용, 도덕적 개념 구현 등에 대한 AI 윤리 논의는 더욱더 확대될 전망이다. (사진=셔터스톡).

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인공지능이 발전함에 따라 기술의 부작용, 도덕적 개념 구현 등에 대한 AI 윤리 논의는 더욱더 확대될 전망이다. (사진=셔터스톡).⑥ AI와 윤리 동향

이제 인공지능은 인류와 공존할 수 있는 단계로 올라섰기 때문에 윤리적 AI에 대한 논의가 지속되고 있다. 기술의 부작용에 대한 대비, 인공지능 장치의 도덕적 개념 구현 등 향후 국제 사회는 인간 수준의 인공지능 도래를 가정해 더욱 강력하게 AI 윤리를 논의할 전망이다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

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