챗GPT로 대변되던 AI시장에 동영상 AI가 급부상하고 있습니다. AI시장이 하루가 다르게 변화하고 있지만, 확실한 것은 2026년 채용 시장에 AI 실무 역량이 주목받는다는 점입니다. 이에, 2026년 유망한 AI 기술 자격증에 대해 챗GPT에게 물어봤습니다. 기존에 관심있게 지켜봤던 내용과 혼합되어 있으니, 참고용으로만 보시기 바랍니다.
AI가 전 산업에 내재화되면서 기업은 단순 모델링보다 운영·배포·모니터링까지 포함한 역량을 요구합니다. 이에 따라 실제 클라우드 환경에서 모델을 학습·배포하고 성능을 모니터링하는 능력을 공식적으로 증명해 주는 자격증의 가치가 커졌습니다. 특히 Google Cloud, AWS, Microsoft는 각 생태계에서 표준 도구·서비스를 제공하므로, 해당 벤더의 공식 자격은 이식성과 신뢰도가 높습니다.
반면 국내에서는 AI 민간 자격증이 과다하게 늘어난 상황이 보고되었으며, 공신력 있는 공식 공인 사례는 극히 제한적이라는 지적이 있습니다. 따라서 “어떤 자격인가, 어디에 제출할 것인가, 채용·평가에서 실제로 의미가 있는가”를 먼저 확인하는 접근이 필요합니다.
국내에는 민간 AI 자격증이 다수 존재하지만, 공식 공인 현황은 제한적이라는 보도가 있습니다. 따라서 아래 항목을 반드시 확인하시기 바랍니다.
국내 응시 시 참고할 만한 예로는 AICE(인공지능능력시험)이 있으며, 업무 현장 중심의 활용 능력 측정을 표방합니다. 다만 어떤 민간 자격이든 제출처의 인정 여부가 관건이므로, 기업·기관의 채용 가이드와 실제 반영 사례를 우선 확인하시는 것을 권합니다.
아래 자격증은 모두 최신 공식 페이지가 유지되는 검증된 경로입니다. 그러나 번역 능력이 모자란 관계로 챗GPT를 통해 정리했습니다.
Google Cloud에서 ML 시스템을 설계·구축·배포·운영하는 역량을 검증합니다. Vertex AI, Kubeflow, AutoML 등 GCP 네이티브 스택과 MLOps 모범 사례를 다루므로, 클라우드 상용 환경에 모델을 올려 운영하려는 분께 적합합니다.
AWS의 ML 전문 자격은 데이터 수집·전처리부터 모델 학습·배포·운영까지 클라우드 일련의 파이프라인을 평가합니다. Specialty는 심화 난이도로, 2년 이상 ML 워크로드 경험자가 권장 대상입니다. 2025년에는 Machine Learning Engineer – Associate 트랙도 병행 확장 중이라, 역량·경력에 맞춰 선택이 가능합니다.
Azure AI Services, Azure OpenAI, Azure AI Search 등을 활용해 생성형 AI·CV·NLP 솔루션을 설계·구현하는 능력을 검증합니다. 2025년 4월 업데이트를 통해 생성형 애플리케이션과 에이전트 관련 학습 주제가 강화되었습니다.
과거 입문·중급 개발자에게 널리 활용되었으나, 2024년 이후 시험 접수 종료가 공식화되었습니다. 현재는 동일 명칭의 학습 과정(Professional Certificate)으로 역량 강화를 이어갈 수 있으며, 자격 시험 자체는 향후 재개 공지 전까지 보류입니다.
위 3대 클라우드 자격은 현업 적용성·채용 친화성이 높다는 공통점이 있습니다. 실습은 각 벤더의 샌드박스·랭글링 도구(예: Vertex AI Workbench, SageMaker Studio, Azure AI Studio)를 활용하면 가장 효율적입니다.
국내 AI 자격증 AICE(AI Certificate for Everyone) 완전 분석
KT와 한국경제신문이 공동 개발한 국내 AI 활용 능력검정시험 AICE. 등급 체계, 응시 자격, 난이도, 오픈북 여부, 활용처까지 알기 쉽게 정리합니다.1. AICE 개요AICE(AI Certificate for Everyone)는 KT와 한국
anythingtip.tistory.com
