Glassbox의 현재 구인 데이터에서 일반 소프트웨어 엔지니어 일자리 6,439건 가운데 44.3%의 추출된 기술 프로필에 AI 관련 기술이 하나 이상 포함됐다. 다만 이는 전체 구인 시장을 대표하는 비율이 아니며, 기술이 프로필에 등장했다고 고용주가 이를 필수 요건으로 삼았다는 뜻도 아니다.
Glassbox는 설명이 비어 있지 않은 공고 6,439건을 분석했고, 이 가운데 2,851건에서 선택한 AI 관련 기술 10개 중 하나 이상을 추출했다. 가장 많이 언급된 항목은 머신러닝 1,137건, LLM 1,119건, AI 에이전트 984건, AI 어시스턴트 833건, RAG 305건이었다. 공고 하나에 여러 항목이 함께 나타날 수 있으며, 집계는 각 기술이 필수인지 선호인지 또는 단순 언급인지 구분하지 않는다.
Glassbox는 공고 설명 30건도 살폈다. AI 관련 기술이 추출된 공고 15건 중 8건은 업무에 AI 도구를 사용하는 일을 명시했다. 선택한 AI 기술이 추출되지 않은 공고 15건 중에서도 3건이 AI 도구 활용을 언급했다. 표본은 직무 분야와 고용주를 고려해 의도적으로 균형을 맞춘 소규모 표본이므로 전체 시장을 대표하지 않는다. 추출되지 않은 이유가 어휘의 한계인지 추출 과정의 한계인지는 이 사례만으로 알 수 없다.
공고에서 말하는 AI 업무는 크게 세 종류로 나뉠 수 있다. AI 기능을 제품에 통합하는 일, 코딩 보조 도구 등 AI를 이용해 개발하는 일, 모델 서빙이나 머신러닝 인프라처럼 AI 시스템을 만들고 운영하는 일이다. 이들은 겹칠 수 있지만 같은 역할은 아니다. AI 코딩 도구를 쓴다고 머신러닝 엔지니어가 되는 것도, 제품에 LLM을 통합한다고 모델을 학습시키는 것도 아니다.
구직자는 AI라는 단어만 보고 지원을 포기하기보다 실제 책임이 제품 개발, 개발 도구 활용, AI 인프라·모델 작업 중 무엇인지 공고에서 확인해야 한다. 이 데이터는 특정 시점의 Glassbox 자료이며 AI 언급이 시간에 따라 어떻게 변했는지, AI가 기존 업무를 대체하는지, 모든 고용주가 같은 뜻으로 AI를 언급하는지는 보여주지 않는다.
톰 해리스(Tom Harris)의 별도 작업 논문 The New Work of Generative AI: Evidence from 18 Million Duty Statements in US Job Postings은 미국 구인 공고의 직무 설명 1,800만 건을 시간에 따라 분석해 새로운 AI 관련 업무와 새 도구로 수행하는 기존 업무를 구분한다. 데이터와 방법론이 다르므로 이 연구가 Glassbox의 비율을 검증하거나 직접 설명하는 것은 아니다.
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