ALREADY HAVE THE ANSWERS?

어떤 업무에 AI를 적용할지뿐 아니라,
어떤 기준으로 선정하고, 무엇을 제외하며, 어떤 순서로 리소스를 투입할지
조직의 정책으로 정해져 있습니까?

그 기준을 다른 Project나 조직에서도 일관되게 적용할 수 있다면,
이미 잘하고 계신 겁니다. AWARE-AI가 필요하지 않습니다.

SoC AX Engineering

AI를 도입하는 순간 비용은 시작됩니다.

그런데 어떤 기술을 살지보다,
어떤 업무를 바꿀지 먼저 정하셨습니까?

“모든 개발 업무에 쓰면 되지.”

“각 Engineer가 알아서 잘 쓰면 되지.”

문제는 AI를 쓸 수 있느냐가 아니라,
어디에 어떻게 써야 실제 효과가 나는가입니다.

어떤 업무부터 바꿀지 판단하기 ↓

01 / WHAT SHOULD CHANGE?

무엇부터 바꿔야 할까요?

“반복 업무부터 하면 되지.”

“시간 많이 드는 업무부터 하면 되지.”

“AI가 할 수 있는 업무부터 하면 되지.”

이 기준은 Candidate를 찾는 출발점은 될 수 있지만, 그 자체로 적용 우선순위를 결정하는 기준은 아닙니다.

AI를 적용할 수 있는 업무와, 먼저 바꿀 가치가 있는 업무는 다릅니다.

02 / WHAT MAKES IT WORTH CHANGING?

먼저 바꿀 가치는 Engineering 영향과 검증 가능성에서 판단합니다.

01 · Engineering Impact놓치거나 잘못 판단했을 때 Rework, 일정, 품질, Downstream Risk 등 Engineering 영향이 큰가.
02 · Why AI여러 Spec, Report, Log, Result, Measurement, Issue·Change History를 함께 연결해 봐야 하는가. 단순 반복 실행만으로 충분하다면 기존 Tool, Script, Rule이 더 적절할 수 있습니다.
03 · VerificationAI가 찾은 Gap 또는 Candidate를 원 Source와 실제 Report / Log / Result / Measurement로 다시 확인할 수 있는가.
04 · Data Readiness필요한 Source, Procedure, Report, Log, Result, Measurement, Issue·Change History가 실제로 존재하고 필요한 관계를 확인할 수 있는가.
05 · Repeatability한 Engineer의 Prompt나 경험에만 의존하지 않고 다른 Engineer, Project 또는 조직에서도 같은 판단 기준을 적용할 수 있는가.
06 · Economics / Human TimeEngineering Integration, 학습·정착, 검증, 운영·변경에 필요한 리소스를 포함해도 Late Discovery, Rework, Human Time 또는 추가 처리 가능한 Work 측면에서 가치가 남는가.

단순 합산 Scorecard가 아닙니다. 결과를 검증하기 어렵고 실패 영향이 큰 업무라면 다른 Value가 높더라도 초기 적용 우선순위가 아닐 수 있습니다.

03 / ENGINEERING EXAMPLE

기존 Test가 있어도, 여러 정보를 연결해 보면 추가 확인이 필요한 조건이 있는지 검토할 수 있습니다.

이미 Test Plan과 Check 항목이 있고 정상 동작 조건에서는 충분히 확인되고 있다고 가정합니다. Requirement, 실제 사용 조건, 과거 Issue와 변경 이력을 함께 검토했을 때 특정 Corner나 Stress 조건에서 추가로 확인해야 할 Scenario가 빠져 있을 가능성이 있습니다.

현재 무엇을 확인하고 있는지 확인
어떤 조건이 아직 확인되지 않았는지 확인
추가하거나 수정할 Check Candidate가 있는지 확인

Engineering Impact: 누락된 Scenario의 Late Discovery가 Re-test, Rework, 일정 또는 품질 Risk로 이어질 수 있음.
Why AI: Requirement, Test Plan, Result, Issue·Change History 등 여러 정보를 함께 연결해 Review.
Verification: Review에서 제기된 Gap Candidate 또는 추가 Check Candidate를 원 Source와 실제 Report / Log / Result로 재확인.
Data Readiness: Spec, Procedure, Report, Log, Result, History가 존재하고 연결 가능해야 함.
Repeatability: Review 기준이 정리되면 다른 IP, Project 또는 조직에도 적용 가능.
Economics: Review·Integration·검증 비용과 Late Discovery / Rework 감소 가능성을 비교.

Human Engineering Decision Boundary — AI는 Gap Candidate 또는 추가·수정 Candidate를 제안할 수 있지만, 실제 적용 범위·조건·Acceptance와 최종 Engineering Decision은 책임 Engineer가 유지합니다.

04 / FROM AI USE TO AX

같은 AI라도, 업무 Data가 연결되어 있느냐에 따라 활용 방식은 달라집니다.

Without Structure

매번 Context를 다시 구성

Engineer가 필요할 때마다 Spec, Procedure, Report, Log, Result와 과거 Issue를 찾아 Prompt에 Context를 구성합니다. 무엇을 봤고 어떤 조건을 비교했으며 왜 Gap이라고 판단했는지가 개인의 Prompt와 기억에 의존하기 쉽습니다.

With Engineering Data Structure