AWARE AI BLOG
Blog
SoC Engineering에서 AI를 실제 업무에 연결하며 겪은 문제와 배움을 기록합니다.
- Season 1 · EP 02
Resource 투자 대비 왜 프로젝트는 빨라지지 않았을까?
더 빠른 S/W와 H/W가 Run과 결과를 늘릴수록, Review·해석·판단에 필요한 사람의 시간도 함께 늘어났다
- Season 1 · EP 03
프로젝트는 진행됐는데, 그때의 판단 근거와 맥락은 남지 않았다
끝없이 이어지는 업무와 이를 기록할 Workflow가 없는 환경에서, 판단의 근거와 경험은 조직의 자산이 되기 전에 증발한다
- Season 1 · EP 04
사라지는 경험을 AI Agent로 남길 수 있을까?
Script와 Knowledge를 효율적으로 만들면 반복되는 Human Work를 줄일 수 있을 것이라는 첫 번째 시도
- Season 1 · EP 05
고쳤는데, 왜 비슷한 문제가 계속 반복됐을까?
Recurring Fix Loop를 겪으며 Script나 Agent가 아니라 그 위의 구조를 보기 시작했다
- Season 1 · EP 06
AI 환경은 바뀌어도, 우리가 배운 것은 남아야 했다
Model·Agent·Framework가 달라져도 축적한 Knowledge와 Engineering Rule까지 다시 만들고 싶지는 않았다
- Season 1 · EP 07
우리 조직에 필요한 Local AI는 어느 정도면 충분할까?
질문에는 잘 답하던 AI가 실제 Workflow에서는 멈췄고, 그때부터 평가 기준이 달라졌다
- Season 1 · EP 09
AI가 정말 내 의도대로 일했는지, 어떻게 알 수 있을까?
Harness가 복잡해질수록 ‘완료했다’는 보고만으로는 부족했다. 무엇을 어떻게 수행했고 왜 성공이라고 판단했는지 Evidence로 확인할 수 있어야 했다
- Season 1 · EP 10
경험은 남기고, 그 무게까지 물려주고 싶지는 않았다
내가 겪은 시행착오와 판단의 흔적이 다음 엔지니어에게 다시 같은 걱정과 부담을 반복하게 하는 기억이 아니라, 조금 더 건강하게 오래 이 일을 이어갈 수 있는 출발점이 되기를 바랐다
