AI 시대, 기업이 찾는 인재는 따로 있다…SK가 ‘문제 해결형 인재’ 키우는 이유

AI를 활용할 줄 아는 사람과 AI로 실제 문제를 해결할 수 있는 사람의 격차는 어디서 나타날까. 생성형 AI를 이용해 문서를 작성하고 정보를 검색하는 일은 익숙해졌지만, 기업의 업무 현장에서 문제를 찾아내고 해결책을 실행하는 일에는 또 다른 역량이 필요하다. 기술을 얼마나 많이 알고 있는지보다 어떤 문제를 발견하고, AI를 어디에 적용하며, 그 결과를 어떻게 만들어 내느냐가 중요해지는 이유다.

이러한 문제의식에 주목한 AI 인재 육성 프로그램이 있다. SK가 첫 기수를 모집하는 ‘SK AIGEN(아이젠)’이다. AI 관련 학위나 특정 전공보다 새로운 문제에 도전하려는 태도와 직접 실행하며 배우는 경험에 무게를 둔 프로그램이다.

SK AIGEN은 AI를 배우는 데서 끝내지 않고 현장에서 직접 문제를 발견하고 해결책을 실행하는 경험을 중심으로 운영되는 2년 전일제(Full-Time) 프로그램이다. 고객이 겪는 불편을 새로운 기회로 해석하고, AI 기술을 활용해 해결 방법을 찾아보는 과정에 초점을 맞췄다.

프로그램이 강조하는 것은 고객의 불편에서 기회를 발견하고 작은 아이디어라도 직접 실행해 보는 태도다. AI 기술에 대한 지식뿐 아니라 새로운 시도를 통해 얻은 경험과 배움을 중요하게 바라본다. 기존의 학습이나 업무 경험을 바탕으로 AI를 활용한 서비스 개발과 문제 해결에 도전하려는 청년들이 관심을 가질 만한 대목이다.

AI를 얼마나 아느냐보다, 무엇을 해결할 것인가

AI 관련 교육을 선택할 때는 어떤 기술을 배우는지만큼 그 기술을 실제로 어디에 활용할 수 있는지 살펴볼 필요가 있다. 코딩이나 모델 활용법을 익히는 일도 중요하지만, 현장에서 해결해야 할 문제를 정의하고 고객에게 필요한 결과물을 만드는 과정은 별개의 과제이기 때문이다.

SK AIGEN이 제시한 방향도 여기에 맞닿아 있다. 정해진 답을 익히는 대신 현장의 문제를 찾아 AI를 활용한 해결책을 실행해 보는 경험을 중심에 둔다. 특히 전공이나 기존 경력만으로 지원자의 가능성을 판단하기보다 무엇을 시도했고 그 과정에서 무엇을 배웠는지에 주목한다는 점이 특징이다.

AI 기술이 다양한 산업에 적용되면서 실제 업무에서 AI를 활용하는 방식 역시 다양해지고 있다. 같은 AI 도구를 사용하더라도 어떤 문제를 해결하려는지에 따라 활용 방법과 결과는 달라질 수 있다. 고객의 요구를 이해하고 해결할 문제를 구체화하는 역량이 중요한 이유다.