전문가에게 물어보세요: 인재 및 사내 문화

모든 산업 분야에서 AI의 중요성은 널리 알려져 있으며, 모든 기업들이 AI의 장점에 대해 임원 레벨에서 논의하고 있습니다. AI는 분명 기업에 엄청난 혜택을 제공하겠지만, AI의 잠재력이 실현되기까지는 다른 모든 기술과 마찬가지로 여러 복잡한 도전 과제가 존재합니다.

이전 블로그 포스팅에서, 씨게이트의 전문가들은 기업의 IT 인프라와 데이터 스토리지 시스템의 상태가 AI에서 얻을 수 있는 가치 및 그에 수반되는 보안 문제에 어떤 영향을 미치는지에 대해 논의한 바 있습니다.

이번 포스팅은 AI 준비과정에 대한 전문가의 관점을 다룬 네 개의 연재글 중 세 번째로, 인재 및 기업문화가 어떻게 성공적인 AI 도입에 기여하는지, 또한 AI로부터 어떻게 최고의 가치를 이끌어낼 수 있는지에 대해 소개합니다.

 

  1. 원활한 AI 도입 및 운영을 위해 필요한 인재의 핵심 역량은 무엇입니까?

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

지원자들은 파이썬(Python), R과 같은 프로그래밍 언어를 잘 이해해야 하고, 더 나아가 코드 작성에도 능숙해야 합니다. 또한 머신 러닝 알고리즘과 예측 사례를 이해해야 합니다. 알고리즘을 구축할 수 있는 검증된 능력은 매우 중요합니다.

AI 설계는 필연적으로 수많은 테스트를 필요로 하고, 여기에는 실제 시스템에서의 알고리즘 적용과 개념의 최종 적용을 위해 매개변수에 대한 지속적인 조정이 수반됩니다. 알고리즘을 코딩할 수 있는 지원자들은 더욱 성공적으로 전체 프로세스에 대처할 수 있을 것입니다.

 

  1. AI를 성공적으로 구현할 수 있는 적절한 인재를 확보하기 위해 우리 기업이 무엇을 할 수 있을까요?

테 반셍, 씨게이트 테크놀로지

AI 도입처럼 복잡한 작업에 있어 적합한 인재를 찾는 것은 필수적입니다. 씨게이트의 “데이터 현황: AI 도입을 위한 준비” 보고서에 따르면 거의 대부분(94%)의 응답 기관은 적절한 인재가 있다면 조직이 더 많은 일을 할 수 있을 것이라고 답했습니다. 게다가 25%의 응답자들은 AI 개발 및 도입 영역에 최고의 인재가 배치되지 않았다고 생각하는 것으로 드러났습니다.

비즈니스를 성장시킬 AI 플랫폼의 확립을 위해 훌륭한 인재를 확보하기 위해서는, 올바른 기업 문화를 만드는 것부터 시작해야 합니다. AI 발전을 위해 먼저 데이터 기반 조직을 구축해야 한다는 뜻입니다. 이는 데이터를 기업의 성공 지표로 여기는 조직 환경을 조성하는 것을 의미합니다. 즉 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 적절한 도구를 통해, 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 한다는 것입니다.

빠른 변화를 목도하는 기업은 또한 기존의 인재를 재교육하고 그들의 숙련도를 향상시키는 데 집중해야 합니다. 차세대 데이터 전문가를 육성하는 조직적인 분위기를 형성해야 하는 것입니다. 경영 교육 프로그램과 인턴십은 기업의 인재 파이프라인을 구축할 수 있는 매우 효과적인 도구이며, 새로운 방식으로 문제에 접근하는 다양한 관점을 확보할 수 있는 방법이기도 합니다.

마지막으로, AI를 수용하는 문화를 조성하는 것이 중요합니다. 우리는 AI가 모든 직업을 사라지게 만들 것이라는 애매한 ‘종말론적’ 관점에서 벗어나야 합니다. AI는 인간의 능력을 향상시키고 조직과 사람들에게 혜택을 제공할 것이며, 이러한 관점은 기업의 규모에 관계 없이 수용되어야 합니다.

아카쉬 바티아, 인피니트 애널리틱스

다른 모든 채용의 경우와 마찬가지고 인사팀은 그들이 어떤 역량을 가진 인재를 찾고 있는지 알고 있어야 하고, 이는 조직 안팎에서 명확하게 소통되어야 합니다.

AI는 최신 트렌드를 반영하는 용어이기 때문에 이와 관련된 채용 공고에 다양한 사람들이 지원할 수 있습니다. 하지만 만약 채용 공고를 낸 기업이 어떤 역량을 가진 인재를 뽑아야 하는지에 대한 명확한 기준을 가지고 있지 않다면, 불필요하게 많은 지원자들을 검토해야 할 수밖에 없습니다. 이런 상황에서는 기업이 필요한 역량을 정리하기 위해 전문 컨설턴트를 고용하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

이를 통해 더 알맞은 인재를 채용할 수 있는 가능성을 높일 수 있습니다. 신규 인력은 올바른 조직 환경을 만들 것이고, 앞으로 어떤 인재를 찾아야 하는지, 어떤 역량에 중점을 두어야 하는지에 대한 기준점을 세우는 데 도움을 줄 것입니다.

조니 추, 비스커버리 (Viscovery)

AI를 둘러싼 모든 논의와 더불어, 기업은 AI의 시류에 맹목적으로 편승하지 않는 것이 중요합니다. 기업은 AI의 필요성에 대한 종합적인 시각을 키워야 하고, AI 도입을 통해 어떤 이익을 얻을 수 있는지를 완전히 이해해야 합니다.

이는 특히 인재 확보와 관련이 있습니다. AI 사용을 통해 프로세스를 능률화하고 인력에 대한 의존을 감소시킬 수 있지만, AI 기술은 대부분 직원들과 공존할 수밖에 없기 때문입니다.

AI 플랫폼의 교육을 위한 데이터 수집 및 분석 과정에 있어 인재는 중요한 요소이고, 끊임 없이 변화하는 비즈니스 환경을 따라가기 위해서도 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.

따라서 기업은 인재를 육성하고 직원들이 AI 업무 프로세스를 반복 수행 및 개선할 수 있도록 함으로써, 전반적인 업무 능률을 개선하는데 많은 노력을 기울여야 합니다.

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

기업이 최고의 AI 인재를 확보하려면 업계에서 선구적 리더로 자리매김하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터 사이언스 포럼 등을 개최하거나 참여함으로써 관련 인재들에 어필할 수 있습니다. 해커톤을 개최하여 다양한 머신 러닝 분야에 존재하는 어려움을 보여줄 수도 있고, 조직 내부에서 진행되는 흥미로운 프로젝트를 소개할 수도 있습니다. 아니면 동종 최고의 컴퓨팅 시스템을 공개하여 기업의 인지도를 높임으로써, 잠재적인 인재들이 업계의 최신 혁신 기술과 함께 일할 수 있다는 사실에 매력을 느끼도록 할 수도 있습니다.

 

  1. AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 하려면 어떤 직원 교육이 필요할까요?

아카쉬 바티아, 인피니트 애널리틱스

AI의 성공적인 도입을 위해서는 수학, 통계학, 프로그래밍 분야의 탄탄한 기반이 요구됩니다. 따라서 직원들이 이 분야의 전문 지식을 쌓을 수 있도록 돕는 교육이 필요할 것입니다. 하지만 데이터 분석과 머신 러닝 관련 3개월 교육 과정에 투자하는 정도로는 교육이 충분하지 않다는 사실을 유념해야 합니다. AI는 계속해서 발전하고 성장하는 분야이고, 기업은 직원들이 항상 이 분야의 새로운 지식을 파악하고 있도록 하기 위해 AI 교육에 지속적으로 투자해야 합니다.

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

직원들이 빠르게 습득해야 하는 분야 중 하나는 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 딥러닝 인프라를 활용하는 방법입니다. 또한 배치된 알고리즘의 영향과 AI 도입의 정확도를 평가하는 방법을 알아야 합니다. 더 중요한 것은, 비즈니스 문제를 데이터 사이언스 영역에서 생각하는 법을 배워야 한다는 것입니다. 이를 통해 개선이 필요한 비즈니스 영역과 AI 도입으로 해결할 수 있는 방법을 파악할 수 있습니다.

 

  1. 능력을 갖춘 경험 많은 인재를 채용하는 것과 더 많은 신입사원을 채용해 교육하는 것 중에서 어느 쪽이 효과적인 AI 도입을 위한 인재 관리 전략일까요?

테 반셍, 씨게이트 테크놀로지

조직 내에 AI를 효과적으로 도입하려면 답은 중간 어딘가에 있다고 생각합니다. 숙련된 인력과 덜 숙련된 인력이 함께 있다는 것은 기업이 성장할 수 있는 더 많은 여지가 있다는 것을 의미합니다. 상급직 전문가들은 멘토가 되어 도움을 줄 수 있고, 그 외 직책의 직원들은 급속도로 변화하는 환경에서 문제를 해결하는 새로운 시각과 혁신적인 방식을 제시할 수 있기 때문입니다.

그리고 기업 내부의 기존 인재들을 잊어선 안될 것입니다. 회사의 비즈니스를 이해하는 기존 인력들을 통해 내부 인재들을 재교육하면 구하기 힘든 AI 전문가를 채용하는 것에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.

아카쉬 바티아, 인피니트 애널리틱스

AI 로드맵을 설계한다면 완벽한 역량을 가진 숙련된 인재를 채용하는 것부터 시작하십시오. AI가 비교적 새로운 분야라는 사실을 고려하면 이 자리가 채워지는 데에는 오랜 시간이 걸릴 것입니다.

AI 분야의 슈퍼스타를 찾는 동안, 회사 내부 직원들에게 새로운 기술을 교육하는 것도 필요합니다. 이것은 AI 도입의 시급성에 따라 크게 달라질 수 있는 또 다른 장기 프로젝트입니다.

개인적으로 최고의 인재 채용 전략은 숙련된 경력자들과 함께 수학 및 통계 분야 고등 교육기관 졸업자를 유치하는 것이라고 생각합니다.

조니 추, 비스커버리 (Viscovery)

기업은 먼저 문제의 본질이 무엇인지 생각하고, 이 경우 AI를 도입하는 것이 정말로 문제를 해결할 수 있을 것인지를 고려해야 합니다. 비즈니스에서 진짜 문제가 무엇인지 이해하지 못하고 AI 전문가들을 급하게 채용한다면 이는 시간과 기업 자원의 낭비일 뿐입니다. 또한, 관련 사업을 파악하지 못하고 있거나 연관 업무를 하고 있지 않은 내부 직원들을 교육하려는 것 또한 헛된 시도가 될 수 있습니다.

이상적으로는 경영팀에서 AI 기술은 물론 그것의 이점과 위험에 대해서도 일정 수준 이해할 필요가 있습니다. 여러 부서의 교육 담당자 외에도 관리자들은 운영에 AI를 도입하기 위한 중장기 계획을 세워야 하고, AI를 도입할 사업 영역을 우선적으로 처리해야 합니다.

기업이 AI 도입 초기 단계에서 필요한 관련 지식이 부족한 경우에는 AI 컨설팅 회사의 자문을 구할 수도 있습니다.

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

어느 한쪽으로만 치우친 인재 채용 전략으로는 성공할 수 없습니다. 경력직과 신입사원 채용 사이의 균형이 필요한데, 경력직과 신입사원의 비율은 1:3 정도가 이상적이라고 생각합니다. 예를 들어 서너 명의 데이터 분석가로 구성된 팀을 관리하는 경험 많은 팀 리더나 프로그램 매니저가 한 사람 있어야 합니다. 팀의 리더는 비즈니스 문제를 데이터의 영역에서 파악하고, 나머지 팀원들이 똑같이 업무를 진행할 수 있도록 교육하는 책임을 맡아야 합니다.

2018-11-09T08:39:43+00:00

Leave A Comment