프롬프트 엔지니어링과 RAG(검색 증강 생성)가 AI 도입의 훌륭한 시작점임은 분명하다. 하지만 실제 기업 환경에서 요구하는 수준의 신뢰성을 확보하려면 이야기가 달라진다.

Amazon에 따르면 고도의 전문성이 필요한 애플리케이션 4개 중 1개는 미세 조정을 거쳐야만 프로덕션 단계에 진입할 수 있다.

특히 오류 허용 범위가 극히 좁은 헬스케어와 물류 분야에서 미세 조정의 힘은 강력했다.

Amazon Pharmacy는 제약 전문 로직을 모델에 학습시켜 위험한 투약 오류를 33%나 줄이는 성과를 거뒀다. 범용 모델의 한계를 넘어 특정 도메인에 특화된 지능을 구현한 결과다.

최근 AI의 흐름은 단일 챗봇을 넘어 전문화된 '하위 에이전트'들이 협력하는 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 진화하고 있다. 이 과정에서 GRPO와 같은 최신 기법이 핵심적인 역할을 한다. GRPO는 모델이 생성한 여러 답변을 비교해 평균보다 더 나은 추론을 내놓을 때 보상을 주는 방식이다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결하는 모델의 내부 사고 과정을 더욱 정교하게 다듬는다.

한 걸음 더 나아가 Amazon은 DAPO를 활용해 긴 추론 과정 중 발생하는 미세한 오류를 실시간으로 교정한다. 덕분에 에이전트는 목표를 잃거나 환각 현상을 일으키지 않고 일관된 계획을 유지할 수 있다.

이제 기업에 있어 AI 경쟁력은 단순히 기초적인 모델을 사용하는 데 있지 않다. 파운데이션 모델의 기본 성능에 의존하기보다, 산업의 미세한 뉘앙스에 맞춰 추론 엔진을 얼마나 정교하게 최적화하느냐가 승부의 관건이 될 전망이다.

프롬프트 엔지니어링과 RAG(검색 증강 생성)가 AI 도입의 훌륭한 시작점임은 분명하다. 하지만 실제 기업 환경에서 요구하는 수준의 신뢰성을 확보하려면 이야기가 달라진다.

Amazon에 따르면 고도의 전문성이 필요한 애플리케이션 4개 중 1개는 미세 조정을 거쳐야만 프로덕션 단계에 진입할 수 있다.

특히 오류 허용 범위가 극히 좁은 헬스케어와 물류 분야에서 미세 조정의 힘은 강력했다.

Amazon Pharmacy는 제약 전문 로직을 모델에 학습시켜 위험한 투약 오류를 33%나 줄이는 성과를 거뒀다. 범용 모델의 한계를 넘어 특정 도메인에 특화된 지능을 구현한 결과다.

최근 AI의 흐름은 단일 챗봇을 넘어 전문화된 '하위 에이전트'들이 협력하는 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 진화하고 있다. 이 과정에서 GRPO와 같은 최신 기법이 핵심적인 역할을 한다. GRPO는 모델이 생성한 여러 답변을 비교해 평균보다 더 나은 추론을 내놓을 때 보상을 주는 방식이다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결하는 모델의 내부 사고 과정을 더욱 정교하게 다듬는다.

한 걸음 더 나아가 Amazon은 DAPO를 활용해 긴 추론 과정 중 발생하는 미세한 오류를 실시간으로 교정한다. 덕분에 에이전트는 목표를 잃거나 환각 현상을 일으키지 않고 일관된 계획을 유지할 수 있다.

이제 기업에 있어 AI 경쟁력은 단순히 기초적인 모델을 사용하는 데 있지 않다. 파운데이션 모델의 기본 성능에 의존하기보다, 산업의 미세한 뉘앙스에 맞춰 추론 엔진을 얼마나 정교하게 최적화하느냐가 승부의 관건이 될 전망이다.