앤드루 응이 AI 개발에 필요한 4가지 핵심 역량을 제시했지만, 전문가들은 기업 현장에 적용하려면 사업 이해와 위험 관리 역량이 추가돼야 한다고 지적했다.
지디넷(ZDNet)은 8월 26일 앤드루 응(Andrew Ng) 미국 스탠퍼드대 강사 겸 코세라(Coursera) 창업자가 1만건이 넘는 채용 공고와 AI 전문가·채용 담당자·리크루터 인터뷰를 분석해 이 같은 역량을 정리했다고 보도했다. 응 창업자는 생성형 AI와 에이전트형 AI의 확산으로 소프트웨어 개발 과정이 크게 바뀌었다며 모든 개발자가 AI 엔지니어링 역량을 갖춰야 한다고 설명했다.
첫 번째는 AI 애플리케이션을 구축하고 배포하는 능력이다. 대규모언어모델(LLM), 컨텍스트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG), 에이전트 워크플로, 머신러닝과 딥러닝의 구성 요소를 이해하고, 통계 기법으로 AI 시스템의 동작을 측정·조정·관리할 수 있어야 한다는 것이다. 두 번째는 소프트웨어 아키텍처·테스트·보안 등 기본기다. 응 창업자는 코딩 에이전트가 내린 선택의 장단점을 모른 채 이른바 바이브 코딩으로 결과물을 만드는 것보다 기본기를 갖춘 개발자가 더 나은 결과를 낸다고 말했다.
세 번째 역량은 코딩 에이전트 활용이다. 개발자는 에이전트의 작동 방식과 한계를 이해하고, 언제 개입하고 언제 맡길지 판단해 시간과 토큰을 낭비하지 않으면서 견고한 소프트웨어를 만들어야 한다. 네 번째는 제품을 설계하는 능력이다. 정해진 디자인을 그대로 구현하는 데 그치지 않고 사업 맥락과 고객 목표를 파악해 무엇을 만들지 결정하는 제품 감각이 필요하다는 설명이다.
그러나 전문가들은 이 분류가 개발 과정에 지나치게 집중했다고 봤다. 더 필드 CTO(The Field CTO) 창업자이자 AI 자문가인 앤디 투라이(Andy Thurai)는 응의 체계가 코드를 작성하고 모델을 작동시키는 '첫날' 혁신에만 초점을 맞춘다며, 기업 환경에서 더 어려운 일은 AI를 구축하는 것이 아니라 운영·관찰하고 비용을 지불하는 것이라고 비판했다. 그는 실제 서비스에서는 오케스트레이션, 관측 가능성, 보안, 복원력과 거버넌스가 중요하다고 말했다.
아메리칸 익스프레스(American Express) 소프트웨어 엔지니어링 선임 관리자이자 여성엔지니어협회 전문성 개발 책임자인 디피카 시다나(Deepika Sidana)도 네 가지 역량만으로는 부족하다고 평가했다. 엔지니어는 사업 문제와 고객 업무 흐름, 위험, 규제 준수 요건, 실패 때의 결과까지 이해해야 한다는 것이다. 특히 오케스트레이션에는 모델·도구·데이터·평가·관측 시스템·사람의 승인·대체 경로를 조율하는 능력이 포함된다고 설명했다.
투라이는 여기에 결정론적 거버넌스, 다중 에이전트 조율과 에이전트 간 중재, AI 비용관리(FinOps), 실행 단계의 비용 구조, 에이전트 관측성과 보안, 사회기술 시스템 통합을 제시했다. 메타(Meta) 소프트웨어 엔지니어 나만 아후자(Naman Ahuja)는 AI가 구현 코드를 빠르게 생성할수록 올바른 문제를 정의하고 시스템을 나누며 결과물이 실제 운영 환경에서 유용한지 판단하는 일이 더 중요해진다고 말했다. 메타에서 인프라를 결정할 때도 기술적으로 맞는 코드 작성만이 아니라 신뢰성·컴퓨팅 효율·비용·사용자 영향을 함께 따진다고 덧붙였다.