[IT동아]

인공지능 기술은 이제 건축, 설계, 제조 분야 같은 전통적인 산업에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 그런 만큼 전통 산업 분야의 전문가나 기술자, 엔지니어도 인공지능 기술을 능동적으로 수용하고 적극 활용할 수 있어야 합니다. 35년 경력의 금형 산업 기술자가 인공지능 기술 시대를 맞이하고 대응하는 방법을 연재로 통해 공유합니다.

연재순서

1. AI 시대를 맞는 전통 산업 엔지니어의 '뉴 마이웨이'
2. AI 전문가, 미래를 디자인하라!
3. AI가 바꾸는 일상, 우리는 이미 AI시대를 살고 있다
4. AI 시대, 세상을 바꾸는 산업 기술 전문가의 미래
5. AI 전문가, 이젠 선택이 아니라 필수
6. AI 시대, 산업 기술자는 세상을 바꾸는 사람이 된다

AI(인공지능)는 이제 우리 일상 깊숙이 들어와 산업 전반의 변화를 이끌고 있다. AI는 선택이 아닌 필수이며, 전문가가 되기 위한 문턱은 점점 낮아지고 있다. 과거에는 AI 전문가가 되려면 전공 지식이나 특별한 학위가 필요했지만, 현재는 누구나 체계적인 학습과 실전 경험을 통해 그 문을 두드릴 수 있다. 이번 기고에서는 '나도 AI 전문가가 될 수 있다'는 메시지를 중심으로, AI 시대에 전문가로 성장하는 과정을 자연스럽고 체계적으로 풀어가며 AI 시대의 전문가로 거듭날 수 있는 길을 제시하고자 한다.

AI 전문가로 성장하는 여정은 탄탄한 기초에서 시작된다. AI, 머신러닝, 딥러닝 등의 핵심 개념을 정확히 이해하고, 이를 뒷받침하는 수학적 원리와 알고리즘, 통계 지식을 익히는 것이 첫걸음이다. 동시에 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 통해 실제 코드를 구현하며 개념을 체화하는 과정도 필요하다. 이러한 기초 학습은 이론 이해를 넘어 실질적인 문제 해결 역량을 기르는 데 도움이 된다. Coursera, edX, Udemy, Fast.ai 등이 제공하는 다양한 온라인 강좌를 활용하여 AI의 기반 지식을 체계적으로 쌓고, Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow, PyTorch 등 핵심 라이브러리를 익히며 실습 위주의 학습을 병행하는 것이 좋다.

기초 학습이 어느 정도 이뤄졌다면, 데이터를 실제로 다루는 연습을 통해 AI 실전 감각을 키워야 한다. 데이터를 수집, 정제, 분석하며, 의미 있는 인사이트를 도출하는 일련의 과정을 직접 수행해보는 것이다. 이 과정에서 캐글(Kaggle)이나 데이콘(DACON) 같은 온라인 경진대회 플랫폼은 현실 문제 해결 능력을 배양할 수 있는 훌륭한 장이 된다. 실전 문제를 풀면서 얻게 되는 통찰력은 책이나 강의로는 얻기 어려운 실제 역량으로 이어진다. 이때 협업의 중요성도 커진다. 다양한 팀과 함께 프로젝트를 수행하며 문제를 해결하는 경험은, 기술뿐 아니라 커뮤니케이션, 협력, 리더십 등의 소프트 스킬도 함께 성장시킨다.

나아가 AI 분야에서 전문성을 쌓기 위해서는 심화 학습이 필요하다. 이론적으로 더 깊이 있는 내용을 공부하고, 고급 알고리즘을 이해하며, 모델의 성능을 최적화하는 기술도 익혀야 한다. 예를 들어, 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증, 앙상블 학습 등의 기법은 실제 현장에서 매우 유용하게 사용된다. 여기에 더해 AIDE, ADP, BDP, 정보처리기사 등 AI 및 데이터 관련 자격증을 취득해 자신의 역량을 객관적으로 인증받는 것도 중요하다. 자격증은 이력서에 강력한 신뢰를 부여할 수 있고, 커리어 전환이나 업계 내 입지를 굳히는 데 긍정적인 영향을 미친다.

AI 전문가가 되기 위해서는 기술 숙련 외에도, 산업 흐름을 읽고 변화에 민감하게 반응할 수 있는 능력도 필요하다. 이를 위해 꾸준히 AI 관련 커뮤니티 활동에 참여하는 것이 유익하다. 링크드인 그룹, 밋업, NeurIPS, ICML, AI& 빅데이터 엑스포 등 국내외 학술 행사와 포럼은, 최신 트렌드를 접하고 다양한 전문가들과 교류할 수 있는 소중한 기회다. 이 같은 네트워킹 활동은 단순 지식 공유를 넘어 협업 기회를 발견하고 새로운 프로젝트를 기획할 수 있는 기회를 열어준다.

또한 자신만의 전문 분야를 정해 집중로 학습하고, 해당 분야에서 깊이 있는 프로젝트를 수행하는 것이 중요하다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 추천 시스템, 음성 인식 등 여러 AI 하위 분야 중 본인 적성과 흥미에 맞는 영역을 선택하고, 그 분야의 최신 기술과 논문을 꾸준히 학습하는 것이다. 그리고 이를 바탕으로 개인 프로젝트를 수행하거나, 실제 기업 환경에서 AI를 적용해보는 경험은 자신만의 포트폴리오로 이어질 수 있다. 이러한 결과물들은 깃허브나 개인 블로그, 미디움 등에 정리, 공개함으로써 자신을 알리고 전문가로서의 신뢰를 쌓는 데 도움이 된다.

AI는 개인 브랜딩의 도구로서도 강력한 힘을 발휘한다. 생성형 AI 기술을 활용하면 콘텐츠 기획, 작성, 편집, 배포 등 모든 과정에서 효율성과 창의성을 높일 수 있다. 예를 들어 챗GPT를 활용한 블로그 포스팅, 달리(DALL·E)를 이용한 시각 자료 제작, 캔바를 통한 브랜드 이미지 설계 등은 브랜드 성장을 가속화하는 데 기여한다. 또한 GPT-4나 미드저니 같은 고도화된 생성형 AI 도구들은 사용자의 입력을 바탕으로 맞춤형 콘텐츠를 자동으로 생성해, 콘텐츠 생산성을 대폭 향상시킨다.

실제로 AI는 시간이 많이 소요되는 반복 작업을 자동화해, 인간은 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있다. 문서 작성, 보고서 요약, 이메일 분류, 차트 생성, 프레젠테이션 구성 등 다양한 실무에 적용할 수 있으며, 마이크로소프트 코파일럿, 노션 AI, 구글 워크스페이스 AI 도구들은 이미 이러한 작업에 탁월한 효율성을 보여주고 있다. 전문가들이 AI를 활용하는 방식은 작업 시간 단축 뿐 아니라, 자신의 생산성과 전문성을 한층 끌어올리는 수단이 되고 있다.

화상회의 환경에서도 AI 영향력은 커지고 있다. 발표자 움직임을 자동으로 추적하는 카메라, 실시간 소음 제거 기능, 발화자 초점 맞춤 기술 등은 회의 몰입도를 높이고, 원격 환경에서도 오프라인에 가까운 집중도를 가능케 한다. 또한 음성 인식 및 자막 자동 생성 기능은 회의 내용을 정확히 기록하고 공유하는 데 유용하게 쓰인다. 이러한 기술은 특히 교육, 원격 협업, 글로벌 프로젝트에서 큰 효과를 발휘한다.

AI는 글로벌 커뮤니케이션에서도 핵심적인 역할을 한다. 실시간 번역 및 통역 기능을 통해 다양한 언어권 사람들과 협업이 쉬워졌고, 국제 회의나 다국적 프로젝트에서 AI 기반 통역 시스템은 이미 표준처럼 활용되고 있다. 이를 통해 우리는 시간과 장소, 언어의 한계를 넘어 진정한 글로벌 협업을 실현할 수 있다. 더 나아가 AI는 소비자 반응을 분석하고 평판을 모니터링하며 브랜드 이미지를 관리하는 데도 활용된다. 자연어 처리 기술을 활용한 감성 분석은 마케팅 전략 수립에 있어 정량적 데이터 이상의 통찰을 제공한다.

AI 기술이 현실에서 구현되고 확산되는 데에는 클라우드 플랫폼의 역할이 지대하다. AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애져와 같은 클라우드 서비스는 데이터 저장, 처리, 모델 훈련, 배포를 아우르는 통합 환경을 제공한다. 특히 GPU 클러스터, 데이터 파이프라인, 자동화 도구 등을 통해 대규모 AI 프로젝트도 손쉽게 진행할 수 있다. 클라우드를 활용하면 초기 비용 부담 없이 필요한 만큼 자원을 사용할 수 있고, 확장성과 유연성 측면에서도 뛰어난 장점을 지닌다. 이러한 클라우드 기반 AI 환경은 스타트업부터 대기업까지, 누구나 AI 혁신에 도전할 수 있는 기회를 제공한다.

AI의 발전은 계속될 것이며, 이에 따라 전문가의 정의 역시 계속 진화할 것이다. 과거의 전문성이 특정 지식 보유에 머물렀다면, 이제는 변화에 대한 민감한 대응력, 문제 해결 능력, 기술 융합 역량, 커뮤니케이션 능력 등 다양한 요소가 포함된다. AI는 인간의 능력을 확장시키는 도구이자, 새로운 기회를 여는 열쇠다. 이를 적극적으로 배우고 활용하는 사람만이 미래 사회에서 영향력 있는 전문가로 성장할 수 있다.

결론적으로, AI 시대의 전문가가 된다는 것은 단순히 기술을 배우는 것이 아니라, 기술을 통해 자신만의 가치를 창출하고 세상과 연결되는 과정이다. 누구나 시작할 수 있으며, 성실하게 준비하고 도전한다면 AI 전문가가 되는 길은 누구에게나 열려 있다. AI는 이미 우리 앞에 도착했다. 이제 당신이 이 흐름을 이끌 전문가로 성장할 차례다.

글 / 김종훈 (jhkim5479@gmail.com)

금형기술사이자 금형제작기능장. 금형 제조 기술 분야에서 35년간 종사했다. 설계·개발·생산관리 분야의 오랜 경험을 바탕으로 기술교육과 품질관리 분야로 역량을 확장했으며, 직업능력개발훈련교사와 ISO 9001, 14001, 45001 인증 심사원 자격, AI 프로젝트지도사와 빅데이터 전문가 자격 취득. [기술의 한계를 넘어 산업기술 AI전문가로 거듭나라!(메이킹북스)] 출간.

정리 / IT동아 이문규 기자 (munch@itdonga.com)