기술 인재가 부족한 이유는 무엇인가요?

기술이 빠르게 발전함에 따라 기술 업계 임원들이 고도의 기술이 요구되는 직무를 충원하기 위해 고군분투하고 있기 때문에 기술 인력이 부족합니다(ibm.com 외부 링크).¹ 직원 및 잠재 고객의 교육, 재교육 및 업스킬링은 수요를 따라가지 못하고 있습니다.

그리고 최근의 세간의 이목을 끄는 기술 인력 해고²(ibm.com 외부 링크)에도 불구하고 기술 인재에 대한 수요는 여전히 높다는 점을 기억하세요. 미국 노동 통계국 및 Lightcast³(ibm.com 외부 링크)에 따르면 향후 10년 동안 기술 관련 일자리는 미국 전체 인력의 두 배 속도로 증가할 것으로 예상됩니다. 은행에서 의료, 통신, 운송에 이르기까지 다양한 산업 분야의 기업이 고도로 숙련된 기술 인력을 필요로 하는 디지털 혁신을 겪고 있습니다.

어떻게 여기까지 왔나요? 지난 10년 동안 기술 업계는 고용에 기복이 있었습니다. 기술 리더들은 코로나19 팬데믹 기간 동안의 과잉 고용을 바로잡는 동시에 자동화와 AI를 통해 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 노력하고 있습니다.

생성형 AI와 같은 새로운 기술의 활용은 기업이 채용하는 역할 유형과 기술 요구 사항을 변화시키고 있습니다. 과거에 존재했던 엔트리 레벨의 역할이 자동화되면서 젊은 졸업생들의 기술 분야 경력 경로가 바뀌고 있습니다.⁴ 교육자들은(ibm.com 외부 링크) 학생들이 새로운 직장에 맞게 적절하게 준비하고 인공 지능(AI) 툴에 익숙해질 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있습니다.⁵

동시에 많은 기술 직원이 팬데믹 기간 동안과 그 이후에 그만두거나(ibm.com 외부 링크) 직장을 옮겼습니다.⁶ 또한 기술직 근로자들은 업무 환경의 유연성을 더 중요하게 생각하기 때문에 채용 제안을 수락할 때 더욱 까다로워지고 있습니다. 그 결과, 구직 시장에는 엄청난 인재 격차와 기술 부족 현상이 나타나고 있습니다.

숙련된 인력의 부족은 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크, 데이터 및 클라우드를 연결하는 새로운 프로젝트와 혁신 중심 이니셔티브를 추진하는 기술 기업의 능력에 영향을 미칩니다. 하지만 안타깝게도 단순히 '더 빨리 훈련하는 것'만이 완전한 해답은 아닙니다.

기술이 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 특정 기술의 반감기는 날이 갈수록 줄어들고 있습니다. 특히 생성형 AI와 관련된 AI 지식을 중심으로 창출되는 새로운 일자리의 수가 급증하고 있습니다. 여기에는 새로운 AI 모델과 툴을 구축하고 사용할 수 있는 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자 및 개발자가 포함됩니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 자동화, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅 및 시스템 아키텍처와 같은 분야의 기술력이 가장 수요가 높습니다. 하지만 틈새 기술은 약 2년 반 정도면 만료되거나 구식이 되기 때문에 자주 새로 고치거나 업데이트해야 합니다.

기술 인재를 찾는 것은 대기업뿐만이 아닙니다. 법률, 소매, 인사 및 교육과 같은 다른 산업에서도 AI, 사이버 보안 및 데이터에 대한 고급 지식을 갖춘 숙련된 인재를 찾고 있습니다. 일반 직원들의 경우, 이러한 다양한 기술이 어떻게 작동하고 업무 또는 고객과 상호 작용하는지에 대한 기본적인 이해의 필요성이 점점 더 높아지고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)에서 실시한 2023년 연구에 따르면 경영진 응답자들은 향후 3년 동안 직원의 40%가 리스킬링을 필요로 할 것으로 추정했습니다. 이는 AI와 자동화가 운영에 통합되고 있기 때문입니다.

기술이 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 기업은 필요한 역할과 기술을 지속적으로 재정의해야 합니다. 기업은 이러한 역할을 수행할 기술 인재를 유치하고 유지하기 위해 다양한 전략을 조합하여 사용할 수 있습니다.

채용 프로세스 전략부터 직원 교육 및 기술 향상에 대한 투자, 성장에 대한 보상과 직원들의 동기를 부여하는 건강한 업무 환경 조성까지 기술 인재 부족 문제에 대한 몇 가지 좋은 해결책이 있습니다.

인재 부족 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 사람 중심의 운영 접근 방식을 개발하는 것입니다. 즉, 기술 분야에서 일할 수 있는 사람들의 강점을 증폭시키는 방식으로 직무를 재설계하고 직원들이 가치를 인정받고 있다고 느낄 수 있도록 해야 합니다.

다음은 기업이 기술 격차를 해소하고 기술 인재 부족 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 접근 방식입니다.

1. 인재 파이프라인 재구상
2. 기존 채용 관행에 대한 재고
3. 직원 경험 개선
4. 기존 직원 재교육 및 기술 향상

기업은 글로벌 인재 풀을 찾고, 육성하고, 확장할 때 큰 그림을 그려야 합니다. 다양한 배경을 가진 다양한 사람들을 채용 관행에 포함시키면 직원 참여 및 유지율이 더 높아질 수 있습니다(ibm.com 외부 링크).⁷ 또한 기업은 좁게 정의된 엄격한 기술 요구 사항에 정확히 부합하는 인재를 찾는 대신, 신뢰할 수 있고 개방적이며 배우려는 의지가 있는 젊은 지원자에게 투자하는 것을 고려할 수 있습니다.

학위든 자격증 과정이든 적절한 교육 프로그램을 통해 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 컴퓨터 과학자는 현재 기술 시장의 수요에 대비할 수 있습니다. 학사 학위는 프로그래밍이나 데이터 관리 업무의 기본 기술을 익히는 데는 좋은 방법이지만, 기술직에서 성공하기 위해 반드시 학사 학위가 필요한 것은 아닐 수도 있습니다. 적절한 경험, 자격증, 배지, 교육 프로그램 및 기타 자격증(ibm.com 외부 링크)을 갖춘 사람은 기존의 교육적 배경을 가진 사람만큼 특정 역할을 수행할 수 있습니다.

기업은 지속적으로 필요한 기술 직원의 유형을 평가해야 합니다. 단기적인 해결책으로는 프로젝트 기반 아웃소싱이 있을 수 있습니다. 보다 장기적인 해결 방안으로는 인턴십 및 견습과 같은 프로그램을 만들고, 정규직 초기 경력 직원을 유치하고, 전문 프리랜서 및 장기 계약자와 함께 인재 에코시스템을 구축하는 것이 있습니다. 또한 기업은 지역 커뮤니티 기반 조직 또는 비영리 단체와 협력하여 전문성을 활용하고 전문 인재 파이프라인에 액세스할 수 있습니다.

현재 기술직 종사자의 실업률은 일반 근로자의 실업률보다 낮습니다. 보고서에 따르면(ibm.com 외부 링크) 기술 인력에 대한 수요는 향후 10년 동안 계속 증가할 것으로 예상됩니다. Deloitte(ibm.com 외부 링크)에 따르면 미국의 기술 관련 일자리에 대한 수요는 2023년 600만 명에서 2034년 710만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다.⁸

현재와 미래의 목표에 적합한 직원을 채용하려면 기업은 효과적인 인력 계획을 수립하여 생산성을 높이고 인건비를 절감해야 합니다. 이러한 계획에는 기술 격차와 인력 요구 사항을 예측하기 위해 단기 프로젝트 요구 사항과 장기 확장 계획을 수립하는 것이 포함됩니다. 타임라인과 워크로드를 기반으로 직원을 채용하는 것이 더 나은 접근 방식인지, 아니면 기술을 향상시키는 것이 더 나은지 평가할 수 있습니다.

기업은 새로운 IT 직원을 채용할 때 미리 계획을 세워 이들이 기술을 개발하고 업데이트할 수 있는 지속적인 교육 기회에 투자하여 향후에도 회사에 제공하는 가치를 유지할 수 있도록 해야 합니다.

채용 과정에서 채용 담당자는 AI를 사용하여 적격한 숙련된 근로자를 찾는 일정을 앞당길 수 있습니다. 이는 우선순위가 높은 기술 격차와 주요 공석을 파악하고, 자격을 갖춘 후보자를 분석 및 사전 선별하고, 시스템을 통과하는 지원자를 추적함으로써 달성할 수 있습니다. 과거 채용 데이터에 대한 분석을 실행하여 후보자 풀의 품질과 다양성을 개선할 수 있습니다.

인재 확보 외에도 HR 업무를 자동화 및 간소화하고, 신입 사원 온보딩을 지원하고, HR 전문가가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 지원하는 AI 기반 솔루션입니다.

생성형 AI는 미국 노동력에 상당한 영향을 미치고 있지만, 오히려 기술을 창의적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 숙련된 인력을 보강하고 지원하는 데 주안점을 두고 있습니다. 이러한 숙련된 인력은 모든 조직의 핵심입니다.

경쟁이 치열해지면서 기술직 근로자들은 수입 잠재력을 높이기 위해 직업을 바꾸는 경향이 있습니다. 인재 공백을 메우는 데 있어 자격을 갖춘 직원을 유지하는 것은 채용만큼이나 중요할 수 있습니다. 부적절한 인력 배치, 관리의 혼란, 지루한 관료주의는 기존 직원들의 피로와 과로를 유발하여 사직으로 이어질 수 있습니다.⁹

AI는 업무를 더 의미 있고 덜 지루하게 만들어 직원 경험을 개선할 수 있습니다. 이는 코드 개발과 같은 틈새 분야를 민주화하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 중복된 역할을 통합할 수 있습니다. 현직 직원에게는 AI 툴 적용 및 관리와 같은 새로운 커리어 경로를 제안할 수도 있습니다. 하지만 기업은 AI와 같은 기술을 어떻게 활용하고 싶은지에 대한 직원들의 피드백에도 귀를 기울여야 합니다.

불필요한 위계를 줄이고 소프트웨어 엔지니어가 다양한 각도에서 문제를 해결할 수 있는 자유를 제공함으로써 업무 환경을 더욱 협력적이고 지원적인 분위기로 만들 수 있습니다. 소통 능력이 뛰어나고 공감 능력이 있으며 어느 정도의 기술적 유창성을 갖춘 훌륭한 인사 관리자는 모든 사람이 체계적으로 업무를 수행할 수 있도록 하는 데 중요합니다. 효과적인 직원 경험 관리는 생산성과 직무 만족도를 높입니다.

유지율을 개선하는 다른 방법으로는 원격 근무 기회 제공, 직원 상황 및 긍정적인 일과 삶의 균형 지원, 직원들이 기술을 성장시키는 데 도움이 될 수 있는 외부 프로젝트에 참여하도록 장려하는 것이 포함됩니다. 기술 업계의 다양한 분야에서 협업을 장려하면 모범 사례를 장려하고 새로운 툴을 윤리적이고 적절하게 사용하는 방법에 대한 여러 사람의 조언을 얻을 수 있습니다.

끊임없이 변화하는 회사의 목표에 적응할 수 있는 쉬운 솔루션 중 하나는 현 직원을 위한 지속적인 교육에 투자하는 것입니다. 성장하고 학습할 수 있는 역량을 갖춘 재능 있는 기술 인력을 유지하면 기업은 신입 직원을 채용하고 온보딩하는 데 소요되는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

올바른 기본 기술을 갖춘 내부 후보자를 개발하기 위해 기업은 직원이 현재 역할과 프로젝트를 넘어서 제공하는 재능과 기술을 재평가할 수 있습니다. 이러한 기술은 새로운 아이디어를 테스트하고 새로운 제품이나 서비스를 실험하기 위해 고안된 해커톤, 팀 챌린지 또는 디지털 플레이그라운드를 통해 확인할 수 있습니다.

문제 해결, 관계 구축, 공감 및 창의성과 같은 소프트 스킬도 파악해야 합니다. 이러한 역량은 대면 경험, 교육, 좋은 멘토링 프로그램을 통해 강화할 수 있습니다. AI는 배경, 관심사 및 멘토가 관계에서 원하는 바를 기반으로 멘토와 멘티를 더 잘 매칭하는 데 사용될 수 있습니다.

교육 및 개발 프로그램을 통해 직원의 기술을 향상시키는 업스킬링은 기술 격차를 최소화하고 직원이 직무 변화에 대비하도록 준비시킬 수 있습니다. 컨설팅 회사나 로펌과 같이 프로젝트에서 인간 직원을 지원하기 위해 AI 에이전트를 사용하기 시작한 조직의 직원들은 AI 업스킬링을 통해 도움을 받을 수 있습니다. 그러나 고급 지식 종합 기능에도 불구하고 AI 툴은 맥락을 제공하고 프롬프트를 지시하고 결과를 해석하는 데 있어 인간에 크게 의존합니다. 이러한 기술은 모두 직원들이 교육을 통해 습득할 수 있는 기술입니다.

현재 직원 성능을 평가하고 업스킬링 또는 리스킬링이 필요한 영역을 식별할 수 있는 AI 기반 툴과 서비스가 많이 있습니다. 생성형 AI는 일반적인 기초 AI 교육과 학습자의 직무에 맞는 특정 교육을 결합하여 각 직원에게 더욱 맞춤화된 학습 여정을 만들 수 있습니다.

관리자는 직원들이 오픈 소스 커뮤니티에 참여하고 외부 자격증 취득 기회를 추구하도록 장려할 수 있습니다. 새 기술 분야의 교육 리소스를 제공하면 기술 개발을 위한 명확한 경로를 만들고 직원들 사이에 호기심, 성장, 충성심을 키우는 문화를 구축할 수 있습니다.

기술 인재 격차를 총체적으로 해결하면 기업은 인력 부족을 완화하고 목표를 향해 더 안정적으로 나아갈 수 있습니다. 교육을 받았고 참여도가 높으며 다양한 기술을 갖춘 인력을 양성하면 에코시스템의 모든 구성원이 번영할 수 있습니다.