이렇게 빠르게 변하는 시장에서, 점점 더 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용해 생산성을 높이고 창의적인 업무에 집중하려 하고 있어요. 예를 들어, 단순 반복 작업을 자동화해버리면 사람들은 보다 전략적이고 문제 해결 능력이 요구되는 영역에 에너지를 쏟을 수 있게 되죠. 이런 추세는 이미 제조업, 고객 서비스, 데이터 분석 같은 분야 전반에서 두드러지게 나타나고 있으며, 앞으로는 전문가와 AI가 함께 협업하는 ‘하이브리드 워크포스’가 점점 일반화될 것으로 보입니다.

그 과정에서 우리에게 요구되는 능력들도 달라질 수밖에 없는데요, 누군가는 AI를 잘 이해하고 관리하며, 또 다른 누군가는 AI가 놓칠 수 있는 인간적 통찰력과 비즈니스 가치를 더하는 역할을 하게 될 거예요.

빅데이터 기업 Databricks에서는 이미 여러 AI 에이전트를 활용하고 있으며, 이들을 ‘AI Agent Orchestrator (Uplimit 기반)’가 총괄 관리해 가상 강사 주도형 교육 프로그램을 개인화하고 있습니다. 각 전문 에이전트는 물류부터 콘텐츠 관련 질문까지 폭넓게 대응하고, 이를 통해 강의 개발 기간을 기존 3주에서 3~4일로 단축하며 학습자 경험까지 개인화할 수 있게 되었다고 해요. 조디 소에이루 데 파리아(러닝 & 이네이블먼트 담당 부사장)는 “이 같은 접근으로 학습자에게 새 기술을 즉시 연습할 기회를 제공하고, 개인 맞춤형 학습 추천이 현실화되고 있다”고 강조했어요.

이런 새로운 직무는 데이터 이해, 프로그래밍 기초, AI 작동 원리, 윤리 규범, 커뮤니케이션 스킬 같은 다양한 역량이 필수적으로 요구된답니다. 😉 또한 기존 직무도 AI 기술을 접목해 더 수준 높은 업무 방식으로 진화하고 있는데요, 고객 서비스 업무의 경우 챗봇과 협력해 간단한 문의를 자동 처리하고, 직원들은 고객만족도 향상이나 복잡한 문제 해결에 집중하게 됩니다.

이것이야말로 AI 에이전트가 단순 반복작업을 덜어주고, 사람에게는 창의력과 문제 해결 능력을 발휘할 기회를 제공하는 ‘일석이조’의 효과라 할 수 있겠죠? 🥳 점점 더 많은 기업이 AI 적용으로 인해 인력 재배치와 재교육을 고민하고 있으며, 이에 따라 직무 역량 개발과 맞춤형 경력개발 로드맵이 중요한 과제가 되고 있어요. 바로, 잡그리기에서 Career Development Framework을 만든 이유이기도 하죠!

이렇게 사람이 중심이 되고 AI가 이를 지원해주며, 그 결과로 더 나은 의사 결정과 성장을 이뤄내는 개인과 기업이 분명 미래 경쟁력을 갖추게 될 거예요. 지금이야말로 AI 에이전트와 함께 새롭게 창조될 일자리와 업무 방식을 잘 파악하고, 평생 학습과 협업 능력으로 무장할 때랍니다!

그럼 다음에는 AI Agent를 어떻게 공부할지 한번 알아가 볼까요? 😊