소프트웨어 엔지니어가 AI 시스템을 시작할 때 흔히 과소평가하는 것

Source: Dev.to

엔지니어들이 AI 시스템에 대해 흔히 갖는 오해

저는 AI 교육 회사에서 프로그램 및 커뮤니티 쪽을 담당하고 있으며, 제 역할 중 하나는 AI‑중심 시스템을 처음 접하는 많은 소프트웨어 엔지니어들과 대화하는 것입니다.

제가 일관되게 보는 패턴은 많은 엔지니어들이 AI 시스템이 전통적인 소프트웨어처럼 동작할 것이라고 기대한다는 점이며, 여기서 혼란이 시작되는 경우가 대부분입니다.

흔히 발생하는 문제들

• AI 시스템은 확률적이며, 결정론적이지 않다
• 동일한 코드 + 입력이라도 시간에 따라 다르게 동작할 수 있다
• 디버깅이 단순히 코드만이 아니라 데이터, 프롬프트, 그리고 동작까지 확장된다
• 시스템 설계와 평가가 대부분이 기대하는 것보다 일찍 중요해진다

가장 큰 사고방식 전환은 정확한 로직을 작성하는 것에서, 다르게 적응하고 실패할 수 있는 시스템을 설계하는 방향으로 이동하는 것입니다.

신규 AI 엔지니어를 위한 실용적인 조언

• 작은 엔드‑투‑엔드 워크플로우부터 시작한다.
• 무언가를 최적화하려고 시도하기 전에 시스템 동작을 관찰한다.

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