GUAVA AI 칼럼 :
AI 전문가란?
앱/웹 개발자와의 차이? 비개발자의 AI 전문성?
오늘은 1년간 AI로 뭔가를 해보려다, 실패만 수십 번을 하고 회사원으로 돌아간 구아바가, AI 전문가의 실체와 개발자와의 차이점에 대해 개인적인 생각을 이야기해보겠습니다.
AI 전문가의 정체성
AI 전문가는 인공지능의 원리, 기술, 응용에 대한 심도 있는 지식과 전문성을 갖춘 사람입니다. 그들은 복잡한 작업을 수행하고, 데이터에서 학습하며, 해당 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 설계, 개발, 구현하는 일을 담당합니다.
AI 전문가의 주요 업무는 다양합니다:
알고리즘 및 모델 개발
대량의 데이터 분석 및 모델링
복잡한 인공지능 시스템 설계
자연어 처리 기술 개발
시각 인식 기술 개발 등
이러한 전문가들은 대학, 연구소, 민간기업 등 다양한 분야에서 활동하고 있습니다.
오해의 근원: AI 전문가 ≠ 웹/ 앱 개발자
많은 사람들이 "AI를 잘한다"는 말을 들으면 앱이나 웹사이트도 만들 수 있을 것이라 생각합니다.
이런 오해는 어디서 비롯될까요?
1. 용어의 혼용과 범용성
'개발'이라는 말이 AI 모델 개발과 앱/웹 개발 모두에 사용되다 보니, 둘 다 같은 "코딩" 작업으로 인식됩니다. 실제로 AI를 구현하려면 프로그래밍이 필요하다는 점에서 겉보기에 유사해 보이지만, 그 본질은 다릅니다. 이로 인해 "AI=코딩"이라는 단순화된 등식이 대중에게 퍼졌습니다.
2. 미디어의 영향
언론과 인터넷에서 AI가 소개될 때 완성된 애플리케이션 모습으로 나타나는 경우가 많습니다. 챗봇, 자율주행 등 눈에 보이는 제품 위주로 보도되니, AI 기술 = 그런 앱 전체를 만드는 능력으로 오해됩니다. 특히 "AI 개발자 = 억대 연봉" 같은 자극적인 기사가 이런 오해를 강화합니다.
3. 전문 지식 격차
AI가 유행하면서 용어는 많이 들리지만, 구체적으로 무엇을 하는 일인지 모르는 사람이 많습니다. Gartner 설문에서는 42%의 응답자가 AI/머신러닝의 이점과 필요한 기술을 이해하지 못했다고 합니다. 이해가 부족하니 "컴퓨터로 뭔가 똑똑한 걸 한다" 정도로 뭉뚱그려 받아들이게 됩니다.
자동차 비유로 이해하는 AI와 앱 개발의 관계
AI 알고리즘과 앱 개발의 관계를 자동차에 비유해 보면 이해가 쉽습니다:
AI 전문가의 역할: 자동차의 엔진이나 첨단 센서 시스템을 개발하는 일과 같습니다. 차의 핵심 기능을 담당하지만, 그것만으로는 온전한 자동차가 될 수 없습니다.
앱 개발자의 역할: 차체를 설계하고, 내부를 꾸미고, 운전자 인터페이스를 만드는 일과 같습니다. 아무리 좋은 엔진이라도 이 모든 것이 함께해야 비로소 운전할 수 있는 자동차가 완성됩니다.
즉, AI 전문가가 모델을 만드는 것은 자동차 엔진을 설계하는 일이고, 앱 개발자는 차량 섀시와 운전대, 바퀴를 조립하여 완성차를 만드는 일에 비유할 수 있습니다. 두 역할은 서로 다르지만, 함께 협력할 때 혁신적인 AI 제품이 탄생합니다.
물론 여기서 AI 전문가랑 정말 찐 전문가를 말하는, 정말 AI를 만드는 사람을 말합니다.
구아바가 생각하는 AI 전문가는 그 중간에서 아니 아주 왕왕왕초보의 수준에서, 더 왕왕왕왕초보 수준의 사람의 손을 잡아주는 것이라고 생각을 하는데 그것은 다음에 이야기를 풀어보겠다.
비개발자도 AI 전문가가 될 수 있을까?
놀랍게도 최근 기술 발전으로 인해 비개발자도 AI 분야에 진입할 수 있는 다양한 경로가 열리고 있습니다:
1. 노코드(No-Code) AI 플랫폼의 등장
노코드 AI는 코드 작성 없이도 직관적인 인터페이스를 통해 AI 모델을 생성하고 활용할 수 있는 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 인터페이스를 제공해 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 AI 모델을 만들 수 있습니다.
"노코드 AI는 IT 부서를 넘어 다양한 직무의 일반 직원들이 AI 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 지원함으로써 기업 전체의 AI 활용도를 높이고 혁신을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"
2. 생성형 AI를 활용한 업무 자동화
비개발자들도 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 업무 자동화를 구현할 수 있습니다. 중요한 것은 단순히 기술적 이해가 아니라 AI와 어떻게 대화하고, 어떻게 업무를 부여하고, 어떤 방식으로 피드백을 제공하며 함께 문제를 풀어가는지를 배우는 것입니다.
3. 코딩 없이 하는 인공지능 데이터 분석
비개발자 및 비즈니스 전문가들이 코딩 없이 인공지능 데이터 분석의 원리와 과정을 이해하고, 이를 실무에 효과적으로 활용할 수 있는 교육 프로그램들이 생겨나고 있습니다. 오렌지(Orange)와 같은 오픈소스 소프트웨어나 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델을 활용하여 마우스 클릭만으로 데이터 분석이 가능합니다.
비개발자를 위한 AI 학습 전략
구아바는 실패했지만, 제가 생각하는 비개발자가 AI에 접근하기 위한 효과적인 전략은 다음과 같습니다:
비개발자가 AI에 접근하기 위한 효과적인 전략은 다음과 같습니다:
1. 업무 정의에서 출발하기
비전공자가 AI 공부를 시작하는 방법은 실무 활용을 위한 업무 정의에서 출발하는 것입니다. 내 직업이 AI에 의해 어떻게 영향받을지, AI로 가능한 일과 불가능한 일이 무엇인지를 먼저 이해하는 것이 중요합니다. 중요한 것은 기술적 이해보다 AI와 어떻게 대화하고, 업무를 부여하고, 피드백을 제공하며 함께 문제를 풀어가는 방법을 배우는 것입니다.
2. 깊이 있는 한 가지 도구 마스터하기
여러 도구를 얕게 아는 것보다 한 가지 도구를 깊이 있게 마스터하는 것이 중요합니다. 새로운 도구만 계속 찾아다니기보다는 한 가지 도구를 충분히 이해하고 활용하는 데 집중하는 태도가 필요합니다. 깊이 있는 이해는 실제 문제 해결에 더 효과적입니다.
3. 생성형 AI를 통한 대화에서 행동으로의 전환
ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI를 단순히 대화 도구가 아닌 행동하는 조력자로 활용하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. MCP(Model Context Protocol)는 대화하는 지성에서 행동하는 지혜로의 진화를 가능하게 합니다. AI와 친숙하게 깊이 대화하는 것을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있는 도구로 활용하는 방법을 익혀야 합니다.
4. MCP 활용으로 AI의 가능성 확장하기
MCP는 모든 AI 모델과 도구를 연결하는 만능 인터페이스로, 비개발자도 쉽게 AI의 기능을 확장할 수 있게 합니다. 마치 USB-C 하나로 모든 기기를 충전할 수 있듯이, MCP를 통해 한 번 만든 도구를 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 AI와 연결할 수 있습니다. 호스트 프로그램 설치, MCP 프로그램 추가, 그리고 간단한 설정만으로 AI의 가능성을 크게 확장할 수 있습니다.
5. 노코드 도구 활용하기
프로그래밍에 부담을 느끼는 비개발자는 노코드 AI 플랫폼을 활용하여 AI 모델을 만들고 활용하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 이는 AI에 대한 이해를 높이고 실무 적용 가능성을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 노코드 AI는 IT 부서를 넘어 다양한 직무의 일반 직원들이 AI 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
6. MS 오피스의 VBA 활용하기
회사에 돌아와 보니 결국 다시 엑셀과 워드, 매크로와 VBA를 공부해야겠다는 생각이 들더군요. Python과 같은 복잡한 프로그래밍 언어 대신 MS 오피스의 VBA를 활용한 업무 자동화부터 시작하는 것도 좋은 접근법입니다. VBA는 엑셀, 파워포인트, 워드 등 모든 MS오피스 프로그램에서 사용할 수 있어 비개발자에게 접근성이 높습니다. 이는 평소 사용하는 엑셀에서 새로운 기능을 배우는 것과 같아 접근장벽을 낮춥니다.
7. 조급함 버리고 꾸준히 나아가기
빠른 결과와 속도에 집착하기보다는 본질에 집중하는 자세가 필요합니다. 새로운 기능과 도구를 쫓기보다 이미 알고 있는 도구를 깊게 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. AI를 포기하지 않고 늦더라도 조금씩 진심으로 배우고 적용하는 꾸준함이 장기적으로 더 큰 성과를 가져올 것입니다.
AI 기술은 계속해서 발전하고 있지만, 이러한 전략들을 통해 비개발자도 AI의 가능성을 최대한 활용할 수 있습니다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 그것을 어떻게 우리의 업무와 생활에 의미 있게 통합할 수 있느냐 하는 점입니다.
MCP와 같은 혁신은 AI 생태계 전체를 더 개방적이고 효율적으로 만드는 혁명적 변화로, 비개발자들에게 더 많은 기회를 제공할 것입니다.
AI 전문성의 새로운 패러다임
AI 전문성은 하나의 고정된 역할이 아니라 다양한 수준과 분야에 걸쳐 있는 스펙트럼입니다. 전통적인 AI 연구자부터 노코드 도구를 활용하는 비즈니스 전문가까지, 각자의 방식으로 AI 전문성을 발휘할 수 있습니다.
중요한 것은 AI가 만능 해결책이 아니라 도구라는 점을 이해하고, 각 분야의 전문성과 결합할 때 진정한 가치를 발휘한다는 사실을 인식하는 것입니다. AI 전문가와 앱 개발자의 협업을 통해 우리는 더욱 혁신적인 솔루션을 만들어갈 수 있을 것입니다.
가장 중요한 첫걸음은 AI에 대한 오해와 환상에서 벗어나 현실적인 이해를 바탕으로 자신의 분야에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민하는 것입니다. 그렇게 한다면, 개발자든 비개발자든 AI 시대의 주역이 될 수 있을 것입니다.
물론 구아바는 포기하고 잠시 중단하였습니다.
하지만 언젠가 먼 훗날 다시 AI로 뭔가를 해볼 수 있기를 바랍니다.
To Be Continue......
