log.roadmap — 학습과 다음 분기 · 갱신 2026.06
시장을 읽고, 내 좌표를 찍고, 다음을 판다
AX 시장이 어디로 움직이는지 추적하고, 내가 지금 어디에 서 있는지, 다음 분기에 무엇을 깊게 파는지를 공개합니다. 완성된 결론이 아니라 진행 중인 좌표입니다 — 새로운 기술을 빠르게 익혀 직접 써보는 것 자체가 AX의 일이라 믿기 때문에.
2026년 한국 AX 채용은 ‘AI를 이해하고 직접 빌딩하며 현업↔기술을 통역해 0→1을 운영까지 끌고 가는 경계인’으로 수렴 중. 키워드는 LLMOps → AgentOps, RAG → retrieval 깊이, eval/ROI, human-in-the-loop, 거버넌스로 이동했습니다.
시장이 이제 막 기본 요건으로 끌어올린 영역에, 이미 직접 만든 제품이 있습니다. 키워드가 아니라 만든 결과로 증명합니다.
강점 옆의 ‘다음 깊이’. 의도적으로 시간을 쓰고 있는 곳입니다.
검색이 2026의 진짜 병목입니다. hybrid search · reranking · query routing · agentic/GraphRAG를 PropTech 도메인(계약·도면·매물 데이터)에 맞춰 검색 품질을 정량적으로 끌어올리는 중.
이미 만든 생성–검증 게이트를 Langfuse trace + LLM-as-judge로 표준화. offline eval set과 production trace에 task success · latency · cost-per-task 3지표를 명문화하는 작업.
OWASP LLM/Agentic Top 10 · NIST AI RMF · EU AI Act(2026.8 고위험 의무 발효)를 문서가 아니라 조직 정책·위협 모델로 옮기는 중 — 리드는 가드레일을 정책으로 소유해야 하니까.
이미 강한 영역(agent ops · HITL · 데이터 신뢰성)은 재라벨링하고, 새 학습은 갭(retrieval · eval 규율 · 거버넌스 · 비즈니스 번역)에 집중합니다.
강점을 시장 언어로 + eval 정량화
왜가장 빠른 ROI는 새 학습이 아니라, 이미 앞서 있는 자산을 시장 어휘(eval-driven · context engineering)로 재라벨링·증명하는 일.
무엇품질 게이트를 Langfuse + LLM-judge eval 파이프라인으로 계측 · 에이전트 자산을 LangGraph 어휘(checkpoint·HITL·routing)로 매핑.
증명계측된 eval 케이스 + 회사/외부 블로그 글 1편
Retrieval 깊이 + 거버넌스
왜retrieval이 2026 병목이고, 리드는 거버넌스를 조직 정책으로 소유해야 한다.
무엇도메인 RAG에 reranker·query router·agentic/GraphRAG 적용 · OWASP/NIST/EU AI Act를 위협 모델·정책으로 내재화.
증명검색 품질 지표가 붙은 도메인 RAG 리포트 + AI 거버넌스 문서 1건
비즈니스 가치 번역 + 공개 증명
왜기술 갭이 닫히면 남는 차별점은 ‘문제 → ROI → 워크플로 재설계’와 교차기능 리딩 — AX 리드의 정체성 그 자체.
무엇적대적 PRD를 ‘가치 가설 + 성공지표’로 확장 · eval 프레임/agent-ops 패턴을 오픈소스로 공개 · 외부 발표.
증명전후 비즈니스 지표가 붙은 AX 케이스 + OSS 릴리스 + 발표