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• 영문법 잘한다고 영어 잘하나? 코딩 몰라도 AI 만든다! 영문법을 잘 안다고 영어를 잘하는 건 아니다. 외국인을 만나 말 한마디 못 한다면 아무 소용이 없다. AI와 코딩도 마찬가지다. 코딩을 배우면 취업이 쉽고 높은 연봉을 받는다는 언론 보도가 많아지면서 많은 사람이 코딩을 배우려고 시도한다. 그러나 코딩을 열심히 공부했다고 해서 산업현장에서 사용할 수 있는 AI를 만드는 건 아니다. 단기간 코딩을 배워서는 실제로 일할 수준이 안되기 때문에 취업이나 창업에 별로 도움이 안 된다. 이 책은 일반인의 시각에서 코딩 없이, 이른바 ‘노코딩’으로 AI를 만들어내는 방법을 설명한다. 어려운 코딩을 몰라도 훌륭한 AI 솔루션을 활용하고, 그것을 어떻게 산업 각 분야에 적용하는지 설명한다. AI 솔루션 학습을 통해 코딩하지 않고도 쉽게 AI 기술을 활용할 수 있다. 재직자와 문과생의 희망, 노코딩 AI 정부 기관에서 ICT 인력양성 연구위원으로 활동한 저자는 이 책에서 노코딩 기반의 AI 솔루션을 소개하며 코딩을 모르는 문과 출신과 관련 재직자들이 AI 기술을 활용하는데 필요한 태도, 지식, 기술을 함께 소개한다. 이 책은 왜 AI를 공부해야 하는지 현장의 경험을 녹여 들여다보고, 어떤 태도를 갖추어야 하는지, 또 어떤 지식과 기술을 학습해야 하는지 등 산업계 전반을 총 4부에 나눠 면밀하게 살핀다. 기업은 소프트웨어 개발자도 필요하지만, 산업현장의 문제를 해결하고 새로운 부가가치를 생산할 수 있는 인재를 더 원한다. 코딩이 어렵거나 관심이 가지 않는 사람은 코딩보다 자신이 더 잘하는 것에 집중하는 것이 더 효과적이다. 저자는 다양한 산업과 직무 관련 교육훈련, 채용·배치·승진 시 개인의 역량을 검증하는 도구로서 현장 중심의 인재를 양성하기 위해 만든 국가직무능력표준에 근거해 AI 인재가 되기 위해 준비해야 할 태도, 지식, 기술을 소개한다. 이 책은 문과생과 산업계 재직자들이 코딩을 배우기보다는 문제를 해결하는데 필요한 태도를 훈련하고 AI 솔루션을 활용해 AI 기술을 직접 체험해볼 것을 제안하고 있다. 또 AI 솔루션으로 산업 현장의 문제를 해결하는 데 어려움이 있을 때가 바로 코딩을 배울 타이밍이라고 설명한다.
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• AI 전문가는 누구인가? AI 인력 수요가 많다 보니 높은 연봉을 주지 않으면 AI 전문가를 채용할 수 없다. 어렵게 AI 전문가를 채용해도 산업현장 지식이 없어 바로 산업 현장의 문제를 해결하는 데 어려움이 있다. 산업 분야에 AI 기술을 적용하는 가장 좋은 방법은 현장 지식이 있는 재직자들이 코딩을 배우는 것이다. 그러나 문과생과 산업계 재직자들은 생리적으로 코딩을 배우는 것을 어려워한다. 코딩에 대한 흥미도 없고 자신의 현재 전공 및 직무와 관련된 지식을 학습하는데도 시간이 빠듯하기 때문이다. 저자는 이 책에서 글로벌 리서치 기관의 분석 자료를 근거로 AI 프로젝트를 수행한 기업 대부분이 실패한 원인을 내부인력의 AI 기술 역량 부족으로 밝히고 있다. 재직자들이 AI 기술 역량을 갖추지 않고서는 AI 시대에 기업의 경쟁력을 유지하는 것은 불가능하다. 저자는 AI 인력 공급과 수요의 미스매칭 문제를 주목했다. 코딩 천재들이 코딩할 줄 모르는 일반인들도 쉽게 AI 기술을 적용할 수 있는 AI 솔루션을 개발했기 때문이다. 코딩하지 않고도 AI 기술을 이용할 수 있으므로 산업현장에서의 경험이 많은 재직자들이 AI 솔루션을 활용하면 AI 인력의 미스매칭 문제를 해결할 수 있다. 외국어를 자신이 배워서 직접 말하는 것이 말하고자 하는 의도를 전달할 수 있는 가장 좋은 방법이다. 그러나 외국어를 단기간에 배우기는 쉽지 않다. 외국어를 잘하는 통역사를 활용하는 것이 더 좋다. 코딩의 세계도 마찬가지다. 자신이 코딩을 할 수 있으면 산업현장의 다양한 문제를 해결할 수 있다. 그런데 언제 코딩을 배워서 그렇게 할 수 있겠는가. 코딩을 배워보려고 시도하지만 이내 어려워 포기하는 사람이 많다. 통역사를 이용해 외국인과 소통하는 것처럼 AI 솔루션을 이용해 산업 현장의 문제를 해결하는 것도 좋은 방법이다. AI 솔루션으로 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하는 완벽한 방안을 찾지 못할 수도 있다. 그러나 재직자들은 현장 경험이 많아 해결해야 할 문제를 도출하고 AI 기술 적용의 가능성을 확인하는데 소프트웨어 개발자보다 더 유리하다. 재직자들이 AI 솔루션으로 해결할 수 없는 문제가 발견되었을 때 그때가 AI 전문기업과 협력할 타이밍이다. 내부인력을 활용함으로써 AI 기술 적용 프로젝트 비용을 절감할 수도 있고 AI 전문 기업과 협력해야 할 부분에 대해 정확히 알고 있어 프로젝트 성공 가능성도 크다. AI 솔루션이 시장을 바꾼다 저자는 전문 코치로서 활동하고 있다. 그래서 특히 지식보다 태도 훈련과 실제로 AI 솔루션을 활용해 실습해볼 것을 강조하고 있다. 기초체력인 태도가 부실하면 지식과 기술을 학습하고자 하는 동기가 생기지 않는다. 지식을 이해하는데 진을 빼고 나면 실전에서 필요한 기술을 배우고 싶은 동기가 약해지기 때문이다. 과거 AI 기술의 문제로 두 번의 시장 침체기를 겪었다. 그러나 저자는 6G 통신, 양자 기술, 초거대 AI 기술 등이 발전하면서 이번에는 산업현장에서 AI 기술의 활용이 확대될 것으로 전망하고 있다. AI 기술을 활용할 수 있는 능력은 개인과 기업의 성공과 실패를 가르는 기준이 될지도 모른다. 코딩의 어려움으로 AI 기술 학습을 시도조차 하지 않았던 사람들이 꼭 읽어보아야 할 책이다. 노코딩으로 AI 기술을 적용하다 보면 코딩을 배우고 싶은 동기가 생긴다. 이 책을 읽고 AI 솔루션으로 해결하지 못하는 것을 해결하기 위해 코딩을 공부하고 싶은 동기가 생긴다면 아마 그 독자는 AI 전문가로 성장할 것이다.
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• I. AI 시대의 변화 1. 노코딩으로 하는 AI 2. 새롭게 부상하는 AI계급 3. 채용시장의 변화 4. CEO의 경쟁력 5. 초거대 AI로 진화하는 AI 6. AI가 만든 또 다른 세상, 메타버스 7. 서둘러야 할 AI 공부 II. AI 시대의 태도 1. 코딩보다 중요한 태도 2. 문제가 답이다(문제 해결력, 비판적 사고, 서비스 지향성) 3. 괴짜의 힘(창의성) 4. 더 중요해진 협력(대인관계역량, 협상력) 5. 부드러운 리더십(융통성, 감성지능, 인적자원 관리 역량) 6. AI보다 나은 판단력(분석적 · 논리적 의사 결정력, 통찰력) III. AI 시대의 지식 1. AI 시대 창과 방패, 수학과 통계 2. AI 시대의 노다지, 데이터 3. 상식이 된 AI 지식 4. AI 새바람, 디지털 트랜스포메이션 5. 마케팅의 필수 도구 AI 6. 실전 AI 프로젝트 IV. AI 시대의 기술 1. 노코딩으로 표 데이터 정복(Orange3) 2. 몇 줄의 코드로 하는 AI(텐서플로) 3. 노코딩 AI 솔루션으로 하는 딥 러닝 4. 코딩으로 완성되는 AI 5. 넘쳐나는 무료 AI 교육 6. 반복으로 완성되는 AI 기술
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• 코딩이란 벽에 좌절한 문과생과 비 IT 직무에 종사하는 사람들에게 희소식이 있다. 코딩을 몰라도 AI 기술을 활용할 수 있는 AI 솔루션이 개발되어 보급되고 있기 때문이다. 컴퓨팅 처리 용량과 처리 속도가 빨라지고, 코딩이 필요 없는 이른바 ‘노코딩’으로 AI 솔루션 기술이 발전하면서 코딩을 하지 않고도 AI 기술을 활용할 수 있게 되었다. 노코딩 AI 기술 적용이 가능해지면서 AI 개발자보다는 AI 솔루션을 활용할 줄 아는 산업의 도메인 전문가 역할이 중요해질 것이다. 바야흐로 코딩을 할 줄 몰라도 AI 시대의 주역이 될 수 있는 시대가 되었다. P22 지금까지는 AI 기술을 활용하기 위해 코딩을 배우는 방법밖에 없었다. 최근 글로벌 IT기업들이 텐서플로나 파이토치와 같은 도구를 개발해서 코딩을 잘 몰라도 AI 기술을 활용할 수 있게 되었다. 그래서 AI 솔루션을 두고 ‘AI를 만드는 AI’라고 말한다. 결국 고도화하는 AI 솔루션의 기능과 성능 덕분에 이제는 코딩을 몰라도 산업 현장의 전문가들이 데이터 사이언티스트가 하던 일을 할 수 있게 되었다. P24 기업들은 AI 기술 도입을 위해 현업에 바로 투입할 수 있는 실무형 기술 인력을 원한다. 회사 경쟁력과 직결된 이른바 ‘A급 개발자’의 경우 수요보다 공급이 턱없이 부족해 서로 양질의 인력 확보를 위한 경쟁이 치열하다. 업계 인사부서 담당자들에 의하면 소프트웨어 개발 경력이 있는 소프트웨어 개발자는 부르는 대로 연봉을 받을 수 있다는 얘기가 나올 정도다. P46 기업에서 AI 기술을 적용하는데 가장 어려운 것 하나를 꼽으라면 그것은 문제 해결 역량을 가진 사람이 없다는 것이다. 문제를 해결하려면 문제가 무엇인지 알아야 해결할 수 있다. 문제만 잘 정의한다면 그다음은 오히려 쉽다. AI 기술이 알아서 해결 방안을 찾아준다. 실제 산업 현장에서는 문제조차 모르는 경우가 많다. 문제를 몰라 대응을 하지 못해 생산 비용이 올라가고 매출이 떨어진다. P92 산업화 시대에는 이성적 능력이 뛰어난 사람이 성공했다면 AI 시대에는 감성적 능력이 뛰어난 사람이 더 성장할 것이다. AI는 이성적 능력이 필요한 일에 적합하기 때문에 방대한 데이터를 분석해 이성적 지식 서비스를 제공하는 전문 직종 분야도 AI 시대에서는 생존하기 어려울지 모른다. 감성 지능이 높은 사람의 핵심 능력은 다른 사람을 자신과 같이 존중받아야 할 사람으로 대하는 것이다. P108 데이터는 AI 개발자가 만들어내는 것이 아니다. 개인, 가계, 공장 등에서 매 순간 만들어진다. 사물을 유 · 무선 통신망으로 연결하고, 사람의 개입 없이 센서에서 발생하는 실시간 데이터를 인터넷으로 송수신하는 사물 인터넷을 통해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다. 그러나 AI가 제 기능을 하려면 양질의 데이터가 필요하다. 좋은 데이터로 학습해야 좋은 AI 모델을 만들어내기 때문이다. AI는 만물박사가 아니다. 데이터가 없으면 아무것도 할 수 없다. P128 고객이 절대 알려주지 않는 숨은 욕구를 분석해 마케팅 활동을 하기 위해서는 AI 기술을 활용해야 한다. 원하는 것이 무엇인지 알려주지 않아도 고객이 원하는 제품과 서비스에 대한 광고를 제공해 구매 성공률을 높여야 한다. 제품을 만들고 나서 고객이 원하는 것이 무엇인가를 아는 것은 늦다. 제품을 설계하는 단계부터 알아야 한다. P174
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• 하세정 [저]

• LG상사, 삼성SDS를 거쳐 현재 정보통신산업진흥원에서 ICT 인력양성 연구위원으로 활동하고 있다. 기업들이 원하는 현장에 바로 투입할 수 있는 AI 인력을 공급하기 위한 교육과정 개발 및 운영에 참여해왔다. 현재 코딩을 모르는 일반인들도 쉽게 활용할 수 있는 AI 솔루션 교육의 대중화를 위해 노력하고 있다.

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