AI 엔지니어의 장래성과 그만두는 이유 5가지

 

「AI 엔지니어가 되고 싶지만, 그 힘든 노력을 갈아넣기에는 진짜 장래성이 있는지 불안하다」라는 생각이 듭니다.

 

최근 AI는 다양한 분야에서 활용이 진행되고 있으며, 모든 업계를 변화시키며 우리의 생활과 밀접한 관계를 맺고 있습니다.

 

AI의 발전이 진행되는 현대에서 AI 엔지니어는 세계적으로 주목받는 직업이며, 그 수요도 높고 인기 있는 직업 중 하나입니다. 그러나 「AI 엔지니어에 대한 주목과 수요가 언제까지 계속될지 모르겠다」라고 생각하는 분들도 있을 것입니다.

 

그래서 이번에는 AI 엔지니어의 현재와 장래성, AI 엔지니어를 그만두는 다섯 가지 이유에 대해 알아보겠습니다.

 

AI 엔지니어란?

AI 엔지니어는 기계 학습 시스템을 설계 및 구축하는 AI 전문 엔지니어입니다.

 

다양한 데이터를 AI에 제공하고 처리하고 AI를 교육하는 것이 AI 엔지니어의 일이며 기계 학습을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계하는 능력이 요구됩니다. 기계 학습은 사람이 하는 학습을 컴퓨터로 만들어 재현하는 것입니다.

 

기계 학습에는 Python이라는 프로그래밍 언어가 가장 많이 사용되고 있으며, 많은 AI 엔지니어가 Python을 활용하여 AI를 개발 및 업데이트하고 있습니다.

 

데이터 과학자와의 차이

AI 엔지니어와 구별하기 어려운 직업으로 데이터 과학자가 있습니다.

 

데이터 과학자는 다양한 의사 결정의 측면에서 데이터를 기반으로 과제를 해결하는 직업입니다. AI 엔지니어가 기계 학습 시스템을 설계 및 구축하는 반면, 데이터 과학자는 기계 학습 시스템을 활용하여 데이터 분석을 수행하고 고객의 요구를 해결합니다.

 

데이터 과학자가 되려면 통계학, 프로그래밍 및 기계 학습에 대한 지식이 필요합니다. 또한 기술면뿐만 아니라 비즈니스나 시장 트렌드 등 폭넓은 지식도 요구됩니다.

 

AI 엔지니어의 수요가 높은 업계

1. AI의 수요가 높아지는 산업 – 제조업이나 의료 · 복지

현재, 제조업과 의료 · 복지 업계에서는 AI 수요가 높아지고 있습니다.

 

제조업에서 소개하는 AI 활용 사례는 「수요 예측」과 「작업 효율화」입니다.

 

AI를 활용하면 제품에 대한 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 매출이나 판매 개수, 연령층 등의 폭넓은 데이터를 이용해 분석하여 상품 수요 예측을 실현합니다. 또한 재고 관리나 분류 작업, 포장 · 피킹 등의 누구나 할 수 있는 작업을 AI에 의해 자동화할 수 있게 되었습니다. 이로 인해, 전부 사람의 손으로 행해지던 작업의 효율화를 실현하고 있습니다.

 

의료 · 복지에서 소개하는 AI 활용 사례는 「이미지 진단」과 「돌보미 로봇」입니다.

 

AI의 화상인식은 암의 조기 검출에 활용하고 있습니다. 딥러닝을 활용한 화상 인식 기술을 사용하여 양성 적중률 93.4%, 음성 적중률 83.6%의 고정밀 검출법을 확립하였습니다.

 

복지에 AI를 도입하는 사례로서는 「돌보미 로봇」이 있습니다. 미국의 Aeolus Robotics사는 AI를 탑재한 자율형 휴먼 지원 로봇 「아이올로스 로봇」을 개발했습니다. 아이올로스 로봇은 돌봄 현장에 있어서 물체 검지 능력에 의한 입주자의 인식이나 생체 신호 검지 기능에 의한 발작이나 전도를 검지하고 감시하는데 활용되고 있습니다.

 

2. 수요가 예상되는 일 – DX나 제품 개발

DX(디지털 변환)은 Digital Transformation의 약자입니다. 디지털 기술을 이용하여 생활이나 비즈니스를 변용해 나가는 것을 DX라고 합니다.

 

기업 내에서의 AI에 의한 데이터 활용의 추진이나 업무 삭감 등은 앞으로도 AI 엔지니어의 수요를 기대할 수 있는 일 중 하나입니다. 디지털 기술을 활용한 비즈니스 시스템 구축의 필요성은 해마다 높아지고 있으며, 대기업을 중심으로 DX 조직을 시작하는 노력이 진행되고 있습니다.

 

또 제품 개발은 카메라나 센서 등의 인식 기술이나 수요 예측, 작업 효율화 시스템 등 AI 기술을 이용하는 곳이 많기 때문에, AI 엔지니어의 높은 수요가 전망됩니다.

 

 

AI 엔지니어의 현재

그렇다면 AI 엔지니어의 현재는 어떻습니까?

1. AI 시장 규모는 확대 중
2. AI 인재 수요에 비해 공급 부족
3. AI 엔지니어는 고수입

 

AI 시장 규모는 확대 중

AI는 이제 비즈니스를 유리하게 추진하는 수단으로 널리 사용되고 있습니다. AI를 활용하여 업무를 효율화하고 이익을 극대화할 수 있습니다. 신형 코로나 바이러스의 영향으로 재택 워크가 늘어나면서 업무 효율화나 DX의 대처를 추진하는 기업에서 AI 활용이 확대되고 있습니다.

 

AI 인재 수요에 대한 공급 부족

AI 인재 수요와 공급의 차는 약 4.4만 명 부족하다고 하며, 2030년도까지는 약 12.4만 명 부족에 이른다고 예측됩니다.

AI 시장의 확대에 따라 AI 엔지니어의 수요도 향후 점점 늘어날 것입니다.

 

AI 엔지니어는 고수입

AI 엔지니어는 다른 IT 관련 엔지니어직에 비해 난이도가 높기 때문에 난이도에 비례하여 연봉도 높게 설정되어 있습니다. 요구되는 스킬의 폭이 넓고, 고도의 지식이나 노하우가 요구되기 때문에, 수요에 비해 공급이 부족한 현상이 있습니다.

 

로버트월터스 조사에 따르면 5 ~ 7년 경력을 지닌 AI 엔지니어는 최대 1억 5,000만 원까지 협상이 가능하다고 합니다.

로버트월터스는 "기업들은 불확실한 경영 상황에서도 AI와 머신러닝 분야 전문성을 갖춘 인재는 꾸준히 채용하고 있다"며  "이 분야의 5~12년 차 관리자급은 극심한 취업난에도 회사를 골라 갈 수 있을 정도"라고 말했습니다.

 

AI 엔지니어에게 장래성은 있는가?

2013년 9월에 옥스퍼드 대학의 프레이 & 오스본이 발표한 논문에 따르면, 기계 학습과 이동 로봇 공학의 진보로 미국에서 10년 ~ 20년 이내에 많은 직업이 사라질 것이라고 합니다.

 

코드를 작성하지 않아도 되는 「노코드」나, 코드 작성을 적게 하는 「로우 코드」의 등장이 그 요인입니다. 또한 각 기업에서 외국인 IT 인재의 수용도 진행하고 있어, 개발 업무에 있어서 국내 프로그래머들에의 의존율은 저하되고 있습니다.

 

 

 

AI 엔지니어가 일을 그만두는 3가지 이유

AI 엔지니어는 수요가 높아지고 있는 인기 직업임에도 불구하고 AI 엔지니어를 그만두고 있습니다. 왜 그럴까요?

 

그 이유는 아래의 4가지입니다.

1. 업무 내용이 힘들다.
2. 수학을 자주 사용.
3. 날마다 스킬업을 해야 한다.

 

업무 내용이 힘들다.

AI 엔지니어는 수요가 높은 직업이기 때문에 필요한 기술 수준이 매우 높습니다. 프로그래밍 언어는 Python 스킬이 필수이며, 검색 알고리즘이나 최적화 알고리즘 등 각종 알고리즘의 지식도 요구됩니다. 다른 IT 엔지니어에 비해 업무 내용이 압도적으로 어렵습니다.

 

수학을 자주 사용

AI 엔지니어를 목표로 한다면 수학적 지식이 필수적입니다. 통계학을 필두로 선형 대수나 미분 적분 등의 지식은 AI 개발에 있어서 빠뜨릴 수 없습니다. 솔직히 수학이 약한 분들에게 AI 엔지니어는 적합하지 않은 직업이라고 할 수 있습니다.

 

날마다 스킬업을 해야 한다

AI 엔지니어가 된 이상, 꾸준한 스킬 업은 빠뜨릴 수 없습니다. 엔지니어라면 잘 알고 있을 것이라 생각합니다만, 라이브러리나 프레임워크, 프로그래밍 언어의 업데이트가 너무 자주 행해집니다. 1년 전의 기술이 폐기되는 것도 드물지 않습니다. 따라서 AI 엔지니어가 되려면 항상 최신 정보를 접해야 합니다.

 

 

 

AI 엔지니어가 어렵다는 5가지 이유

「AI 엔지니어가 어렵다」라고 말하는 이유는 아래의 다섯 가지입니다.

1. 논리적 사고를 익히기 어렵다.
2. 기술 진화가 빠르고 어렵다.
3. 수학적 지식을 습득하기 어렵습니다.
4. 일의 내용이 어렵다.
5. 고객에 대한 제안이 어렵다.

 

1. 논리적 사고를 익히기 어렵다

논리적 사고력을 익히는 것은 어려우며, 익힐 때까지 매우 고생할 것입니다. 논리적 사고력이란 「자신의 생각을 이치에 맞도록 이끌어 가는 과정이나 원리」입니다. AI 엔지니어는 최적의 시스템 사양과 설계를 이해를 바탕으로 조립해 나가는 힘이 요구됩니다. 논리적 사고력은 자연스럽게 몸에 배어있지 않기 때문에, 트레이닝에 의해 익혀갈 필요가 있습니다.

 

2. 기술 진화가 빠르고 어렵다.

AI에 관한 기술은 미국을 중심으로 한 IT 선진국으로부터 계속하여 신기술이 태어납니다. 또한 기존 기술의 고도화도 진행됩니다. 따라서 기술에 따라 유연하게 적응해 나가는 자세가 요구됩니다.

 

3. 수학적 지식을 습득하기가 어렵다.

AI 엔지니어는 높은 수준의 수학적 지식을 요구합니다. 통계학을 필두로 선형 대수나 미분 적분 등의 지식은 AI 개발에 있어서 빠뜨릴 수 없는 지식입니다. 이러한 수학적 지식을 이해한다는 전제로 개발이 진행됩니다. 그러므로 AI 엔지니어를 목표로 한다면 수학을 확실히 배워야 합니다. 이는 전문서적 등을 이용해 배워야 하기 때문에 익히는데 고생할 것입니다.

 

4. 업무 내용이 어렵다.

AI 엔지니어는 다양한 데이터를 AI에 제공하고 이를 처리하고 AI를 교육하는 작업입니다. 기계 학습을 효율적으로 실시할 수 있도록 설계하는 능력이 요구됩니다. 기계 학습에는 상당한 전문성이 요구되기 때문에 업무 내용으로는 매우 어렵습니다.

 

5. 클라이언트에 대한 제안이 어렵다.

클라이언트는 AI 엔지니어처럼 개발 경험이 없기 때문에 AI의 구조와 디자인을 이해하지 못합니다. 「AI의 이 구조를 사용하여 〇〇를 해야 합니다」 등의 어려운 내용을 클라이언트에게 알기 쉽게 제안할 필요가 있기 때문에, 제안할 때는 미경험자의 입장에 서서 커뮤니케이션을 취할 필요가 있습니다.

 

 

 

AI 엔지니어가 되려면

AI 엔지니어가 되기 위해 학력이나 자격은 특히 필요하지 않습니다. 그러나 AI 개발에 필요한 Python과 같은 프로그래밍 언어 습득과 IoT 지식 등 높은 전문성이 요구됩니다. 그 때문에, AI에 전공을 두는 전문학교, 이공계 대학에서 데이터 과학 등의 전문 지식을 익혀 두는 것이 중요합니다. 문과 출신자가 독학으로 AI 엔지니어를 목표로 한다면 상당한 각오가 필요합니다.

 

AI 엔지니어를 목표로 하는 사람의 특징

AI는 전문성이 높고 기술은 점점 진보해 나가기 때문에 최신 정보를 항상 캐취해야 합니다. 따라서 의욕적으로 항상 배울 수 없다면 AI 엔지니어로 일하기 어렵습니다. AI 엔지니어는 AI를 만들고 사용하는 것에 강한 관심이 있고 AI에 대해 생각하는 것을 좋아하는 사람에게 적합한 직업이라고 말할 수 있습니다. 위와 같은 학습 의욕이나 AI에 대한 관심이 적음에도 불구하고, 「수요가 높고 연봉이 높기 때문에」라는 이유만으로 AI 엔지니어를 목표로 한다면 좌절할 가능성이 높습니다.

 

AI 엔지니어 커리어 패스 4개

AI 엔지니어로 기른 기술은 그 수요가 높고, 다른 직종에도 응용할 수 있습니다. AI 엔지니어 경력의 경로에는 다음 네 가지가 있습니다.

1. 미래 AI 및 기계 학습 컨설턴트
2. 데이터 과학자로 경력 향상
3. AI 엔지니어로서의 커리어 Up
4. 관리직

 

1. AI · 기계 학습 컨설턴트

AI · 기계 학습 컨설턴트는 AI 기술의 지식을 활용하여 고객의 과제와 요구에 맞는 제안을 실시하고 과제를 해결하는 일입니다. AI를 활용한 경영 전략의 책정, 제품 · 서비스의 제안 등을 실시합니다.

 

2. 데이터 과학자로서의 경력 향상

데이터 과학자는 다양한 의사 결정의 측면에서 데이터를 기반으로 과제를 해결하는 작업입니다. 기계 학습 시스템을 사용하여 데이터 분석을 수행하여 고객의 과제를 해결합니다.

 

3. AI 엔지니어로서의 커리어 Up

AI 엔지니어로서의 기술력을 더욱 높여 업계의 스페셜리스트로서 활약할 수도 있습니다. 기술의 첨단을 달릴 수 있으며, 자신의 손으로 세상에 가치를 제공할 수 있습니다.

 

4. 관리직

관리직은 프로젝트 일정 및 팀 일정 관리를 수행하는 작업입니다. 프로젝트 매니저가 되면, 프로젝트의 시작부터 완료까지 일관되게 관리하고, 타임 스케줄에 따라 확실하게 진행해 나가는 힘이 요구됩니다.

 

요약

이번에는 AI 엔지니어의 장래성, 그만두는 5가지 이유, AI 엔지니어를 목적으로 하는 사람들의 특징에 대해 알아봤습니다. AI 엔지니어는 세계적으로 주목받고 있는 직업이며 그 수요가 높은 직업입니다. 전 직종의 평균 연봉보다 1.5배 이상이나 높으며, 매우 유망한 직업이라고 말할 수 있습니다. 끝까지 봐주셔서 감사합니다!