인공지능 채용이 활발한 분야와 연봉은 어느 정도 일까?

스탠퍼드 AI Index Report 2024 분석 #8

4.1 산업계 뉴스

이제부터는 AI와 관련된 경제적 이슈를 다뤄보겠다. 모두들 AI의 기술에만 집중하고 있을 때 사회과학적으로 어떤 의미가 있는지 살펴보는 것도 유용할 것이다. 우선 스탠퍼드 보고서에서 소개하는 몇 가지 AI응용기업 사례를 보고 가자.

2023.01.10. 화이자와 같이 코로나 백신을 만든 것으로 알려진 BioNTech는 AI 기반 개발을 위해 AI시스템 구축 기업인 InstaDeep을 6억 8 천만 달러에 인수했다. 이런 걸 보면 우리나라 제약회사들은 뭘 하고 있는지 모르겠다. 우리나라 기업들은 제휴를 하거나 MOU를 맺는 것 같은 소극 도입에 머무르고 있다. 왜 우리나라 대기업들은 오로지 자체 개발 밖에 모르는 것인가?

이것은 오너기반 회사의 경우 오너가 말하기 전에 아무도 말하지 않는 특성 때문이기도 하다. 오너십이 강할수록 절대 나서지 않는 것이 생존법이다. 게다가 외부 도입할 경우 기존인력과 충돌문제, 경쟁문제등 정치적 사유도 많다. 기존인력 입장에선 쓸모없는 존재처럼 되어버리니 달가울 리 없다. 그래서 이런저런 이유를 대서 무산시키거나 자체개발로 틀도록 한다. 

2023.03.30 블룸버그 금융이 500억 개의 매개변수를 가진 LLM모델을 맞춤제작하여 데이터분석에 활용하기 시작하였다. 

2023.05.23 어도비가 이미지 생성 AI인 Adobe FireFly를 통해 텍스트로 이미지를 편집할 수 있는 기능 도입

2023.06.29 톰슨로이터는 법률보조 AI스타트업인 Casetext를 6억 5천만 달러에 매입하였다. 캐나다의 정보서비스 업체인 톰슨이 독일 통신사 로이터를 인수해 성장한 이 회사는 내부에 법률정보 제공 사업이 있어서 거금을 투자한 것 같다. 김앤장 같은 회사도 한국에서 왕노릇 그만하고 이런 서비스를 하는 회사로 커나가는 건 어떤지 궁금하다.

2023.10.27 아마존이 AI모델 개발사인 앤트로픽에 40억 달러(5조 2천억) 상당의 투자를 발표했다. 우리나라 신세계, 롯데 같은 전통의 유통기업들도 기존 영역에서 벗어나 이런 새로운 시장에 투자해 보면 어떨까 한다. 로레알 같은 화장품 회사도 인공지능을 개발하는 시대이다. 쿠팡에게 밀리는 것을 돌파하기 위해서는 혁신이 필요하다. 가죽을 벗기란 말이다.

4.2 일자리  

국가별 AI 채용공고 현황(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 AI 채용공고 추세를 살펴본 데이터인데 2022년 ChatGPT의 돌풍 이후 2023년 오히려 줄고 있다. 이 자료의 출처인 라이트캐스트 사는 대기업들의 공고가 줄었고 개발자 수요도 준 대신 운영파트의 공고가 많이 늘었다고 말하는데 내가 볼 때는 2022년까지는 AI의 방향이 머신러닝, 딥러닝 같은 쪽으로 분산되어 있다가 2023년부터는 생성 AI로 몰리게 된 것이 원인이 아닌가 한다. 이 차이는 이제 훈련용 데이터를 만들기 위해 라벨을 붙이는 작업이 필요 없다는 얘기이다. 왜냐하면 생성 AI는 스스로 학습하기 때문이다. 

 그래프에서는 공고수가 줄었지만 지금 빅테크 계는 핵심 AI인재를 구하기 위해 혈안이다. 스타트업을 거액에 인수하는 것도 기술뿐 아니라 인재를 흡수하기 위한 것도 있다. 내 추측이 일부 맞다는 근거가 뒤에 그래프로 나왔다.

인공지능 기술 분야별 채용공고 현황(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 이 그래프를 보면 2023년에 모든 AI분야의 채용공고가 줄어드는데 자율주행과 생성 AI만 늘고 있다. 기술의 전환이 불러온 결과라는 게 내 추측이다.  

2011~2013년과 2023년을 비교해서 미국 인공지능 채용공고 상위 10개 전문기술(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 채용에서 필요로 하는 기술에서는 파이썬이 1위로 나왔다. 아무래도 오픈소스나 AI 라이브러리가 가장 잘 되어있는 곳이 파이썬이기 때문일 것이다. 

 다음엔 재밌는 자료가 있는데 전문개발자 평균 수입이다. 스택오버플로우에서 설문조사를 한 것인데 서구 쪽에 집중된 여론조사지만 참고할만 하다(출처:https://survey.stackoverflow.co/2023/#overview).   

2023년 전업 개발자의 직종에 따른 중위 연봉(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 참고로 여기 우리가 보기 드문 개발자 직책이 나와있는데 Developer Experience와 Developer advocate이다. 참 이런 걸 보면 미국 회사들은 업무를 정말 세분화하여 명확하게 구분하고 있다는 생각이 든다. 전자는 개발자 경험에 관한 것으로 개발자의 생산성을 올려주는 전반의 업무를 포함한다. 일부에선 직접 개발도 하면서 개발자 환경 구축, 문제해결, 테스트등 개발 프로세스 전반을 지원한다. 우리나라에서는 프로젝트 매니저가 하거나 개인이 알아서 하는 일인데 이 분야 연봉이 무려 210만 달러에 달하는 만큼 중요한 직책이고 매우 고도의 기술적 지식, 경험을 필요로 한다.

 후자는 글자 그대로 번역하면 개발자 옹호자인데 외부 개발자 네트워크와의 관계를 조율, 지원하는 직책이라고 보면 된다. 우리나라는 개발자를 거의 관리 안 하는데 마이크로소프트나 오라클 등 미국 기업들은 마치 비영리 조직인 것처럼 자율성을 기반으로 개발자 네트워크를 관리하고 있다. 그런데 자세히 들여다보면 내부적으로는 회사에서 강력한 지원을 하고 있다. 여기서 회사의 개발정책을 개발자들에게 전달하거나 개발자들의 요구사항을 회사 쪽으로 전달하는 직책을 디벨로퍼 에드버킷이라고 한다. 이것도 연봉이 1억이 넘는다.

 그 외 일반 개발자라도 보통 6,7만 불을 받는 것으로 나왔다. 재밌는 건 학생도 1만 5천 달러(1천8백만 원)를 번다는 것이다. 유럽에서는 프리랜서나 산학이 잘 작동하고 있으므로 가능하다고 본다.

4.3 AI투자  

글로벌 기업들의 투자 활동(인수합병, 지분투자, 민간투자, 공공투자) 별 인공지능 투자(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

AI에 대한 기업들의 투자를 분석한 결과 인수합병 분야가 가장 많고 2022년부터는 감소추세인 걸로 나왔다. 지금까지 살펴본 내용을 보면 AI열풍이라는 인식과 달리 채용에서도 그렇고 감소추세인데 이는 체감과는 조금 다르다. 다음그래프를 보면 그 이유를 알 수 있다. 

생성 AI에 대한 민간 투자(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 그래프에서 생성 AI분야에 대한 민간투자는 9배 증가했다. 이 그래프와 앞의 그래프를 놓고 분석해 볼 때 결론은 하나이다. 2016년 알파고의 열풍으로 AI투자가 급증하다가 거품이 꺼지면서 시장이 식었고 2022년 말 생성 AI 돌풍에 2023년 다시 폭발적인 투자 증가를 하고 있다는 것이다. 다만 전통적으로 모든 AI분야에 투자됐던 돈이 이제 AI분야 종결자인 생성 AI 쪽으로 몰리고 있기 때문에 전체적인 투자규모는 오히려 줄었을 수 있다.

 즉 기존에는 AI분야별로 각자 솔루션이 있어서 다방면으로 투자가 이뤄졌지만 이제는 생성 AI가 모든 방면에서 해결자로 등장하고 있기에 기업들이 투자방향을 바꾸고 있다는 것이다. 어떤 면에서는 기존의 투자방식보다 생성 AI에 대한 투자가 투자대비 효율면에서 좋은 것일 수도 있다. 

 최근 생성 AI는 스타트업에서도 만들 정도로 기술적으로 높은 난이도는 아니다. 반대로 기존 AI는 구축에 상당한 인력과 시간이 필요했다. 그래서 주로 구글 같은 대기업들이 많이 나섰다. 이제는 더 적은 비용으로도 같은 AI의 효과를 보고 있는 것일 수도 있다.

국가별 인공지능 민간 투자

 지역별 민간투자를 보면 미국이 압도적으로 많다. 한국이 9위로 적지 않은 편인데 이 데이터가 정확한지 모르겠지만 이스라엘, 스웨덴 보다 적은 것은 반성해야 하고 최소 독일정도 규모에 4위안에는 들어야 한다고 본다. 그렇게 하기 위해서는 국내투자도 좋지만 반드시 해외 투자를 유치해야 한다.

사업에서 한 가지 업종이라도 인공지능이 포함되어 있는지 여부(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

이 그래프는 매킨지에서 조사한 내용인데 하나이상의 기능이나 사업 단위에 AI가 포함된 경우를 물었다(출처:https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year). 산업 전체로 보면 가상에이전트(챗봇), Robotic Process Automation, 자연어 이해 분야의 AI도입률이 높았다. 분야별로 보면 금융과 통신, 미디어 분야의 AI도입률이 높았다. 조금 이상한 건 금융분야에서 Robotic Process Automation 비율이 46%로 모든 산업분야에서 가장 높았다는 것이다.

 선뜻 납득이 안되는데 금융분야에 로봇을 쓰나? 흔히 RPA로 불리는 이것은 물리적인 로봇이 아니라 소프트웨어 봇을 말하는 것이다. 챗봇이 상담을 자동화했듯이 RPA는 금융분야의 대량 반복업무를 자동화한다. 예를 들면 계좌개설, 조회, 보험청구 처리, 규정준수 검토 등이 해당된다(출처:https://www.ibm.com/kr-ko/topics/rpa). 다만 AI가 없어도 만들 수 있는 게 RPA라서 설문 응답자가 다소 혼동했을 가능성은 있다. 

 산업분야별 이용현황은 다음과 같다.  

산업분야와 기능별 인공지능 도입비율(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

여기서 금융분야의 서비스 운영, 소매분야의 마케팅에서 비중이 높은 것을 알 수 있다.  

인공지능 도입에 있어서 2022년과 2023년의 변화 (출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 2022년 대비 2023년 산업별 AI도입 변화를 보면 마케팅 분야에서 증가하고 위험, 전략 분야에서 크게 감소한 것을 알 수 있다. 2023년이니까 아직 생성 AI가 숙성하기 전이고 전통 AI로는 고도의 추론 판단이 필요한 전략파트에서 활용하는데 한계가 있다. 다만 리스크가 낮은 마케팅분야는 데이터 분석이 주된 목적이므로 충분히 활용할 수 있다. 아마도 2,3년 뒤면 전략파트의 도입률이 높아질 것이다. 이분석은 다음 그래프를 통해 확인할 수 있다.

산업별, 직종별 인공지능 관련직 고용 현황

 1년간 조직이 고용한 AI 관련 직책을 보면 주로 금융분야 데이터 분석에 치중된 것을 알 수 있다. 머신러닝 엔지니어도 금융분야에서는 데이터 분석일 가능성이 높다. 숫자 데이터가 많은 금융분야의 특성상 머신러닝과 잘 맞는다고 볼 수도 있다.  

인공지능 도입에 따른 비용감소와 매출증가(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

AI도입에 따른 비용감소, 매출증가를 보면 대부분 분야에서 효과를 보았다. 2022년까지니까 아마도 생성 AI가 아닌 전통적 머신러닝이나 딥러닝일 텐데 이 정도면 아주 좋은 성적이고 생성 AI가 도입되면 효과는 더 커질 것이다.