프롬프트 엔지니어링은 전통적 의미의 공학(Engineering)​과는 거리가 멀며, 주로 주관적이고 정량적 기준이 부족한 창의적 글쓰기에 가깝다는 점을 지적합니다.

기존 공학이 갖추는 수학적·과학적 기반, 체계적 설계, 엄격한 테스트, 경제적 제약, 공공 안전 등의 요소가 프롬프트 엔지니어링에는 결여되어 있으며, 주요 AI 업체들의 가이드도 “구체적으로 하라”, “반복하라”는 모호한 조언에 그칩니다.

또한, AI 프롬프트는 비결정론적(non-deterministic) 특성으로 인해 전통적 소프트웨어 테스트 방식이 적용되지 않고, 이에 따른 자동화된, 반복 가능한 테스트와 검증 체계가 미흡합니다.

더불어, 프롬프트 작성법 중 일부는 오히려 AI 성능을 저해하는 사례가 발견되었고, AI 모델의 지속적인 변화에 따른 유지보수와 회귀 테스트의 부재도 문제로 지적됩니다.

마지막으로, AI 판단의 투명성과 감사 가능성 부족, 사용자에게 과도하게 동조하는 ‘아첨성(sycophancy)’ 문제 등 복합적 난제가 존재하며, 현재 프롬프트 작업은 ‘프롬프트 작가(prompt writer)’ 수준에 머물러 있어, 진정한 의미의 공학적 접근과 표준화가 필요하다는 결론을 제시합니다.