Building AI products in production has no easy lane. · Career Hacker Alex
Semantic
Building AI products in production
has no easy lane.
AI 프로덕트 개발에는
쉬운 길이 없습니다.
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Building AI products in production
has no easy lane.
Building AI products inside a large company is genuinely brutal. The variables stack up — privacy, capacity, cost, scalability, randomness, model feasibility, model evaluations, sensitivity. Every one is hard, every one interacts with every other one. There's no playbook because almost no one has built one of these at scale yet. Past a certain point the low-hanging fruit is gone. What's left is daily 9 AM standups and a long fight. This is the honest cross-section of a 2025–2026 big-company AI product team. The outside narrative ("AI is doing all the work now") and the inside reality are not the same picture.Also in KoreanAI 프로덕트 개발에는
쉬운 길이 없습니다.
특히 대기업에서 AI 프로덕트를 만드는 일은 빡셉니다. 풀어야 할 변수가 한 줄로 늘어섭니다 — Privacy, capacity, cost, scalability, randomness, model feasibility, model evaluations, sensitivity. 모든 게 동시에 복잡하고, 한 가지를 풀어도 그 옆이 다시 흔들립니다. 아직 누구도 제대로 걸어 본 적이 없는 길이기 때문에 베끼고 들어갈 사례도 없습니다. 그래서 결국 어느 순간부터 low-hanging fruit이 없어집니다. 매일 아침 9시 standup으로 버티는 긴 싸움이 됩니다. 이것이 2025–2026년 대기업 AI 프로덕트 팀의 솔직한 단면입니다. "AI가 일을 다 해 주는 시대"라는 바깥의 서사와 안의 현실은 같은 그림이 아닙니다.
