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취업 시장에서 청년이 되기에는 힘든 시기입니다. 스탠포드 대학의 연구에 따르면 22~25세 근로자는 특히 AI 지원 자동화에 가장 많이 노출된 분야에서 고용이 가장 급격히 감소하고 있는 것으로 나타났습니다.
22~25세 근로자의 소프트웨어 엔지니어 일자리는 2022년 정점에 비해 2025년에 거의 20% 감소했습니다. 일자리를 찾고 경력 사다리를 오르기를 원하는 IT 전문가에게 AI의 부상은 장기적인 경력 성공에 새로운 장애물을 가져옵니다.
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그렇다면 차세대 IT 전문가는 어떻게 두각을 나타낼 수 있을까요? 여기에서는 다섯 명의 비즈니스 리더가 AI 시대에 중요한 기술을 개발할 수 있는 방법을 설명합니다.
채용 회사인 PageGroup의 그룹 CIO인 Dominic Redmond는 성공적인 전문가들이 AI 배포에 관한 주요 질문에 답할 수 있다고 말했습니다.
"이 기술을 통해 어떻게 가치를 창출할 수 있습니까? 배포란 프로세스와 비즈니스 모델을 살펴봐야 함을 의미합니까? AI의 비용은 얼마입니까? 어떤 이점을 창출할 수 있습니까? 올바른 선택과 결정을 내리고 있는지 어떻게 확인합니까?"
Redmond는 ZDNET에 좋은 소식은 많은 전문가들이 이미 이러한 질문을 고려하고 있다는 것입니다. 그러나 이제 달라진 점은 AI 시대의 변화 속도이다.
그는 "기술이 빠르게 성장함에 따라 평가할 수 있는 능력은 전문가가 스스로 교육하고 조직이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 하는 방식으로 이를 수행해야 하는 곳"이라고 말했습니다.
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Redmond는 비즈니스와 기술 전반에 걸쳐 작업할 수 있는 능력이 IT 부서 내부와 외부 모두에서 변화의 속도를 관리하는 데 중요한 기술이 될 것이라고 제안했습니다.
"따라서 비즈니스 분석가는 비즈니스 시스템 분석가가 될 수 있습니다. 그들은 약간의 기술 전문가와 약간의 비즈니스 분석가를 갖게 될 것입니다."라고 그는 말했습니다.
"기술 외부의 사람들도 AI, 데이터 및 변화에 대해 스스로 교육해야 하며 일부는 이미 교육을 받고 있습니다. 번역 기술은 필요한 측면에서 제가 꽤 많이 듣는 것입니다."
원예 전문업체인 ScottsMiracle-Gro의 데이터 인텔리전스 담당 부사장인 Fausto Fleites는 데이터에 대한 지식이 향후 몇 년 동안 의심할 여지 없이 유용할 것이라고 말했습니다. 그러나 최고와 나머지를 구별하는 유일한 기술은 아닙니다.
그는 "AI의 지속적인 상승은 다른 특성을 부각시킬 것"이라고 말했다. "수학은 잘하지만 비즈니스 마인드가 없는 박사급 전문가들을 본 적이 있습니다. 필요한 다른 자질이 없으면 미래에 실패할 것입니다. 어차피 그들이 하는 일 중 상당수는 자동화될 것이기 때문입니다."
Fleites는 데이터 과학이나 소프트웨어 엔지니어링과 같은 단일 영역에서 예외적으로 숙련되기보다는 최고 수준의 전문가가 혼합된 역량을 자랑할 것이라고 제안했습니다. "미래는 두 역할을 모두 수행할 수 있는 사람에 관한 것이라고 생각합니다."
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그는 ZDNET에 Scotts의 그의 팀이 비즈니스와 대화하고 AI를 사용하여 사람들이 의사 결정을 내리는 방법을 다시 생각했기 때문에 성공했다고 말했습니다.
"우리가 제안서를 보고 업계 관계자에게 설명할 때 기술 측면에서 설명하지 않습니다. 우리는 이 정보가 어떻게 비즈니스가 다르게, 더 효율적으로 작동하는 데 도움이 될 것인지 설명하고 그들은 그 가치를 인식합니다."라고 그는 말했습니다.
"회사의 다양한 수준에서는 기술과 비즈니스를 이해하는 사람들이 필요합니다. 비즈니스 측면이 없으면 데이터 기술이 그다지 유용하지 않을 것이라고 생각합니다."
Colgate-Palmolive의 최고 데이터 및 분석 책임자인 Diana Schildhouse는 전문가들이 비판적 사고 기술을 연마함으로써 두각을 나타낼 수 있다고 말했습니다.
그녀는 "일을 더 빠르게 하고 정보에 더 쉽게 접근할 수 있게 해주는 새로운 AI 지원 도구를 모두 구축하고 있기 때문에 채용을 고려할 때 내가 찾는 것은 비판적 사고와 이해, 현재 보고 있는 비즈니스 맥락을 이해하는 측면입니다."라고 그녀는 말했습니다.
"우리가 구축하고 있는 도구나 애플리케이션을 사용하면 성공은 단순히 응답한 다음 팀이 실행하여 실행하는 것이 아닙니다. 의사 결정 프로세스의 일부로 고려해야 할 비즈니스 고려 사항이 있습니다."
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Schildhouse는 AI 기반 통찰력이 비즈니스 활동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 분석할 수 있는 전문가에 대한 수요가 높아질 것이라고 ZDNET에 말했습니다.
"나에게 있어서 비판적 사고는 매우 중요한 기술이며, AI가 너무 많은 정보를 매우 빠르게 이용할 수 있게 해주기 때문에 미래에는 더욱 그러해질 것이라고 생각합니다."라고 그녀는 말했습니다.
"해당 정보를 깊이 생각하고 이를 자신의 비즈니스나 작업 중인 작업에 올바른 방식으로 적용할 수 있는 능력이 매우 중요합니다."
Schildhouse는 호기심이 다른 사람들보다 돋보이고 싶어하는 전문가들에게도 중요한 능력이라고 말했습니다.
그녀는 "계속 배우고 탐구하려는 의지, 그것이 우리에게 어떻게 적용되고 어떤 영향을 미칠 수 있는지는 매우 중요합니다"라고 말했습니다.
Colgate-Palmolive는 가격 책정 및 거래 판촉을 다루는 수익 성장 관리 분석, 제품 혁신을 포함하여 다양한 영역에 AI를 적용할 수 있는 방법을 고려하고 있습니다.
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Schildhouse는 기계 학습, Gen AI 또는 에이전트 서비스를 통해 AI 지원 개발 속도가 계속해서 빨라질 것이 분명하다고 말했습니다. 전문가들은 이러한 지속적인 발전에 적응해야 합니다.
"때때로 그것은 우리 주변의 변화에 따라 기꺼이 잊고 다시 배울 수 있는 능력에 관한 것입니다. 공간은 매우 빠르게 움직이고 있습니다. 우리가 집중하는 영역, 미디어 환경, 디지털 및 전자 상거래에서 일어나는 일 등 모든 것이 빠르게 변화하고 있습니다. "라고 그녀는 말했습니다.
"저는 우리 팀 내에서 호기심, 학습 의지, 기술이 우리에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 생각하는 데 집중합니다. 왜냐하면 우리 주변의 세계는 그 어느 때보다 빠른 속도로 움직이고 있기 때문입니다."
부동산 전문업체 Segro의 CIO인 Richard Corbridge는 차세대 전문가가 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나가 수요가 많은 기술의 지속적인 발전이라고 말했습니다.
“졸업생들은 진행하면서 배우는 방법을 알아야 합니다.”라고 그는 말했습니다. "그들이 교육을 시작하는 기술은 첫 직장에서 배치하는 기술이 아닐 것입니다."
Corbridge는 이러한 유연한 현실이 상사에게도 요구 사항을 제시한다고 ZDNET에 말했습니다. "리더로서 우리는 업무 기술의 발전을 지원하는 창의적인 방법을 찾아야 합니다."라고 그는 말했습니다.
"전면 교체 전략보다는 주변 사람들을 발전시키고 미래에 대한 기대감을 고조시키며 기업 및 산업 지식과 경험은 물론 우리에게 필요한 새로운 기술을 생성할 수 있는 메커니즘을 제공해야 합니다."
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Corbridge는 많은 경우에 Gen AI가 아직 투자를 정당화할 만큼 효율성에 영향을 미치는 수준을 갖추지 못했다고 경고했습니다.
예를 들어, Copilot과 같은 도구를 사용하여 매일 30분의 생산성을 절약하면 작업이 좀 더 쉬워질 수 있지만 비즈니스에 혁신적인 영향을 미치지는 않습니다.
상사와 직원은 인간의 독창성과 기술 역량이 결합하여 어떤 영향을 미치는지 고려해야 합니다.
Corbridge는 "AI는 우리가 제공하는 정보만큼만 우수합니다."라고 말했습니다. "가장 성공적인 조직은 AI가 효과적으로 작동할 수 있도록 최상의 정보를 AI에 제공할 것입니다."