핵심 요약
- 고급 분석 기술 수요 4배 이상, DB 아키텍처 기술 수요 150% 증가
- AI는 그것이 구축된 데이터만큼만 강력하다는 신호
- 경영진의 명확한 기술-사업 목표 연결이 인재 유치의 핵심
- 우리 조직 채용 공고, 데이터 기반 다지는 사람을 찾고 있나요
글로벌 임원 서치펌 헤드릭앤스트러글스(Heidrick & Struggles)가 이달 초 발표한 보고서에 따르면, 지난 1월부터 7월까지의 채용 수요를 그 이전 6개월과 비교한 결과 고급 분석(advanced analytics) 기술 수요는 4배 이상 늘었고, 데이터베이스 아키텍처 및 데이터 관리 기술 수요는 150% 증가했습니다. 흥미로운 점은 이 두 기술 모두 채용 공고 제목에 'AI'가 들어가지 않는다는 것입니다.
헤드릭앤스트러글스의 온디맨드 인재 부문 글로벌 매니징 파트너이자 로스앤젤레스 사무소 파트너인 서니 애커먼(Sunny Ackerman)은 “AI는 그것이 구축된 데이터만큼만 강력하다”며 “그래서 조직에는 견고한 데이터 기반을 구축하고, 거버넌스를 강화하고, 데이터 품질을 개선하고, 그 정보를 유용한 인사이트로 전환할 줄 아는 인재가 필요하다”고 말했습니다.
한국 기업 AX 시사점
이 보고서가 짚는 지점은 명확합니다. AI 전환을 추진하는 조직이 실제로 채용 시장에서 찾고 있는 것은 'AI 엔지니어'라는 직함이 아니라, 데이터를 정리하고 구조화할 줄 아는 사람이라는 것입니다. AI 도입을 검토하는 한국 기업이라면, 채용 공고에 'AI'를 붙이는 대신 자사 데이터 기반이 얼마나 견고한지부터 점검해 보는 편이 순서에 맞습니다.
애커먼은 CIO의 역할에 대해서도 언급했습니다. “가장 뛰어난 인재는 기술에 경영진의 눈에 보이는 후원이 있고, 팀이 부서를 넘나들며 일할 수 있고, 리더가 투자를 측정 가능한 결과로 전환하라는 명확한 위임을 가진 조직에 끌린다”며 “많은 기업에서 이는 레거시 시스템과 단절된 데이터로부터 벗어나는 것을 포함한다”고 설명했습니다. 이는 기술 조직만의 과제가 아니라 경영진이 기술 투자와 사업 목표를 얼마나 명확하게 연결해 보여주느냐의 문제라는 뜻입니다.
애커먼은 또한 빠르게 변화하는 상황에 대응하려면 정규직 채용과 지속적인 학습을 병행하되, 특정 전문 기술이 신속히 필요할 때는 임시직(interim) 인재를 활용하는 혼합 전략이 도움이 될 수 있다고 밝혔습니다. 조직 내부에 데이터 아키텍처 인재를 상시 확보하기 어렵다면, 프로젝트 단위로 외부 전문성을 빌리는 방식도 검토할 만한 선택지입니다.
결국 이 보고서가 한국 기업에 던지는 질문은 하나로 모입니다. 우리 조직이 AI 도입을 이야기할 때, 정작 그 밑단의 데이터 구조와 거버넌스를 책임질 사람은 누구인가를 먼저 확인해 볼 필요가 있습니다.
출처: AI efforts drive up demand for analytics, database architecture skills