이미 사용 중인 스크랩북 이름입니다.
다른 이름을 지정해 주세요.
공유
공유
소프트웨어 산업에는 하루에도 수십 개의 새로운 약어와 개념이 등장합니다. 특히나 빠르게 변하는 AI 기술 같은 경우라면 더욱 말입니다. AI를 제대로 맛보게 해 준 챗GPT와 같은 LLM이 우후죽순으로 등장하더니, 지금은 또 메타의 라마로 대표되는 SLM 혹은 sLLM이라는 게 나오고, AI를 완성시키는 AGI라는 개념도 이해해야 하는데, 또 검색-증강 생성이라며 RAG라는 말이 심심치 않게 들립니다. 배경 개념을 알고 거기에 쉬운 스토리를 붙이면 이해에 어렵지 않습니다. 최소한 이 글을 끝까지 읽으신다면 RAG에 대한 이해는 제가 책임지겠습니다. 자, 시작합니다.
AI는 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행하는 것이 아니라 작업을 근본적으로 재정의 합니다. PM 업무뿐만 아니라 UX 디자이너, 개발 매니저의 업무를 대신할 것이며, 이렇게 되면 조직의 역할이 재정의될 것입니다. 시장 격차 파악부터 미래 트렌드 예측까지, AI의 역할은 인간의 영역으로 확장되고 있습니다. 우리는 이 혁신적이고 파괴적인 기술을 동료 파괴용으로 사용해서는 안 됩니다. 대신 그들의 업무와 그 가치를 이해하여 효율성을 극대화하는 데 사용해야 합니다. AI 기술 자체가 좋은 프로덕트를 보장하지 않기 때문니다. 좋은 프로덕트는 여전히 각각의 역할이 균형을 이룰 때 만들어 집니다.
한국의 제조업은 빠르게 발전하는 IT기술을 적용하여 이미 일본의 경쟁력을 추월했으며 그 결과 세계의 원탑 국가가 되었다고 해도 과언이 아닙니다. SI 엔지니어들의 노력으로 만들어낸 자랑스러운 결과입니다. 그런데 그 제조업을 뒷받침하는 IT서비스에 ‘SI서비스’라는 단어가 붙는 순간 우울해지는 이야기가 많이 들려옵니다. 저는 오늘 이 글에서 그런 이야기들의 진위를 다루기보다는 한국의 SI산업이 얼마나 글로벌 경쟁력을 갖추었고, SI엔지니어로서 얼마나 많은 기회가 존재하고 있는지에 대한 이야기를 해보려 합니다.
