요즘 서치라이트 AI가 고객들을 만날 때 자주 듣는 표현이 있습니다. 바로 'AI 인재'인데요. 정말 많은 기업의 리더들이 우리 회사에 필요한 AI 인재를 찾고 싶어 합니다. 문제는 그 누구도 ‘AI 인재’가 무엇인지 뾰족하게 정의하지 못한다는 사실입니다. 이 용어가 조직마다, 사람마다 각자 다른 의미로 쓰이고 있기 때문이죠.

어떤 기업은 챗지피티(ChatGPT)를 업무에 잘 활용하는 사람을 AI 인재로 부르고, 어떤 곳은 머신러닝 모델을 직접 개발할 수 있는 개발자만을 AI 인재로 정의합니다. 심지어는 두루뭉술하게 "AI 시대에 필요한 사람"을 통칭해 AI 인재라고 부르기도 합니다. 같은 단어를 쓰면서도 서로 다른 사람을 찾고 있는 겁니다.

이처럼 여러가지 의미가 혼재된 채 사용되는 용어는 조직의 상황에 따라 더 큰 혼란을 불러옵니다. 가령, 시리즈 A 투자를 받고 본격적인 조직 확장을 앞둔 스타트업이라면, AI를 활용한 제품 고도화와 업무 효율화를 동시에 고민하게 됩니다. 전통 제조업이나 금융권에서 디지털 전환을 추진 중이라면, AI 기술 자체보다 '우리 산업에 AI를 어떻게 적용할지'가 더 큰 숙제입니다. 이미 개발팀이 있지만 AI 역량 강화가 필요한 경우라면, 새로운 사람을 뽑거나 기존 인력을 교육해야 하죠. 각각의 문제 상황은 모두 AI 활용 능력과 연관성을 갖지만, 이를 위해 요구되는 능력은 엄연히 ‘다른 역량’입니다. 그렇다면, 이중 누구를 ‘AI 인재’라고 정의해야 할까요?

대학 학위의 전문성에 의문을 제기하며 자사에 필요한 인재를 직접 발굴해 육성하는 ‘능력주의 펠로우십’을 도입한 팔란티어 CEO 알렉스 카프(Alex Karp<strong>)</strong>. 급격하게 변화하는 기술 환경 속, 기업들이 요구하는 인재의 ‘전문성’은 점점 더 다각화, 개별화되고 있다. (ⓒKevin Dietsch) — 대학 학위의 전문성에 의문을 제기하며 자사에 필요한 인재를 직접 발굴해 육성하는 ‘능력주의 펠로우십’을 도입한 팔란티어 CEO 알렉스 카프(Alex Karp). 급격하게 변화하는 기술 환경 속, 기업들이 요구하는 인재의 ‘전문성’은 점점 더 다각화, 개별화되고 있다. (ⓒKevin Dietsch)

더 큰 문제는 엄밀히 말해, 지금 시장에 통용되는 의미의 '완성된 AI 전문가'는 거의 없다는 점입니다. 챗지피티가 대중화된 지 불과 2년 남짓, 상용화된 지 몇 년 되지 않은 기술을 다양한 산업과 조직 맥락에서 깊게 다뤄본 사람은 구조적으로 많을 수가 없습니다. 그럼에도 우리는 어딘가에 완성형 AI 전문가 집단이 있을 것처럼 기대하며, 먼저 사람부터 찾으려 하죠.

가장 흔한 오해는 'AI 인재 = 개발자나 데이터 사이언티스'라는 생각입니다. 하지만 기업이 처한 문제 상황에 따라 AI 인재는 개발 직군일 수도, 아닐 수도 있습니다. 심지어 해당 직무의 고유 스킬이 AI와 전혀 상관없을 수도 있고요. 결국 AI 인재란 '핵심 인재'를 부르는 요즘 시대의 또 다른 표현인 셈입니다.

이번 포스팅에서는 'AI 인재', 'AI 전문가'라는 표현을 둘러싼 환상을 걷어내고, 우리 회사에 필요한 진짜 AI 인재를 정의하는 구체적 방법들을 제안하려 합니다.

시장이 찾는 AI 인재의 네 가지 역할

현재 시장에 통용되는 'AI 인재', 'AI 전문가'라는 표현에는 다소 과장이 섞여 있습니다. 특정 모델이나 툴에는 능숙하더라도, 우리 기업 비즈니스의 도메인·데이터·조직 구조까지 이해해 한 번에 정답을 내줄 수 있는 사람은 기대하기 어려운 것이 현실이죠.

그럼에도 '어딘가에 뛰어난 AI 인재가 있을 것이고, 그 사람 한 명만 데려오면 판도가 바뀔 것'이라는 잘못된 믿음이 퍼져 있습니다. 때문에 '우리가 AI로 풀고 싶은 문제는 무엇인지', '그 문제를 어떤 역할로 풀어야 하는지'는 비어 있는 채로 막연히 AI 인재를 찾는 게임에 뛰어들게 됩니다.

이처럼 반복되는 시행착오를 줄이기 위해서는 'AI 인재'라는 모호한 덩어리를 쪼개보는 작업부터 시작해야 하는데요. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG), 맥킨지(McKinsey) 등 주요 글로벌 리서치 기관의 리포트를 바탕으로, 현재 시장에서 요구되는 AI 관련 역할을 네 가지 유형으로 정리했습니다. 만약 '우리 조직에도 AI 인재가 필요하다'고 느끼고 있다면, 아래 네 가지 유형 중 우리 조직에 필요한 역할이 있는지 먼저 판단해 보세요.

1️⃣AI 빌더(Architect)

우리만의 독자적 모델, 알고리즘, 데이터 파이프라인을 설계·고도화 해 AI 자체를 경쟁력의 원천으로 만들고자 할 때 필요한 역할인데요. 비유하자면, 엔진 제조사처럼 AI 엔진 그 자체를 설계하고 개선하는 사람입니다. 예를 들어 AI 기반 추천 시스템이 제품의 핵심 차별점인 커머스 플랫폼이라면, 이 역할이 반드시 필요하겠죠.

2️⃣AI 엔지니어(Integrator)

이미 검증된 모델·API·에이전트 프레임 워크를 자사 서비스·업무 시스템에 매끄럽게 통합해, 실제로 동작할 수 있도록 만드는 역할입니다. 여러 부품을 맞춰 완성차를 조립하는 사람, 즉 자동차 조립공에 가까운 실무 엔지니어라고 볼 수 있습니다. OpenAI API를 활용해 고객 문의 자동응답 시스템을 구축하거나, 사내 업무 도구에 AI 기능을 붙이는 일이 여기에 해당합니다.

3️⃣AI 기획자(Orchestrator)

비즈니스 페인 포인트를 찾아내고, 이를 AI가 이해할 수 있는 요구사항과 아키텍처로 번역해 하나의 업무 플로우로 연결되도록 설계하는 역할인데요. 직접 차를 모는 드라이버가 아니라, 전략과 전술을 설계하는 F1 감독에 해당합니다. 특히 비개발 조직에서 AI를 도입할 때, 현업의 언어와 기술팀의 언어를 통역하며 프로젝트를 이끄는 사람(PM)이 바로 이 역할이죠.

4️⃣AI 파워유저(Accelerator)

마케팅, 인사, 재무, 운영 등 자신의 도메인 업무에 AI를 비서·동료처럼 활용해 개인과 팀의 성과를 비약적으로 끌어올리는 ‘현업 슈퍼유저’입니다. 같은 차를 타더라도 훨씬 빠르고 안전하게 달리는 숙련된 베스트 드라이버라고 할 수 있죠. HR 팀에서 챗지피티로 JD 초안을 10분 만에 작성하거나, 마케터가 디자이너 없이 미드저니(Midjourney)로 캠페인 시안을 직접 뽑아내는 것이 대표적인 예입니다.

무엇을 기준으로 역량을 판단할 것인가

앞서 살펴본 것처럼, 'AI 인재'에는 개발자나 데이터 분석 직군 외에도 다양한 직무가 포함될 수 있습니다. 개발 지식이나 경험이 직무 수행을 위한 필요조건일 순 있지만, 충분조건은 아니라는 뜻이죠. 따라서 AI 인재를 선발할 때 코딩 테스트 점수, 알고리즘 풀이, 관련 학위만을 기준으로 보는 것은 '타자 속도로 훌륭한 작가를 뽑는 것'과 다르지 않습니다.

그렇다면 AI 인재의 진짜 실력은 무엇일까요? ‘AI 인재’를 ‘AI 시대의 핵심 인재’라고 다시 정의할 때, 진짜 실력은 이렇게 요약될 수 있습니다. '우리 비즈니스의 복잡한 맥락을 이해하고, 이를 AI에게 정확히 전달해 유의미한 결과를 끌어내며, 그 결과를 다시 비즈니스 언어로 해석해 의사결정과 실행으로 연결하는 능력'입니다.

이는 다시 세 가지 항목으로 분류해 평가할 수 있는데요. 먼저 문제 정의 능력입니다. "어떤 문제를 풀 것인가?" 그리고 "이 문제를 정말 AI가 풀어야 하는가?"를 판단하고 구분하는 능력이죠.

두 번째는 언어화 능력(Contextual Intelligence)입니다. 우리 회사의 고객, 프로세스, 규제, 데이터 구조를 이해하고, 이를 프롬프트·요구사항·설계 문서로 정확히 언어화하는 능력입니다.

세 번째는 도메인 지식과 비즈니스 커뮤니케이션 역량입니다. 현업 맥락에 대한 충분한 지식과 이해도를 바탕으로, 어려운 기술 용어를 비즈니스 언어로 쉽게 설명하고 전달할 수 있는 소통 능력을 말하죠.

이쯤에서 기업이 스스로 던져봐야 하는 질문이 있습니다. “우리 조직은 위와 같은 역량을 제대로 가늠하고 평가할 수 있는 인재 검증 프로세스와 기술을 충분히 갖추고 있는가?” 만약 그렇지 않다면, 아무리 좋은 AI 인재를 만나더라도 그 가치를 제대로 알아보지 못할 수 있습니다.

지금 당장 필요한 것은 채용이 아닐 수도 있다

불확실성 속에서 많은 조직이 '외부 전문가를 모셔 오는 것'을 최우선 해결책으로 고민합니다. 하지만 역할 정의가 불분명한 상태에서 무작정 고액 인재를 데려오는 것은 리스크가 큰 투자입니다. 즉, 현명한 리더라면 조직이 당면한 문제를 해결하기 위해 지금 당장 필요한 것이 '채용'인지부터 점검하는 것이 순서죠.

때에 따라서는, 이미 우리 업을 깊이 이해하는 내부 에이스들을 중심으로 AI 리터러시 교육에 투자하는 게 비용 대비 효과가 크고, 조직 학습에도 유리할 수 있습니다. 마지막으로 아래 가이드를 따라, 크게 세 가지 영역에서 고민해 보세요.

'AI 인재 채용'은 전략의 마지막 단계다

AI 인재 채용을 위해 리더가 가장 먼저 던져야 할 질문은 "누가 가장 뛰어난 AI 전문가인가?"가 아닙니다. "우리 조직에서 AI가 제대로 작동하기 위해 어떤 역할 지형이 필요한가?"에 대한 것이죠. 그 그림이 그려졌을 때, 비로소 'AI 인재'는 모호한 유행어가 아니라 전략과 연결된 구체적 투자 옵션이 될 수 있습니다. 다시 서두에서 언급한 상황들로 돌아가 보죠.

만약 시리즈 A 투자 직후 조직을 확장하는 스타트업이라면, 지금 필요한 건 AI 빌더보다는 기존 제품에 AI 기능을 빠르게 통합할 수 있는 엔지니어일 수 있습니다. 전통 제조업에서 스마트 팩토리를 준비 중이라면, 현장을 아는 베테랑 엔지니어를 AI 파워 유저로 키우는 것이 외부 AI 전문가를 영입하는 것보다 효과적일 수 있죠. 이미 개발팀이 있는 조직이라면, 새로운 개발자를 뽑기보다 비즈니스와 기술을 연결하는 AI 기획자가 더 절실할 수 있습니다. 이들의 주력 분야와 핵심 역량은 다르지만, 모두 각 회사에 필요한 ‘AI 인재’입니다.

핵심은 '우리 조직의 현재 위치'와 '풀어야 할 문제'를 명확히 진단한 후, 그에 맞는 역할을 정의하고, 그 역할을 채울 최선의 방법(채용 vs 교육 vs 협업)을 선택하는 것입니다. 서치라이트 AI는 단순히 'AI 인재'라는 라벨을 찾는 것이 아니라, 당신의 조직이 진짜 필요로 하는 역할을 함께 정의하고, 그에 맞는 사람을 연결하는 일을 합니다. 만약 오늘 포스팅을 통해 우리 조직에 필요한 진짜 AI 인재가 누군지 궁금해졌다면, 아래 링크들을 참고해 보세요.

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당신의 조직이 핵심 인재를 정의하지 못하는 이유

잘못된 채용이 기업의 가장 큰 리스크인 이유

AI 인재란 무엇인가?