AI가 없애는 직업 말고, AI가 만드는 직업

"AI 때문에 일자리가 사라진다"는 뉴스는 매일 쏟아진다. 그런데 AI 덕분에 생기는 일자리 이야기는 왜 이렇게 안 들릴까. 사라지는 것만 보면 불안하다. 생기는 것도 같이 봐야 기회가 보인다.

AI가 만든 완전히 새로운 직업들

프롬프트 엔지니어

AI에게 올바른 질문을 던지는 사람. 같은 AI라도 어떻게 물어보느냐에 따라 결과물 품질이 천차만별이다. 기업들은 AI 활용 효율을 극대화하기 위해 프롬프트 전문가를 찾는다.

필요 역량: 논리적 사고력, 언어 감각, AI 도구 이해, 도메인 지식 진입 방법: ChatGPT나 Claude 등 AI 도구를 깊이 사용해보고, 프롬프트 엔지니어링 관련 강좌 수강. 포트폴리오로 다양한 프롬프트 예시와 결과물 정리. 연봉 수준: 국내 5,000만~~8,000만원, 해외는 10만~~30만 달러까지.

AI 트레이너

AI 모델에게 좋은 데이터와 나쁜 데이터를 가르치는 사람. AI가 잘못된 정보를 내뱉지 않도록 학습 데이터를 검수하고 피드백한다. 인간의 판단력이 필수인 영역이다.

필요 역량: 꼼꼼함, 해당 분야 전문 지식, 데이터 라벨링 경험 진입 방법: 크라우드소싱 플랫폼(Scale AI, Appen 등)에서 시작. 특정 분야 전문성을 쌓으면 전문 트레이너로 성장 가능. 연봉 수준: 프리랜서 시간당 2~~5만원, 정규직 4,000만~~6,000만원.

AI 윤리 전문가

AI가 편향되거나 차별적인 결정을 내리지 않도록 감시하고 가이드라인을 만드는 사람. 규제가 강화되면서 수요가 급증하고 있다.

필요 역량: 철학/윤리학 배경, 법률 지식, AI 기술 이해, 비판적 사고 진입 방법: 대학원에서 AI 윤리 관련 연구, 또는 법률/철학 배경에서 AI 기술 학습. 학술 논문이나 정책 보고서 작성 경험 필요. 연봉 수준: 6,000만~1억원 이상.

기존 직업의 AI 특화 버전

완전히 새로운 직업만 있는 게 아니다. 기존 직업에 AI를 결합한 하이브리드 직종도 빠르게 늘고 있다.

AI 마케터

마케팅 전략 수립부터 콘텐츠 제작까지 AI를 활용한다. 고객 데이터 분석, 개인화 마케팅, A/B 테스트 자동화 등을 AI로 처리하고, 인간은 창의적 방향 설정에 집중한다.

필요 역량: 기존 마케팅 경험 + AI 도구 활용 능력 + 데이터 분석 기초 진입 방법: 마케팅 경력자라면 AI 마케팅 도구(Jasper, Copy.ai 등) 학습. 신입이라면 디지털 마케팅 기초와 AI 도구를 함께 공부.

AI 컨설턴트

기업에 AI 도입 전략을 제안하고 실행을 돕는다. 어떤 AI를 어떻게 도입해야 비용 대비 효과가 좋은지, 기존 시스템과 어떻게 통합할지 조언한다.

필요 역량: 경영 컨설팅 경험 + AI/ML 기술 이해 + 산업별 도메인 지식 진입 방법: 컨설팅 펌 경험 후 AI 전문성 추가, 또는 IT 배경에서 비즈니스 역량 강화. MBA나 AI 관련 자격증이 도움됨.

AI 콘텐츠 에디터

AI가 생성한 콘텐츠를 검수하고 다듬는 역할. AI가 초안을 만들면 인간이 팩트체크, 톤 조정, 브랜드 일관성 유지 등을 담당한다.

필요 역량: 글쓰기 능력, 편집 경험, AI 도구 활용, 해당 분야 전문 지식 진입 방법: 에디터/기자 경력자라면 AI 도구 학습. 프리랜서로 시작해 AI 콘텐츠 편집 포트폴리오 구축.

AI 제품 매니저

AI 기반 제품을 기획하고 개발팀과 비즈니스팀 사이를 조율한다. AI 기술의 가능성과 한계를 이해하면서 시장 니즈에 맞는 제품을 만들어낸다.

필요 역량: PM 경험 + AI/ML 기초 이해 + 데이터 리터러시 + 사용자 조사 능력 진입 방법: 기존 PM이라면 AI 관련 제품 경험 쌓기. 개발자라면 PM 역량 개발. 사이드 프로젝트로 AI 제품 기획 경험 만들기.

앞으로 더 생길 직업들

지금은 낯설지만 곧 보편화될 직업들도 있다.

AI 감사관(AI Auditor)

AI 시스템이 공정하게 작동하는지, 법규를 준수하는지 검증하는 역할. EU AI Act 같은 규제가 강화되면서 필수 직종이 될 전망.

AI 통역사(AI-Human Translator)

AI와 비전문가 사이를 연결하는 역할. AI의 결과물을 일반인이 이해할 수 있게 설명하고, 사람들의 요구를 AI가 처리할 수 있는 형태로 바꿔준다.

합성 데이터 전문가

실제 데이터 대신 AI 학습에 쓸 가상 데이터를 만드는 사람. 개인정보 보호 규제가 강해지면서 합성 데이터 수요가 폭발적으로 늘고 있다.

준비 방법: 지금 당장 할 수 있는 것

1. AI 도구 매일 써보기

이론보다 실전이다. ChatGPT, Claude, Midjourney 등을 업무에 직접 적용해보자. 어떤 상황에서 잘 작동하고, 어디서 한계가 있는지 체득해야 한다.

2. 기존 역량에 AI 레이어 추가

완전히 새로운 걸 배우려 하지 마라. 지금 하는 일에 AI를 얹어라. 마케터라면 AI 카피라이팅, 디자이너라면 AI 이미지 생성, 개발자라면 AI 코딩 어시스턴트.

3. 도메인 전문성 강화

AI는 도구다. 도구를 제대로 쓰려면 그 분야를 알아야 한다. 의료, 금융, 법률, 교육 등 특정 분야의 깊은 이해가 있어야 AI를 효과적으로 활용할 수 있다.

4. 소통과 협업 능력

AI가 못하는 게 바로 이것이다. 팀원과 소통하고, 클라이언트를 설득하고, 복잡한 상황에서 합의를 이끌어내는 능력. 이건 AI 시대에 더 중요해진다.

실천 가이드

이번 주: AI 도구 하나 정해서 매일 30분씩 사용해보기. 무료 버전으로 충분하다.
이번 달: 현재 업무에서 AI로 자동화할 수 있는 부분 찾기. 하나라도 적용해보기.
3개월 안에: 관심 있는 AI 신직업 하나 정해서 관련 강좌 수강하기. Coursera, 패스트캠퍼스 등 활용.
6개월 안에: 작은 프로젝트나 포트폴리오 만들기. 실제 결과물이 있어야 증명이 된다.
1년 안에: 해당 분야 커뮤니티에서 활동하며 네트워크 만들기. 기회는 사람을 통해 온다.

마무리

AI가 일자리를 없앤다고만 생각하면 위축된다. 새로 생기는 일자리를 보면 기회가 보인다. 중요한 건 지금 움직이는 것이다. 완벽하게 준비될 때까지 기다리지 마라. 배우면서 적용하고, 적용하면서 배워라.

변화는 이미 시작됐다. 뒤처지느냐, 앞서가느냐는 오늘의 선택에 달렸다.

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