[기사] "연봉 2배 줘도 어림없어..." 달아오른 AI 인재 확보전

출처 1 : 서울경제

출처 2 : TensorFlow KR

SKT, 서울대와 실무진 육성 협약 KT, 국내외 대학 직접 발품 팔아 네이버, 美실리콘밸리 채용설명회 카카오, 창립 첫 대규모 상시채용

[서울경제] 인공지능(AI)이 의료와 금융에 이어 자동차 등 제조 분야로까지 영토를 확장하면서 ‘인재 확보전’이 뜨겁게 달아오르고 있다. 이미 구글이나 페이스북 등 글로벌 기업들은 AI 인재 영입에 수십억원에 달하는 연봉을 제시하고 있으며 최근에는 국내 정보기술(IT) 기업들도 AI 인재 확보전에 뛰어들었다. 시장이 후끈 달아오르면서 인재 품귀 현상을 빚자 AI 전문가의 몸값도 덩달아 치솟고 있다.

SK텔레콤은 4일 서울대와 AI 분야 인재 양성을 위한 협약을 맺었다. 2학기부터 서울대 전기정보공학부 대학원 과정에 SK텔레콤 AI 서비스 ‘누구’와 SK㈜ C&C의 AI 서비스 ‘에이브릴’을 활용한 서비스를 개발하는 강좌를 포함하기로 했다. 

임원급 영입에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 실무 AI 인재 양성에 팔을 걷어붙인 것이다. SK텔레콤이 인재 육성에 나선 배경에는 AI 인력난이 자리하고 있다는 분석이다. 이미 이름 값을 하는 AI 전문가들은 글로벌 기업에 몸을 담고 있거나 거액을 요구하는 만큼 시간이 다소 걸리더라도 필요한 인재를 직접 키우는 방식을 택한 것이다. 이와 관련해 SK텔레콤과 SK하이닉스, SK㈜ C&C 등 SK그룹 계열사들은 지난 5월 미국 실리콘밸리를 찾아 현지에서 AI 인재 영입을 위한 채용설명회를 열기도 했다. 

다른 기업들도 AI 인재 확보에 비상이 걸렸다. AI 전문 조직 ‘AI테크센터’와 ‘기가지니사업단’을 신설한 KT는 올 초부터 국내 및 해외 주요 대학을 찾아다니며 AI 인재 확보에 열을 올리고 있으며 지난해 10월 AI 기업 비브랩스 인수와 김민경 IBM의 왓슨연구소 팀장 영입으로 AI 인력 확대의 신호탄을 쏘아 올린 삼성전자도 신규 채용과 기존 인력 교육을 통해 AI 인력을 늘려나가고 있다. 

포털들도 AI 인재 유치전에 뛰어들었다. 네이버는 송창현 CTO가 직접 AI 인재 확보를 위해 실리콘밸리에서 한국인 AI 연구원들을 상대로 채용설명회를 진행했으며 미국 현지에 ‘네이버 AI 연구소’를 설립해 현지 채용에 나서는 방안도 검토하고 있다. 지난달에는 프랑스 그르노블에 위치한 제록스리서치센터(XRCE)를 통째로 인수하기도 했다. 카카오도 5월부터 대규모 AI 인력 상시채용을 진행 중이다. 카카오가 특정 분야 상시 채용에 나선 것은 창립 이래 AI 분야가 처음이다. 카카오는 올 초 카카오브레인을 설립하며 스타트업 자몽랩에서 AI를 연구해온 김남주 전 자몽랩 소장을 AI 연구총괄로 영입한 데 이어 벤처투자사인 케이큐브벤처스를 통해 AI 관련 기업과 인재 물색에 나서면서 전사적인 AI 인재 확보에 열을 올리고 있다. 

이처럼 국내외 IT 기업들이 AI 인재 확보에 나서면서 AI 인력의 몸값은 천정부지로 치솟고 있다. 특히 실리콘밸리 출신 AI 인재를 데려오기 위해서는 최소 국내 인력 3~4배의 연봉을 줘야 하는 상황이다. 

이런 가운데 업계에서는 네이버의 제록스리서치센터 인수가 이미 몸값이 수용 가능한 선을 넘어버린 미국에서 AI 인재를 구하는 것보다 유럽에서 전문가를 확보하는 것이 효율적이었기 때문이라는 분석도 나온다. 국내 채용을 통해 어렵게 AI 인재를 확보해도 미국이나 중국 등지에서 더 나은 조건을 제시해 빼가는 만큼 AI 인재 확보 전쟁은 당분간 계속될 것으로 전망된다. 

업계의 한 관계자는 “파격적인 조건을 제시해도 인력 풀 자체가 넓지 않다”며 “기껏 영입하거나 신규 채용을 통해 교육해놓으면 더 좋은 조건을 제시하는 회사로 떠나버려 당분간 AI 인재 유치전은 지속될 것으로 보인다”고 말했다. /양사록기자 sarok@sedaily.com 

이에 대한 좋은 글 중 하나 (TensorFlow KR의 Hyunseok Min 님의 글 중 일부 발췌)

물론 AI시대이고, AI가 이 시대 최고의 마케팅 용어가 되어 버렸지만, 이 애매한 AI라는 용어로 인재를 구별하는 것이 맞는지에 대한 의문이 먼저 듭니다. 전 대표적인 AI알못이라서 AI는 기존 문제를 풀기 위한 좋은 도구이고, Deep learning과 좋은 데이터 환경, 그리고 하드웨어의 발전으로 그 도구를 쓰기 좋은 환경이 도래하고 있다 정도밖에 모릅니다. 결국 AI로 어떤 문제를 풀고자 하면, 새롭게 개발된 AI를 적용하기 위해서 AI 기술을 가진 개발자, 연구자들이 필요하지만, 기존 문제를 풀고 있던 분들이 좋은 질문을 하고, 좋은 데이터를 만들고, 좋은 context 정보를 생성하고, 융합해야 한다고 생각합니다. 

최근 폐암 데이터 판별하는 케글에서 1등한 팀의 비결은... 그냥 의사들이 투입되어 정답 데이터를 다시 잘 만들었다가 였습니다. (제가 영어 까막눈이라 다른 걸 잘 못 봤을 수도 있습니다.) 그렇다는 것은 의사들이 좀 더 정답을 잘 만들 수 있는 UX 전문가, 영상처리 전문가가 AI 기술보다 훨씬 중요하다고 볼 수도 있습니다. 오히려 데이터 생성, 관리, 시스템에 대한 노력이 더 싸고 확실한 방법이 아닐까 하고, 그러기 위해서 AI 기술자보다 더 중요한 전문가가 생각이 먼저납니다. 

그리고 AI 기술... 과연 AI라는 애매한 용어로 불러들인 전문가들이 세계 최고 전문가들이 매일매일 오픈해버리는 기술에 비해 좋은 기술을 만들 것이고, 새롭게 AI기술도 자동화되어 나오는데 그 것보다 좋게 만들 수 있을거냐라는 질문에는 늘 회의적입니다. 아시겠지만, ImageNet 대회에서 ResNet이 우승할 때... 2,3등한 기술을 기억하시는 분들은... 있으신가요? 제 기억으론 퀄컴이 그 전에 인수한 인팔라 팀이 2등을 한 기억인데... 그 후 저흰 1등을 그저 다운받아 사용합니다. 꾸준히 공부하고 꾸준히 노력하는 전문가 집단이 있다면 세계 최고 DeepMind를 이기려는게 목표가 아니라면, 과연 현재 보유하고 있는 인력의 상실감을 줄 수 있는 AI 인력에 대한 무리한 연봉 책정이 맞는지 잘 모르겠습니다. 아니.. 그런 이슈로 지금 인력에 대해 정당한 보상을 하고 있지 않은거 아닌가 하는 의문이 드네요.