9월 1주차 위클리A 

노코드 교육에 나선 DX기업들 
이거 모르면 완전한 디지털전환이 아니야! 

디지털 대전환 시대, 수많은 기업이 앞다퉈 디지털 전환을 진행하고 있어요. 여기서 주목할 점은, 현재 기업들의 디지털 전환 과정에서 노코드(No-Code) 열풍이 불고 있다는 것이에요. 

비개발자도 코딩 없이 개발 업무를 할 수 있는 노코드, 특히 이번 노코드 물결은 대규모언어모델(LLM)을 토대로 한 챗봇이 이끌고 있고, 기업들은 이를 통해 완전 자동화를 추진하고 있어요. 자세한 사례를 알려드릴게요!

먼저, AI기업 스켈터랩스는 누구나 챗봇을 개발할 수 있는 챗봇 ‘AIQ+챗’에 노코드 방식을 적용했어요. 노코드로 LLM 사용성을 강화한 대규모 업데이트를 실시한 것이죠. 스켈터랩스의 AIQ+챗은 노코드 챗봇 빌더를 보유한 서비스형소프트웨어(SaaS)플랫폼이라고 해요. 인공지능이나 코딩에 대한 지식이 없어도, 누구나 사용자 친화적인 시각적 인터페이스를 사용해 플랫폼 안에서 AI 챗봇을 구축할 수 있어요. 

다음으로 소프트웨어 기업 티맥스오피스는 올 상반기 노코드 앱 제작 솔루션인 ‘슈퍼UX’를 출시할 예정이에요. 티맥스오피스가 공개 예정인 슈퍼UX는 기존에 제공했던 로우코드 기반 솔루션에서 더 나아가, 전면 노코드 방식을 취한다는 점이 특징이라고 해요. 이를 통해 한 번 개발한 이후에는 윈도우, 안드로이드, iOS 등 다양한 운영체제나 PC, 모바일 등 어떠한 기기에서도 적용 가능하다는 장점이 있어요. 이 외에도 노코드 이커머스 솔루션 아임웹은 100% 노코드로 웹사이트와 쇼핑몰을 만들어 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼을 제공하고 있고, 인디 게임 플랫폼인 슈퍼캣은 게임 개발에 필요한 기능을 원스톱으로 지원하는 노코드 개발 툴 ‘펑크랜드’를 운영하고 있어요. 노코드를 통해 디지털 전환의 본질을 파악한 ‘진짜 성장’을 하고 싶지 않으신가요? 에이블런의 코딩없는 DT교육으로 해낼 수 있어요! 자세한 교육 내용을 알고 싶으시다면 아래 버튼을 눌러주세요. 😉

/(사진=Unsplash)

디지털 전환 교육 사례 더 알아보기

IT보안인재 관리체계 부실
보안인재 인력난 지속되지만, 인적관리도 안돼 

정보보호에 대한 인재가 부족한 지금, 정부가 북한발 사이버 위협 등에 대응하기 위해 '10만 사이버 보안 인재 양성'을 내세웠으나 정작 정보보호 인력 관리 체계가 미비하다는 지적이 나오고 있어요. 정보보호 인력 육성 정책의 근거가 되는 정보보호 인력 수요조사도 이뤄지지 않는 데다가, 산업별 인적자원개발(HRD) 컨트롤 타워 격인 정보보호 인적자원개발위원회(ISC)도 없어요.

정보보호 업계에 따르면, 매년 국내 정보보호산업 실태조사에서 정보보호 기업 종사자 현황을 파악할 뿐, 정보보호 분야 인력 수요조사가 제대로 실시되지 않고 있다고 해요. 인력양성 정책을 수립하려면 기본이 되는 정기 조사가 전혀 이루어지고 있지 않아요. 정보보호 기업 관계자는 “매년 산업 실태 조사를 하고 있지만, 세부적으로 직무별 인력 현황 파악이 되지 않고 어느 직무에 사람이 부족한지 객관적 자료가 없다”면서 “일반기업을 포함해 전체 정보보호 인력을 포괄하는 정기 조사가 이뤄져야 현장에 맞는 인력 양성 정책이 나올 수 있으며 이를 위해선 정보보호 ISC가 필요하다”고 언급하기도 했어요.

정보보호 인재 관리체계 부실은 여러 산업에 영향을 미치고 있어요. 특히 금용권이 대표적이랍니다. 금융권에서는 고도화된 디지털 환경을 악용하는 사이버 위협이 커지고 있어 클라우드, 가상자산, 메타버스, 인공지능 등 다수 금융IT 신기술과 관련한 보안 사고 대비의 필요가 크게 강조되고 있지만, 관련 인력 부족으로 하소연이 끊이지 않고 있어요. 이에 한 금융권 전문가는 “지속 가능한 디지털금융 혁신을 지원하기 위해 현업 맞춤형 금융보안 전문인력 양성이 업계와 학계에서 동시에 진행돼야 한다”며 인적관리의 중요성을 강조했어요.

EU의 디지털 서비스법 시행
내가 이걸 찾는줄 어떻게 알았지? 맞춤형 광고 제재받는다  

<< Test 이름 >> 님도 인터넷이 필요한 상품의 광고를 귀신같이 보여줘 소름이 돋았던 적 있으신가요? 이런 상황은 바로 소비자 맞춤형 추천광고 때문에 나타나는데요, 맞춤형 추천광고가 유럽연합의 제재를 받아요. 지난 25일부터 디지털서비스법(DSA·Digital Services Act)이 정식 시행되었어요. 정확히는 대형 온라인 플랫폼을 대상으로 정치적 소속, 성적 지향, 민족과 같은 차별의 여지가 있는 개인의 특성을 기반으로 한 맞춤형 광고를 규제한다고 해요. 또, 어린이 대상 데이터를 이용한 맞춤형 광고도 금지해요. 이를 위반하면 연간 매출액의 최대 6%를 과징금으로 부과할 수 있어요.

DSA에는 개인정보 공유 등 사용자들이 회사가 선호하는 선택을 하도록 유도하는 디자인을 가리키는 '다크 패턴'을 금지하는 내용도 포함했어요. 규제 시행에 앞서 일부 기업들은 자사 플랫폼에 '불법 콘텐츠 신고란'을 추가하는 등 서둘러 대비에 나섰어요. 아마존은 불법으로 의심되는 제품을 신고할 수 있는 코너를 새로 개설했고, 스냅챗은 EU와 영국 내에서 청소년을 대상으로 한 타깃형 광고를 전면 금지하기로 하는 한편 18세 이상 사용자들에게 노출되는 광고에 대해서도 투명성을 강화해요.

EU는 DSA를 시작으로 디지털 시장법(DMA)을 도입하여 대형 온라인 플랫폼의 시장 권력도 제한에 나설 예정이라고 해요. DMA는 소비자와 판매자 간의 관문 역할을 하는 기업, 즉 ‘게이트 키퍼’들의 시장 지배력 남용을 방지하기 위한 법률로 내년 3월부터 본격 규제에 들어갈 예정이에요. 이러한 상황에 대해 뉴욕 타임스는 DSA와 DMA의 디지털 서비스법 패키지 도입으로 유럽연합이 빅테크 기업의 강력한 규제 기관으로서 리더십을 확고히 했으며, 유럽 표준은 전 세계로 확산될 가능성이 높다고 논평했어요. 우리나라도 작년 개인정보보호위원회가 개인정보 보호법 위반으로 구글과 메타에 약 1,000억 원의 과징금을 부과한 적이 있죠. 이도 맞춤형 광고에 대한 사안으로 정보 수집에 대한 투명성을 확고히 하기 위함이었어요. EU의 초대형온라인플랫폼 규제는 우리나라 법 개정에도 의미 있는 참고자료가 될 것 같네요! 

서비스형소프트웨어(Software as a Service, SaaS)

서비스형소프트웨어(Software as a Service, SaaS)는 소프트웨어를 기기에 설치하지 않고 온라인으로 액세스할 수 있는 소프트웨어 제공 수단을 의미해요. 즉, 사용자가 필요한 서비스만 골라 이용할 수 있도록 만들어진 소프트웨어이죠. SaaS 솔루션은 호스팅 소프트웨어, 주문형 소프트웨어 및 웹 기반 소프트웨어라고도 불려요.

SaaS는 일반적으로 사용자가 로그인 이름과 비밀번호는 물론 유효한 월간/연간 결제 플랜이 필요한 구독 가입 기반의 형태로 제공돼요. SaaS에서는 서비스 공급자가 애플리케이션, 데이터, 런타임, 미들웨어, 운영체제, 가상화, 서버, 스토리지, 네트워크까지 모두 제공한다는 특징이 있어요. 

해고 결정, 알고리즘이 정하는 것이 맞을까?

최근 더 많은 HR 관리자가 AI를 이용하여 인력 감축을 진행하고 있다는 사실, 알고 계신가요? AI 대전환 시대에 당연한 흐름일 수 있지만, 우리는 이러한 현상을 다각도에서 관찰하고 좀 더 비판적으로 바라볼 필요가 있어요. 

소프트웨어 리뷰 회사인 Capterra의 최근 연구에 따르면, HR에서 직원 해고에 대한 의사결정을 알고리즘과 HR 소프트웨어에 의존하여 내리고 있어요. 2023년 기준으로 HR 리더의 98%가 필요할 경우 해고를 결정하기 위해 알고리즘과 소프트웨어에 의존할 것이라고 응답했어요. 이 추세는 10 여년 전부터 시작되었는데, 정교한 인력 분석이 가능한 소프트웨어의 출현과 데이터 중심 사고의 중요성이 증가하면서 HR에서 기술 기반 의사결정이 빠질 수 없게 된 거죠. 

하지만, 일각에서는 알고리즘 데이터 편향 문제가 존재하는 한 알고리즘을 통한 해고 절차는 잘못된 부분이 많다고 지적하고 있어요. HR 리더들이 성과 기반의 인력 감축 결정을 내리기 위해 알고리즘을 사용할 때, 무조건 의존하기보다는 건전한 회의론을 적용해야 한다고 주장해요. 결국 직원들의 성과를 정확하게 측정하기 위해서는 데이터와 비즈니스 프로세스에 영향을 미칠 수 있는 편향성을 잘 이해해야 하고, 직관적이고 정성적인 평가 영역도 배제해서는 안 된다는 것이죠!

HR전문가 Gardiner는 조직이 결정을 내릴 때 알고리즘과 인간 데이터의 사이에서 균형을 찾아야 한다고 말했어요. 시스템에서 생성된 데이터와 관리자의 평가는 항상 균형이 이루어져야 하고, 그 균형은 데이터 품질과 관리 프로세스의 정교함에 따라 달라진다고 조언했어요. 더욱 정확한 의사결정을 위해 기업의 HR 담당자는 비판적인 시각으로 내부의 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 성숙한지 검증해야겠네요!

오늘의 교육후기

- 공공기관 재직자라면 꼭 알아야 하는 데이터 활용법!

- 단 8주, 서비스기획자로 성장하기 위한 기초부터 취업까지!

에이블런 이야기

- 에이블런, 충청도와 함께하는 AI 엔지니어 실무 부트캠프 모집