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IT 부서의 AI 인력 수요, 다른 사업부들의 절반...마케팅, 영업, 고객 서비스, 재무 등 AI 활용도 높아
AI 역량 갖춘 직원 부족해 첨단 기술 도입 어려워...인사부, CIO와 협력해 AI 인력 채용 기법 개선해야
[보안뉴스 원병철 기자] 전 세계적으로 AI 전문인력이 부족하며, 특히 IT부서보다 일반 부서에서 더 필요로 하는 것으로 조사됐다. IT 자문기관 가트너(Gartner)가 인공지능(AI) 인력 현황에 대한 조사 결과를 발표하면서, 지난 4년 간 조직에서 AI 기술력을 갖춘 인재에 대한 가장 강력한 수요를 보인 곳은 IT 부서가 아닌 다른 사업부인 것으로 나타났다고 말했다.
가트너 탤런트 뉴런(Gartner Talent Neuron) 데이터에 따르면, 2015년에서 2019년 사이에 IT부서의 AI 인력에 대한 수요는 세 배로 증가했다. 그러나 다른 사업부에 비하면, IT 부서에서 채용하는 AI 인력의 수는 절반도 채 되지 않는 수준에 불과하다.
가트너의 리서치 디렉터인 피터 크렌스키(Peter Krensky)는 “높은 수요와 치열한 노동 시장은 AI 기술력을 보유한 지원자들의 경쟁력을 상승시켰지만 조직의 채용 기법과 전략은 이를 따라가지 못했다”며, “최근 발표한 가트너 AI 및 머신 러닝 개발 전략 연구 보고서에 참여한 응답자들은 AI와 ML 채택에 있어 최대 과제 또는 장벽으로 직원의 기술력을 꼽았다”고 말했다.
AI 인재를 대규모로 채용하는 부서에는 마케팅, 영업, 고객 서비스, 재무, 연구개발 등이 있다. 이러한 사업부들은 고객 이탈 모델링, 고객 수익성 분석, 고객 세분화, 교차 판매 및 상향 판매 권장, 수요 계획, 리스크 관리 등에 AI 인력을 활용하고 있다. AI 활용 사례의 상당 부분은 예측 관리, 워크플로우 및 생산 최적화, 품질 관리, 그리고 공급망 최적화 등의 프로젝트를 지원하는 자산 중심적인 산업에서 볼 수 있다. 이러한 부서에서는 명확한 활용사례를 염두에 두고 AI 인재들은 직접 채용되는 경우가 많다. 이는 데이터 과학자와 다른 사람들이 특정 비즈니스 영역의 복잡한 사항들을 배울 수 있도록 하며, 그들의 작업 결과물의 배치 및 활용과 긴밀함을 유지할 수 있도록 한다.
피터 크렌스키 리서치 디텍터는 “AI의 복잡성, 신규성, 다분야적 특성과 더불어 AI가 잠재적으로 미칠 수 있는 엄청난 영향력을 고려했을 때, CIO들은 모든 사업부에 대한 AI 인재 채용을 진행하는 인사부를 도울 수 있는 위치에 있다”며, “CIO와 HR 리더들은 AI 전문 직원이 출근 첫날부터 갖춰야할 역량이 무엇인지를 함께 재고하고, 채용 요건에 근접한 후보 평가 기준을 분석해야 한다. 또한, CIO는 다양한 AI 이니셔티브를 주관하고 지원하는 IT의 역할과 해당 활동을 주도하는 진화하는 팀에 대해 창의적으로 생각해야 한다”고 덧붙였다.
[원병철 기자(boanone@boannews.com)]
AI 역량 갖춘 직원 부족해 첨단 기술 도입 어려워...인사부, CIO와 협력해 AI 인력 채용 기법 개선해야
[보안뉴스 원병철 기자] 전 세계적으로 AI 전문인력이 부족하며, 특히 IT부서보다 일반 부서에서 더 필요로 하는 것으로 조사됐다. IT 자문기관 가트너(Gartner)가 인공지능(AI) 인력 현황에 대한 조사 결과를 발표하면서, 지난 4년 간 조직에서 AI 기술력을 갖춘 인재에 대한 가장 강력한 수요를 보인 곳은 IT 부서가 아닌 다른 사업부인 것으로 나타났다고 말했다.
▲GDP 별 상위 12개국에서 공고된 총 AI 일자리 수, 2015년 7월부터 2019년 3월까지[자료=가트너]
가트너 탤런트 뉴런(Gartner Talent Neuron) 데이터에 따르면, 2015년에서 2019년 사이에 IT부서의 AI 인력에 대한 수요는 세 배로 증가했다. 그러나 다른 사업부에 비하면, IT 부서에서 채용하는 AI 인력의 수는 절반도 채 되지 않는 수준에 불과하다.
가트너의 리서치 디렉터인 피터 크렌스키(Peter Krensky)는 “높은 수요와 치열한 노동 시장은 AI 기술력을 보유한 지원자들의 경쟁력을 상승시켰지만 조직의 채용 기법과 전략은 이를 따라가지 못했다”며, “최근 발표한 가트너 AI 및 머신 러닝 개발 전략 연구 보고서에 참여한 응답자들은 AI와 ML 채택에 있어 최대 과제 또는 장벽으로 직원의 기술력을 꼽았다”고 말했다.
AI 인재를 대규모로 채용하는 부서에는 마케팅, 영업, 고객 서비스, 재무, 연구개발 등이 있다. 이러한 사업부들은 고객 이탈 모델링, 고객 수익성 분석, 고객 세분화, 교차 판매 및 상향 판매 권장, 수요 계획, 리스크 관리 등에 AI 인력을 활용하고 있다. AI 활용 사례의 상당 부분은 예측 관리, 워크플로우 및 생산 최적화, 품질 관리, 그리고 공급망 최적화 등의 프로젝트를 지원하는 자산 중심적인 산업에서 볼 수 있다. 이러한 부서에서는 명확한 활용사례를 염두에 두고 AI 인재들은 직접 채용되는 경우가 많다. 이는 데이터 과학자와 다른 사람들이 특정 비즈니스 영역의 복잡한 사항들을 배울 수 있도록 하며, 그들의 작업 결과물의 배치 및 활용과 긴밀함을 유지할 수 있도록 한다.
피터 크렌스키 리서치 디텍터는 “AI의 복잡성, 신규성, 다분야적 특성과 더불어 AI가 잠재적으로 미칠 수 있는 엄청난 영향력을 고려했을 때, CIO들은 모든 사업부에 대한 AI 인재 채용을 진행하는 인사부를 도울 수 있는 위치에 있다”며, “CIO와 HR 리더들은 AI 전문 직원이 출근 첫날부터 갖춰야할 역량이 무엇인지를 함께 재고하고, 채용 요건에 근접한 후보 평가 기준을 분석해야 한다. 또한, CIO는 다양한 AI 이니셔티브를 주관하고 지원하는 IT의 역할과 해당 활동을 주도하는 진화하는 팀에 대해 창의적으로 생각해야 한다”고 덧붙였다.
[원병철 기자(boanone@boannews.com)]
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