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인공지능을 구축하기 위해 필요한 전문지식들에는 무엇이 있을까? 본론부터 말하자면 프로그래밍, 데이터 과학, 그리고 비즈니스 인텔리전스의 적절한 혼합이라 볼 수 있다고 하는데, 관련 내용을 상세히 알아보고자 한다. 오늘날 인공지능이 유행처럼 번지고 있는 가운데 애널리스트들은 우리가 익히 알고 있듯이 세상이 인공지능을 통해 바뀔 것이라고 주장하고 있다 하겠다. 이는 각 기업체와 IT 리더들이 인공지능을 통해 잠재적으로 불러일으킬 수 있는 성장잠재력과 효율성을 주도면밀하게 검토하고 있는 것을 현 세태를 반영한 것이라 볼 수 있겠다. 최근 Dice site社에서 발표한 최신 보고서에 의하면, 인공지능 환경에서 레퍼토리를 개발하기 위해서는 몇가지 근본적인 기술들이 필요하다고 밝혔는데, 이러한 기술들은 Google, IBM, Apple, Facebook, Infosys 등과 같은 기업체들 모두에게서 높은 수요를 차지할 정도로 비중이 점차 높아지고 있는 추세인 것으로 나타났다고 한다. [출처: http://insights.dice.com/2016/11/03/real-skills-ai-machine-learning ] 인공지능의 필요기술과 관련해 기기학습은 인공지능의 근본이라 볼 수 있으며, 인공지능 전문가를 개발할 수 있는 또 다른 방법으로는 통계관련 프로그래머에게 데이터 전략을 교육하거나 데이터 분석능력이 뛰어난 사람에게 통계지식을 보다 많이 가르쳐주는 것이라 하겠다. 특히 확률, 통계, 선형대수에 해박한 지식을 보유한 전문가는 고유 알고리즘을 개발하거나 특정 목적에 부합되도록 기존의 알고리즘을 재프로그래밍하려는 사람들에게 매우 중요한 비중을 차지한다 볼 수 있겠다. 프로그래밍과 통계 전문지식 외에도 궁극적으로 인공지능과 친숙해지기 위해 개념적 사고의 변화적 필요성이 필요하며, 추론과 의사결정 관련 이해도가 요구되는 것으로 나타났는데, 일례로 하버드비즈니스리뷰에 언급된 기사에 의하면 인공지능 기술을 프로그래밍, 데이터, 그리고 비즈니스 개발 분야의 전문성을 에우른 것으로서 고립된 천재가 홀로 만들어낼 수 있는 것이 아닌 팀 단위의 구조화된 협력과 솔루션의 통합을 통해 이루어낼 수 있는 결과물이라는 점을 강조하였다고 한다. 이에 인공지능의 기술적 관점에서 현재 필요한 목록은 아래와 같다고 볼 수 있겠다; 1. 선임 소프트웨어 개발자 - 인공지능 및 인지컴퓨팅 관련 전문가 (보험사 기반) : 인공지능, 기기학습, 인지컴퓨팅, 텍스트 분석, 자연어 처리, 플랫폼, API, 마이크로서비스, 기업형 구조 및 보안설계와 같은 다양한 어플리케이션 개발자 2. 인공지능 기술자 - 신속하고 빠른 프로토타입 개발이 가능한 전문가 (항공우주 제조업체 기반) : 학습 알고리즘, 기기학습, 디지털 신호처리 경험자 3. 인공지능 혁신 리더 - 전략적 제품개발 및 제품혁신 전략수립 및 감독자 (금융서비스 출신) : 컴퓨터과학, 인공지능, 인지컴퓨팅 관련 전문가 4. 인공지능 및 기기학습 기술자 - 대규모 데이터 처리가 가능한 코드 개발자 : 데이터 수집, 처리 및 정리를 통한 데이터 셋 구조화 및 모델링 전문가 이상과 같은 전문 인력들의 보유를 통해 인공지능 관련 서비스나 기술개발에 박차를 가할 수 있을 것으로 예상되고 있는 만큼, 각자의 기업 및 조직에서 필요한 전문인력을 추가로 영입하여 온전한 인공지능 환경을 구축할 수 있는 여건을 마련할 수 있어야 할 것으로 보인다. |
