인공지능(AI)은 이제 우리 일상과 비즈니스의 중심에 자리 잡은 기술로, 매우 중요한 분야가 되었습니다. 특히 인재 전문가에게는 더욱 해당되는 이야기입니다. AI 인재를 채용하려는 채용 담당자든, 회사에서 내부적으로 AI 기술을 개발하도록 돕는 학습 전문가든, 그저 AI를 사용하여 일상 업무에서 생산성을 높이려는 계획이든 AI는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.
AI가 발전함에 따라 소프트 스킬이 더욱 귀중해질 것이라는 말을 들어보셨을 것입니다. 기술이 직업의 가장 기계적인 부분(하드 스킬)을 자동화할 수 있다면, 인간적 요소(소프트 스킬)는 더욱 중요해집니다. 이러한 이유로 AI 인재와 소프트 스킬이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
이번 글에서는 AI 인재를 채용할 때 가장 중요한 상위 10개의 소프트 스킬에 대해 살펴보겠습니다. 이 스킬들이 왜 중요한지, AI 기술을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대해 구체적으로 알아보겠습니다.
AI 인재와 AI 리터러시의 급속한 증가
이 글에서 AI 인재는 대부분 기계 학습, 자연어 처리, 신경망과 같은 하드 스킬을 갖춘 기술 엔지니어링 역할의 사람들을 지칭하고 있습니다.
2024년 링크드인 데이터 보고서에 따르면, AI 인재는 1년 만에 20% 이상 증가했습니다. 점점 더 많은 사람이 AI 역할에 채용되고 더 많은 기업이 AI 기술을 개발하고 있다는 의미입니다. (출처: 글로벌 링크드인 데이터 2020-2023 리포트)
비전공자도 AI 리터러시(literacy) 개발에 점점 더 많이 투자하고 있다고 합니다. 비기술적 직무에서 AI 리터러시 과정을 수강하는 사람의 수가 반년 만에 두 배 이상 증가했다고 합니다. 프로젝트 관리자, 그래픽 디자이너 또는 마케팅 관리자 직무에서도 새로운 AI 도구를 활용하여 생산성을 높이는 방법을 배우고 있습니다.
비기술적 역할에 종사하는 사람들이 ChatGPT, Copilot, Gemini와 같은 도구를 능숙하게 다루고 이러한 기술을 프로필에 추가함에 따라 AI 인재의 개념을 확장시키고 있습니다. AI 리터러시는 더 이상 고전적인 AI 엔지니어링 인재에게만 적용되는 것이 아닙니다.
AI 인재를 구별하는 소프트 스킬
아래의 10가지의 소프트 스킬은 AI 기술을 개발하고 사용할 때 특히 유용한 기술니다. AI 인재를 고용할 때 기술적 자격 너머 이러한 소프트 스킬에 대한 후보자 평가를 통해 다재다능한 AI 전문가를 찾는 데 도움이 될 것입니다.
1. 디자인 씽킹 (Design Thinking)
디자인 씽킹은 사용자의 문제를 중심으로 해결책을 찾는 체계적인 접근 방식입니다. AI 인재에게 이 스킬이 중요한 이유는 AI 도구가 가능한 한 사용자 친화적이고 직관적이어야 하기 때문입니다. 이는 특히 비기술적인 사용자가 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 돕는 데 중요합니다.
2. 운영 관리 (Operations Management)
운영 관리(Operations Management)는 AI 기술을 조직 내에서 효과적으로 운영하고, 지속적인 프로세스 개선을 위한 방법론입니다. 린(Lean) 및 애자일(Agile) 원칙과 관련된 기업 및 조직의 지속적인 프로세스 개선을 위한 프레임워크입니다. AI 인재가 운영 관리 스킬을 갖추는 것은 기업과 조직의 효율성을 높이는 데 필수적입니다.
3. 분석 능력 (Analytics)
데이터 분석은 AI의 핵심 요소입니다. 분석 능력은 데이터를 해석하고, 이를 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 인재가 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 능력은 프로젝트의 성공을 좌우합니다.
4. 문제 해결 능력 (Problem Solving)
AI 프로젝트에서는 예기치 않은 문제들이 종종 발생합니다. 이러한 문제를 빠르게 파악하고 해결하는 능력은 프로젝트의 성공을 좌우합니다. AI 인재에게 문제 해결 능력은 필수적인 자질로, 기술적인 지식과 함께 조직 내에서 AI의 효과적인 활용을 가능하게 합니다.
5. 전략적 사고 (Strategic Thinking)
AI 기술을 효과적으로 비즈니스 전략에 반영하기 위해서는 전략적 사고가 필요합니다. AI 인재는 기술적 관점뿐만 아니라 비즈니스 목표와 일치하는 전략적 접근이 필요합니다.
6. 팀 관리 (Team Management)
AI 프로젝트는 다양한 팀원들 간의 협력이 필수적입니다. 팀 관리 능력은 프로젝트의 목표를 달성하기 위해 팀원들을 이끌고 동기부여할 수 있는 중요한 스킬입니다.
7. 팀 간 협력 (Cross-team Collaboration)
AI 프로젝트는 여러 부서와의 협업을 필요로 합니다. 다양한 팀이 공동 목표를 달성하기 위해 원활하게 소통하고 협력하는 능력은 프로젝트 성공에 필수적입니다.
8. 자기 학습 (Self-learning)
AI 분야는 빠르게 변화하고 있으며, 새로운 기술과 방법론이 지속적으로 등장하고 있습니다. 자기 학습 능력은 이러한 변화에 빠르게 적응하고 새로운 기술을 습득하는 데 중요한 요소입니다.
9. 커뮤니케이션 윤리 (Communication Ethics)
AI 기술은 종종 복잡하고 기술적인 내용을 다룹니다. 이러한 내용을 비기술적인 이해 관계자에게 명확하고 쉽게 전달할 수 있는 능력은 AI 인재에게 중요한 자질입니다. 프로젝트의 진행 상황이나 결과를 설명할 때, 그리고 팀 내외부와의 효과적인 소통을 위해 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.
10. 멘토링 (Mentoring)
AI 분야에서 성장하기 위해서는 다른 사람을 지도하고, 지식과 경험을 공유하는 멘토링 능력이 중요합니다. 멘토링을 통해 팀원들의 역량을 키우고, 조직의 목표 달성에 기여할 수 있습니다.
마치며
AI 인재를 채용하거나 개발할 때, 기술적인 역량만을 보는 것에서 벗어나 소프트 스킬을 함께 고려하는 것이 중요합니다. 이 소프트 스킬들은 AI 기술을 효과적으로 개발하고 활용하며, 더 나아가 조직 내에서 긍정적인 영향을 미치는 데 필수적인 요소들입니다. 인재 전문가와 학습 및 개발 전문가 모두 이러한 소프트 스킬의 중요성을 이해하고 이를 육성하는 데 초점을 맞춘다면, AI 시대에 더욱 강력한 팀을 구축할 수 있을 것입니다.
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