모든 것을 코딩하지 않고 AI 전문가로 자리매김하는 방법

Source: Dev.to

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먼저, “AI 전문가”의 진정한 의미를 재정의하기

AI 전문가는 단순히 다음과 같은 사람을 의미하지 않는다:

• 모델 아키텍처를 안다
• 추론 코드를 작성한다
• 하루 종일 프롬프트를 튜닝한다
• 도구를 벤치마크한다

대부분의 조직에서 AI 전문가로 신뢰받는 사람들은 다음과 같은 역할을 한다:

• AI를 어디에 적용할지 결정한다
• 워크플로에 어떻게 맞출지 설계한다
• “좋은 출력”이 무엇인지 정의한다
• 위험, 비용, 신뢰성을 관리한다
• 비기술 이해관계자에게 트레이드‑오프를 설명한다

이는 코딩 역할이 아니다. 시스템과 판단을 요구하는 역할이다.

결과 중심으로 포지셔닝하고, 내부가 아니라

대신에 이렇게 말하는 대신:

“I build AI features.”

다음과 같은 결과를 보여 주세요:

• “AI 지원 워크플로우를 활용해 검토 시간을 60 % 줄이는 데 기여했습니다.”
• “지원 대기열을 절반으로 줄인 AI 트리아지 시스템을 설계했습니다.”
• “품질을 향상시키면서 비용을 절감하도록 콘텐츠 파이프라인을 재구성했습니다.”
• “오류율이 증가해 한 단계에서 AI를 제거했습니다.”

결과는 전문성을 나타내고, 내부는 활동을 나타냅니다. 사람들은 전자를 더 신뢰합니다.

도구와 플랫폼을 레버리지 레이어로 활용하기

심각한 AI 시스템을 설계하기 위해 모든 것을 직접 코딩할 필요는 없습니다. 높은 영향력을 가진 전문가들은 일상적으로 다음과 같은 것을 사용합니다:

• LLM 플랫폼 (OpenAI, Anthropic, 오픈‑소스 스택)
• 워크플로우 도구 (Zapier, n8n, Airflow, 내부 오케스트레이터)
• 검색 레이어 (벡터 DB, 검색, 지식 베이스)
• 평가 및 모니터링 도구
• 저/무코드 자동화 플랫폼
• 제품 분석 및 가시성 스택

핵심 전문성은 이러한 도구들을 “사용하는 것이 아니라:

• 올바른 도구를 선택하는 것
• 이를 신뢰할 수 있는 시스템으로 구성하는 것
• 경계와 가드레일을 정의하는 것
• 실패 모드와 대체 방안을 설계하는 것
• 비즈니스 목표와 제약 조건에 맞추는 것

이것이 스크립팅이 아닌 아키텍처적 사고입니다.

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워크플로우를 설계하는 사람이 되라

대부분의 AI 프로젝트는 모델 레이어가 아니라 워크플로우 레이어에서 실패합니다. 다음과 같은 역할을 스스로에게 부여하세요:

• 실제 사용자 여정을 매핑한다
• AI가 가치를 더할 수 있는 지점을 식별한다
• 인간이 반드시 관여해야 하는 부분을 결정한다
• AI가 잘못됐을 때 일어나는 일을 정의한다
• 평가 및 검토 단계를 설계한다
• 시스템을 “더 똑똑하게” 만들기보다 단순화한다

시스템을 화이트보드에 그려서 다음을 설명할 수 있다면:

• 입력
• 의사결정
• 자동화 포인트
• 인간 체크포인트
• 출력
• 모니터링 및 피드백

이미 전문가 수준에서 활동하고 있는 것입니다.

기능만이 아니라 트레이드‑오프에 대해 쓰고 말하기

누구나 도구를 나열할 수 있다. 전문가들은 다음에 대해 이야기한다:

• 왜 어떤 접근 방식은 더 안전하지만 느린지
• 왜 다른 접근 방식은 더 저렴하지만 위험한지
• 왜 단계에서 AI를 제거했는지
• 왜 워크플로에 마찰을 추가했는지
• 비용과 품질을 어떻게 균형 잡았는지
• 불확실성과 실패를 어떻게 다뤘는지

콘텐츠 예시

• “왜 우리는 파이프라인의 이 부분에서 AI 사용을 중단했는가”
• “AI 승인 시스템을 위한 가드레일을 어떻게 설계했는가”
• “사용량을 확장했을 때 무엇이 깨졌고, 무엇을 바꿨는가”
• “AI 비용 구조에 맞춰 가격을 어떻게 맞추었는가”

이러한 신호는 판단력을 보여준다—고용주가 찾는 바로 그 품질이다.

공개 사례 연구를 구축하라, 단순 데모에 그치지 말고

데모는 역량을 보여줍니다. 사례 연구는 역량을 입증합니다. 강력한 사례 연구는 다음 질문에 답합니다:

• 실제 문제는 무엇이었나요?
• 어떤 제약 조건이 있었나요?
• 어떤 옵션들을 고려했나요?
• 어떤 트레이드‑오프를 했나요?
• 무엇이 실패했나요?
• 무엇이 바뀌었나요?
• 무엇이 개선됐고, 무엇은 그렇지 않았나요?

코드를 보여줄 필요는 없습니다; 사고 과정과 의사결정을 보여줘야 합니다. 그것이 권위를 확립합니다.

“왜”를 가르치기, “어떻게”만이 아니라

튜토리얼은 사람들에게 도구 사용법을 가르칩니다. 전문가들은 사람들에게 다음을 가르칩니다:

• 옵션 사이에서 선택하기
• 흔한 함정을 피하기
• 나쁜 아이디어를 일찍 인식하기
• 장기적인 행동을 설계하기
• 시스템과 제약 조건 안에서 사고하기

당신의 콘텐츠가 사람들을 돕는다면:

• 더 나은 결정을 내리게
• 비용이 많이 드는 실수를 피하게
• 큰 그림을 보게

코드 한 줄도 작성하지 않아도 전문가로 인식될 것입니다.

코딩을 전략적으로 활용하고, 퍼포먼스로 사용하지 않기

코딩을 피할 필요는 없지만, 양으로 자신을 증명할 필요도 없습니다. 다음과 같은 경우에 코딩하세요:

• 아이디어를 검증해야 할 때
• 워크플로우를 테스트해야 할 때
• 실현 가능성을 탐색해야 할 때
• 얇은 프로토타입을 구축해야 할 때

그 후 다시 다음으로 돌아가세요:

• 시스템 설계
• 워크플로우 최적화
• 평가 전략
• 제품 및 비즈니스 정렬

전문가 수준의 레버리지는 바로 여기서 살아 있습니다.

세계 사이의 번역가가 되기

오늘날 가장 가치 있는 AI 역할 중 하나는 번역입니다:

• 비즈니스 목표를 AI 시스템으로 변환하기
• 기술적 제약을 제품 결정으로 전환하기
• 위험을 운영 설계에 반영하기
• 불확실성을 가드레일 및 정책으로 전환하기

창업자, 제품 매니저, 엔지니어, 운영, 컴플라이언스, 영업 담당자와 같은 사람들과 한 방에 앉아 그들이 건전하고 안전하며 유용한 AI 시스템에 합의하도록 도울 수 있다면, 이미 AI 전문가로 활동하고 있는 것입니다. 몇 줄의 코드를 작성했는지는 아무도 묻지 않을 것입니다.

실제 핵심 요점

• 작동하는 시스템 설계
• 불확실성 하에서 적절한 트레이드오프 수행
• AI를 실제 워크플로와 정렬
• 위험, 비용 및 행동을 관리
• 기술을 활용해 다른 사람들이 더 나은 결정을 내리도록 지원

도구와 플랫폼은 당신에게 영향력을 제공합니다. 판단력과 시스템 사고는 권한을 부여합니다. AI 시대에 전문성은 더 많은 구현을 하는 것이 아니라, 더 나은 결과를 책임지는 것입니다.