AX 실패의 진짜 원인 3가지 — AI를 전문가에게 맡기면 안 되는 이유
AX 실패는 기술이 아니라 누가 하느냐의 문제다. 안 쓰는 시스템, 도메인 없는 전문가, 오너십 공백이라는 3가지 원인을 짜고, 현업이 직접 바이브 코딩으로 나서야 하는 이유와 자동화에서 예측·시뮬레이션·최적화까지 오르는 4단계를 현장 엔지니어의 언어로 한 번에 정리했다.
AI 모델 규제, 결국 현실이 됐다 — Fable 5·Mythos 5 차단이 남긴 3가지 신호
AI 모델 규제가 더 이상 먼 미래가 아닌 현실이 됐다. Anthropic의 Fable 5·Mythos 5가 미국 정부 수출통제로 전면 차단된 사건의 전말부터, 최첨단 AI가 국가안보 전략기술로 격상된 의미, 현장 엔지니어가 지금 대비해야 할 것까지 한 번에 정리했다.
1인 1에이전트 시대 — 현장 엔지니어가 지금 잡아야 할 5가지 변화
1인 1에이전트 시대가 온다. 답하는 AI에서 행동하는 AI 에이전트로 넘어온 지금, 현장 엔지니어가 잡아야 할 5가지 변화를 에이전틱 워크플로우와 AI 일하는 방식 변화 중심으로 F1 비유로 풀고 무엇부터 시작할지까지 정리했다.
LLM 엔지니어링의 본질 — 결국 좋은 질문이 전부인 3가지 이유
LLM 엔지니어링의 본질은 프롬프트도 하네스도 아니다. 프롬프트·컨텍스트·하네스 엔지니어링 3단계 진화를 통해 결국 좋은 질문이 전부인 이유를 현장 엔지니어 언어로 정리했다.
AI 엔지니어가 살아남는다 — “AI를 쓰는 엔지니어”가 강한 3가지 이유
AI 엔지니어의 경쟁 상대는 AI가 아니라 AI를 도구로 내재화한 옆자리 동료다. Know-what은 AI가 가져가지만 Know-how·Know-why는 현장 경험에서 나온다. 경험 공식이 어떻게 바뀌었는지, 지금 실천하는 3단계가 궁금하다면 읽어보자.
AX 뜻 완전 정복 — DX 다음에 온 AI 전환이 현장을 바꾸는 3가지 방식
AX 뜻은 AI Transformation — AI를 업무 프로세스에 내재화해 일하는 방식 자체를 재설계하는 것이다. DX와의 차이, 현장을 바꾸는 3가지 방식, 도메인 지식이 AX 시대의 무기인 이유를 정리했다
AI 관찰가능성이란 — AI가 스스로 진화하는 구조와 감독자의 3가지 조건
AI가 어디서 왜 실패했는지 보이는가 — 공장 센서 비유로 AI 관찰 가능성을 잡고, AI가 스스로 환경을 고치는 AHE 실험 결과, 그럼에도 사람이 잡아야 하는 회귀 맹점까지. 현장에서 바로 써먹는 감독 습관 하나로 끝맺는다.
데이터 설계가 AI 분석을 결정한다 — H/W Eng’r가 알아야 할 3가지 이유
데이터 설계 없이는 AI도 엁터리 결론을 낸다. 어떤 물리량을 어떤 지점에서 측정할지, 어떤 변수를 선택할지는 도메인 지식에서 나온다. AI가 분석 규모를 키운 지금, 올바른 데이터 설계 역량이 엔지니어의 핵심 경쟁력이 됩다.
