AI에이전트6 KT AI서비스 확대와 주목 직무(클라우드, 데이터, 에이전트) KT의 AI 관련 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 생성형 AI 서비스를 만들어본 경험은 있는데, 그 서비스가 실제 기업 환경에서 어떤 인프라와 데이터를 사용하고 어떻게 운영되는지까지 설명하는 단계에서는 답변이 짧아지는 경우가 있습니다. LLM API를 연결해 챗봇을 만들었고 RAG 프로젝트도 진행했지만, 모델이 어느 환경에서 서빙되는지, 서비스 사용량이 늘어나면 어떤 자원을 확인해야 하는지, 에이전트가 어떤 데이터와 업무 시스템을 사용할 수 있는지를 질문하면 각각 별개의 기술처럼 받아들이는 식입니다. 반대로 클라우드와 데이터 관련 기술을 공부한 취업 준비생 중에도 비슷한 문제가 나타납니다. Azure와 AWS에서 서버를 배포하고 SQL과 데이터 파이프라인도 경험했지만, AI .. 2026. 10. 20. SK텔레콤 AI에이전트 전환 직무변화(AX, 데이터, 네트워크) AI와 통신 분야를 함께 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 점검하다 보면 SK텔레콤의 AI 전략을 알고 있다고 말하면서도, 실제로 자신의 취업 준비와 연결하는 단계에서는 답변이 모호해지는 경우가 있습니다. 에이닷과 AI 에이전트, AI 데이터센터 같은 키워드는 알고 있지만 개발자는 무엇을 더 준비해야 하는지, 데이터 직무는 어떤 역할과 연결되는지, 네트워크 직무에는 AI가 실제로 어떤 방식으로 들어오는지까지는 구분하지 못하는 식입니다. 프로젝트에서도 비슷한 문제가 나타납니다. LLM API를 연결해 챗봇을 만들었지만 실제 업무 자동화와는 연결되지 않았고, 데이터 분석 프로젝트를 했지만 에이전트가 사용할 데이터 품질과 접근권한까지는 고려하지 않았으며, 네트워크 실습에서는 라우팅과 장애 대응은 했지만 AI가.. 2026. 10. 12. AI 에이전트 개발자 역량(LLM, API, 오케스트레이션) AI 에이전트 개발 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 ChatGPT나 LLM API를 활용한 기능은 여러 개 만들었는데, 실제 에이전트가 어떤 구조로 동작하는지를 설명하는 단계에서 답변이 짧아지는 경우가 있습니다. 사용자의 질문을 받아 모델에 전달하고 답변을 화면에 출력하는 챗봇은 완성했지만, 사용자가 일정 조회와 문서 검색, 데이터 등록처럼 실제 작업을 요청했을 때 어떤 기능을 선택하고 어떤 순서로 실행해야 하는지는 프로젝트에 포함되지 않은 식입니다. 조금 더 깊게 질문하면 차이가 분명해집니다. LLM이 잘못된 형식으로 결과를 반환하면 어떻게 처리하는지, 외부 API 호출이 실패하면 다시 시도할 것인지 중단할 것인지, 여러 도구를 사용해야 한다면 어느 작업부터 실행할 것인지,.. 2026. 10. 11. 카카오 AI에이전트 전략과 직무 변화(플랫폼, 연동, 서비스) AI 관련 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 카카오나 네이버 같은 플랫폼 기업의 AI 전략을 관심 있게 보고 있으면서도, 그것을 자신의 취업 준비와 연결하는 단계에서는 답변이 막히는 경우가 있습니다. 카카오가 AI 에이전트를 강화하고 있다는 뉴스는 알고 있고 ChatGPT나 LLM API를 사용한 프로젝트도 만들어봤지만, 플랫폼 기업에서 에이전트가 실제로 어떤 기술과 서비스를 연결해야 하는지 질문하면 AI 챗봇을 만든다는 설명에서 멈추는 식입니다. 사용자의 요청을 이해한 뒤 어떤 도구를 선택하고, 다른 서비스에서 필요한 정보를 가져오며, 실제 행동까지 이어지게 하는 구조는 프로젝트에서 충분히 경험하지 않은 것입니다.최근 카카오가 공개한 방향을 보면 이런 차이가 더 선명하게 나타.. 2026. 10. 3. AI에이전트 확산과 IT취업 변화(도구연결, 워크플로, 검증) AI 관련 취업을 준비하는 학생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 ChatGPT나 생성형 AI를 활용한 경험은 많은데, AI 에이전트가 기존 AI 활용과 무엇이 다른지 설명하는 단계에서 막히는 경우가 있습니다. 예를 들어 사용자가 질문을 입력하면 LLM이 답변을 생성하는 챗봇을 만들었고 외부 API도 한 번 호출해 봤지만, 사용자의 요청에 따라 필요한 정보를 찾고 여러 도구를 순서대로 실행한 뒤 결과를 다시 확인하는 구조까지는 연결되지 않은 경우입니다. 프로젝트 설명에는 AI 자동화라고 적혀 있지만 실제로는 하나의 프롬프트를 보내고 결과를 받아 화면에 표시하는 수준에 머물러 있는 것입니다.조금 더 구체적으로 질문하면 차이가 드러납니다. 사용자가 취업공고 분석을 요청했다고 가정했을 때 어떤 데이터가 필요한지.. 2026. 10. 2. 네이버 AI서비스 확대와 IT취업 변화(검색, 광고, 에이전트) IT 취업 상담이나 포트폴리오를 점검하다 보면 기업의 AI 뉴스는 꾸준히 찾아보는데, 정작 그 변화가 자신의 준비 방향과 어떻게 연결되는지는 설명하지 못하는 경우가 있습니다. 네이버가 AI 검색을 확대한다는 기사를 읽고 생성형 AI를 공부해야겠다고 생각하거나, AI 광고 기술이 늘어난다는 소식을 보고 데이터분석을 공부해야겠다고 판단하지만 여기에서 한 단계 더 들어가면 답변이 막히는 식입니다. 검색 서비스에 AI가 들어가면 기존 검색 시스템에서 무엇이 달라지는지, 광고 자동화에는 어떤 데이터와 추천 기술이 필요한지, 에이전트가 단순 답변을 넘어 예약이나 구매 같은 행동까지 연결하려면 어떤 시스템이 함께 움직여야 하는지까지 생각해보지 않은 경우가 많습니다.실제로 기업 기술동향을 이용해 포트폴리오 방향을 잡아.. 2026. 9. 24. 이전 1 다음
