ML/AI 에이전트 기술을 계속 연마하고 기업/산업 분야를 배우세요
Keep refining your ML/AI agent skills please and learn any enterprise/sector
핵심 요약
학위 없이 SAP 컨설턴트가 된 작성자가 AI 에이전트 기술과 실무 지식의 결합이 커리어에 미치는 중요성을 강조합니다.
- 실무 중심 커리어 — 학위보다 실제 배포 경험과 도메인 지식이 기업에서 훨씬 중요함
- AI 에이전트 기회 — ERP 시스템의 복잡한 문제를 해결하는 에이전트 개발 수요가 급증함
- 지식의 구조화 — 기업 내 암묵지를 에이전트가 활용 가능한 형태로 바꾸는 것이 핵심 과제임
- 대체 불가능한 인재 — 기술 구현을 관리할 줄 아는 사람이 되어 AI에 대체되지 않는 인력이 되어야 함
나 22살에 학위도 없는데, 신입 SAP 컨설턴트로 연봉 9만 8천 달러 받는다. 자격증 따고 Fiori, Blue Yonder, Manhattan Associates, Oracle 실무 경험 쌓고 인터랙티브 포트폴리오 만들어서 여기까지 왔다. 17살 때부터 창고 일 들락날락했고, 1년 반 전부터는 딥러닝(ML) 쪽 파고드는 중임.
이 일 하기 전에는 창고에서 일했는데, 신입들이 매일 밤 똑같은 ERP 작업 때문에 쩔쩔매는 거 지켜봤다. 입력 실수하고, 새벽 2시에 티켓 날아오고, 맨날 다시 작업하고. 멀티 에이전트 시스템 쓰면 그런 에러 잡아내고 신입들한테 실시간으로 가이드 줄 수 있겠다 싶더라. 관리자들은 내가 ChatGPT나 가지고 노는 줄 알았겠지만, 난 틈날 때마다 설계했다. SOP 내 개인 메일로 보내고, 우리 소프트웨어랑 똑같은 Rust 버전 만들어서 테스트 돌리고. 난 이 일이 진짜 좋았고 결국 이렇게 될 줄 알았다. 내 예상이 맞았지. SAP가 이미 "Joule"을 통합했는데, 이건 그냥 범용 어시스턴트라 특정 시스템에서 왜 문제가 생기는지 알 수가 없음. 그러니까 누구한테도 딱히 도움 안 됨.
이제는 내가 그 창고들 시스템 통합하는 일을 한다. 근데 어딜 가나 똑같은 벽에 부딪히더라.
기업들은 자기네 ERP에 AI 에이전트 넣고 싶어 하는데, 보안 문제 때문에 외부 API를 못 쓴다. 클라이언트 맞춤형 에이전트를 만들 매뉴얼이나 인재 풀이 없어서 모델 파인튜닝도 제대로 못 하고. 장기 프로세스에서 메모리나 컨텍스트 문제도 해결 못 함.
나 나름대로 돌아가는 솔루션 만들어 놨다. 미안하지만 비법은 못 알려줌. 시간 낭비라는 소리 들어가면서 내 개인 시간 수백 시간 갈아 넣어서 만든 거니까.
SAP에서 곧 비개발자들도 쓸 수 있는 오픈소스 AI 프레임워크 내놓는다는데, 그건 좋은데 교육 격차가 너무 크다. 아직 이 분야에 학위나 표준 자격증 같은 게 아예 없음. 나도 아직 배우는 중이고. - 아, 맞다. 문장 다듬으려고 LLM 좀 썼음. 그래서 대시(em dashes) 들어감.
창고 시스템 아니더라도, 다들 자기 커리어에 AI 에이전트 좀 써먹어라. 이게 내가 하고 싶은 말임.
수정 2: 그리고 이거 대세 되면, 무조건 도입될 시스템 관리할 줄 아는 사람이 돼라. 대체 당하는 사람이 되지 말고.
