비전공자가 AI 프로젝트에 참여하는 법

AI 프로젝트는 개발자만의 영역이 아닙니다. 오히려 현실에서 돌아가는 AI 프로젝트일수록 개발 외의 역할이 더 많습니다. 코딩을 한 줄도 못 해도, AI 프로젝트에서 핵심적인 기여를 할 수 있습니다. 어떤 역할이 있고, 어떻게 시작하면 되는지 구체적으로 알려드리겠습니다.

AI 프로젝트는 코딩이 전부가 아닙니다

많은 사람이 AI 프로젝트라고 하면 모델을 만들고 코드를 짜는 장면만 떠올립니다. 하지만 실제 프로젝트 구성을 보면 다릅니다. AI 모델 개발은 전체 프로젝트의 20~~30%에 불과합니다. 나머지 70~~80%는 기획, 데이터 수집, 품질 검증, 사용자 테스트, 프로젝트 관리 같은 일입니다.

글로벌 컨설팅 업체 맥킨지의 보고서에 따르면, AI 프로젝트 실패의 가장 큰 원인은 기술력 부족이 아니라 비즈니스 문제 정의 실패와 데이터 품질 문제입니다. 둘 다 비전공자가 더 잘할 수 있는 영역입니다.

비전공자가 맡을 수 있는 역할

1. 기획자 / 프로덕트 매니저

AI로 무엇을 해결할 것인지 정의하는 사람입니다. 고객의 문제를 이해하고, AI가 어디에 적용되면 효과적인지 판단합니다. 현업 경험이 풍부한 사람이 이 역할에 적합합니다. 예를 들어, 금융업에서 10년 일한 사람이 "이 업무는 AI로 자동화하면 효율이 오른다"고 판단하는 것은 개발자가 하기 어렵습니다.

2. 데이터 라벨러 / 데이터 큐레이터

AI 모델은 학습 데이터가 있어야 동작합니다. 이 데이터에 정답 표시(라벨링)를 하거나, 데이터의 품질을 관리하는 역할입니다. 전문 지식이 있을수록 유리합니다. 의료 데이터에 라벨링을 하려면 의료 지식이 필요하고, 법률 문서를 분류하려면 법률 지식이 필요합니다. 해당 도메인의 전문가가 곧 최고의 데이터 라벨러입니다.

3. QA 및 테스터

AI가 내놓은 결과가 정확한지, 편향은 없는지, 사용자 경험은 괜찮은지 검증하는 역할입니다. 꼼꼼한 성격과 사용자 관점에서 생각하는 능력이 코딩 실력보다 중요합니다. AI 챗봇이 엉뚱한 답변을 하는지, 추천 시스템이 이상한 결과를 내는지 확인하는 일은 일반 사용자의 시선이 필요합니다.

4. 도메인 전문가

AI를 적용할 분야의 전문 지식을 제공하는 사람입니다. 의사, 변호사, 회계사, 마케터, 영업 담당자 등 각 분야의 경험과 지식이 AI 프로젝트의 성패를 좌우합니다. AI 개발자는 알고리즘은 알지만, 실제 현장에서 어떤 문제가 중요한지는 모릅니다. 그 간극을 메우는 것이 도메인 전문가의 역할입니다.

5. 프로젝트 매니저 / 커뮤니케이터

개발팀과 비즈니스팀 사이에서 소통을 담당합니다. AI 프로젝트는 기술 용어가 많아 소통 장벽이 큽니다. 양쪽의 언어를 이해하고 번역해줄 수 있는 사람이 필요합니다. 의외로 이 역할이 프로젝트 성공에 가장 큰 영향을 미칩니다.

참여하기 위해 알아야 할 기초 지식

코딩을 배울 필요는 없습니다. 하지만 AI 프로젝트에서 소통하려면 기본 개념은 알아야 합니다.

꼭 알아야 할 것들:

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이: 세 용어의 관계를 한 문장으로 설명할 수 있으면 됩니다. AI가 가장 넓은 개념이고, 머신러닝은 AI의 한 방법, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다.
데이터의 중요성: AI 성능은 알고리즘보다 데이터 품질에 더 좌우됩니다. 이 사실을 이해하면 프로젝트에서 데이터 관련 논의에 참여할 수 있습니다.
AI가 잘하는 것과 못하는 것: 패턴 인식, 분류, 예측은 잘하지만, 창의적 판단이나 맥락 이해는 아직 부족합니다. 이 한계를 알아야 현실적인 기획이 가능합니다.
프롬프트 엔지니어링 기초: ChatGPT 같은 생성형 AI를 효과적으로 사용하는 방법입니다. 비전공자도 바로 활용할 수 있는 실용적인 기술입니다.

이 정도 지식은 유튜브 영상 몇 개, 블로그 글 몇 편이면 충분합니다. 며칠이면 됩니다.

실제로 참여하는 경로

사내 AI 프로젝트에 손 들기

가장 현실적인 방법입니다. 많은 기업이 AI 도입을 추진하면서 현업 부서의 참여를 원합니다. "우리 부서 업무 중 AI로 개선할 부분이 있다"고 제안하거나, AI 도입 TF에 자원하세요. 현업 지식을 가진 사람을 AI 팀은 반깁니다.

해커톤 참가

AI 해커톤은 개발자만 참가하는 게 아닙니다. 대부분의 해커톤이 다양한 배경의 팀원을 권장합니다. 기획, 발표, 시장 분석 역할로 참가할 수 있습니다. 카카오, 네이버, 정부 기관에서 주최하는 AI 해커톤이 정기적으로 열립니다.

오픈소스 프로젝트 기여

코드를 못 짜도 오픈소스에 기여할 수 있습니다. 문서 번역, 버그 리포트, 사용자 피드백 제공 등이 모두 기여입니다. 한국어 AI 관련 오픈소스 프로젝트에서는 한국어 데이터 검수나 한국어 문서화 작업에 참여할 수 있습니다.

온라인 커뮤니티와 스터디

AI 관련 커뮤니티에서 활동하면서 프로젝트 팀원을 모집하는 글에 지원하세요. 오픈카톡방, 디스코드 서버, 링크드인 그룹 등에서 비전공자를 환영하는 프로젝트를 찾을 수 있습니다.

노코드/로우코드 AI 도구 활용

직접 작은 AI 프로젝트를 만들어 보는 것도 방법입니다. ChatGPT API를 활용한 간단한 자동화, 구글 AutoML로 데이터 분류, Zapier와 AI를 결합한 업무 자동화 등은 코딩 없이도 가능합니다. 작더라도 직접 만들어본 경험은 이력서에서 강력한 무기가 됩니다.

실천 가이드

지금 당장 시작할 수 있는 5가지입니다.

AI 기본 개념 학습하기: 구글에서 "비전공자를 위한 AI 입문"을 검색하세요. 3일이면 기초 개념을 잡을 수 있습니다. 앤드류 응 교수의 "AI For Everyone" 강의(무료, 한글 자막)를 추천합니다.
ChatGPT로 자기 업무에 AI 적용해보기: 현재 업무에서 반복적인 작업을 ChatGPT로 해결해 보세요. 이 경험 자체가 AI 프로젝트 참여의 출발점입니다.
사내 AI 관련 프로젝트 파악하기: 회사에서 진행 중이거나 계획 중인 AI 프로젝트가 있는지 알아보세요. 있다면 참여 의사를 밝히세요. 없다면 AI로 개선할 수 있는 업무를 제안하세요.
AI 해커톤이나 컨퍼런스 일정 확인하기: 올해 남은 AI 해커톤 일정을 검색하고, 하나를 골라 참가 신청하세요. 혼자가 부담스러우면 관심 있는 동료를 모아서 함께 가세요.
링크드인이나 커뮤니티에서 AI 프로젝트 팀원 모집 글 찾기: "AI 프로젝트 팀원 모집", "사이드 프로젝트 모집" 등으로 검색하세요. 비전공자 환영이라고 명시된 프로젝트가 생각보다 많습니다.

마무리

AI 프로젝트에 참여하는 데 컴퓨터공학 학위는 필요 없습니다. 필요한 것은 자신의 경험과 관점, 그리고 한 발 내딛는 용기입니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 그 기술을 현실 문제에 연결하는 것은 여전히 사람의 몫입니다. 당신이 가진 현장 경험과 도메인 지식이 바로 AI 프로젝트에서 가장 부족한 자원입니다. 오늘 하나만 실천해 보세요. 그것이 AI 시대를 주도적으로 살아가는 첫걸음입니다.

함께 읽으면 좋은 글