[LLM] AI 엔지니어링 역량 지도 — 내 글 23편을 대봤더니 두 칸이 비었습니다

앞 글에서 Andrew Ng 의 역량 지도를 근거로 인용했습니다. 지도 자체는 스치듯 지나갔는데, 따로 볼 값어치가 있어서 한 편으로 정리합니다.

그리고 스킬 글에서 했던 것을 한 번 더 하겠습니다 — 남이 만든 분류표를 자기 것에 대보기입니다. 이번에는 제 글 23편입니다.

지도의 구조 — 2단입니다

한국어로 소개된 글들이 이 지도를 “여섯 가지 역량”으로 옮기는 경우가 많은데, 원문의 구조는 다릅니다.

최상위가 넷이고, 그중 하나의 하위가 여섯입니다.

최상위	내용
애플리케이션 구축·배포	← 이 아래가 여섯
소프트웨어 공학 기초
코딩 에이전트 활용
Shaping the build	원문이 이번 글에서 다루지 않음

Ng 은 이 글이 넷 중 첫 번째를 펼친 것이라고 밝히고, 소프트웨어 공학은 다음 글에서 쓰겠다고 했습니다.

그리고 지도의 출처를 적어두었습니다 — 다수의 채용 공고 분석, 구조화된 전문가 인터뷰, 설문 응답으로 만들었다고요. 개인 감상이 아니라는 뜻입니다.

왜 이런 구조가 나오나

Ng 이 든 이유가 명료합니다.

AI 애플리케이션과 그렇지 않은 소프트웨어의 핵심 차이는 전자의 출력이 덜 예측 가능하다는 것입니다. LLM 이 무엇을 출력할지 미리 알 수 없습니다.

그래서 AI 시스템을 만드는 일은 훨씬 더 반복적인 과정이 되고, 미리 계획하기가 어렵습니다. 만들고, 살펴보고, 다음에 무엇을 시도할지 정하는 걸 되풀이합니다.

그가 이 능력을 이렇게 요약합니다.

믿을 수 없는 AI 부품 위에 믿을 수 있는 소프트웨어 시스템을 만드는 일.

여섯 역량은 그 일을 하기 위해 알아야 할 것들입니다.

여섯 칸에 23편을 대보면

발행한 글을 하나씩 대응시켰습니다

세 가지가 걸렸습니다.

걸린 것 1 — 한쪽에 몰려 있습니다

앞의 세 칸(LLM 기초·그라운딩·에이전트)에 11편이 있고, 뒤의 세 칸에는 1편입니다.

우연이 아닙니다. 앞의 셋은 개념을 설명하는 글로 쓰기 좋고, 뒤의 셋은 직접 운영해봐야 쓸 수 있는 글입니다. 읽고 정리해서 쓸 수 있는 쪽으로 자연히 기울었습니다.

걸린 것 2 — 에이전트 칸이 반쪽입니다

에이전트 시스템에 4편이 있어 숫자로는 채워져 보입니다. 그런데 전부 하네스 자기개선 쪽입니다 — 에이전트가 스스로를 고치는 이야기입니다.

Ng 이 같은 칸에 적어둔 것 중 제가 한 편도 안 쓴 게 있습니다.

유망한 프로토타입을 믿을 수 있고 안전한 프로덕션 에이전트로 바꾸는 일. 여기에는 가드레일, 적대적 입력, 그리고 데이터 유출 같은 핵심 위험을 식별하고 우회하는 것, 그리고 거버넌스가 필요합니다.

가드레일 0편, 적대적 입력 0편, 데이터 유출 0편, 거버넌스 0편.

숫자만 세면 안 보였을 빈칸입니다. 칸의 이름이 아니라 칸 안의 내용을 봐야 드러납니다.

걸린 것 3 — 지도 밖에 8편이 있습니다

나머지 8편은 여섯 칸 어디에도 안 들어갑니다. 정책(워터마킹, 학습 데이터), 산업(뉴클라우드), 모델 소식, 도구입니다.

이건 빈칸이 아니라 지도의 범위 밖입니다. Ng 의 지도는 “만드는 일”을 다루지 “이 기술이 사회에서 어떻게 굴러가나”를 다루지 않습니다. 목적이 다른 표에 억지로 넣을 이유가 없습니다.

다만 하나는 예외입니다. 스킬 글은 여섯 칸에는 없지만 최상위 넷 중 “코딩 에이전트 활용” 에 정확히 해당합니다. 2단 구조를 봤기 때문에 알 수 있는 것이고, “여섯 가지”로만 옮긴 요약본을 봤다면 놓쳤을 대응입니다.

그래서 다음에 쓸 것

빈칸이 곧 할 일 목록은 아니지만, 후보를 고르는 데는 쓸모가 있습니다.

프로덕션 운영 — Ng 이 든 항목 중 프롬프트 인젝션은 지금 당장 쓸 수 있습니다. 평가 글의 회귀 테스트 이야기와도 이어집니다.

에이전트 안전 — 가드레일과 데이터 유출. 하네스 4부작이 “얼마나 잘하게 만드나”만 다뤘으니, “어디까지 하게 두나”가 남아 있습니다.

ML 기초 — 편향/분산과 오류분석은 평가 글에서 자연히 이어집니다. 다만 이 블로그 독자층에 맞는 깊이를 잡는 게 숙제입니다.

읽을 때 붙여야 할 단서

지도는 Ng 개인이 정리한 것입니다. 근거를 밝혀뒀지만(채용 공고·인터뷰·설문), 그 데이터가 공개된 건 아닙니다. 유일한 정답표가 아니라 잘 만든 한 가지 틀입니다.

빈칸이 결함이라는 뜻이 아닙니다. 이 블로그가 그 일을 하고 있지 않으면 안 쓰는 게 맞습니다. 지도는 자기 위치를 보는 도구지 채워야 할 체크리스트가 아닙니다.

대응은 제가 판단한 것입니다. 어떤 글이 어느 칸에 들어가는지는 해석입니다. 다르게 볼 수 있습니다.

23편은 표본으로 작습니다. 3주 치입니다.

정리

Ng 의 지도는 넷 중 하나를 여섯으로 펼친 2단 구조입니다. 한국어 소개에서 “여섯 가지”로만 옮겨지면 이 계층이 사라지고, 그러면 어떤 글이 어느 층에 속하는지도 흐려집니다.

제 23편을 대봤더니 앞의 세 칸에 11편이 몰리고 뒤의 세 칸에 1편이었습니다. 읽고 정리해 쓸 수 있는 쪽으로 기운 결과입니다.

그리고 숫자로는 채워 보이던 에이전트 칸이 실제로는 반쪽이었습니다. 가드레일·적대적 입력·데이터 유출·거버넌스가 0편입니다.

칸의 이름만 세면 안 보이고, 칸 안에 뭐라고 적혀 있는지를 읽어야 보입니다. 남의 분류표를 자기 것에 대보는 일의 값어치가 거기 있습니다.

참고

• AI Engineering Skills Map: Building and Deploying AI Applications — Andrew Ng, 2026-08 (2026-08-29 본문 원문 확인). 2단 구조, 지도의 작성 근거, “믿을 수 없는 AI 부품 위에 믿을 수 있는 시스템”, 에이전트 칸의 안전·거버넌스 서술의 출처입니다. 도표는 원문을 참고해 직접 다시 그렸고 원 이미지를 쓰지 않았습니다
• 평가 주도 개발 — 여섯 칸 중 하나를 다룬 앞 글
• Anthropic이 공개한 스킬 아홉 분류 — 같은 방법(남의 분류표를 자기 것에 대보기)을 쓴 글