AI 전문인력 확보의 중요성

AI와 관련 기술을 효과적으로 활용하고 혁신을 실현하려면 충분한 AI 전문인력 확보가 필수적이다. AI 전문인력이 부족하면 문제 정의, 모델 개발, 실험, 현실 적용 과정에서 병목이 발생하고, 기술과 정책, 조직 간 연계가 제대로 이루어지지 않는다. 따라서 교육, 채용, 육성 정책을 통해 AI 전문인력을 안정적으로 확보하고, 팀과 시스템 속에서 협업할 수 있는 구조를 만드는 것이 무엇보다 중요하다.

AI 전문가는 단순 기술자가 아니다

AI 시대, AI 전문가는 단순한 기술자가 아니다. 연구와 개발, 운영과 활용까지 다양한 역할을 수행하며, 문제 해결과 혁신을 주도할 수 있는 인재다. AI 엔지니어는 모델을 설계하고 개발하며, 테크놀로지스트는 배포 환경을 구축하고 성능을 최적화한다. 테크니션은 설치와 운영, 유지보수를 담당하고, 활용 전문가는 AI를 실제 문제 해결과 의사결정에 적용한다.

좁은 정의의 한계

일부 매체에서 말하는 것처럼 “AI 전문 인력은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 관련 학위를 취득했거나 관련 연구 과제를 수행한 사람”이라는 정의는 현실과 맞지 않는다. AI 전문가만으로는 AI 3강 목표를 달성하거나 산업과 사회의 복잡한 문제를 해결하기 어렵다. 현실 문제는 기술뿐 아니라 정책, 법제, 조직, 인간 행동 등 다양한 요인과 얽혀 있다.

AI가 필요한 이유와 목적

AI가 필요한 이유와 목적은 분명하다. 복잡하고 어려운 문제를 정의하고 이해하며, 데이터와 모델을 통해 다양한 시나리오를 검증하고, 최적의 의사결정과 혁신을 실현하는 것이다. 이를 위해서는 시스템 공학자, M&S(모델링 시뮬레이션) 전문가, 도메인 전문가가 결정적 역할을 한다. 시스템 공학자는 문제를 전체 시스템 관점에서 정의하고 구조화하며, AI와 다른 기술을 어디에 어떻게 적용할지 설계한다. M&S 전문가는 다양한 시나리오를 가상으로 실험하고 검증하여 시행착오를 최소화한다. 도메인 전문가는 문제의 본질과 우선순위를 파악하고, 데이터와 모델 결과를 현실과 연결하여 올바른 판단과 의사결정을 지원한다.

융합적 협업 구조가 핵심

결국 AI 전문가, 시스템 공학자, M&S 전문가, 도메인 전문가의 협업 구조가 현실 문제 해결과 혁신의 핵심이다. AI는 단순한 기술 도구가 아니라, 팀과 시스템 속에서 문제를 정의하고 실험하며 해결하는 엔진이다. AI 전문 인력의 정의와 역할을 명확히 하고, 교육과 채용, 정책을 체계적으로 연결할 때 비로소 AI의 진정한 가치를 실현할 수 있다.