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LLM부터 MCP까지 ‘왜 필요한가’로 이해하는 AI 리터러시

AI 엔지니어링 브리핑

AI를 잘 활용하려면 새로운 기술을 많이 아는 것보다, 업무의 어떤 문제를 해결하기 위해 어떤 도구가 필요한지 판단하는 능력이 중요합니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: AI 기술과 개념은 계속 늘어나지만, 반복 업무·내부 자료 부족·외부 시스템 연결 같은 실제 업무 문제에 무엇을 써야 할지 판단하기 어려웠습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: 한 번의 요청에는 프롬프트를, 반복 절차에는 스킬을, 여러 단계를 이어가는 일에는 에이전트를, 외부 자료가 필요하면 RAG를, 다른 서비스와 연결해야 하면 API나 MCP를 선택하는 방식으로 업무 흐름에 맞춰 기술을 조합합니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: 좋은 자동화를 만들려면 먼저 문서와 지식을 정리하고 업무 절차를 표준화해야 하며, 복잡한 기술을 무조건 도입하기보다 문제에 필요한 만큼만 선택해야 합니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.