"분석가는 사라져도 역량은 더 중요해진다" 엔씨소프트 팀장이 말하는 AI 시대의 데이터 분석

인공지능(AI) 기술이 산업 전반에 깊숙이 침투하면서 데이터 분석가의 역할과 업무 방식에도 근본적인 변화가 나타나고 있다. 티타임즈TV가 전한 대담에서 엔씨소프트 마케팅분석팀 송지훈 팀장은 데이터 분석가라는 직무 자체는 줄어들 수 있지만, 데이터를 다루는 역량의 중요성은 오히려 높아지고 있다는 견해를 밝혔다.

데이터 분석가 포지션 감소 속에서도 '분석 역량'이 강조되는 이유

송지훈 팀장은 최근 데이터 분석가라는 포지션으로 채용이 거의 없어지는 추세라며, 현업에서는 분석가들이 느끼는 역할 상실에 대한 고민이 실제 존재한다고 언급했다. 하지만 그는 분석가라는 직업은 변할지언정 데이터를 분석하는 역량 자체는 더욱 중요해지고 있다고 분석했다.

실제로 현업 부서에서는 AI 도구를 활용해 직접 데이터를 분석하고자 하는 수요가 늘고 있다. 송 팀장에 따르면, 현업 부서원들이 기존 분석 리포트 대신 로우 데이터(Raw Data)를 직접 요구하는 경우가 많아지고 있다. 이는 부서원들이 AI를 활용해 더 깊이 있는 분석을 직접 수행하려는 움직임으로 풀이된다. 다만, 송 팀장은 현업 부서에서 실험 설계, 가설 설정, 통계적 검증 결과의 해석 등 전문적인 영역에서 어려움을 겪으며 프로젝트가 마무리되지 못하는 사례를 목격한다고 설명했다.

'삽질'의 실종과 주니어 분석가의 성장 경로에 대한 고민

AI의 도입은 업무의 효율성을 높였지만, 동시에 과거 '삽질'이라 불리던 비효율적인 과정을 통해 업무를 배우던 기회를 앗아갔다는 점이 새로운 과제로 떠올랐다. 데이터 전처리 과정처럼 데이터를 만지고 코드를 짜며 겪는 시행착오는 데이터에 대한 이해도를 높이는 학습 과정이었으나, AI가 이를 대신하면서 이러한 경험적 지식을 쌓을 경로가 사라지고 있다는 지적이다.

송 팀장은 신규 입사자들이 AI 도구가 이미 고도화된 환경에서 업무를 시작하다 보니, 데이터를 직접 다루며 얻을 수 있는 경험적 지식을 습득할 루트를 경험하지 못하고 있다고 언급했다. 이는 데이터의 오류를 판단하거나 결과물의 적절성을 검증하는 데 필요한 기초 체력을 기르는 데 어려움을 줄 수 있다는 분석이다. 이에 대해 이중학 동국대 교수는 리더들이 신입 사원에게 일정 기간 AI를 사용하지 않고 직접 업무를 수행하게 하는 등의 방식이 도메인 이해를 위한 '삽질'의 과정을 복원하는 방법이 될 수 있음을 시사했다.

AI에게 주도권을 뺏기지 않기 위한 분석가의 대응 전략

AI 시대의 분석가는 AI에게 모든 과정을 위임하는 것이 아니라, 분석의 주도권을 유지하는 것이 핵심이다. 송 팀장은 AI에게 업무를 하나씩 위임하다 보면 분석 프로젝트의 큰 설계 로드나 결과에 대한 해석 권한을 AI에게 넘겨주게 되는 상황을 경계해야 한다고 강조했다.

그는 주도권을 잃지 않기 위해 AI가 생략해버리는 중간 과정을 역으로 들여다보는 노력이 필요하다고 말했다. AI가 어떤 가정을 가지고 분석을 수행했는지, 코드는 어떻게 구성되었는지 등을 다시 검토하며 분석 과정을 뜯어보는 과정이 분석가만의 역할이라는 것이다. 또한, AI가 선택한 방법론이 적절한지 판단하기 위해서는 기존보다 더 폭넓은 방법론에 대한 이해가 필요하며, 문제 정의와 검증이라는 인간의 역할은 더욱 중요해질 것이라고 덧붙였다.

출처: 티타임즈TV 유튜브 「AI가 직원의 이직, 퇴직을 예측할 수 있을까? (송지훈 엔씨소프트 마케팅분석팀장)」