Software Engineer에서 GenAI Engineer로: 2026년을 위한 실용 시리즈
Source: Dev.to
Introduction
소프트웨어 엔지니어가 GenAI 혹은 AI 엔지니어링을 탐구하고 있다면, 처음부터 다시 시작해야 할 것 같은 느낌을 받을 수 있습니다.
그 가정은 옳지 않습니다.
변하고 있는 것은 소프트웨어‑엔지니어링 역량의 가치가 아니라, 그 역량이 적용되는 시스템의 종류입니다. GenAI는 대부분의 논의가 암시하는 것보다 기존 엔지니어링 분야에 더 자연스럽게 녹아듭니다.
이 시리즈는 프로덕션 시스템을 구축·운영해 본 경험이 있고, 신뢰성·비용·트레이드‑오프에 관심이 있으며, 엔지니어링 원칙을 포기하지 않고 GenAI와 작업하고자 하는 엔지니어를 위해 작성되었습니다. 프롬프트‑만으로 작업하는 워크플로, 데모‑우선 사고, 혹은 단기적인 커리어 전환을 목표로 하는 사람들을 위한 것이 아닙니다.
Common failures in GenAI explanations
많은 GenAI 설명이 모델을 중심으로 시작합니다:
- 어떤 모델을 사용할까?
- 어떻게 프롬프트를 만들까?
- 출력이 얼마나 인상적인가?
이런 접근은 실험 단계에서는 유용하지만, 프로덕션에서는 금방 한계에 부딪힙니다.
실제로 GenAI 실패는 모델 자체에서 비롯되는 경우가 드뭅니다. 대부분은 다음과 같은 원인에서 발생합니다:
- 제약 조건 누락
- 데이터 경계 불명확
- 비용 급증
- 예측 불가능한 지연 시간
- 관측성 부족
이것들은 시스템 문제입니다.
A systems‑level view of GenAI
GenAI를 신뢰할 수 없는 인텔리전스가 다른 신뢰할 수 있는 시스템 안에 존재한다고 생각하면 더 이해하기 쉽습니다.
이렇게 보면:
- 프롬프트가 중심이 아니라는 느낌이 듭니다.
- 비용이 즉시 드러납니다.
- 실패 처리(핸들링)가 영리한 출력보다 중요해집니다.
- 대부분의 작업은 여전히 백엔드 엔지니어링과 같습니다.
Where engineering effort is actually spent
GenAI와 작업하는 엔지니어는 보통 익숙한 영역에 시간을 씁니다:
- API 및 오케스트레이션
- 데이터 검색 및 필터링
- 검증 및 가드레일
- 관측성, 지연 시간, 비용 제어
모델도 중요하지만, 복잡성의 주된 원천은 되는 경우가 드뭅니다.
Transferability of existing engineering skills
API를 설계하고, 프로덕션 이슈를 디버깅하며, 제약 하에서 트레이드‑오프를 고민해 본 경험이 있다면, 커리어를 바꾸는 것이 아니라 기존 역량을 확장하는 것입니다.
GenAI 시스템은 불확실성과 불완전한 구성 요소에 대한 편안함을 보상합니다. 이는 이미 숙련된 엔지니어에게 익숙한 영역입니다.
다음 포스트에서는 대형 언어 모델을 마법이나 연구 논문이 아니라, 구체적이고 반복 가능한 실패 모드를 가진 확률적 시스템 컴포넌트로 바라봅니다.