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#공대선배 #커피챗 #DX

DX 전문가가 되려면 어떻게 해야 하나요?
고민 많은 후배들과 LG 현직 선배들이 만났다
LG사이언스파크 선배랑 커피챗 DX편

DX 혹은 DT라는 단어. 이제는 많이 익숙하시죠? DX는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)의 약자로 말 그대로 디지털로의 대 전환을 이야기합니다. 우리 주변에서 AI, 클라우드 등 최신의 디지털 기술은 점점 더 범용화 되고 있습니다.

이렇게 디지털로의 근본적 변화가 선택이 아닌 필수가 되어가는 시점에 DX를 담당하고 있는 선배들과 DX 직무를 꿈꾸는 후배들이 만나 인사이트를 나누는 LG사이언스파크 '선배랑 커피챗'이 열렸습니다.

이번에도 많은 후배들이 참여했는데요, 그중 몇몇 질문을 뽑아 소개해 드립니다. 생생한 현장이 더 궁금하신 분들은 아래 영상도 함께 시청해주세요.
 

오늘의 선배를 소개합니다.

Q. DX, 현업에서는 어떻게 활용하고 있나요?

안무정 책임
정말 많은 곳에서 활용되고 있죠. 조금 재밌는 예시를 들면, 제가 하는 일 중 하나가 장비의 소리를 듣고 그 데이터들을 분석해 고장이 날지 안 날지 예측하는 업무예요. 
공장 장비는 복잡하고, 작은 고장도 큰 피해를 입히죠. 그렇다고 매번 뜯어볼 수도 없는 노릇이고요. 그렇다면 혹시 장비가 내는 소리를 통해 고장을 예측할 순 없을까? 
 

장비의 소리만을 듣고 고장을 예측하기도 합니다.

장비 안에 인공지능 설비를 넣고, 각각의 소리가 어떤 문제의 소리인지 식별하는 작업을 해요. 고장이 유무만이 아니라 어떤 고장인지도 알아내죠. 기존엔 고장이 난 후 고쳤지만 이제는 고장이 나기 전에 미리 예측해서 해당 부위를 보완합니다. DX를 통해 고객의 페인 포인트(pain point)를 해결한 사례로 들 수 있겠죠.

Q. 선배들은 현장에서 어떤 일을 하고 있는지 궁금해요.

DX도 여러 직무가 있어요. 컨설팅부터 분석까지 정말 다양하죠.

허재희 선임
DX 직무에도 다양한 분야가 있습니다. DX 관련해 컨설팅을 하는 직무도 있고, 데이터가 주어졌을 때 분석하는 직무도 있죠. 저는 분석에 초점을 맞춘 직무라고 생각해 주시면 것 같고요.
LG화학 내에 다양한 사업부가 존재하는데요, 사업부를 찾아가 어떤 페인 포인트가 있는지 알아보고 데이터들의 분석과 디지털 툴의 도입을 통해 기존 전통적인 운영 방식과 서비스 등을 혁신하는 업무를 수행하고 있어요.
 

안무정 책임
우리나라 IT 분야에는 트렌드가 있다는 말이 있어요. 한때는 메타버스가 떴지만, 위드코로나 시대가 되면서 메타버스의 인기가 떨어졌고, 또다시 ChatGPT가 등장해 주목받고 있죠. 저는 이런 최신 기술의 맥락과 트렌드를 읽어내 고객의 비즈니스에 도움 되도록 제안하는 업무를 하고 있어요. 
예컨대 메타버스라고 하면, 비즈니스에 적용할 수 있는 현실적인 방법으론 디지털 트윈*이 있겠죠. 챗지피티 같은 것도 프롬프트 엔지니어링 단계에서 고객에게 해줄 수 있는 게 무엇이 있을까? 오픈 AI를 활용할 때 보안 이슈가 있다면 어떻게 해결해 고객이 활용할 수 있도록 도울까? 최신 기술의 핵심 포인트를 가지고 문제를 해결할 수 있도록 제안하는 업무를 하고 있습니다.
 

참고. 디지털 트윈이 더 궁금하다면▼▼▼▼▼

[SP TECH COLUMN] 이 세계에서 이세계로, 디지털 트윈과 메타버스 이야기

김선택 책임
LG전자는 냉장고, 세탁기, 에어컨 같은 하드웨어를 판매하는 가전 사업뿐 아니라 여러 서비스업도 도전하고 있는데요. 저는 넷플릭스처럼 LG전자의 각종 제품과 서비스를 구독하는 월 구독 서비스를 사업화하는 일을 추진하고 있습니다. 
LG전자가 하드웨어 사업만 하는 게 아니고 온라인 서비스도 이뤄낼 수 있도록 힘쓰고 있어요. DX를 통해 프로세스를 개선할 수 도 있지만 새로운 사업들도 구상하과 기획할 수  있습니다. 앞으로 어떤 DX 기술들이 우리를 매혹시킬 지 상상해 봐도 좋겠습니다.
 

DX를 통해 새로운 사업의 기회를 발견하고 추진하기도 합니다.

Q. DX 직무에서 기본이 되는 핵심 역량은 무엇인가요?

김선택 책임
우리가 흔히 최고의 과학자로 여기는 아인슈타인 말에서 영감을 얻을 수 있을 것 같습니다. 아인슈타인은 지구를 구하기 위해서 1시간이라는 시간이 주어진다면, 55분은 문제를 정의하는 데 쓰고, 나머지 5분을 문제 푸는 데 쓰겠다고 말한 적이 있습니다. 
DX에는 여러 가지 수단이 있습니다. AI, 스마트 모빌리티, 기계 공학 등. 하지만 그 수단을 잘 활용하려면 먼저 문제를 잘 파악해 정의하는 능력이 필요합니다.
 

허재희 선임
문제 해결력이라고 생각합니다. DX는 고객의 페인 포인트로부터 문제점을 찾아내고, 기술적인 관점에서 풀어내는 방법을 찾는 것입니다. 그렇기에 첫 시작인 문제를 잘 정의하는 것이 가장 중요하죠. 개인적으로는 분석적인 역량보단 문제 해결력이 우선되지 않을까 생각해요.
그렇다면 문제 해결력은 어떻게 키울 수 있을까요? 전 대학교 때 컴퓨터 전공이었습니다. 타 전공생들과 같이 DX 관련 프로젝트를 많이 해봤죠. 공부하고 논문을 쓰고 것도 좋지만, 그것과 함께 대외 활동으로 다양한 프로젝트를 수행해 보기를 추천합니다. 
참고로 LG에는 대학생들과 함께하는 다양한 프로그램이 있어요, LG전자의 'LG 크루'라는 프로그램은 LG가 고객의 경험을 어떻게 연구하고 해결하는지 대학생들과 함께하는 프로그램이죠. LG디스플레이에는 '디플'이 있고, 그 외에도 찾아보면 많습니다. 이러한 산학연계 경험을 통해 다양한 프로젝트와 문제를 경험하는 것도 큰 도움이 될 것 같아요.
 

Q. 학교에서 배운 지식, 실무에서는 얼마나 활용하나요?

허재희 선임
전공마다 다르겠지만, 보통 DX 직무이니 컴퓨터 사이언스 전공이라고 가정한다면, 학교에서 배운 걸 많이 쓰는 것 같습니다. 비율로 따지면 학교에서 배운 것 중 50~60% 정도는 활용하는 것 같고요. 이론적인 지식 외에 실제 데이터를 다루고 가공해 본 경험이 중요합니다.

선수 과목이 이수되면 좋겠지만, 혹여 다 못 배웠다 하더라도 회사에 와서 배울 기회도 있기에 큰 문제가 되진 않습니다. LG의 경우 계열사마다 DX 관련 교육이 준비된 곳이 많습니다.

제가 소속된 LG 화학의 경우 DX 전문가 과정이라고 해서 엔트리 단계부터 레벨 5까지 능력에 맞춰 과제에 참여하고 교육받을 기회가 있죠. LG AI연구원과 함께 일할 과제가 주어지기도 하고, 서울대 등 외부 교육 기관에서 3개월 정도 AI 수업을 들으며 차근차근 배울 수도 있습니다.
 

더 가까이에서, 더 편안하게, 공대 선후배의 테이블 토크

전체 질문이 끝난 후, 선배과 후배들이 더 자세히, 편안하게 이야기할 수 있도록 그룹별 테이블 토크가 진행되었습니다. 선배 한 명과 후배 서너 명으로 이뤄진 테이블에선 직무 선택부터 커리어 패스까지 세세한 이야기가 진행되었는데요. 
 

후배들은 앞선 질문 시간에 하지 못했던 세부적인 궁금증들 선배에게 물었습니다. 자신이 관심 있는 DX 주제가 최근 실무에서도 유용한 지, 자기 전공과 DX 분야의 관련성이 있는 지 등 솔직한 고민이 담긴 이야기들로 끝이 없었습니다.

 현업 선배들의 적극적이고 꼼꼼한 코칭으로 후배들은 평소 풀리지 않던 궁금증을 속 시원히 알 수 있었고, 자신의 일에 자신감을 갖고 일하는 선배들을 보고 스스로 자극도 받는 시간이었습니다.
 

장준혁 학생
사실 DX에 대한 정의를 포함해 과연 현업에서는 어떤 일을 하는지 되게 모호했던 부분이 많았는데요. DX를 직접 접하고 실행하시는 선배님들께서 자신의 경험을 이야기 해 주셔서 많은 도움이 됐습니다.

말로만 들었던 LG사이언스파크에 직접 방문해 볼 수 있어서 더욱 뜻깊었는데요, 저도 여기의 구성원이 된다면 얼마나 좋을까 잠시 생각해봤습니다. LG사이언스파크에서 꼭 다시 만나뵙고싶어요!
 

*DX 직무 선배들과의 커피챗, 더 궁금하다면 아래 영상을 확인해 주세요