AI보다 이상한 것은 무엇입니까? 이러한 새로운 직무 - 제목은 아직 미정입니다.

구함: 바이어스 버스터? 신속한 속삭임? 진상조사관? 산업 전반에 걸쳐 AI 괴물을 길들이기 위한 다양한 새로운 역할에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

어떤 사람들은 인공지능이 기존 일자리를 많이 파괴할 것이라고 우려합니다. 그것은 다른 기사의 주제입니다. 그러나 현장에서 일어나고 있는 일은 AI가 새로운 역할의 핵심이 될 수 있다는 것입니다. 특히 조직이 기술을 제공할 것이라는 희망을 가지고 기술에 점점 더 많은 돈을 쏟아 붓는 경우 더욱 그렇습니다.

향후 몇 년 동안 어떤 직위가 나올지 예측하기는 어렵습니다. 결국, 몇 년 전만 해도 누구도 "클라우드 엔지니어"나 "디지털 셰르파"와 같은 직함을 생각해낼 수 없었습니다.

우리는 AI를 구축하고 유지하려면 데이터 과학자와 Python 개발자가 필요하다는 것을 알고 있습니다. Constellation Research의 수석 분석가인 Andy Thurai는 향후 몇 년 안에도 새로운 유형의 타이틀을 보게 될 것이라고 제안합니다. 이러한 타이틀은 지금은 기발하게 들릴 수 있지만(Andy는 그렇게 의도했습니다), 신생 AI 기반 비즈니스의 중요한 작업을 위해서는 기본 역할이 필요할 것입니다.

• 프롬프트 위스퍼러(Prompt Whisperer): 기발한 프롬프트를 작성하여 AI 모델에서 최상의 결과를 이끌어냅니다.
• 환각 랭글러(Hallucination Wrangler): 무의미하거나 주제에서 벗어난 콘텐츠를 생성하기 시작할 때 AI 모델을 길들입니다.
• 데이터 DJ: 데이터세트를 혼합하고 일치시켜 AI 모델을 위한 완벽한 훈련 방법을 만듭니다.
• 바이어스 버스터: AI 알고리즘의 편견을 식별하고 완화하는 역할을 담당합니다.
• 종합 소믈리에: 특정 목적에 맞게 최고의 AI 생성 콘텐츠를 선별하고 추천합니다.
• Digital Puppet Master: 다양한 애플리케이션에 대한 AI 캐릭터를 디자인하고 제어합니다.
• 알고리즘 연금술사: 혁신적인 솔루션을 만들기 위해 다양한 AI 기술을 실험합니다.
• Neural Network Nanny: AI 모델이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 육성하고 훈련합니다.
• 현실 확인 담당자: AI 생성 콘텐츠의 정확성과 신뢰성을 확인합니다.
• 최고 크리에이티브 촉매자: AI 기반 크리에이티브 팀을 감독하고 영감을 줍니다.
• 킬 스위치 엔지니어(또는 AI 테이머): AI가 제어권을 얻으려고 할 경우 케이블을 당기기 시작합니다(이 작업이 가장 현실적인 작업입니다!)

비즈니스 기술 환경 전반에 걸쳐 업계를 주도하고 선도하는 사람들은 AI 괴물을 길들이기 위한 다양한 새로운 역할에 대한 수요가 증가하는 것을 보고 있습니다. 아마도 Thurai가 제안한 제목은 아니지만 동일한 작업을 담당했을 수도 있습니다.

예를 들어, 리더십 수준에서 Revature의 솔루션 컨설팅 글로벌 책임자인 Anurag Gupta는 AI 관련 리더십 역할을 "생성 AI 프로젝트의 비전, 표준 및 로드맵을 설정하는 데 중요"하다고 봅니다.

Gupta는 ZDNET에 최고 AI 책임자가 포함될 수 있다고 말했습니다. AI 제품 관리자도 "AI 기반 제품 및 서비스를 설계, 개발 및 관리하는 데 중요한 역할을 하며" 주목받고 있습니다. 또한 새로운 기술은 다음과 같습니다. "조직이 실제 문제를 해결하는 AI 솔루션을 개발, 배포 및 유지 관리하기 위해 새로운 기술을 적용함에 따라 생성 AI 엔지니어에 대한 필요성이 계속 증가하고 있습니다."

Eightfold AI의 수석 경제학자이자 통찰력 책임자인 Sania Khan은 ZDNET에 AI의 많은 새로운 역할에 대한 공통 스레드가 "AI 변혁" 영역의 일부로 간주될 수 있다고 말했습니다. 이러한 역할은 "각 기능에 적합한 AI 도구를 선택하고 민첩성, 생산성 및 직원 참여를 보장하기 위한 인력 전략을 수립하는 중요한 작업을 맡은 팀"의 일부가 되고 있습니다.

그러한 역할을 맡기 위해 준비하려면 학습 및 준비 방향의 변화가 필요합니다. 바라건대, 여기에는 지속적인 학습을 장려하는 조직의 일원이 되는 것이 포함됩니다. Khan은 "인력의 미래를 보장하는 데 필요한 수요가 높은 기술을 지속적으로 평가하고 직원의 기술 향상/재기술에 투자하며 역할을 재조정하는 기술 기반 조직은 계속해서 앞서 나갈 것"이라고 말했습니다.

불행하게도 많은 조직에서는 그러한 학습을 지원하지 않으며 심지어 학교와 대학교도 따라잡을 수 없습니다. Institut auf dem Rosenberg의 회장인 Bernhard Gademann은 ZDNET에 "전통적인 채널을 통해 공식 교육이나 관련 자격을 찾는 것이 어려울 수 있습니다."라고 말했습니다.

Gademann은 "우리는 개인이 다양한 시나리오와 맥락에서 AI를 탐구하고 적용하면서 자기주도적 학습 여정을 시작할 것을 제안합니다"라고 말했습니다. "매일 게시되는 풍부한 정보로 인해 학습하고 영감을 받을 수 있는 기회가 많습니다. 하지만 이 길을 택하려면 고도로 자기 동기를 부여하는 사고방식이 필요합니다. 이는 분명히 또 다른 중요한 미래 기술입니다."

기술이 너무 빠르게 변화하면서 기술이 쓸모없어지는 데 걸리는 시간은 이제 3년도 채 안 됩니다. Gupta는 "실제 프로젝트 및 시나리오에서 작업하여 새로운 기술을 습득하고 습득할 수 있는 기회를 제공하는 실습 또는 프로젝트 기반 접근 방식"에 참여할 것을 촉구합니다. 이러한 기술에는 "핵심 프로그래밍, 코드 없음, 로우 코드, 데이터 과학, 비즈니스 분석 및 QA 테스트와 같은" 기본 기술과 함께 생성 AI뿐만 아니라 보안 및 클라우드도 포함됩니다.