디지털 경제에서 경쟁력을 확보하기 위해 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 기술을 채택하는 고객이 늘어남에 따라 클라우드 전문성을 갖춰야 할 필요성이 증가하고 있습니다. 또한 이 기술을 효과적으로 활용하여 의사 결정을 주도하고 인사이트를 얻는 능력이 성공에 있어 중요해지고 있습니다. Accenture에 따르면 “이는 AI 엔지니어링 및 엔터프라이즈 아키텍처와 같은 기술 역량을 갖춘 인재를 양성하고 AI 기반 프로세스를 통해 효과적으로 작업할 수 있도록 조직의 전체 직원을 교육하는 것을 의미합니다.” 그러나 클라우드 컴퓨팅 업계에서 기술을 갖춘 인재 공급은 제한되어 있어 클라우드 프로젝트를 구현하려는 조직에 큰 어려움을 낳고 있습니다. 기술 인력 부족은 비용 증가, 프로젝트 구현 지연, 경쟁력 저하로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 고객은 기존 직원을 위한 교육과 성장 프로그램에 투자하고 있습니다.
AWS의 인공 지능 및 기계 학습
수십 년 동안 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 은 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이며 조직에 귀중한 인사이트를 제공하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. Amazon은 Amazon Web Services(AWS)의 ML 서비스를 활용하여 Alexa에서 Amazon 주문 처리 센터 물류에 이르기까지 모든 것을 지원하면서 20년 넘게 이 분야의 선두 주자로 활동해 왔습니다.
AWS 고객은 기계 학습을 통해 업계를 혁신하고 있습니다. AstraZeneca는 AWS와 파트너십을 맺고 Amazon SageMaker를 활용하여 데이터 분석 및 ML 모델 배포 프로세스를 간소화했습니다. 이러한 협력을 통해 AstraZeneca는 상용 데이터를 효율적으로 분석하고 수동 프로세스를 자동화하며 데이터 사이언티스트의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. T-Mobile은 AWS 기계 학습을 사용하여 고객 지원 티켓 및 채팅 기록에서 의미를 추출하여 고객 서비스를 개선합니다. 이를 통해 고객 서비스 에이전트는 문제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다. NFL은 AWS 기계 학습을 사용하여 데이터를 수집, 분석 및 사용하는 방식을 개선하고 있습니다. 이를 통해 게임을 더 잘 이해하고, 더 나은 결정을 내리고, 팬에게 더 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.
AI 및 ML을 활용한 미래 직업
AI와 ML은 현재 인간이 수행하는 많은 작업을 자동화하여 운영 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 AI와 ML 워크로드를 통합하려면 숙련되고 다양한 전문가 팀이 필요하기 때문에 인력 기술에 대한 투자가 강조됩니다. 인력에 미치는 영향은 이미 시작되었습니다.
모든 직업은 AI의 영향을 받을 것입니다. 그 대부분은 근로자를 대체하기보다는 증강에 더 중점을 둘 것입니다.“
—Pieter den Hamer, Gartner 리서치 담당 부사장
세계 경제 포럼의 미래 일자리 보고서 2023에 따르면 AI 및 ML 전문가, 데이터 분석가 및 과학자, 디지털 혁신 전문가가 가장 두드러지게 부상하고 있습니다. 2027년까지 AI 및 기계 학습 전문가 수가 40% 증가하고, 데이터 분석가와 사이언티스트 또는 빅 데이터 전문가와 같은 역할에 대한 수요가 30~35% 증가하고, 정보 보안 분석가에 대한 수요가 31% 증가할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 총 260만 개의 일자리가 추가될 것입니다.
AI 및 ML 워크로드를 도입하려면 다양한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가 팀이 필요합니다. AI 및 ML 모델에 제공할 관련 데이터를 식별하고 해당 데이터를 기반으로 예측하거나 권장하는 알고리즘을 개발하려면 데이터 사이언티스트가 필요합니다. 기계 학습 엔지니어는 AI 모델을 지원하는 기계 학습 인프라를 설계하고 구현하며, 소프트웨어 엔지니어는 AI 및 ML 모델을 실행하는 소프트웨어 시스템을 구축하고 유지합니다. AI 및 ML에 필요한 대용량 데이터를 처리하고 저장하는 데 필요한 클라우드 인프라를 설정하고 안전하게 관리하려면 클라우드 컴퓨팅 전문가와 클라우드 보안 엔지니어가 필요합니다. 마지막으로, 프로젝트 관리자는 AI 및 ML 프로젝트의 구현을 감독하여 프로젝트가 비즈니스 목표를 달성하고, 정해진 시간과 예산 범위 내에서 제공되고, 관련 규정 및 윤리적 고려 사항을 준수하는지 확인합니다. 고객이 AI 및 ML을 도입하도록 지원하려면 데이터 분석, 기계 학습, 소프트웨어 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 보안, 개인정보 보호 및 프로젝트 관리에 대한 전문 지식을 갖춘 다분야 전문가 팀이 필요합니다.
조직이 AI 및 ML에서 성공할 수 있도록 설정하는 방법
AWS는 가장 포괄적인 AI 및 ML 서비스, 인프라 및 구현 리소스 세트를 통해 고객의 기계 학습 채택 여정의 모든 단계를 지원합니다. AWS는 최근 고객이 FM을 사용하여 생성형 AI 기반 애플리케이션을 구축하고 확장하여 모든 빌더의 액세스를 대중화할 수 있는 새로운 서비스인 Amazon Bedrock을 발표했습니다. 또한 실시간으로 코드 제안을 생성하여 개발자 생산성을 혁신하는 Amazon CodeWhisperer와 같은 애플리케이션을 무료로 제공하고 있습니다. 고객이 이러한 기술을 활용하여 작업을 자동화하고, 의사 결정을 개선하고, 데이터에서 통찰력을 얻으려고 함에 따라 클라우드 기반 데이터 분석, 기계 학습 모델 및 클라우드 기반 AI 플랫폼에 대한 전문 지식을 갖춘 작업자가 필요합니다. AWS Training and Certification은 모든 규모의 조직이 인력의 역량을 강화하여 AI 및 ML의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 데 열정을 쏟고 있습니다.
이러한 가치를 포착하기 위해 리더들은 비즈니스 전략을 조정하여 인력 기술에 투자하고 있습니다. 고객 중 한 명이며 다국적 유틸리티 회사이자 저탄소 에너지 및 서비스 분야의 글로벌 기업인 ENGIE는 AWS Training and Certification와 협력하여 4,000명의 IT 전문가로 구성된 분산형 팀이 적절한 기술을 갖추고 데이터를 적시에 처리할 수 있도록 지원하는 클라우드 기술 교육 프로그램을 개발했습니다. 교육을 통해 ENGIE의 엔지니어들은 발전소에서 사용되는 예측적 유지관리 모델에 기계 학습과 같은 고급 기능을 도입했습니다. ENGIE의 Cloud Center of Excellence 책임자인 Frédéric Poncin은 “교육을 받을 때마다 교육생은 혁신을 시작할 수 있습니다”라고 말합니다. “기존 시스템을 완전히 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.”
교육을 받을 때마다 교육생은 혁신을 시작할 수 있습니다. 기존 시스템을 완전히 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.“
—Frédéric Poncin, ENGIE의 Cloud Center of Excellence 책임자
또한 조직은 IT 부서를 넘어 클라우드 기술의 중요성을 인식하고 있으며 이제 재무, 영업, 인사, 마케팅, 관리 등 다양한 부서에서 클라우드 전문 지식을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어 Volkswagen은 클라우드 중심 프레임워크를 사용하여 직원들의 클라우드 지식과 기술을 강화하는 데 투자했습니다. 그 결과 출시 시간이 단축되고 팀 간 협업이 개선되었습니다.
지금은 AI와 ML로 비즈니스를 성장시킬 수 있는 기회를 극대화하기 위해 인력의 기술 강화와 재교육에 투자해야 할 때입니다. 온라인 학습 센터인 AWS Skill Builder는 AI 및 ML에 대한 70개 이상의 과정과 학습 리소스를 포함하여 AWS 전문가가 구축한 독특한 디지털 교육을 제공합니다. 생성형 AI의 등장과 함께 AWS는 학습자와 의사 결정자가 많은 새로운 교육을 통해 생성형 AI에 대한 지식과 기술을 쌓을 수 있도록 지원하고 있습니다. 조직은 AWS Cloud Quest: Machine Learning Specialist와 같은 실습 게임 기반 학습에 대한 무제한 액세스를 제공하는 팀 구독을 통해 인재 혁신을 심화하고 가속화할 수 있습니다. 리더는 AWS Training and Certification과 협력하여 이러한 리소스를 활용하고 조직 전체에서 새로운 기술을 지속적으로 개발하여 비즈니스의 혁신과 성장을 촉진할 수 있습니다.
생성형 AI에 대해 더 자세히 알아보고자 하는 리더와 의사 결정자를 위해 Generative AI for Executives 비디오 시리즈는 생성형 AI란 무엇인지, 이것이 어떻게 비즈니스 과제를 해결하고 성장을 주도할 수 있는지, 왜 산업을 혁신할 잠재력이 있는지 개략적으로 설명합니다.
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