빅데이터와 인공지능 기술의 발전이 산업 전반에 미치는 영향과 이에 따른 미래 직업 세계의 변화 및 역량 준비의 필요성 doc_id PCY_201906200247018321_2

크게 걱정할 필요는 없습니다. 지금 청소년 여러분이 꿈꾸는 직업이라면(제조업 단순 조립공, 계산원 등은 제외), 미래에 그 직업이 완전히 사라질 가능성은 매우 희박합니다. 직업이 사라지려면 그 직업이 수행하는 일 모두가 기계로 대체되어야 하고, 사람을 사용하는 것보다 기계를 도입하는 것이 더 경제적이어야 하고, 또 관계된 집단 간의 사회적 합의도 필요하기 때문입니다. 청소년 여러분들은 자신의 적성과 흥미에 맞는 직업을 탐색하고 선택하여 열심히 준비하시면 됩니다. 다만, 앞으로는 여러분이 준비하는 직업에 종사하는 사람 간에도 희비가 엇갈릴 가능성이 커지고 있습니다. 일부 일자리가 줄어들 가능성도 있고, 기계가 할 수 없는 더 높은 역량을 요구할 것이기 때문에 해당 분야에서 요구되는 높은 수준의 역량을 쌓도록 준비할 필요가 있습니다. “4차 산업혁명은 기술과 데이터의 융합으로 만들어지는 산업입니다. 핵심이 데이터죠. 그러면 무조건 데이터를 많이 모으면 되는 걸까요? 아니에요. 가치 있는 데이터라야 하는데, 그것이 바로 빅데이터죠. 인공지능에도 빅데이터가 필요하고, 인공지능이 잘 만들어졌는지, 어떤 산업이 성공했는지도 빅데이터를 근거로 판단해야 하니까 빅데이터 없이는 혁명도 없어요.” 앞으로 빅데이터가 모든 산업의 기본이자 가장 중요한 기준이 될 것이라고 내다보는 ‘JPD 빅데이터연구소’ 장수진 대표. 그는 데이터를 모으고 잘 분석하면 놀라운 가치가 생긴다고 강조한다. 빅데이터라는 개념조차 생소했던 2006년부터 빅데이터를 체계적으로 분석하고 연구해온 그는, 빅데이터를 분석해 경제, 정치, 스포츠 분야에서 큰 성과를 낸 데 이어 많은 사람들이 빅데이터를 잘 활용할 수 있도록 강연과 기업 컨설팅도 자주 열고 있다. 인터넷과 스마트폰, 센서와 사물인터넷의 확산으로 데이터의 양이 엄청나게 증가하고 있고, 이 데이터를 수집하고 처리하는 기술도 나날이 발전하고 있다. 쇼핑을 하고, 인스타그램이나 페이스북에 댓글을 남기고, 유튜브에 동영상을 올리고, 인터넷에서 자료를 검색하는 행동들이 모두 데이터로 저장된다. 이렇게 생겨난 엄청난 양의 데이터로부터 의미 있는 가치를 찾아내는 빅데이터 분석이 앞으로 더 많이 필요할 것이다. 빅데이터 분석 및 활용은 네이버, 다음 카카오 등 IT 업체, 전문 데이터 분석업체, 금융, 의료, 공공기관 외에 거의 모든 분야에서 이루어지고 있다. 삼성, LG 등 대기업 계열사를 비롯한 카드회사 등의 금융업계가 앞 다투어 빅데이터 전담부서를 설치하고 있다. 하지만 기업들은 필요로 하는 수준을 갖춘 빅데이터 분석가가 많지 않아 채용에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 앞으로 빅데이터는 모든 산업의 기본이자 중요한 기준이 될 것이기에 빅데이터 전문가의 수요도 늘어날 전망이다. 준비하는 자만이 기회를 가질 수 있는 미래! 빅데이터 전문가가 되는 길은 무엇일까? 빅데이터 전문가는 데이터라는 원석을 발굴해 보관하고 가공하는 역할을 한다. 새로운 부가가치를 창출해야 하기 때문에 기획력도 필요하다. 또 최신 유행이나 트렌드를 많이 다루기 때문에 세계 각 기업이나 분야별 시장 동향을 수시로 파악해야 하며, 전 세계의 빅데이터와 관련한 새로운 기술과 내용, 기사와 논문 등을 신속하게 찾아내는 것도 중요하다. 그리고 빅데이터 전문가에게는 트위터와 인터넷에 떠도는 자신들의 회사 관련 검색어와 댓글을 분석하거나, 자사 제품과 서비스에 대한 고객 반응을 실시간 파악해 즉각 대처하는 것도 일상적인 일이다. 컴퓨터의 처리 속도가 과거와는 달리 획기적으로 빨라지고 분석할 수 있는 데이터의 양이 많아지면서 인공지능 기술이 큰 발전을 이루었고, 또 예전에는 상상도 할 수 없었던 일들을 하고 있다. 현재 인공지능은 번역, 상품추천, 음성비서, 자율주행차, 영상판독, 법률, 금융 등 비즈니스와 생활 곳곳에서 다양하게 활용되고 있다. 번역프로그램은 인공지능 기술로 발전을 거듭하고 있다. 2016년 IBM의 인공지능 ‘왓슨’은 대학에서 사람을 대신해 학생들의 수강신청 관련 문의에 답변하는 조교 역할을 훌륭히 수행했으며, 최근 출시되고 있는 다양한 인공지능 비서는 주인이 요청하는 내용을 음성을 통해 인식해 클라우드에 있는 정보를 제공하거나 음악을 들려주고 일정을 관리해주기도 한다. CCTV 화면에서 범죄와 관련된 상황이 무엇인지를 판단하고, 범죄 상황이 의심될 때 경찰이 출동할 수 있게 조치하며, 페이스북의 댓글을 분석해 이용자 중에서 자살 징후가 있을 경우에는 자살방지센터에 연락도 해준다. 다른 예를 들어보자. 우리나라 일부 병원에서는 인공지능 왓슨을 도입해 진단과 처방에 활용하고 있다. 의료인공지능은 의료영상 분석 및 판독에 탁월한 성과를 내고, 병원과 의사는 환자의 신뢰를 얻는 성과를 올리고 있다. 앞으로 의사도 인공지능 등 디지털 기술을 적극 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람 간에 생산성과 소득의 격차는 더 커질 것이다. 최근에는 통역 및 번역 업무도 인공지능 번역기로 대체되고 있다. 하지만 아직은 인간의 언어에 담긴 사회문화적 배경과 다의적(多義的) 해석 때문에 완벽한 통역이나 번역은 어려운 실정이다. 그러나 기술이 매우 빠르게 발전하고 있고, 구글 번역기는 초벌 번역 수준으로 발전하였다. 일부 번역서비스 업체에서는 초벌 번역은 번역 솔루션을 사용하고, 전문번역사는 번역의 완성도를 높이는 일을 한다. 예전에는 초벌 번역사와 전문번역사가 함께 일했다면, 이제는 전문번역사가 인공지능 번역기와 일을 한다. 통역의 경우도 10년 안에 여행안내 등 초급 통역은 인공지능 통역기가 맡게 될 것이다. 앞으로 초급 번역사와 통역사는 일자리를 얻기가 더욱 어려워질 것이다. 반면에 고급 전문번역사는 인공지능 번역기를 사용하여 생산성을 더욱 높이게 될 것이다. 세계적 투자은행인 골드만삭스는 주식을 사고파는데 인공지능 ‘켄쇼’를 도입하였다. 켄쇼는 자연어 처리와 머신러닝을 활용해 자료 검색, 시장 동향 분석, 투자 조언을 제공하고, 투자자의 질문에 대한 분석 리포트를 만들어주는 금융 분석 프로그램이다. 켄쇼는 간단한 키워드만으로 금세 주식 분석 리포트를 작성해준다. 일례로 ‘A사가 신제품을 출시했을 때 어떤 협력 업체의 주가가 가장 올랐고, 경쟁 업체 B사의 주가는 어떻게 되었나?’와 같은 질문에 단 몇 분 만에 대답을 해준다. 켄쇼의 도입으로 업무 효율이 높아졌고, 이로 인해 2000년대 초반 598명이던 트레이더는 현재 2명까지로 줄어들었다. 그러나 기계에 따른 일자리 대체 가능성은 고급 지식과 기술이 필요한 고숙련 직종인 경우에 저숙련 직종에 비해 상대적으로 낮다. 엔지니어나 과학자는 기술 대체 가능성이 낮은데, 이는 업무 수행 시 요구되는 높은 수준의 창조적 능력 때문이다. 또 고숙련 변호사도 저위험군에 속하는데, 이는 변호사에게 필요한 사회지식(사회와 인간에 대한 이해, 법정 변론), 통찰력(새로운 법리 해석), 영업력(의뢰인 상담) 등의 능력이 기계로 대체되기 어렵기 때문이다.