생성적 인공지능(AI)은 기술 애호가와 비즈니스 전문가 모두에게 흥미로운 경력 경로를 제공합니다. 과거 기술들과 달리, 여기에는 AI 개발 또는 이를 활용해 비즈니스 운영을 향상시키는 두 가지 뚜렷한 경로가 있습니다. 마이크로소프트의 응용 과학 책임자인 아디티아 찰라팔리는 최근 연구에서 이 두 가지 경로를 조사합니다. IT 전문가들에게는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 적응하기 위해 신속한 솔루션 제공에 초점을 맞추어야 합니다. 찰라팔리는 경쟁 우위를 유지하기 위해 GitHub Copilot 및 Claude Code와 같은 도구를 탐색할 것을 권장합니다. 개발자는 이러한 도구를 효과적으로 활용함으로써 높은 성과를 내는 전문가로서의 명성을 얻을 수 있으며, 이는 지속적인 이점을 제공합니다. 비즈니스 측면에서 생성적 AI와 성공적으로 상호작용하기 위해서는 특정 산업의 요구에 맞게 기술을 조정할 수 있는 주제 전문가가 필요합니다. 찰라팔리는 AI 모델이 보편화됨에 따라 전문 지식의 가치가 점점 더 커질 것이라고 강조합니다. 진정한 전문가들은 자신의 산업에 대한 깊은 이해와 생성적 AI를 효과적으로 적용할 수 있는 능력을 결합합니다. 50명의 비즈니스 리더와의 인터뷰 분석 결과, 기술적 이해와 비즈니스 요구 사이의 격차를 메울 수 있는 전문가에 대한 수요가 증가하고 있음을 알 수 있었습니다. 리더들은 이제 전통적인 프로젝트 관리 기술보다는 AI 지식을 우선시합니다. 찰라팔리는 비기술 전문가를 위한 주요 성공 요인을 다음과 같이 정리합니다: - 기술에 대한 깊은 이해 (10점) - 강력한 제품 비전 (7점) - 제품 요구 사항 정의 능력 (6점) - 요구 사항 수집 및 방어 능력 (5점) 비즈니스 리더들은 이제 비즈니스 필요와 AI 기초를 모두 이해하는 전문가를 찾고 있으며, 이를 통해 기술을 비즈니스 목표와 조화시킬 수 있습니다. IT 전문가들에게는 AI 도구를 효율적으로 활용하는 것이 필수적입니다.

일부 숙련된 개발자는 이러한 기술을 단순한 유행으로 과소평가할 수 있지만, 이를 활용하는 사람들은 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 최고의 전문가들은 새로운 모델과 도구를 실험하는 데 시간을 할애하며, 대부분의 경우 최종적으로 버려지더라도 실험을 지속합니다. 찰라팔리는 기술 전문가를 위한 몇 가지 권장 사항을 제시합니다: 1. **핵심 소프트웨어 개발 원칙 준수**: AI 도구는 모듈 설계와 시스템 사고의 중요성을 강조합니다. 2. **기초 지식에 시간 투자**: AI 및 그 도구(예: ChatGPT 및 DALL-E)에 대해 몇 주 동안 학습하고 프롬프트 엔지니어링 기술을 개발하는 데 시간을 사용합니다. 3. **프롬프트 마스터링**: 입력/출력 및 고급 기술을 마스터하는 데 집중하여 AI 모델에서 신뢰할 수 있는 출력을 보장합니다. 4. **고급 전문 경로 선택**: 문맥에 따라 기업 전문가는 시스템 아키텍처 및 AI 통합에 집중해야 하며, 독립 전문가는 AI 지원으로 저 코드 도구 및 코딩 기초에 집중할 수 있습니다. 비즈니스 측면에서 기술적 기술 또한 중요한 역할을 여전히 하고 있습니다. AI가 어느 정도 간단한 응용 프로그램을 구축할 수 있긴 하지만, 이를 완성하기 위해서는 디버깅과 실제 구현을 위한 인간의 입력이 종종 필요합니다. 찰라팔리는 AI의 능력이 향상되고 있지만, 마지막 20%는 여전히 상당한 기술적 전문성을 요구한다고 인정합니다. 따라서 비즈니스 전문가에게는 AI 이해와 전통적인 비즈니스 감각의 균형이 여전히 필수적입니다.