인공지능 도입 초기 최고의 유망 직종으로 꼽혔던 프롬프트 엔지니어링이 2026년 들어 급격한 쇠퇴기를 맞이하고 있다. 거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 발전하며 이제 AI 스스로 최적의 명령어를 생성하는 단계에 도달했기 때문이다. 대신 기업과 개별 사용자의 방대한 데이터를 AI가 정확하게 이해할 수 있도록 구조화하고 주입하는 컨텍스트 엔지니어링이 새로운 핵심 기술로 대두되었다. 본문에서는 프롬프트 엔지니어링의 한계를 팩트 기반으로 분석하고 검색 증강 생성 기술인 RAG와 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 인공지능의 정확도를 90퍼센트 이상으로 끌어올리는지 심층적으로 다룬다. 변화하는 AI 활용 패러다임과 실무에서 요구되는 새로운 데이터 문해력의 실체를 트렌드디코드에서 상세히 공개한다. 1. 프롬프트 엔..

생성형 AI인 챗GPT가 전 세계를 강타한 이후 IT 업계의 시선은 이제 대형 언어 모델인 LLM을 넘어 대형 액션 모델인 LAM으로 향하고 있다. 단순히 텍스트를 생성하고 정보를 요약해 주던 단계를 지나 사용자를 대신해 쇼핑몰 장바구니에 물건을 담고 결제까지 수행하는 행동형 AI의 시대가 도래했다. 본문에서는 CES 2024의 화제작 래빗 R1이 보여준 LAM의 가능성과 한계를 팩트 기반으로 분석하고 앱 중심의 스마트폰 인터페이스가 어떻게 자연어 중심의 제로 UI로 개편될 것인지 전망한다. 검색과 터치라는 기존의 입력 방식을 파괴하고 명령과 수행이라는 새로운 패러다임을 제시하는 LAM 기술의 현주소와 미래 가치를 트렌드디코드에서 심층적으로 다룬다. 1. 생성형 AI의 한계와 행동하는 인공지능 LA..