01 헬프데스크
고객들의 문의에 대응해주는 챗봇을 이미 갖추고 있거나 도입을 준비 중인 기업들이 많습니다. 한 설문조사에서 고객들은 ‘도움만 제대로 받을 수 있다면 누가 답하든 상관없다’고 답했습니다.

02 시스템 관리자
시스템 분야에 환경설정이나 모니터링, 관리, 소프트웨어 업데이트 등 반복적이고 기계적인 일이 많기 때문에 자동화가 활발하게 적용되고 있습니다.

03 네트워크 관리자
기업 네트워크가 항상 온라인 상태를 유지하게끔 해주며, 이 네트워크로부터 고객 서비스가 멈추지 않고 발생하도록 합니다. 자동화가 담당해야 할 부분이 많을 것으로 보입니다.

04 스토리지 관리자
데이터 저장 공간이 갈수록 커지고, 데이터의 양 자체가 엄청나게 늘어나면서 인공지능의 도움이 반드시 필요하게 됐습니다. 특정 과정에서 인간보다 더 나은 성과를 보이기도 하고요.

05 QA 및 실험관련 직무
애플리케이션을 개발한 후에 내부 혹은 외부 실험을 거쳐 시장에 내놓는데요, 이 실험 과정 역시 대부분 자동화 기술로 대체가 가능합니다. 이 직군의 경우 인공지능의 완전한 대체가 아니라 인간과의 조합으로 크게 발전할 것이 예상됩니다.

06 프로젝트 관리자
프로젝트 관리의 단순한 일들을 머신러닝 툴들로 하면 인간 프로젝트 관리자가 보다 더 창의적이고 판단력이 필요한 일에 집중할 수 있게 될 것입니다.

07 데이터 분석가
데이터 분석 인공지능이 아직 사람에 미치지는 못하지만, 사람과 결합했을 때 퍼포먼스가 크게 올라간 실험 결과는 여럿 존재합니다.

08 데이터베이스 관리자
데이터베이스 관리 중 특히 모니터링과 환경설정, 고장 예상, 이상 현상에 대한 보고 등은 인공지능이 정확하게 해내고 있습니다.

09 보안 관리자
인공지능 기능을 통해 새로운 공격을 예측하는 방법이 도입되고 있습니다. 또, 알려진 공격법 등에 대해서도 인공지능 및 자동화의 역할은 상당할 것으로 보입니다.

10 소프트웨어 개발자
누구나 코딩을 하지 않더라도 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 툴들도 나오고, 인공지능이 코딩을 하도록 훈련시키는 실험도 진행되고 있습니다.
[유수현 기자(boan4@boannews.com)]

<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>