인공 지능(AI) 프로젝트를 시작하려면 매우 전문화된 팀이 필요하다. 그러나 뉴욕 타임스의 보도에 따르면 전세계적으로 필요한 역량을 갖춘 인력이 1만 명 미만이기 때문에 인재 확보가 어렵다. 매년 AI 프로젝트에 적합한 기술을 익힌 사람은 약 100명 정도만 고용 시장에 나온다.

그렇다면 올바른 AI팀을 구성할 때 채워야 할 역할은 무엇인가?

우선 기계 학습 프로젝트의 중심에는 당연히 기계 학습 엔지니어가 필요하다. 이들은 프로젝트 작업은 물론 필수 인프라 및 데이터 파이프 라인도 관리한다. 일반적으로 데이터 과학, 응용 연구 및 코딩에 숙련된 사람들이 이 업무를 맡는다. 단순히 수학을 아는 것과 수학을 코딩하는 것은 전혀 다르다고 해당 분야의 전문가는 말한다.

데이터 과학, 통계, 컴퓨터 과학, 수학 또는 물리학을 전공한 데이터 과학자들은 수집에서부터 정리 및 데이터 준비에 이르기까지 데이터 분석과 알고리즘 개발에 중점을 둔다.

이들이 발견한 데이터 리드는 과학적 발견이나 접근법에 관심이 있는 연구 과학자들에게 넘어가 더 광대한 정보가 된다.

연구 과학자들 또한 데이터 과학과 컴퓨터 과학 지식을 갖추고 있어야 한다. AI 프로젝트의 데이터 과학을 다루며 코드 작성도 가능한 수준이다.

분산 시스템 엔지니어도 중요하다. 이들은 AI 시스템에 대한 심층적인 이해를 통해 대규모 데이터 세트와 관련된 문제를 관리하고 분산 시스템을 운영한다.

AI 솔루션에 대한 수요가 늘어남에 따라 자격을 갖춘 AI 전문가 팀에 대한 수요도 증가하고 있다. 숙련된 후보자가 부족한 상황에서 올바른 팀을 구성하는 것이 이 분야의 주요 과제다.