AI 시대에서 살아남기
앞으로 우리 일터는 어떻게 바뀔까?
2016년 DeepMind의 AlphaGo는 사람들의 예상과는 달리 이세돌 9단을 상대로 승리하며 '인공지능(AI)' 시대의 본격적인 서막을 알렸습니다.
그리고 2022년 12월 공개된 생성형 인공지능(Gen AI), Chat GPT는 세계를 다시 한번 놀라게 했습니다.
'사람같이, 아니 사람(나) 보다 더 글을 잘 쓰고 코딩을 잘하는 이 인공지능에게 내 일자리가 대체되는 것은 아닐까?‘라는, 막연한 공포심이 들기도 합니다.
과연 그럴까요?
미래는 알 수 없지만, ’AI와 빅데이터'는 거부할 수 없는 시대의 흐름이라는 것은 분명해 보입니다.
어렸을 때 읽은 <OO에서 살아남기>라는 만화책이 떠오릅니다.
AI 시대에서 살아남기 위해서 무엇을 해야 할까요?
다음 유튜브 영상은 그에 대한 답안을 공신력 있는 예측들을 바탕으로 구체적으로 제시해주고 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=AEdMElTZxj0
세상은 어떻게 변하는가?: 강연자 소개
1990년대 PC통신 - 남들 안 할 때 3년 간 리눅스로 공부
2000년대 야후 - 리눅스 엔지니어로 입사, 이후 블리자드에서 배틀넷 운영
데이터센터 운영(2010년) → 서버 관리를 클라우드로 하는 것에 관심을 가짐
클라우드 기술에 대한 공부
2020년대 - **생성형 AI(Gen AI)**의 시대
현재 생성형 ai 시장 사이즈 10조 원 → 2030년: 1700조, 전체 기술의 12%가 생성형 ai가 될 것
새로 만들어지는 코드의 45%는 ai가 만들고 있다.
코파일럿(문서 작업에서 생성형 ai의 활용)이 주목받고 있음.
필자 요약: '트렌드'를 예측하고 대비할 때 새로운 기회가 찾아온다.
생성형 ai의 핵심: 데이터의 변환
문자 → 사진, 사운드, 영상
bing / adobe firefly / vyond(애니메이션 만들어줌)
프롬프트 엔지니어?
과거 정보검색사라는 직업이 있었다. 왜냐하면 검색창이 없었기 때문 → 구글의 등장으로 사라지게 됨
마찬가지로 프롬프트 엔지니어의 수명은 길지 않을 것.. (기술 평준화/보편화의 시간이 빨라지고 있음)
생성형 ai로 인한 변화: 세계경제포럼 보고서 2023
5년 내 영향을 받을 일자리 비율: 23%
사라지는 일자리: cashier 등
새로 생기는 일자리: AI & ML specialists / sustainability specialists / business intelligence / information security / fintech engineers / data analyst and scientists / robotics engineers / big data specialists
새롭게 알게 된 사실: sustainability 관련 직종의 부상: 짧아지는 기업의 수명, ESG 경영
green skill의 비중이 점점 늘어나고 있다. 경쟁력 생길 수 있다.
지금은 필요하지 않은 것 같아 보이지만 → but 3년, 5년 뒤에는 무조건 필요.. (ESG 경영)
예: carbon accounting, carbon credits, climate-action planning, sustainability education…
5년 내 영향받을 핵심 기술: 44%
‘reskilling’: 44%의 노동자는 새로운 기술을 배워야 한다.
필요해지는 기술: big-data analytics / climate-change mitigation technology / environmental management technologies
대다수는 ai를 ‘어떻게 활용할 것인가’가 중요
특히, MS는 no-coding을 궁극적인 목표로 하고 있음.
no-coding의 시대에 필요한 ‘core skills’: 2027년 기준
analytical thinking
creative thinking
ai and big data: ai의 활용과 데이터 분석은 당연해질 것이다.
'AI 시대'에 여전히 사람이 필요한 이유?: 복잡한 문제는 ai 도움 거의 안 된다. ex. 기후변화
(ai를 활용해) 의사결정은 사람이 한다.
그래서 분석적, 창의적 사고가 점점 더 중요해질 것
학습의 전략: 다 할 필요는 없다. 필요한 것만 골라서 시작하기
세상의 흐름, 트렌드를 파악하라
트렌드를 어떻게 파악할 것인가?
메가 트렌드(수십 년에 걸쳐 발생하는 큰 변화) - UN, 세계경제포럼
마이크로 트렌드(특정 지역이나 산업에 한정되어 영향) - 컨설팅 리포트(가트너, 맥킨지, PWC), 투자자 리포트, 스타트업 리포트
세상의 변화를 일으키는 것들은 결국 기업이 한다.
그런 기업들도 한 때는 스타트업이었다. → 어떤 기업이 성공할지 VC 리포트를 보라.
최소 1조 단위 투자받은 기업들 위주로 살펴보기
다양한 분야를 공부하는 방법
세계경제포럼의 Transformation Map
intelligence.weforum.org/topics/a1Gb0000000pTDREA2
전 세계 싱크탱크들이 1년에 모여서 회의, 어젠다를 업데이트함
CB insights - 산업별 트렌드 파악(유료)
글로벌 기업, 스타트업 - 가장 많이 투자받는 산업?
Crunchbase.com - 전 세계 스타트업 정보를 한눈에
1조 원 이상 투자받은 스타트업 검색 가능
Skill Gap을 줄이는 방법
이제는 학벌보다 ‘스킬 베이스’를 본다. (데이터 분석 능력, 논리적 사고, 환경에 대한 지식, …)
linkedin career explorer
직군에서 채용된 사람들의 기술 알아볼 수 있음
'링크드인'을 통한 채용이 증가하고 있다. (국내외)
잡지를 활용하라
다양한 관심분야를 쉽게 explore 할 수 있다.
‘gig economy’: 미국은 프리랜서의 비중이 이미 회사 다니는 사람 비중을 추월, 어떤 회사와 일하게 될지 모르므로 다양한 인더스트리에 대한 지식 쌓는 것 중요.
통찰력을 길러야 creativity가 나온다. 새로운 아이디어는 융합될 때 나온다.
magazine day → 한 달에 한 번 하루 종일 다양한 잡지를 읽은 뒤 ‘정리’: 어떤 분야를 엮을지
“생각은 걷는 자의 발끝에서 나온다” - 니체
“변화의 시대, 나만의 mission statement와 core value를 만드는 시간이 필요하다.”
성공하기 위한 3가지 규칙(?)
아무리 세상이 변해도 ‘내가 진짜 그것을 하고 싶어 하는가?’
그런 길로 가기 위해 내가 정한 핵심 가치가 있는가?
사람마다 속도 차이는 존재한다.
3줄 요약
1. 지금은 생성형 AI의 시대이다.
2. AI, Big Data를 '활용'할 수 있는 분석적, 창의적 사고력의 중요성이 대두된다.
3. '생각은 걷는 자의 발끝에서 나온다': 가만히 있지 말고 트렌드를 follow-up 하고 공부하자.
주:
필자는 지리학도로서, 데이터에 기반해 공간적 문제를 해결하는 Spatial Data Scientist가 되기를 꿈꾼다.
Data Science(Statistics, CS)에 대한 공부는 물론이다.
그리고 one more thing, 여러 가지 도메인에서 문제를 이해 및 분석하고 창의적인 통찰을 제시할 수 있는 능력이다.
이 블로그를 시작하는 취지이기도 하다.
앉아 있지만 말고, 일단 걷자!
