최근 AI를 활용해 업무를 한층 효율적으로 처리하는 직장인들이 늘고 있다. AI를 적절하게 사용하면 정보 수집, 자료 정리 및 요약, 단순 반복 업무 등을 빠르게 수행하고 사용자는 더 중요한 일들에 집중할 수 있다는 측면에서 효율적인 변화의 모습이다. 다만 아쉬운 점은 이 같은 움직임이 주로 개인 단위로 이뤄지고 있다는 사실이다.

다시 말해 조직이나 기업의 공통적인 AI 업무 프로세스에 따라 AI를 활용하는 게 아니라, 직장인들이 각자에게 편한 AI를 선택한 뒤 각각의 방식으로 운용하는 경우가 많은 것이다.

이런 형태로 AI를 활용하다 보니 여러 가지 문제점이 불거지고 있다. 부서나 기업의 대외비 정보가 알게 모르게 AI의 학습 소재로 활용돼서, 같은 AI 툴을 사용하는 전혀 다른 사용자에게 보여지는 당황스러운 상황이 때때로 연출된다. 서로 다른 AI 업무 프로세스로 인해 동료와의 협업에 어려움이 뒤따를 뿐만 아니라, 보직 이동 시 그간 AI와 함께해 온 업무 프로세스를 후임자에게 인수인계하기도 곤란하다.

때문에 AI 시대를 선도하기 위해 힘쓰는 기업들은 조직 내에서 독립적으로 운영·통제할 수 있는 AI 시스템인 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’와 이에 따른 맞춤형 AI 업무 프로세스 개발에 역량을 집중하고 있다. 최근 각 기업의 요구에 꼭 맞춘 AI 업무 환경을 구축하는 AI 업무 프로세스 개발자에 대한 수요가 급증하고 있는 배경이다.

AI 업무 프로세스 개발자는 각 기업과 부서의 기존 업무 프로세스와 AI 툴이 유기적으로 결합될 수 있도록 이끄는 최적화 작업을 수행한다. 일반적으로 기업들은 수많은 데이터와 상당 기간의 데이터 학습이 필요한 AI를 직접 개발해 활용하기보다는, 챗GPT와 같은 기존 AI 툴 중 하나를 선택한 뒤, 기업용 라이선스(License)를 취득해서 보안 검증을 거친 후 내부적으로 사용한다. AI 업무 프로세스 개발자는 이 같은 AI에 기업 맞춤형 업무 프로세스를 개발 및 이식하는 데 힘쓰며, 그 과정에서 관계자들의 다양한 의견을 수렴한 뒤 AI에 반영한다. 이렇게 개발된 맞춤형 AI 솔루션을 통해 기업과 구성원은 AI를 더욱 효율적으로 사용할 수 있으며, 지속적인 학습과 개선 및 보완을 통해 AI와의 협업 생산성을 향상시킬 수 있다.

최적화된 업무 솔루션을 개발해야 하기에, AI 업무 프로세스 개발자는 고도의 프로그램 코딩 능력을 갖추고 있어야 한다. 아울러 솔루션의 기반이 되는 AI 툴과 알고리즘에 대해 꿰뚫고 있어야 AI를 기업과 구성원의 요구에 맞게 학습시키고 업무 과정을 명확하게 정립할 수 있다. 사람뿐만 아니라 AI와도 적극 소통하며 그 능력을 끌어올려야 하므로, 정확한 명령어를 입력하고 원하는 결괏값을 제대로 얻어내는 프롬프트 엔지니어링 능력도 필수적으로 요구된다. 이처럼 다양한 전문성과 소양이 요구되기에 제 몫을 해내는 AI 업무 프로세스 개발자로 발돋움하는 데에는 상당한 노력과 시간이 필요하지만, AI와의 동반성장이 필수인 시대로 접어든 만큼 능력을 인정받으면 많은 기업과 함께 일하며 자신의 가치를 높여 나갈 수 있다.