IT 기술 발전 때문에 일자리가 위협받기는커녕 오히려 늘어나는 상황
앞으로 몇 년 간 IT 전문가들에게 요구되는 건 변화할 수 있는 능력 그 자체

[보안뉴스 문가용 기자] 2019년 한 해 동안에도 기술은 끊임없이 발전했다. 하지만 단순 ‘진화’만을 거듭한 것이 아니라, 이른바 신기술이라고 불리는 것들에 의해 삶과 일터의 모습도 적극적으로 바뀌기 시작한 것이 2019년의 특징이라고 볼 수 있다.


[이미지 = iclickart]

그런 가운데 IT 직업군은 어떻게 되었는가? 자동화나 각종 인공지능 유사 기술들 덕분에 실직자가 늘어났는가? 전혀 그렇지 않다. 2019년 초 IT 전문가들은 미국 기준 1180만명이었고, 이는 2018년에 비해 261000명 늘어난 수치다. 여기에다가 공석 370만개를 더하면 아직까지 직업으로서 IT 분야의 전망은 그리 어둡지 않다고 말할 수준이 된다. 이 트렌드는 앞으로도 계속해서 이어질 전망이다.

그렇다. IT는 조만간 사라질 운명과는 거리가 멀다. 다만 상상 이상으로 큰 변화가 예정되어 있을 뿐이다. 당연히 정확한 변경 스케줄을 날짜별로 예측할 수야 없지만 한 1~3년 전부터 사업체의 경영진들과 일반 직원들이 IT 부서의 문을 두드리는 이유가 조금씩 달라지기 시작한 건 분명하다.

이전까지는 비밀번호를 잊어버리거나 노트북 화면이 깨져서 찾아오는 사람이 많았다면, 언젠가부터 업무 효율을 더 높이는 데 필요한 기술을 잘 다룰 줄 몰라서 IT 부서를 찾는 사람이 많아졌다. 물론 뜬금없이 인공지능을 가져다 달라거나, 자동화 기술을 도입해야 한다거나, 디지털 변혁은 언제쯤 진행될 예정이냐고 묻는, 어디서 뭘 주워들은 것만 많은 사람들도 섞여 있는 게 사실이다. 그러나 그런 엉뚱한 요청이라 하더라도, IT 기술이 ‘전략’의 차원에서 생각되기 시작했다는 걸 방증하고 있다.

현재 우리는 IT도 수익 창출 혹은 비용 절감에 직접적인 도움을 주어야 하는 시대로 접어들었다. 기존처럼 뒤에서, 보이지 않게 컴퓨터 수리를 담당해주는 게 아니라 능동적으로 사업에 대한 이해와 기술에 대한 이해를 바탕으로 앞장서야 한다는 것이다. 데이터센터의 상태를 모니터링하던 전문가라면 이제 클라우드 계약사를 평가해야 하는 임무를 맡아야 한다. 마감일 맞추기에 급급했던 프로젝트 관리자라면 데브옵스 과정에 참여해 분석가로서 매일매일 뭔가를 산출해야 낼 수도 있다. 그런 와중에 챗봇들은 일상적이고 간단한 고객 문의를 처리해줌으로써 고객 지원 인력이 다른 일에 집중할 수 있도록 해준다.

그렇다고 해서 모든 사람이 IT의 이러한 변화된 양상에 흥분을 감출 수 없을 정도로 신나 하는 건 아니다. 서버 설정과 PC 수리가 주특기였고 실제 그러한 역할만을 수행했던 IT 전문가라면 실직의 상황이 다가온다. 그래서 스스로에게도 새로운 변화를 적용시켜야 하는데, 이는 꽤나 힘들고 고통스러울 수 있다. 다행인 건, 그런 힘든 과정을 겪고자 하는 사람들에게는 새로운 자리들이 마련되고 있다는 것이다. 위에서 언급한 370만 IT 공석이 왜 생기겠는가? 새로운 인재들이 필요하기 때문이다.

이번 연말 특집을 통해 필자는 2019년에 발생했던 기술 트렌드를 되짚어보고자 한다. 그러면서 ‘기술 변화와 실질적인 적용’이라는 맥락에 있어서 올해가 어떤 의미를 가지고 있는지 알아보았다.

1. IT에서의 경력 : 새로운 기회, 새로운 스킬
현재 IT는 ‘실직의 위기’와는 거리가 멀다. 적어도 지금은 로봇들 때문에 인간이 일할 곳이 없어지는 상황이 아니다. 오히려 그 반대다. 그 로봇들을 개발하느라 더 많은 인력이 필요한 때다. 그렇기에 이 호황기를 누리려면 한 가지 조건이 붙는다. 자신의 실력과 기술을 높은 수준으로 연마해야 한다는 것이다. 새로운 기술이든, 이미 가지고 있는 기술이든, 새롭게 떠오르는 여러 가지 IT 기술 및 시장의 요구에 부합시켜야 한다.

물론 어느 시대에나 끊임없는 자기계발을 하는 사람들이 더 좋은 대우를 받은 건 사실이다. 하지만 과거와 달리 현재는 익혀야 하는 기술이 지나치게 많고, 새로운 것들이 너무나 빠르게 등장한다는 것이다. 그 규모와 속도는 과거의 그 어느 시대와도 비교를 불허한다. 그러니 학습의 속도 자체를 올려야 하는 게 숙제다. 아키텍처도 수시로 바꿀 수 있어야 하고, 전혀 새로운 환경에서도 능력을 발휘할 수 있어야 한다. 그러나 조급할 건 없다. 아직도 많은 사람들이 인공지능과 머신러닝에서 헤매고 있는 게 현실이다.

2. 그렇다면 그 새 기회라는 건 정확히 어떤 직종을 말하는가?
무시무시한 말을 위에 써놓긴 했지만 IT 분야의 가장 큰 장점 중 하나는 IT 내에서라면 어떤 분야에서라도 통용될 수 있는 기술들이 많이 존재한다는 것이다. 경험 역시 이 분야 저 분야에서 꽤나 쓸모 있게 적용될 수 있다. 물론 월가의 기업들을 구성하고 있는 IT 시스템과 병원 인프라 자체야 완전히 다르지만, 그 인프라를 구성하는 세부 기술들과, 그 기술의 운영 방식에서는 겹치는 부분이 많다.

같은 IT라도 전혀 다른 산업으로 옮겨갔다면 용어를 배우는 일부터 커다란 벽처럼 느껴질 수 있다. 하지만 핵심 기술 자체는 대부분 비슷하다. 그래서 금융 산업에 있던 IT 전문가라고 해서 죽을 때까지 금융 업계에만 있어야 하는 건 아니다. 금융 전문가에 비해 이는 상당히 큰 장점이다. IT 기술 자체는 산업을 불문할 때가 많고, 심지어 지역적 특성도 흐릿하게 만든다. 미국에서 사용하는 자바스크립트나 한국에서 사용하는 자바스크립트나 동일하기 때문이다.

여기에 원거리 통신까지 넣어보자. 하드웨어를 만지는 것에만 조금 더 익숙해져도 IT 전문가들이 갈 곳은 차고 넘친다. 올 한 해 실제 많은 IT 전문가들이 기업 내 여러 파트로 배치되는 경우가 많이 있었다. IT 부서라는 한 장소에만 있는 게 아니라 데브옵스라는 이름으로, 혹은 파견이라는 이름으로, 여러 현장에 직접 나가게 된 것이다. 아직 만연한 현상은 아니지만 그것이 IT의 미래를 보여주는 것이라고 여기는 전문가들도 있다.

3. 인공지능, 인공지능, 인공지능
지금쯤 인공지능이나 머신러닝, 딥러닝, 챗봇, 자동화 등에 대해서 들어보지 못한 사람은 없을 것이다. 심지어 이런 기술 없이 살아왔던 과거가 떠오르지 않는 사람들도 제법 있을 것이다. 2018년은 인공지능에 대한 기대치가 최고조에 달했던 해라고 볼 수 있다. 인공지능이 모든 문제를 해결해줄 거라는 식의 칼럼들이 넘쳐났었고, 실제 많은 사용자 기업들이 인공지능 기반 솔루션을 적극 찾아 나서기도 했었다.

2019년은 어땠나? 인공지능의 현실성이 검증되는 때라고 볼 수 있다. 물론 인공지능만 있으면 많은 문제가 해결될 거라는 기대감이 아직 죽은 건 아니다. 하지만 기대를 품는 와중에 인공지능에도 한계가 있다는 깨달음을 조금씩 얻어가고 있다. 특히 인공지능이나 머신러닝이 가지고 있는 윤리적 한계와 편견의 가능성이 계속해서 나타나고 있다. 정확도가 높은 것만은 아니라는 것도 증명되고 있으며, 아직도 인공지능 알고리즘 자체는 ‘블랙박스’라 그 내부 원리가 명확히 이해되고 있지 않다. 그러면서 사용자 기업들도 “인공지능을 도입한다는 게 쉽지 않다”라는 걸 이해하기 시작했다.

인공지능과 관련하여 2019년 한 해 동안 기업들 사이에서 가장 많이 나온 말 중 하나는 “사업적 필요를 이해하는 것에 집중하라”였다. 인공지능 도입 자체에 열을 올리지 말고, 어떤 부분에서 인공지능이 필요한지부터 확실히 하라는 것이다. 점심시간이 되면 알아서 도시락을 주문하는 챗봇을 도입하는 게 정말 사업적으로 필요한 건지 고민하고 또 고민하는 게 인공지능 도입의 공식 절차가 되어가고 있다.

4. 분석과 데이터 과학, 돈을 건다면 여기에
기업의 데이터 활용이라는 측면에서도 2019년은 전환기로 기억될 것으로 보인다. 물론 사장님들의 본능이나 ‘감’을 믿고 결정을 내리는 사례가 아예 사라진 건 아니지만, 대부분의 기업에서 데이터를 기준으로 결정을 내리기 시작했다. 지금은 이게 당연한 것처럼 느껴질 수 있는데, 5년 전만 하더라도 데이터를 가지고 임원진들이 사업적 결정을 하는 게 흔한 일은 아니었다.

이제 데이터를 분석하는 능력은 기업에 있어 생존 기술처럼 자리 잡고 있다. 이 능력이 없어서 혹은 데이터 분석의 힘을 무시하다가 문을 닫은 회사들이 이미 존재한다. 사실 이 ‘데이터 분석’에 대한 수요가 치솟으면서 인공지능에 대한 기대감이 커져버리기도 했다. 지금 인공지능에 대한 검토와 기대감이 전부 이뤄지고 있는 건 데이터를 분석해야 할 필요가 생겼기 때문이다. 따라서 이 둘은 언제나 붙어 다닐 것이고, 그러므로 당분간 이 분야로 투자하는 게 옳다.

5. 대두되고 있는 프라이버시의 중요성
인공지능이나 데이터 분석만큼 올 한 해 많이 언급된 건 바로 프라이버시다. 최근 몇 년 간 각종 데이터 유출 사고나 개인정보 침해 사고를 통해 기술 기업들이(특히 구글과 페이스북) 뒤에서 고객의 개인정보를 가지고 천문학적인 수익을 챙겼다는 것이 훤하게 드러났기 때문이다. 그러면서 프라이버시와 개인정보 문제에 대해 관심을 가지지 않는 사람의 수는 빠르게 줄어들고 있고, 법 체제도 프라이버시를 보호하는 방향으로 모양을 갖추고 있다.

그런데다 2019년에는 유럽연합의 GDPR이 본격적으로(처음으로가 아니라) 시행되기 시작했고 미국에서는 CCPA가 통과되기도 했다. 비록 유럽과 미국 캘리포니아라는 지역에 한정되어 있는 규제들이긴 하지만, 그 영향력은 컸다. 세계 곳곳의 기업 운영진들은 개인정보 관련 위반 사항에 대해 민감하게 확인하기 시작했고, IT 전문가들은 점점 더 복잡해지는 규제를 따라잡기 위해 골머리를 앓기 시작했다. 여러 정부들이 나름의 프라이버시 법을 마련하고 있으며, 상충하는 것들도 등장하고 있다. 따라서 사업 경영과 IT 기술 전문가들은 더 머리가 아플 것으로 예상된다.

6. 사장님이 가라사대 클라우드로 갈지니
인공지능과 상황이 약간 비슷한데, 사업주들이 ‘클라우드로 가야 한다’는 방향성 자체를 갖기 시작했고, 그에 대한 의지를 2019년 한 해 동안 적극 표현해왔다. 다만 ‘어떻게’에 대한 고민이 부족하다. 그래서 IT 담당자들에게 전부 맡기지도, 그렇다고 그들의 말을 참고하지 않을 수도 없는 상황에 처한 곳이 많다. 이러지도 저러지도 못하고 클라우드만 되뇌고 있는 것이다.

그래서인지 2019년 한 해 동안 이뤄진 ‘클라우드’ 논의의 중심에는 멀티클라우드와 하이브리드클라우드가 있었다. 완전 클라우드 체제로 가기에는 아직 지식이나 의지 모두 확고하지 않기 때문이다. 또한 많은 조직들이 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’를 통해 클라우드를 접하기 시작했다. 이 트렌드는 그리 분명하게 모습을 드러내지 않았지만, 소리 소문 없이 강했다. 그래서 기존 온프레미스 앱들이 SaaS 형태로 전환되는 현상도 많이 나타났다.

그렇다면 앞으로 어떤 일이 일어날까? 인공지능과 클라우드가 결합한 형태의 서비스가 유행할 것으로 예상된다. 클라우드에 모든 데이터와 업무 프로세스가 마련되어 있을 때 인공지능이 진정한 힘을 발휘할 수 있다는 것이 사용자 기업들 사이에서 퍼져가고 있기 때문이다. 뒷받침 되는 데이터가 많으면 많을수록 인공지능은 강력해지고, 그렇기 때문에 온프레미스 스토리지와 클라우드는 인공지능의 조력사로서 비교가 되지 않는 게 사실이다.

7. 데브옵스는 만연해지고
2018년 초반만 해도 데브옵스가 꿈과 같은 개발 프로세스라고 여기저기 홍보되기 시작했다. 소프트웨어 개발 기능을 갖춘 조직이라면 반드시 데브옵스를 도입해야 한다면서 말이다. 그런데 그 일이 실제로 일어났다. 이제 데브옵스가 주류 수준으로 자리 잡았고, 그러면서 ‘옵스’ 시리즈가 계속해서 생겨나고 있다. 2019년에 등장한 것만 해도 에브리싱옵스(EverythingOps), 에이아이옵스(AIOps), 머신러닝옵스(MLOps), 데이터옵스(DataOps) 등이 있다. 2020년에는 이 많은 ‘옵스’들 중 어떤 게 살아남고 어떤 게 사라질지 결정될 것이다.

그러나 ‘애자일(Agile)’이라는 개발 방식과 지속적 향상(continuous improvement)이라는 개념은 핵심으로 남아있게 될 것이다. 그것이 어떤 ‘옵스’가 되던 상관없이 말이다. 따라서 IT 전문가들만 소프트웨어나 IT 서비스 개발에 참여하는 게 아니라 사업 기획, 총무, 재무, 고객 관리, 마케팅 담당자들까지도 IT 관련 사업 전략 실행에 착수하게 될 것으로 보인다. 심지어 고객까지 여기에 포함될 수 있다.

8. 이 모든 걸 종합하면?
결국 이 모든 현상들이 가리키는 건 딱 하나, ‘디지털 변혁’이다. 어느 사업체도 디지털 변혁(digital transformation)을 무시하고서 미래를 바라볼 수 없게 되었다. 하지만 디지털 변혁이라는 건 온라인 쇼핑몰에 들어가 ‘디지털 변혁 소프트웨어’라는 걸 구매함으로써 해결하는 게 아니다. 클라우드로 데이터와 사업 기능 일부를 이전했다고 완성되는 것도 아니다. 인공지능 앱을 개발했다거나 데브옵스를 회사 내에서 운영했다고 되는 것도 아니다. ‘디지털 변혁’은 오히려 문화 변혁에 가깝고, 기존의 사업 경영 마인드에서 벗어나는 것을 의미한다. 디지털 기술을 사용하는 ‘사람’과, 디지털 기술이 사용되는 ‘환경’에 더 초점이 맞춰져 있는 개념인 것이다.

어떤 조직에 있어서 디지털 변혁은 기능성 혹은 생산성이 낮은 부분을 보완하는 일부터 시작될 수 있고, 어떤 조직에서는 클라우드로 옮겨가며 업무 프로세스 일부에 변화를 가져오는 것부터 시작될 수 있다. 그 형태는 무궁무진하며 다양하다. 아직은 변화의 과정이 정립된 때가 아니며, 정립의 시간도 없이 변화부터 이뤄지고 있다. 변할 수 있는 능력 자체가 앞으로 IT 전문가들에게 요구될 것이 불 보듯 뻔하다.

글 : 제임스 코놀리(James Connolly), Informationweek
[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]

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