신속한 공학의 상승과 사례 : 유망한 AI 직업이 매우 짧은 시간 안에 어떻게 쓸모 없게되었는지

2023 년부터 가장 인기있는 AI 직업의 상승과 가을

유망한 직업으로 신속하게 광고 된 프롬프트 엔지니어의 직업은 매우 짧은 수명주기를 거쳤습니다. Chatgpt와 같은 대규모 음성 모델은 작업 세계에 혁명을 일으키고 있지만, 최적의 항목의 문구에 대한 전문적인 역할은 이미 2025 년에 크게 불필요 해졌다. 월스트리트 저널의 현재 보고서에 따르면,“2023 년의 가장 인기있는 AI 직업”은 실질적으로 몇 년 안에 노동 시장에서 사라졌다. 사용자 의도를 이해하는 데 점점 더 좋아지고있는보다 강력한 AI 모델의 빠른 개발은 프롬프트 기술이 일반적인 역량으로 더 많은 수요가 많고 독립적 인 작업 프로파일로서 더 많은 수요가 있음을 의미했습니다. 이 개발은 AI 기술이 노동 시장을 변화시키는 전례없는 속도의 예입니다.

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프롬프트 엔지니어링의 짧은 역사

"프롬프트 엔지니어링"이라는 용어는 대형 언어 모델 (LLMS)의 확산 과정에서 만들어졌으며 AI 시스템으로부터 최적의 답변을 얻기 위해 정확한 지침을 공식화하는 기술을 설명합니다. 2022 년에서 2023 년 사이 에이 활동에 대한 관심은 급격히 증가하고 기술 산업에서 많은 새로운 직무 프로필로 발전했습니다.

높은 단계 : 금 파기 기분 2023

2023 년 말, 신속한 엔지니어링은 기술 부문에서 가장 탐욕스러운 새로운 일자리 중 하나였습니다. 2023 년 11 월 월스트리트 저널 (Wall Street Journal)의 비디오에 따르면 회사는이 역할에 대해 연봉을 연봉으로 최대 $ 250,000로 제공 한 것으로 나타났습니다. 이 비디오는 Prompt Engineering이 Chatt와 같은 큰 음성 모델의 출현을 통해서만 가능했던 완전히 새로운 종류의 작업으로 여겨졌음을 보여주었습니다.

이 활동의 ​​핵심은 생성 AI 시스템으로부터 최상의 답변을 얻기 위해 텍스트 입력 또는 "프롬프트"를 작성하는 것이 었습니다. 그 뒤에있는 논리는 간단했습니다. 입력이 좋을수록 출력이 더 좋습니다. 프롬프트 엔지니어는 Man과 Machine 사이의 번역기로 간주되었으며, 프로그래밍 지식이없는 사람들이 복잡한 기술을 이용할 수 있어야합니다.

빠른 환멸

초기의 열정과 높은 급여 약속에도 불구하고 환멸이 빨리 발생했습니다. Microsoft의 KI의 최고 마케팅 책임자 인 Jared Spataro와 마찬가지로“2 년 전 모든 사람들은 이렇게 말했습니다. 그것은 전혀 사실이 아닙니다.” 이 진술은이 작업 설명으로 기대치가 얼마나 빨리 변경되었는지를 보여줍니다.

2025 년의 현실은 다르게 보인다. 유망한 직업 경로로 시작한 것은 단 2 년 안에 실제로 해산되었습니다.

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급격한 감소의 이유

독립적 인 작업 설명으로서의 신속한 엔지니어링의 빠른 하강은 오늘날 전문적인 프롬프트 엔지니어가 거의 수요가 거의없는 여러 기술 및 조직 개발로 인한 것일 수 있습니다.

AI 모델의 기술 진보

감소의 필수 요소는 AI 모델 자체의 빠른 발전입니다. 최신 버전의 대형 언어 모델은 사용자의 의도를 이해하기 위해 직관적으로 훨씬 나아졌습니다. 이것은 완벽한 입력을 공식화하는 고도로 전문화 된 전문가의 필요성을 줄입니다.

현대 AI 시스템은 이제 명령을 완전히 이해하지 못하는 경우 질문을 할 수 있습니다. 이 대화식 능력은 모델이 대화를 사용하여 명확하게 할 수 있기 때문에 정교한 프롬프트 기술을 덜 중요하게 만듭니다.

2025 년 Deloitte의 연례 "기술 트렌드"보고서는 AI 개발을 추진하는 세 가지 기둥을 식별합니다 : 소형 언어 모델, 멀티 모달 모델 및 에이전트 기반 AI. 이러한 발전은 우리가 AI와 상호 작용하는 방식을 바꾸고 전문적인 프롬프트 공식화를 점점 불필요하게 만듭니다.

신속한 지식의 민주화

또 다른 중요한 이유는 회사 내에서 프롬프트 기술의 광범위한 중재입니다. 오늘날 개별 전문가에게 의존하는 대신 오늘날 AI 모델을 효과적으로 사용하는 다양한 기능으로 직원들을 훈련시킵니다. 전국의 CTO 인 Jim Fowler는 간결하게 요약합니다. "우리는 이것이 독립적 인 직업 소유권이 아니라 직책 내에서 능력이된다는 것을 알 수 있습니다."

이러한 지식 민주화는 AI 역량을 고립 된 전문가 역할에 집중시키는 대신 AI 역량을 넓히는 일반적인 경향에 해당합니다. 이를 통해 더 많은 직원이 특정 작업 영역에서 AI 도구를 효과적으로 사용할 수 있습니다.

기존 작업 프로파일에 통합

한때 독립적 인 직업으로 의도 된 것은 기존 역할 내에서 구성 요소로 발전했습니다. AI-Prompt 기술은 별도의 경력 경로가 아니라 오늘날 기존 직무 프로필의 보충으로 간주됩니다. 이 통합은 AI가 작업 세계에 어떻게 포함되는지에 대한보다 현실적인 접근법을 반영합니다.

AI의 AI 부사장 인 Hannah Calhoon은 다음과 같이 확인했습니다. "우리는이 역할에 대한 실제 태도를 반드시 보지 못했습니다." 이는 초기 과장에도 불구하고 순수한 프롬프트 엔지니어에 대한 실제 수요가 제한되어 있음을 나타냅니다.

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AI에 의한 노동 시장의 변화

신속한 엔지니어링의 경우 AI가 노동 시장에서 발생하는 빠른 변화에 대한 예시입니다. 이 개발은 AI가 두 작업을 모두 제거하고 새로운 작업을 만들어내는 더 넓은 패턴으로 맞지만 지금까지는 알려지지 않은 속도로 적합합니다.

기술 작업에 대한 요구 사항 변경

기술 부문의 jobl 환경은 점점 복잡 해지고 혼란스러워지고 있습니다. 월스트리트 저널 (Wall Street Journal)에 따르면, 직업 이름은“더 다양하고 모호하며 겹치며 때로는 의미가 없다”고한다. 이것은 특히 새로운 역할이 일어나고 그 의미에 대한 일반적인 이해가 확립되기 전에 사라지는 AI 영역에 적용됩니다.

독립적 인 징계로서 즉시 엔지니어링이 즉시 중요하게 상실되지만 다른 AI 관련 기술에 대한 수요는 증가합니다. LinkedIn에 대한 의견에 따르면 AI 시스템 엔지니어 및 더 깊은 기술 지식이 필요한 기타 직책은 이제 더 많은 수요가 있음을 나타냅니다.

소프트웨어 개발에 미치는 영향

AI는 AI 자체 주변의 역할뿐만 아니라 소프트웨어 개발과 같은 전문 분야를 확립했습니다. 코딩 프로세스의 상당 부분을 자동화 할 수있는 AI 기반 코딩 도구는 10 % 이상의 효율성 증가에 기여하고 더 빠른 코드 생산을 가능하게합니다.

이 개발은 기업이 생성 AI 코딩 도구에 점점 더 의존하고 있기 때문에 신입 사원을 고용 할 때 더 얇은 개발 팀과 더 높은 요구 사항으로 이어질 수 있습니다. 이것은 AI가 기존 전문 분야를 어떻게 변형시키는 지에 대한 또 다른 예입니다.

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신속한 역량의 미래

독립적 인 직업으로서 즉시 엔지니어링이 즉시 중요하지 않지만 AI 시스템과 효과적으로 의사 소통하는 능력은 여전히 ​​관련이 있습니다. 그러나 원래 예상과는 다른 형태를 취합니다.

다른 전문 분야로의 통합

앞으로 신속한 기술은 다양한 직업에 통합 될 것으로 예상됩니다. LinkedIn 사용자는 다음과 같이 말했습니다 : "각 마케팅 팀은 AI 역량, 체계적인 사고, 신속한 경험 및 시험 및 학습 정신을 가진 사람이 필요합니다. 직책에 관한 것이 아니라 팀에서 이러한 기술을 고정시키는 것에 관한 것입니다."

이 관점은보다 미묘한 개발을 나타냅니다. 전용 엔지니어 대신 회사는 AI 도구를 효과적으로 사용할 수있는 다양한 부서의 직원이 필요합니다. AI와 상호 작용하는 능력은 오늘날 디지털 지식과 유사한 기본 역량이됩니다.

새로운 전문화와 더 복잡한 작업

보다 진보 된 AI 모델을 통해 간단한 프롬프트 엔지니어링이 더 이상 사용되지 않지만 새롭고 더 복잡한 롤러가 생성됩니다. 예를 들어 LinkedIn의 한 해설자는 그의 회사가 프롬프트 엔지니어 대신 "즉시 코디네이터"를 고용했다고 언급했으며, 그의 작업은 "프롬프트를 카탈로그하고 프롬프트를 생성 할 때 기능적인 최종 사용자를 안내하는 것"입니다.

또 다른 의견은 프롬프트가 백엔드 파이프 라인에도 내장되어 있음을 나타냅니다. 이는 전문적인 프롬프트 운동이 특정 기술적 맥락과 관련이 있음을 나타냅니다.

AI 중심의 작업 세계를위한 가르침

프롬프트 엔지니어링의 빠른 상승과 하락은 AI 중심 노동 시장의 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 직원 및 조직을위한 교육을 제공합니다.

기술 변화의 속도

아마도 가장 중요한 지식은 AI 관련 작업 프로파일이 개발되는 전례없는 속도 일 것입니다. 초기 기술 혁명은 종종 특정 직업을 변화시키기 위해 수십 년이 필요했지만, 이는 AI 시대에 몇 년 또는 몇 달 안에 발생합니다.

이 빠른 진화는 지속적으로 적응과 기술을 지속적으로 개발하려는 의지가 필요합니다. 또한 빠르게 구식 할 수있는 고도로 전문화 된 틈새 기술에 대한 양도 가능한 핵심 역량의 중요성을 강조합니다.

전문화 대신 통합 경향

또 다른 중요한 발견은 완전히 새로운 전문화를 만드는 대신 AI 기술을 기존 역할에 통합하는 경향입니다. 이는 조직에 기술이 어떻게 포함되는지에 대한보다 현실적인 견해에 해당합니다.

교육 기관 및 교육 프로그램의 경우, 이는 고립 된 AI 전문가 교육 대신 기존 전문 분야에 보충제로 AI 기술을 전달해야 함을 의미합니다. 다양한 전문 상황에서 AI 도구를 효과적으로 사용하는 능력은 순수한 기술 전문 지식보다 점점 더 가치가 있습니다.

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AI 작업 세계의 개발

독립적 인 직업 설명으로서의 신속한 엔지니어링의 급속한 상승과 하락은 노동 시장에서 인공 지능의 변형력을 보여줍니다. 불과 몇 년 만에 유망한 경력 경로는 고임금 특수 직업에서 다른 역할과 관련된 통합 능력으로 바뀌 었습니다.

AI 모델의 기술 발전, AI 지식의 민주화가 증가하고 기존 직무 프로파일로의 통합은 오늘날 전용 엔지니어가 수요가 거의 없음을 의미했습니다. 그럼에도 불구하고, AI 시스템과 효과적으로 의사 소통하는 능력은 원래 예상과는 다른 형태로 남아 있습니다.

이 개발은 근로자와 조직이 지속적으로 스스로를 적응시키고 훈련시킬 필요성을 강조합니다. AI에 의해 점점 더 형성되는 일의 세계에서 기술 변화를 예상하고 그에 따라 기술을 개발할 수있는 사람들.

신속한 엔지니어링의 경우는 AI에 의한 노동 시장의 광범위한 변화의 시작일 수 있습니다. 특정 전문화가 발생하고 통과되지만 지속적으로 적응하고 배우는 능력은 미래의 미래에 가장 중요한 역량으로 남아 있습니다.

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