이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 AI 이미지 생성 툴을 써서 SNS 게시물용 소재를 만들었는데, 한 이미지에서 텍스트가 의미 없는 문자열로 나온 걸 발행 후에야 발견했습니다. AI가 글자 형태를 만들었지만 실제 글자가 아니었습니다.
이후 AI 생성 콘텐츠는 텍스트 가독성, 손·발 묘사 이상, 배경 논리적 일관성 세 항목을 발행 전에 체크하는 루틴을 만들었습니다. 특히 사람이 포함된 이미지는 신체 부위 확인이 가장 오래 걸렸지만 발행 후 수정하는 것보다 훨씬 나았습니다. 이 루틴을 적용한 뒤 게시 후 오류 수정이 0건이었습니다.
AI 툴이 빠르게 결과물을 만들어도 최종 사람 검증 단계가 빠지면 신뢰를 잃는다는 걸 배웠습니다.
AI 도구로 콘텐츠 초안을 생성한 뒤, 어디에 본인이 직접 손을 대야 하는가를 파악하는 게 더 중요하다는 걸 인턴 기간에 배웠습니다. AI 초안을 그대로 쓰다 틀린 수치가 포함됐던 경험 이후, 사실 확인이 필요한 구간, 브랜드 톤이 틀어진 문장, 타깃 독자에게 낯선 표현 세 가지를 직접 체크하는 리뷰 루틴을 만들었습니다. 이 루틴을 적용한 뒤 오류 게시 건수가 0으로 유지됐고, 팀 내에서도 같은 리뷰 방식을 적용하게 됐습니다. AI가 잘하는 것과 사람이 직접 확인해야 하는 것을 나누는 것이 품질 유지의 핵심이라는 걸 배웠습니다. 지금도 AI 초안을 받으면 사실·톤·독자 적합성 세 가지를 순서대로 점검하는 루틴을 씁니다.
AI 생성 콘텐츠 품질 테스트 루틴을 만든 이후, 월간 수정 요청 건수가 절반 이하로 줄었다는 수치를 3개월 뒤에 확인했습니다. 루틴이 없을 때는 "이 정도면 괜찮겠지"라는 판단이 결국 수정 요청으로 돌아왔고, 루틴이 생긴 뒤에는 배포 전에 걸러지는 것이 훨씬 많아졌습니다. 수치가 쌓이니 이 루틴이 왜 필요한지 팀원들에게 설명할 때 근거로 바로 쓸 수 있어졌고, 팀 전체에 적용을 제안했을 때도 빠르게 채택됐습니다. 품질 루틴은 이론이 아니라 본인 데이터가 쌓일 때 설득력이 생긴다는 걸 배웠습니다. 지금도 루틴 효과를 월 단위로 수치로 확인하고 팀에 공유하는 루틴을 씁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성물산 리조트부문 마케팅 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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