AI플랫폼2 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. 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. 이전 1 다음
