생성적 AI 감독: 새로운 소프트웨어 리더십 역할 등장
Gartner는 대부분의 소프트웨어 리더가 2025년까지 생성적 AI 노력을 관리할 것이라고 예측합니다. 이러한 추세는 애플리케이션 개발을 넘어서는 역할에 영향을 미칩니다.
대다수의 소프트웨어 리더는 이미 생성 AI를 일상 업무 활동에 통합하고 있거나 곧 통합하게 될 것입니다. Gartner 분석에 따르면 2025년까지 모든 소프트웨어 엔지니어링 리더십 역할 설명의 절반 이상이 생성 AI에 대한 감독을 명시적으로 요구하게 될 것입니다.
이러한 책임의 변화로 인해 애플리케이션 개발 및 유지 관리의 범위를 넘어 소프트웨어 리더십의 범위를 확장해야 하는 필요성이 시급해졌습니다. Gartner 분석가 Haritha Khandabattu에 따르면 팀 관리, 인재 관리, 비즈니스 개발 및 윤리 강화는 생성 AI 감독의 일부가 될 것이라고 합니다.
생성 AI가 개발자를 대체할 수는 없지만 "소프트웨어 엔지니어링의 특정 측면을 자동화하는 능력이 있습니다"라고 그녀는 덧붙입니다. 그리고 AI는 "인간이 보유한 창의성, 비판적 사고 및 문제 해결 능력을 복제할 수는 없지만" 효율성을 향상시킬 수 있는 힘 승수 역할을 합니다.
다른 전문가들도 소프트웨어 엔지니어링 리더십 위치의 중요성을 인식하고 있습니다. 노트르담 대학교의 니콜라스 베렌테(Nicholas Berente)와 보스턴 대학교의 빈 구(Bin Gu)는 MIS Quarterly에 기고한 글에서 "AI와 관련하여 급성장하는 사회 변혁에서 관리자의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다."라고 말합니다.
"AI에 대한 모든 주요 결정을 내리는 것은 관리자입니다. 그들은 AI 기반 시스템의 개발 및 구현을 감독하고, 관리자는 이를 의사 결정에 사용하고, 이를 활용하여 대상 고객에게 활용하고, 의사 결정, 프로세스 및 루틴을 모니터링하고 조정합니다. 적절한 AI입니다. 관리자는 리소스를 할당하고 AI 프로젝트를 감독하며 미래를 형성하는 조직을 관리합니다."
관리자가 직면한 과제에는 비즈니스 전략에 대한 AI 매핑, 인간-AI 인터페이스 촉진, "데이터, 개인 정보 보호, 보안, 윤리, 노동, 인권 및 국가 보안"에 주의를 기울이는 것이 포함된다고 Berente와 그의 공동 저자는 지적합니다.
비즈니스 조정은 또 다른 핵심 리더십 역량이 될 것입니다. 업계 리더들은 생성 및 운영 등 주요 형태의 AI가 개발자를 위한 생산성 도구일 뿐만 아니라 이 새로운 기술이 소프트웨어 리더가 이해하고 추진해야 하는 비즈니스 기회도 제시한다고 제안합니다. Dell Technologies의 글로벌 CTO인 John Roese는 "AI 프로젝트는 단순한 기술 프로젝트가 아닙니다."라고 말합니다.
"좋은 것은 비즈니스 결과와 일치합니다. AI 프로젝트는 거의 필연적으로 조직 구조를 방해하며 이는 기술적 결정이 아닙니다. 모든 투자와 자동화로의 전환으로 인해 기존 일자리가 사라지고 해당 자동화를 작동시키는 새로운 일자리가 창출됩니다."
새로운 리더십 기술에 대한 요구는 IT 전문가가 소프트웨어 리더가 참여하거나 이끄는 팀의 확장을 기대해야 함을 의미합니다. AMD AI 마케팅 글로벌 책임자인 브라이언 매든(Bryan Madden)은 “AI 혁신으로 인해 AI 알고리즘과 신경망을 개발하고 배포하는 AI 전문가, 기계 학습 엔지니어 등 새로운 수준의 기술 전문 지식이 탄생했습니다.
"AI와 그 배포는 빠른 속도로 발전하고 있습니다. AI 프로젝트에는 실용적이고 기술적인 요소를 고려할 뿐만 아니라 거버넌스, 정책 및 윤리도 이를 따르도록 하는 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다."
AI의 리더십은 팀 게임이 될 가능성이 높다는 점을 기억하는 것도 중요합니다. 대부분의 AI 노력은 일반적으로 CEO, CIO 또는 엔지니어링 책임자가 주도하지만, Databricks의 CIO인 Naveen Zutshi는 "다양한 부서의 직원이 함께 협력하여 고객을 위한 제품 기능을 가속화하기 위한 내부 사용 사례를 구축해야 합니다"라고 말합니다.
"조직의 비즈니스 측면 팀은 엔지니어, CIO 및 IT 부서와 협력하여 모든 부서의 비즈니스 프로세스를 개선하는 내부 대규모 언어 모델을 구축할 수 있습니다."
이러한 협업에 대한 요구는 AI의 성공이 "기술, 비즈니스 및 사회 전반에 걸친 개방형 파트너십과 협업에 달려 있다"고 AMD의 Madden이 말했습니다.
"AI가 의료, 금융, 교육 등 산업 전반에 걸쳐 더욱 보편화됨에 따라 AI 애플리케이션 개발자에게 상황과 통찰력을 제공할 도메인 전문가가 필요할 것입니다. 이러한 통찰력은 기술 커뮤니티가 AI 애플리케이션을 최상의 방식으로 연마하는 데 도움이 될 것입니다. 고객 기반에 대한 최고의 수익을 얻을 수 있는 방법입니다. 정책 전문가를 애플리케이션 개발 영역으로 데려오는 역할이 나타날 것입니다."
LOB(Line of Business) 전문 지식 외에도 AI의 부상은 즉각적인 엔지니어링 및 상황 내 학습 기능에 대한 관심도 높아지고 있음을 의미합니다. Databricks의 Zutshi는 "이것은 개발자가 대규모 언어 모델에 대한 프롬프트를 최적화하고 고객을 위한 새로운 기능을 구축하여 AI 도구의 범위와 기능을 더욱 확장할 수 있는 새로운 기능입니다."라고 말합니다.
소프트웨어 리더가 주도해야 할 또 다른 영역은 AI 윤리입니다. Gartner의 Khandabattu는 분석에서 소프트웨어 엔지니어링 리더는 "팀이 설계 및 개발을 위해 생성적 AI 도구를 책임감 있게 사용하는 데 도움이 되는 정책 지침을 만들기 위해 AI 윤리 위원회와 협력하거나 이를 구성해야 합니다"라고 보고합니다. 소프트웨어 리더는 "사내에서 개발되거나 타사 공급업체에서 구매하는 생성 AI 제품의 윤리적 위험을 완화하기 위해" 식별하고 지원해야 합니다.
마지막으로 인재 채용, 개발 및 관리도 생성 AI를 통해 강화될 것이라고 Khandabattu는 덧붙입니다. 생성적 AI 애플리케이션은 직무 분석 수행, 인터뷰 요약 기록 등 채용 작업 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 그녀는 소프트웨어 리더가 "플랫폼 엔지니어링에 대한 기술이나 경험과 관련된 키워드나 핵심 문구를 요청하는 프롬프트를 입력할 수 있습니다"라고 말합니다. Generative AI는 기술 관리 및 개발도 지원합니다. Khandabattu는 "이는 새로운 직책을 만들고 중복을 제거하기 위해 결합할 수 있는 기술을 식별함으로써 소프트웨어 엔지니어링 리더가 역할을 다시 생각하는 데 도움이 될 것입니다."라고 말합니다.