1. AI 시대의 새로운 직업군 : 왜 생겨났나?
AI가 기존 일자리를 대체하는 동시에 새로운 수요를 낳는다
- 생성형 AI, 자동화 및 데이터 기반 시스템이 빠르게 확산되면서 전통적인 반복 업무는 AI에 의해 대체되는 경향이 증가하고 있다.
- 하지만 AI 모델의 학습·운영·윤리 관리 등 AI가 제대로 기능하기 위해서는 사람의 개입이 여전히 필수적이다.
- 따라서 ‘AI와 사람이 협력하는 생태계’를 유지하기 위한 보완적 인력 수요가 커지고 있다.
- 예를 들어, 단순한 데이터 라벨링보다는 고품질 데이터 수집·가공·검증을 담당할 전문 데이터 큐레이터와, AI 윤리 감시 및 거버넌스 역할 등이 주목받는다.
스킬 중심 채용이 확대되고 있다
- 최근 AI 직무에서는 학위보다 특정 실무 역량 중심의 채용이 늘고 있다는 보고가 있다. 예컨대, AI 직무 공고 중 학력 조건이 언급되는 비율이 점차 감소하고 있다는 분석도 있다.
- 즉, 온라인 코스나 부트캠프, 자체 프로젝트 경험 등이 경쟁력이 될 수 있다.
2. 주요 AI 관련 직업 7선 및 역할 분석
아래는 새롭게 주목받고 있는 AI 관련 직업 7가지를 선정하고, 역할·필요 역량·채용 사례 등을 함께 소개한다.
🧠 AI로 새로 생긴 일자리 Top 7
| 💼 직업명 | 🧩 역할 및 주요 업무 | 🧠 필요 역량 / 역량 방향 | 🌍 국내외 채용 예시 / 동향 |
|---|---|---|---|
| AI 트레이너 (AI Trainer / Conversational AI Expert) | 대화형 AI나 챗봇 모델이 자연스럽고 유의미한 응답을 하도록 ‘정답 예시’를 제공하고 오류를 보정하며 지속 학습을 관리 | 언어학, 대화 설계, 프롬프트 엔지니어링, 반복 피드백 역량 | OpenAI, Google, Microsoft 등에서 챗봇·대화형 AI 모델 튜닝 인력 채용 활발 예: “LLM Specialist / Conversation Designer” 공고 다수 Index.dev |
| 데이터 큐레이터 (Data Curator / AI Data Specialist) | AI 학습용 데이터의 수집·정제·라벨링·검증·관리 및 데이터 품질 거버넌스 유지 | 통계, 데이터 분석, 도메인 지식, 품질 통제 역량 | Scale AI, Toloka 등 글로벌 AI 데이터 플랫폼 기업에서 데이터 전문가 채용 강화 Financial Times |
| AI 윤리감시관 (AI Ethicist / AI Auditor) | AI 시스템이 편향·차별·프라이버시 침해 등을 유발하지 않도록 윤리 기준을 설계·감시 | 윤리학, 법률, 인공지능 이해, 정책 기획 역량 | 국내: LG AI연구원·네이버·카카오 등 AI 윤리 위원회 운영 국외: Responsible AI Officer, AI Ethics Lead 등 직책 확대 SPRi 리포트 |
| 디지털 휴먼 감독 (Digital Human Director / AI Content Supervisor) | 메타버스·가상 인물(Virtual Human)의 표정·행동·스토리라인을 감독하고 콘텐츠를 기획 | 영상·CG·애니메이션 감각, 스토리텔링, AI 응용 역량 | 엔터테인먼트·게임·미디어 기업에서 디지털 휴먼 프로젝트 진행 중 |
| AI 보안 전문가 (AI Security Specialist) | AI 모델 및 시스템이 공격·데이터 조작·취약점으로부터 안전하게 운영되도록 방어 체계 설계 | 보안 지식, 머신러닝 공격 이해, 보안 시스템 설계 역량 | CombineGR 보고서에 따르면 AI 보안 인력 수요 연 25% 이상 증가 CombineGR |
| 프롬프트 엔지니어 (Prompt Engineer) | AI 언어 모델이 원하는 출력을 내도록 최적의 입력(프롬프트)을 설계 및 조정 | 언어 이해, 실험 설계, 도메인 지식, 반복 최적화 감각 | 생성형 AI 확산과 함께 Prompt Engineer 직군 급증 Index.dev |
| AI 거버넌스 관리자 (AI Governance Manager / AI Ops Manager) | 기업 내 AI 프로젝트의 전략·리스크 관리·프로세스 표준화·운영 감리 수행 | 프로젝트 관리, 리스크 관리, AI 서비스 운영 경험 | SAP, Microsoft 등 글로벌 기업에서 AI 윤리·거버넌스 위원회 운영 Deloitte |
⚠️ 위 직업군은 엄밀히 말하면 “기존 직업의 AI 특화 버전”인 경우도 많다. 예컨대 데이터 관리자, 품질 관리자, 콘텐츠 감독 등의 역할이 AI 응용 영역 안에서 재해석된 형태라고 볼 수 있다.
3. 성장 전망과 시사점: 어디까지 갈까?
성장 흐름 요약 및 전망
- Aura의 AI 직업 보고서에 따르면, 2025년 상반기 AI 관련 채용 건수는 급증하여 1월 대비 4월까지 2배 이상으로 증가했다가 5~6월 사이 조정 국면에 접어들었다.
- 그러나 전체적으로 AI 직무는 전반적인 소프트웨어 직무의 10~12% 정도 비중을 차지하면서 안정적으로 자리잡고 있다는 분석이다.
- “Fastest Growing AI Roles” 분석에서도 AI 엔지니어·데이터 전문가 외에 AI 윤리·책임자 관련 역할이 주목받고 있다.
- CombineGR 자료에서는 AI 보안 전문가, 책임 AI 담당자, 프롬프트 엔지니어 등이 특히 성장성이 높은 직무로 언급된다.
데이터 큐레이터나 프롬프트 엔지니어 역할은 AI 모델 수요 증가 및 데이터 중심 운영 확대로 비교적 안정적인 성장세를 보일 것이다.
하지만 윤리 감시, 보안, 거버넌스 역할은 규제 강화와 사회적 책임 강화 흐름 속에서 비교적 더 높은 성장 여력을 가진다.
특히 디지털 휴먼 감독은 엔터테인먼트/메타버스 산업 확장에 따라 수요가 있지만, 시장 규모가 제한적일 수 있다.
4. 국내외 채용 사례와 실제 기업 움직임
국내 사례
- 네이버는 AI 윤리 준칙을 수립하고, 내부적으로 AI 윤리·안전성 개선 프로세스를 운영 중이다.
- LG그룹은 LG AI 연구원 산하에 윤리 조직을 구성하고, AI 위험 관리 프로세스를 계열사 전반에 배포하고 있다.
- 카카오도 기술윤리 위원회를 운영하며 AI 윤리 거버넌스 체계를 강화하고 있다.
- 또, 국내에서는 AI 채용 도구의 공정성과 규제 이슈가 주목받아 AI 관련 인사 및 법률 전문가 채용 수요도 점차 늘고 있다.
해외 및 글로벌 기업 사례
- OpenAI, Google, Microsoft 등은 챗봇·LLM 모델 개선을 위한 AI 트레이너나 프롬프트 엔지니어 채용을 활발히 진행 중이다.
- SAP는 AI 윤리 및 거버넌스 위원회를 글로벌 조직 수준에서 운영하고 있다.
- CombineGR는 AI 보안 전문가와 책임 AI 담당자 채용 수요가 증가하고 있다고 보고한다.
- Scale AI, Toloka 같은 데이터 플랫폼 기업은 고급 데이터 큐레이터나 전문 라벨링 인력을 확보하는 전략을 강화하고 있다는 보도도 있다.
5. 시사점과 준비 전략
시사점 요약
- AI 직무는 단지 기술 개발만이 아니다
단순한 모델 개발 외에도 윤리·운영·보안·거버넌스 등 다양한 보완적 인력 수요가 커지고 있다. - 규제 및 사회적 책임 강화가 핵심 변수
유럽의 AI 법안(AI Act), 기업의 책임 있는 AI 프레임워크 구축 등이 관련 직무 성장에 큰 영향을 미칠 것이다. - 스킬 중심 커리어 전환이 중요
AI 직무에서는 실무 중심 경험, 프로젝트 포트폴리오, 기술 역량이 학위보다 우선시되는 경향이 있다.
준비 전략 제안
- 프로젝트 기반 경험 쌓기: 개인 또는 오픈소스 프로젝트, 공공 데이터 활용 프로젝트 등을 통해 AI 데이터 처리·윤리 검토 실전 경험을 확보
- 융합 지식 확장: AI 기술 + 윤리 철학 + 법제도 + 보안 지식 등 다영역 지식을 계속 확장
- 네트워킹 및 커뮤니티 참여: AI 윤리 포럼, AI 개발 커뮤니티, 해커톤 등에서 활동하며 최신 동향과 인맥 축적
- 지속 학습과 최신 트렌드 팔로우: 프롬프트 기술, 모델 프라이버시, 공격 대응 등 빠르게 변화하는 분야에 지속적으로 노출
- 기업 채용 포지션 주시: AI 조직을 확대하고 있는 기업, AI 거버넌스 조직을 강화하는 기업 중심으로 채용 공고를 모니터링