생산적 AI 감독 새로운 소프트웨어 리더십 역할들이 등장한다
생산성 높은 AI 감독, 새로운 소프트웨어 리더십 역할들이 부각한다
소프트웨어 리더들의 대다수는 이미 또는 곧 그들의 일상 업무 활동에 창조적 AI를 통합하고 있습니다. 2025년까지 모든 소프트웨어 엔지니어링 리더십 직무 설명의 절반 이상은 명시적으로 창조적 AI의 감독을 요구할 것입니다. 이는 가트너의 분석에 따른 것입니다.
특징
창조적 AI와 엔지니어링의 교차점
창조적 AI의 급증은 엔지니어링 분야에 엄청난 잠재력을 끌어모을 수 있습니다. 그러나 기업과 엔지니어들은 AI의 역할, 비즈니스 전략, 데이터, 솔루션 및 제품 개발에 대한 영향을 이해하고 해결해야 하는 도전도 있습니다. 소프트웨어 영역에 창조적 AI를 통합하기 위해 미래 로드맵은 어떻게 될까요? ENBLE은 다양한 각도에서 해석합니다.
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이러한 책임의 변화로 인해 소프트웨어 리더십의 범위는 애플리케이션 개발과 유지보수의 한계를 초과하여 확장되어야 하는 시급함이 있습니다. 팀 관리, 인재 관리, 비즈니스 개발 및 윤리 강화는 창조적 AI 감독의 일부가 될 것입니다. 하리타 칸다바트, 가트너 분석가에 따르면.
창조적 AI는 개발자를 대체하지는 않지만, “소프트웨어 엔지니어링의 일부 측면을 자동화할 수 있는 능력을 갖고 있습니다,” 그녀는 덧붙입니다. 그리고 “인간이 가지고 있는 창의력, 비판적 사고 및 문제 해결 능력을 복제할 수는 없지만,” AI는 효율성을 향상시킬 수 있는 힘의 배수기로 작용합니다.
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다른 전문가들도 소프트웨어 엔지니어링 리더십의 중요성을 인정하고 있습니다. 노트르담 대학교의 니콜라스 베렌테와 보스턴 대학교의 빈 구는 MIS Quartely에서 글로서 말합니다. “AI가 관련된 사회적 변화에서 매니저의 역할은 과대 평가될 수 없습니다.”
“AI에 대한 모든 중요한 결정은 매니저가 내립니다. 매니저는 AI 기반 시스템의 개발과 구현을 감독하며, 결정에 사용하고 고객을 대상으로 활용하며, 적절한 AI를 모니터링하고 조정합니다. 매니저는 리소스를 할당하고 AI 프로젝트를 감시하며 미래를 형성하는 조직을 관리합니다.”
매니저들이 직면하는 도전 사항에는 비즈니스 전략에 대한 AI 매핑, 인간-AI 인터페이스의 촉진, 그리고 “데이터, 개인 정보 보호, 보안, 윤리, 노동, 인권 및 국가 안보”에 주의를 기울이는 것도 포함됩니다. 베렌테와 공저자들은 이를 강조합니다.
비즈니스 조정은 또 다른 중요한 리더십 능력이 될 것입니다. 업계 리더들은 주도적인 형태의 AI인 창조적 AI와 운영적 AI가 개발자들에게만 생산성 도구가 아니라, 소프트웨어 리더들이 이해하고 추진해야 할 비즈니스 기회를 제공한다고 주장합니다. 델 기술의 존 로이즈 글로벌 최고 기술 책임자는 “AI 프로젝트는 단순히 기술 프로젝트가 아닙니다”라고 말합니다.
“우수한 AI 프로젝트는 비즈니스 결과에 맞춰져 있습니다. AI 프로젝트는 조직 구조를 거의 피할 수 없이 방해하며, 이는 기술적 결정이 아닙니다. 모든 투자와 자동화로의 변화는 과거의 일자리를 사라지게 하고 이러한 자동화가 작동하는 데 책임을지는 새로운 일자리를 만듭니다.”
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새로운 리더십 기술에 대한 수요는 IT 전문가들이 소프트웨어 리더들이 참여하거나 이끌게 될 팀의 확장을 기대해야 함을 의미합니다. AMD의 글로벌 인공지능 마케팅 담당인 Bryan Madden은 “AI의 획기적인 발전은 AI 전문가 및 머신러닝 엔지니어와 같은 새로운 수준의 기술 전문성을 불러일으킵니다. 이들은 AI 알고리즘과 신경망을 개발하고 배포하는 역할을 맡고 있습니다.”
“AI와 그 배포는 빠른 속도로 진화하고 있습니다. AI 프로젝트는 실용적이고 기술적인 요인만 고려할 뿐만 아니라 거버넌스, 정책 및 윤리적 측면도 따라야 합니다.”
또한, AI 리더십은 팀 게임이라는 것을 기억하는 것도 중요합니다. 대부분의 AI 노력은 일반적으로 CEO, CIO 또는 엔지니어링 책임자의 주도하에 진행됩니다. Databricks의 CIO인 Naveen Zutshi는 “비즈니스 부서의 팀원들이 CIO 아래의 엔지니어들과 협력하여 모든 부서의 비즈니스 프로세스를 개선하는 내부 사용 사례를 만들 수 있습니다”라고 말합니다.
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이 협업 수요는 AI의 성공이 “기술, 비즈니스 및 사회 간의 개방적인 파트너십과 협력에 달려있다”고 말하는 AMD의 Madden이 말합니다.
“AI가 건강 관리, 금융 및 교육과 같은 다양한 산업에 보급되면 AI 응용 개발자들에게는 도메인 전문가들이 AI 응용에 대한 컨텍스트와 통찰력을 제공해야 합니다. 이러한 통찰력은 기술 커뮤니티가 고객들에게 최상의 이익을 가져다주기 위해 AI의 응용을 가장 잘 적용하는 데 도움이 될 것입니다. 정책 전문가들을 응용 개발의 영역에 포용시키는 일부 역할들이 등장할 것입니다.”
업무 분야 전문성 외에도 AI의 부상은 빠른 엔지니어링과 맥락에 맞는 학습 역량에 더욱 초점을 맞추게 될 것입니다. Databricks의 Zutshi는 “개발자들이 대규모 언어 모델에 대해 프롬프트를 최적화하고 고객을 위한 새로운 기능을 구축할 수 있는 능력은 최신 능력입니다. 이는 AI 도구의 영향력과 기능을 더욱 확장시킬 것입니다.”
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소프트웨어 리더들이 선도할 필요가 있는 또 다른 영역은 AI 윤리입니다. 소프트웨어 엔지니어링 리더들은 “AI 윤리 위원회를 구성하거나 협력하여 디자인 및 개발을 위한 생성적인 AI 도구를 책임 있게 사용하는 정책 지침을 만들어야 합니다”라고 Gartner의 Khandabattu는 그녀의 분석에서 보고합니다. 소프트웨어 리더들은 사내에서 개발되거나 제3자 공급업체로부터 구매된 생성적인 AI 제품의 윤리적 리스크를 식별하고 완화하는 데 도움이 되어야 할 것입니다.
마지막으로, 인재의 영입, 개발 및 관리도 생성적인 AI로부터 도움을 받게 될 것입니다. 생성적인 AI 응용프로그램은 채용 업무를 가속화할 수 있으며, 작업 분석과 면접 요약을 기록하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 리더들은 “플랫폼 엔지니어링을 위한 관련 기술 또는 경험과 관련된 키워드나 주요 구문을 요청하는 프롬프트를 입력할 수 있습니다.” 생성적인 AI는 기술 관리와 개발을 지원할 것입니다. Khandabattu는 이를테면 소프트웨어 엔지니어링 리더들은 “조합하여 새로운 포지션을 만들거나 중복성을 제거할 수 있는 기술을 식별하기 위해 역할을 다시 생각할 수 있게 될 것입니다.”
