미래 직장 - 인공지능 그리고 돈을 버는 사람의 유형 3가지

안녕하세요? 허니입니다. 오늘은 2015년 알파고 이후 우리나라에는 인공지능 시대가 열렸습니다. 각계 각층에 있는 사람들이 인공지능을 말하기 시작하였으며 어지간해서는 모든 사람들이 내용을 이해하기 시작하였습니다. 특히 미래 직업에 대한 고민은 전방위적입니다. 사회 생활을 하는 직장인들뿐 아니라, 자녀들에 대한 걱정으로까지 이어지고 있으며 앞으로 인공지능 시대가 본격적으로 펼쳐지고 있는 지금, 어떤 기업 혹은 개인이 돈을 벌고 있을까? 다음의 예가 전부는 아니겠지만, 대부분의 중요한 변화의 흐름을 담고 있을 것이라고 생각합니다. 

첫째, Machine Learning 기계 학습을 잘 아는 기업, 인재의 몸값이 올라가고 있다.

인공지능 전문기업을 창업하여 지금은 엄청난 부를 획득한 대표 사례로 스위프트키(Swiftkey)를 꼽을 수 있습니다. 스위프트키는 굳이 키보드 자판 하나하나를 정확히 눌러 단어를 입력하지 않아도 자판 위를 스치듯 경로만 그리면 자동으로 적고 싶은 말을 완성해주는 기술을 개발하였습니다. 사용자가 대충 곡선을 그려도 무슨 말을 쓰려던 건지 정확히 예측하는 능력은 수많은 사용자들의 입력 행동 빅데이터를 기계가 학습하면서 진화해가는 기술 덕분에 가능하였습니다. 그리고 올해 초 마이크로소프트는 이 신생 스타트업을 2700억 원에 인수했하였습니다. 마이크로소프트는 단순히 그 기능보다는 스위프트키 창업 팀의 AI기술 실전 적용 경험을 산 것이라고 보는 것이 맞다고 봅니다. 이렇듯, 기계 학습은 새로운 시대의 화두입니다. 이에 대해 노하우를 갖고 있는 기업이나 개인이 많지 않기 때문에 많은 기업들이 이를 투자하고 있습니다. 상당히 높은 수준의 투자가 인공지능 전문가들에게 이루어지고 있으며 또 어떤 분야가 인공지능 산업의 부상으로 각광을 받고 있을까? 많은 사람들이 고민하고 있습니다.

둘째, 양질의 데이터를 보유한 기업이 각광을 받는다.

AI산업의 부상은 양질의 데이터를 보유한 기업에 대한 투자나 관심도 높아지게 만들었습니다. 앞서 설명한 기계가 학습할 빅데이터 확보가 기술경쟁력의 큰 축이기 때문입니다. 그 예로 IBM은 클라우드 기업 피텔(Phytel), 익스플로리(Explory) 등을 인수했을 뿐 아니라, CT, MRI 등 300억 개의 의료 이미지 및 7500개 병원과의 협력관계를 구축해둔 의료영상 분석 기업 머지(Merge)도 인수하였습니다. 우리나라는 스마트폰 보급률이 83%, 병원 전자의무기록 보급률이 90%일 뿐 아니라 건강보험제도 덕분에 의료정보가 잘 데이터베이스화되었습니다. 객관적으로 의료 AI산업이 발달하기 좋은 인프라를 갖추고 있으므로, 여기에 도전하는 신생팀이 M&A시장에서 잠재적으로 높은 가치를 책정 받을 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 벤처 투자도 빅데이터 전문 기업에 대한 것이 먼저 이루어졌고, 그 후 현재 각광 받는 분야가 인공지능 관련 기업입니다. 빅데이터와 인공지능은 뗄래야 뗄 수 없는 관계이며 좋은 데이터는 인공지능을 완벽하게 만들어주는 재료와 같습니다. 훌륭한 재료를 확보하는 것이 최우선이기 때문에, 양질의 데이터를 확보한 기업에 대한 관심과 투자는 앞으로도 계속 이어질 것이기에 많은 관심을 가지는 것이 중요합니다.

셋째, 기계 학습 훈련 전문가가 각광받을 확률이 높다.

효율성 측면에서 사람보다 기계지능이 선호되는 이유는 분명합니다. 우선 학습의 속도와 양에서 인간과 비교할 바가 못 되기 때문입니다. 인간 의사가 50% 정도의 암 진단율을 보일 때 IBM의 왓슨은 폐암 98%, 대장암 98%, 직장암 96% 등으로 진단 정확도에서 훨씬 앞선 사례가 있습니다. 왓슨은 300개 이상의 의학 학술지, 200개 이상의 의학 교과서를 학습했는데, 이렇게 많이 공부할 수 있는 사람이 지구상에 과연 몇 명이나 될까요? 또한 왓슨처럼 1초에 책을 100만 권 읽어들이는 것도 불가능합니다. 법률 분야도 마찬가지이기 때문에 변호사들은 업무 시간의 30%를 리서치에 소비하지만, 왓슨 기반으로 제작된 법률 AI 서비스 로스(Ross)는 초당 10억 장의 문서를 이해할 수 있습니다. 하지만 이러한 IBM 왓슨을 가르쳤던 건 35년차 경력의 의사였습니다. 이처럼 기계 학습 훈련 전문가는 앞으로 무궁무진한 성장이 예상되는 직업 분야입니다. 인간이 효율성 면에서 앞설 수는 없습니다. 하지만 몇몇 분야는 여전히 인간의 손길이 필요하기 때문에 대전환기를 맞이해 인공지능을 업그레이드시켜줄 수 있는 전문가의 도움이 있어야 합니다. 물론 소수에 해당되는 이야기입니다. 그렇다면 소수에 해당되지 않는 나머지 대다수 사람들은 어떻게 대처해야 할까요? 다가올 새로운 산업에 필요한 사람들의 모습은 다양합니다. 그러므로 큰 변화를 앞두고 새롭게 필요성이 대두될 만한 나만의 전문영역을 찾아내려면 이제까지 인류가 신경 써보지 못했던 새로운 욕구들을 먼저 상상해 파고들어야 합니다. 그 결과로 개척되는 지점이 바로 블루오션이고 틈새시장이 될 것입니다. 

앞으로 먼 미래도 아닙니다. 가까운 미래의 직업들 앞장서서 도전해 보세요.