[CIOKorea] 세분화 시작됐다 ... 미래의 AI 직종 9선

1. 최고 AI 책임자(Chief AI Office)

- 인지 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 파악하고 기업의 AI 전략을 수립하며 이를 이사회, 회사 임원, 직원, 고객에게 설명해야 한다.

- 비즈니스 및 모든 이해관계자의 니즈를 잘 충족시키기 위해 CIO와 협력하여 이 전략을 이행해야 한다.

"기술에 앞서 비즈니스 매트릭스에 대해 배우라" - Z스케일러 AI 및 머신러닝 부사장 호위 슈

2. AI 윤리 경영자

- 이 역할은 위험과 거버넌스를 담당할 수 있으며 기술팀 외에 정부 기관, 비영리, 법률팀, 사용자, 프라이버시 그룹 등과 협업해야 할 수 있다.

기술적 역량이 큰 도움이 되기는 하지만, "심리학, 사회학, 철학, HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 등 인문학적 배경이 있는 것이 더 중요하다. 기술, 그들의 니즈, 맥락, 가치에 영향을 받는 모든 것을 이해하는 데 집중할 필요가 있다" - 세일즈포스탓컴 윤리적 AI 활동 아키텍트 케이시 백스터

3. AI 비즈니스 애널리스트

- AI 솔루션을 개발하여 적용할 회사, 비즈니스 모델, 비즈니스 프로세스 또는 제품을 잘 이해해야 한다.

4. 최고 데이터 과학자

- 일반적으로 회사에서 최상위 기술 AI 직위에 해당한다. 이제는 추가적인 엔지니어링 및 비즈니스 기술까지 포용하는 수준으로 발전했다.

- 데이터 과학자는 최고의 결과를 얻기 위해 사용할 데이터와 배치할 알고리즘이 무엇인지 알고 있으며 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 개발자와 협력하여 이 노하우를 바탕으로 실질적인 애풀리케이션을 만들고 사업부와 협력하여 기술로 비즈니스 니즈를 충족시킨다.

5. AI 아키텍트

- AI 또는 ML엔지니어로 알려져 있는 AI 아키텍트는 AI 및 ML프로젝트를 운영하고 관리할 시스템을 개발하는 책임을 진다.

- AI 프로젝트를 전체적으로 볼 수 있는 직위

- 비즈니스 프로세스를 재구축한 후 비즈니스에 더 가깝게 정렬시키는 업무를 담당할 수 있다.

6. AI 데이터 엔지니어

"우리는 이상을 찾기 위해 많은 양의 데이터를 신속하게 꼼꼼히 조사해야 한다. 여기에서 AI 데이터 엔지니어가 필요하다. 우리는 항상 모래밭에서 바늘을 찾고 있다." - BT 보안 상무이사 케빈 브라운

7. 데이터 제조 아키텍트(Data manufacturing architect)

- (블룸버그의) 데이터 제조 아키텍트는 32만 5,000명 이상의 블룸버그 터미널 고객을 포함하여 블룸버그의 금융서비스 고객을 위한 고품질의 구조화된 데이터를 생성해야 한다. 이 데이터는 구조화되지 않고 잡음이 많은 소스로부터 얻는다.

8. AI 품질 확보 관리자(AI quality assurance manager)

- 이 직무는 전통적인 소프트웨어 품질 확보 일자리에서 발전한 것으로 보일 수 있지만 크게 다른 특성이 있다. 이를테면 AI 프로젝트의 경우 잘못된 알고리즘을 선택할 수 있지만 코드 자체는 거의 문제가 되지 않는다. 더욱 중요한 것은 불완전하거나 오래되거나 편향된 교육 데이터 세트이다.

- 편향된 데이터는 잘못된 결과뿐 아니라 규제 영향, 잘못된 언론의 관심, 벌금, 소송 등으로 이어질 수 있는 곤란한 문제이다.

9. 시티즌 데이터 과학자

- 가트너에 따르면 2024년까지 고급 사용자가 데이터 과학자 인재 공백을 메울 전망이다.

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