5년 후 꼭 필요한 다섯 가지

2025년의 미래를 살아가려면 아래의 5가지는 반드시 있어야 한다. 개인뿐만 아니라 기업도 마찬가지다. 이 다섯 가지는 어떤 비즈니스 모델에서든 도움이 될 것이다.

1. 영어

영어로 된 비즈니스 뉴스, 특히 테크놀로지 관련 정보는 이해할 수 있는 정도는 되어야 한다. <월스트리트 저널>과 <파이낸셜타임스>등을 영어판으로 읽는 게 좋다. 지금도 일본어 번역 기사는 아주 적기 때문이다. 조금 더 욕심을 낸다면 논문을 읽을 수 있는 수준까지 이르면 더 좋다. 최첨단, 특히 테크놀로지 관련 정보는 논문에 실리는 경우가 많기 때문이다.

예를 들어 최근에는 양자 컴퓨터 관련 정보가 봇물 터지듯 쏟아져 나오고 있다. 영어 논문을 읽다 보면 양자 컴퓨터로 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지 알 수 있다. 사실 나도 가끔 논문을 읽고 있는데, 그 덕에 AI의 언어 해석 트렌드가 '버트 Bert'로 바뀌었다는 사실을 세세하게 살펴볼 수 있었다.

외국인과 상담하거나 원어민처럼 유창하게 대화허려면 시간이 걸리지만 그전 단계만 도달해도 충분히 가치가 있다.

2. 금융지식( Finance)

증권 애널리스트 자격 시험 공부는 간략하게 요점 정리하는 데 큰 도움이 된다. 이 자격증 자체는 금융 실무 경험이 있어야 취득할 수 있지만 시험공부만으로도 충분한 가치가 있다. 회계, 경제학, 거시경제학, 포트폴리오 이론, 분산 투자방법, 주식 동향, 시가 총액 이론, 이익 등 경제인으로 갖춰야 할 지식이 망라되어 있다. 

3. 데이터 사이언스

이제는 딥러닝의 의미를 알고 있어야 한다. 또 딥러닝으로 무엇을 할 수 있고 없는지도 기본적인 내용은 제대로 알고 이해해야 한다. 딥러닝을 마법처럼 뭐든지 할 수 있는 것으로 착각하는 사람이 있는데 사실은 그렇지 않다. 현재는 기존의 데이터 해석 외에 이미지와 음성, 자연 언어의 해석 정도밖에 할 수 없다. 그리고 이런 내용을 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 

가능하다면 딥러닝과 관련하여 데이터 사이언티스트들이 실력을 겨루는 '캐글 kaggle'이라는 플랫폼이 있으니 한번 살펴보는 것도 좋다. 대회에 참가하여 메달을 딸 정도까지는 필요 없지만 데이터 사이언티스트의 특징을 파악하기에는 아주 그만이다. 

출처 :&nbsp;dataquest

4. 프로그래밍

프로그래밍 언어의 종류나 영역은 참으로 다양하지만 지금이라면 데이터 과학에 대한 프로그래밍 언어의 '파이썬 python'을 배우는 게 좋다. 영어와 마찬가지로 일류 프로그래머처럼 코드를 자유자재로 다루고 사이트 구축하는 기술까지는 필요하지 않다. 

시스템이 어떤 구조의 코드인지, 지금 눈앞에 보이는 코드가 무슨 작용을 하고 어떠한 서비스를 제공하는지만 알면 된다. 프로그램의 구조나 가치를 판단할 수 있는 관점에서 프로그래밍 기술을 익히는 것이 중요하다. 최근에는 노코드라 하여 프로그래밍 없이 웹 앱을 개발할 수 있는 '버블 bubble'같은 서비스도 있으니 한번 시도해보는 것도 충분히 가치가 있다. 

5. 비즈니스 모델 해석 능력

우리 주변에서 자주 사용하는 서비스가 어떤 구조로 되어 있고 어떻게 수익을 내는지 비즈니스 모델을 이해해야 한다. 예를 들어 QR코드가 무엇인지 모르는 사람은 별로 없다. 하지만 QR코드의 이면에서는 어떤 비즈니스가 이루어지는지 대답할 수 있는 사람은 이외로 적다. 

줌(Zoom)이 왜 이렇게까지 비약적으로 성장하고 있을까? 아마존 냉장고가 왜 잘 팔릴까? 이렇게 비즈니스의 무대에서 화제를 몰고 다니는 정보를 파악하고 한 걸음 더 깊이 들어가 비즈니스의 내용을 확실히 이해해야 한다. 한층 더 파고들어 미시경제를 이해하고 정보의 비대칭성이나 '넛지'라는 행동경제학까지 정통하면 그야말로 금상첨화이다. 

 

지금까지 소개한 5가지는 지금은 물론이고 5년 후에는 그 필요성이 더욱 커질 것이다. 그리고 2025년 이후에는 또 어떤 것이 필요할지 알 수 없다. 하지만 양자 컴퓨터 같은 것은 향후 미래에 트렌드가 될 게 분명하기 때문에 이를 위한 새로운 것들이 필요하게 될 것이다. 

 

출처 : 야마모토 야스마사의 <빅테크 미래보고서 2025> 중에서