피지컬 AI란 무엇인가: 화면 밖으로 나온 AI
피지컬 AI란 무엇인가? 화면 밖으로 나온 AI가 지각·판단·행동으로 현장을 바꾸는 원리와 기존 자동화와의 차이를 짚는다. 지능 회사로의 전환, 노동력 구독, 데이터를 쥔 현장의 우위까지 산업을 바꾸는 3가지 방식과 엔지니어 역할 이동을 정리했다.
AI 네이티브 기업의 하루는 무엇이 다른가
AI 네이티브 기업은 AI를 비서가 아니라 함께 일하는 노동력으로 전제해 업무를 재설계한다. 비서·노동력 모델의 하루 차이, 전환을 막는 3가지 걸림돌, 덧대기가 아닌 재설계의 첫걸음까지 현장 언어로 정리했다.
VLA 모델이란 무엇인가 — 로봇이 보고 이해하고 움직이는 3단계 사이클
VLA 모델은 시각·언어·행동을 하나로 묶은 파운데이션 모델이다. 로봇이 지각·판단·행동 사이클을 돌리는 구조, LLM 브레인이 플래닝 난제를 푼 과정, 물리 세계 학습 데이터가 부족한 이유까지 정리했다.
도메인 지식이 무기가 되는 시대, 코딩은 어디로 가나
AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 개발자 경쟁력의 핵심이 코딩 실력에서 도메인 지식으로 옮겨가고 있다. 같은 AI 도구를 써도 배차 담당자와 엔지니어의 강점이 갈리는 이유, 앤트로픽 해커톤 수상자 5명 중 3명이 출시 경험이 없었던 사례, 검증과 지시의 차이라는 반론까지 짚았다.
AX 실패는 왜 전문가에게 맡길수록 커지나
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 규제가 현실이 됐다: Fable 5·Mythos 5 차단이 남긴 것
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 시대가 현장 엔지니어에게 뜻하는 것
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
