에이전트 기술이 발전하는 2026년에도 ML의 기초와 소프트웨어 기본기를 다지는 것은 매우 중요합니다. 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어, Git, SQL, CLI와 같은 도구를 직접 다루며 데이터와 시스템의 원리를 이해해야 합니다. 학습할 때는 검증된 책과 Kaggle 프로젝트를 활용하고, LLM은 개념 설명이나 예시를 얻는 보조 도구로 사용하는 것이 좋습니다. 소프트웨어 엔지니어가 ML 분야로 진입할 때는 기존의 개발 경험을 바탕으로 데이터 이해와 모델 평가 역량을 키우는 것이 유리합니다. 또한, 작은 프로젝트를 직접 수행하며 외부의 피드백을 받는 과정이 성장에 큰 도움이 됩니다. 기술의 유행에 휩쓸리기보다, 기초를 탄탄히 하여 AI 에이전트에게 주도권을 뺏기지 않고 스스로 방향을 결정할 수 있는 안목을 기르는 것이 핵심입니다.