그래서 직무 역량에 대한 관점도 달라질 수 밖에 없습니다.
1. 하드 스킬에 대한 진입 장벽은 더 낮아지고 AI를 통해 고급 프로그래밍도 가능해지고 있습니다.
개발자나 엔지니어도 예외가 아니에요. ‘뼈속까지 엔지니어’라는 말은 이제 더 이상 칭찬이 아니에요. 되려 위험할 수 있어요. 2~3년 경력의 프로그래머가 10년차 이상의 프로그래머 급으로 잘할 수 있는 시대가 멀지 않았습니다. 어쩌면 이미 와있는지도 모르죠. 단순 반복 및 기술적 부분은 빠르게 자동화되고 있습니다.
2. 사람이기 때문에 잘할 수 있는 영역이 여전히 있어요.
[문제 정의], [비즈니스와의 연결], [도메인 지식 기반 해석] 등이 그런 것들이죠.
3. 결국 [데이터 및 AI 직무 경험], [도메인 전문성], [AI Tool 활용] 능력이 중요해요.
[프로그래밍]을 못하는 사람에게는 AI가 코드를 만들어 줘도 사용하지 못하고, [데이터 / AI 직무 경험]이 없는 사람에게는 데이터 분석 또는 예측모델 결과를 줘도 제대로 사용하지 못해요. 오히려 사람이 오역하고 잘못 사용할 가능성이 높습니다. 그리고 [도메인 전문성]이 부족하면 데이터 분석을 잘해도 결과를 해석할 수 없어요.
1. [실무 경험], [도메인 전문성], [AI Tool 활용 능력]
3가지 능력을 갖추는 건 다행스럽게도 예나 지금이나 똑같다. 과거엔 [AI Tool 활용 능력] 대신 [Google 검색 능력]이었다.
2. AI는 사람과 달리 문제 정의를 할 수 없다.
생존 본능에 의한 감정이 생기지 않았기때문이다. 인간의 문제 정의는 인간의 삶을 더 나은 방향으로 바꾸기 위해 존재한다. AI는 AI의 삶을 더 나은 방향으로 만든다는 욕구가 현재로서는 없다. 스스로의 힘으로 오랫동안 켜져있는 AI가 아직 없기 때문이다. 지금은 인간이 말을 걸어야지만 활성화되고, 기억이 없다.
문제 정의 능력이 중요하다.
3. 하드스킬은 아직까지 채용 시장에서 원하고 있다.
생성형 AI로 아직 제품까지 만들 순 없기때문인듯하다.