AI 직무를 준비하는 취준생에게

요즘 주변에서 "AI나 데이터 쪽으로 준비하면 좋다더라"는 말을 자주 듣습니다. 실제로 채용 사이트만 들어가 봐도 많은 회사가 앞다퉈 AI 관련 직무를 내세우고 있고, 각종 교육 프로그램도 넘쳐납니다. 그런데 가끔 이런 생각도 듭니다. 혹시 지금 이 열풍이 일종의 '거품'이라면? 많은 사람들이 몰려 있는 만큼 언젠가는 거품이 꺼지고, 준비한 것이 의미 없어진다면 어떡하지?

아마 지금 AI와 데이터 분야를 준비하는 분이라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다. 그렇다면 어떻게 준비해야 할까요? 답은 간단합니다. ‘거품이 꺼져도 살아남을 수 있는 준비’를 하면 됩니다. AI라는 화려한 이름 뒤에 숨은 본질은 결국 ‘문제 해결력’입니다. 기업들이 원하는 것은 멋지게 학습된 모델이나 최첨단 기술 자체가 아니라, 그 기술로 당장 우리 회사의 문제를 해결할 수 있는 사람입니다.

그래서 중요한 건 AI라는 단어에만 집착하지 않고, 구체적인 문제를 찾아내고, 데이터를 활용해 해석하며, 해결책을 제시하는 능력입니다. 또한 AI를 단순히 유행 따라 배우기보단, 자신이 관심 있는 특정 산업이나 전공지식과 결합시켜 ‘AI+α’를 만드는 것도 좋습니다. 제조 현장을 이해하고 있다면 설비 예지보전에, 금융에 관심 있다면 리스크 평가나 이상 거래 탐지에, 물류라면 재고관리나 배송 경로 최적화에 집중하는 식입니다.

거기에 실제 손으로 만들어본 구체적인 결과물을 추가하면 더 확실한 경쟁력을 얻을 수 있습니다. 단순히 ‘공부했다’라는 말 대신, 내가 해결한 문제를 증명할 수 있는 프로젝트를 갖추는 겁니다. Kaggle 대회, 실제 데이터를 활용한 사이드 프로젝트 등 무엇이든 괜찮습니다. 마지막으로 AI 외에도 하나쯤은 전문적인 기술을 추가로 익혀두면 시장 상황에 흔들리지 않고 꾸준히 살아남는 사람이 될 수 있습니다. 클라우드, 데이터 엔지니어링, 인프라 기술 중에서 하나를 병행하는 것도 현명한 방법입니다.

AI와 데이터가 지금처럼 뜨겁지 않게 되는 날이 오더라도, 문제를 정의하고 해결하는 역량을 갖춘 사람은 언제나 필요합니다. 그러니 유행에 흔들리지 말고, 깊이 있는 실력과 나만의 경쟁력을 키우는 것에 집중하는 것이 어떨까요? 결국 거품이 꺼진 뒤에도 남는 사람은 가장 기본적이면서도 본질적인 역량을 준비한 사람일 테니까요.