앤드류 응 스탠퍼드 교수가 8월 21일 AI 시스템의 예측 불가능성에 대응하기 위한 'AI 엔지니어링 스킬 맵'을 공개했다. 그는 동일 입력에도 결과가 달라지는 LLM의 특성상 전통 소프트웨어보다 훨씬 반복적인 개발 과정이 필요하다고 지적하며, 신뢰하기 어려운 AI 구성요소로 신뢰할 수 있는 시스템을 만드는 능력이 핵심이라고 강조했다. 스킬 맵은 LLM 기초, 데이터 기반 모델 그라운딩, 에이전트 시스템 구축, 평가 중심 개발, 프로덕션 운영, 머신러닝 기초 등 6개 영역으로 구성되며, 특히 결과와 로그를 분석해 지속적으로 오류를 개선하는 '평가 중심 개발'을 핵심 역량으로 꼽았다. 이는 에이전트 시대에 AI 엔지니어가 갖춰야 할 실무 역량의 구체적 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

• •앵드류 응이 수만건의 채용공고와 전문가 인터뷰를 바탕으로 'AI 엔지니어링 스킬 맵'을 8월 21일 공개했다.
• •LLM 기초, 데이터 그라운딩, 에이전트 구축, 평가 중심 개발, 프로덕션 운영, 머신러닝 기초 등 6개 영역으로 구성됐다.
• •AI 시스템은 동일 입력에도 결과가 달라지는 예측 불가능성 때문에 반복적 개발 방식이 필수라고 강조했다.
• •결과와 로그 분석을 통해 지속적으로 개선하는 '평가 중심 개발(Evaluation-driven development)'을 핵심 역량으로 제시했다.