실제 업무가 이루어지는 곳에서 GenAI 구축

Source: Dev.to

Introduction

모든 AI 개발자는 독립형 데모 챗봇을 만드는 수준을 넘어, 조직을 움직이는 핵심 시스템에 이 기술을 통합하고자 합니다. 이러한 진화는 많은 Udacity 졸업생들의 경험을 통해 확인할 수 있으며, Udacity의 Generative AI Nanodegree 프로그램에서 배운 생산 중심 기술이 복잡한 기업 시스템을 내부에서 어떻게 변혁시킬 수 있는지를 보여줍니다.

Case Study: AgentERP

“Generative AI Nanodegree 프로그램에서 배운 기술을 활용해 AgentERP를 만들었습니다. 이는 중소기업을 위한 전체 ERP 백본 위에 설계된 AI 레이어입니다. 독립형 챗봇을 만드는 대신, 구매, 재고, 재무, 청구와 같은 핵심 운영 모듈에 Generative AI를 직접 통합하여 ERP를 상황을 이해하고, 필요를 예측하며, 워크플로를 자동화할 수 있는 지능형 에이전트로 변모시켰습니다.

Retrieval‑augmented generation, tool‑use orchestration, structured reasoning 같은 기법을 사용해 AgentERP는 거래 데이터를 읽고, 운영 병목을 식별하며, 실행 가능한 인사이트를 생성하고, 전통적으로 인간의 개입이 필요했던 작업까지 수행할 수 있습니다. 처음엔 프로그램 과제로 시작했지만, 이제는 실제 비즈니스 시스템을 보강할 수 있음을 보여주는 공개 가능한 프로토타입으로 발전했습니다.

이 프로젝트를 통해 AI와 함께하는 제품 디자인에 대한 시각이 바뀌었고, AgentERP를 완전한 AI‑native 관리 플랫폼으로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다.”
— Karlos Morais (브라질, 포르탈레자)

Karlos는 단순히 LLM에게 대화를 가르친 것이 아니라, 복잡한 비즈니스 환경 내에서 행동하도록 설계했습니다. 그는 RAG, 툴 사용 오케스트레이션, 구조화된 출력 등 Udacity 프로그램에서 다루는 핵심 구현 패턴을 모두 마스터했습니다.

Case Study: Quality Engineering

“Generative AI Nanodegree 프로그램에서 배운 내용을 활용해 대규모 엔지니어링 환경에서 테스트 실패 트라이에지를 전면 개편했습니다. 자동화된 테스트가 방대하게 실행되면서 엔지니어들은 로그를 일일이 살펴 원인을 찾는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있었습니다. 저는 AI 기반 워크플로를 구축해 실패에서 핵심 세부 정보를 추출하고, 유사한 이슈를 그룹화하며, 가장 가능성이 높은 근본 원인을 제시하도록 했습니다. 이 덕분에 트라이에지가 훨씬 빠르고 수동 작업이 크게 감소했으며, 팀이 효율적으로 움직일 수 있게 되었습니다. 또한 GenAI가 품질 엔지니어링을 실질적이고 손에 잡히는 방식으로 개선할 수 있음을 보여주었습니다.”
— Peter Johnson (영국)

About the Generative AI Nanodegree

Generative AI Nanodegree 프로그램은 지난 2년간 Udacity에서 가장 인기 있는 코스이며, 학습자들이 AI 경제에서 성공할 수 있도록 업데이트되었습니다.

What You’ll Learn

• Production essentials: 모델 선택, 비용 추정, 신뢰할 수 있는 프롬프트 엔지니어링.
• **Parameter‑Efficient Fine‑Tuning (PEFT)**을 활용한 경량 모델 적응.
• End‑to‑end Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 시스템 구축, 벡터 데이터베이스 및 RAGAs와 같은 프레임워크를 이용한 품질 평가.
• 텍스트, 이미지, 오디오를 처리하는 고급 멀티모달 애플리케이션.
• Pydantic을 이용한 구조화된 출력.
• System observability: 현대 AI 앱을 구축, 추적 및 디버깅하는 방법.

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