우문현답
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    問
    이이스트소프트AI 리서처직무 역량2026년 출제

    인공지능을 활용한 IT 서비스 기획을 위해 어떤 기법이나 툴을 사용할 건가요?

    답변 미리보기

    AI를 활용한 서비스 기획에서 먼저 따지는 것은 AI가 이 자리에서 실제로 필요한가입니다. 기능을 먼저 정하고 AI를 끼워 넣으면 오히려 복잡도만 늘어나는…

    예상 답변 시간
    60~90초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중상
    출제 빈도
    높음
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    어디까지 본인 손에 쥐었는가?
    기획·디자인·검증 중 본인이 직접 한 결을 가른 답이 강한 결로 통합니다. '기획했다'로만 묶은 답은 깊이가 얕은 자리입니다.
    骨
    02
    왜 그 기법을 골랐는가?
    문제 종류와 기법 선택을 연결한 흔적이 답에 나타납니다. 단순 친숙함만 적은 답은 의도가 흐릿한 결입니다.
    語
    03
    검증 결이 있는가?
    본인 기획을 작은 시범으로 닫은 흔적이 강합니다. 기획에서 멈춘 답은 검증 자리가 빈 자리입니다.
    本
    04
    한계도 함께 짚는가?
    AI가 풀지 못하는 자리와 본인이 다듬은 결을 적은 답이 통합니다. 모두 풀린다는 답은 시야가 좁은 결입니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    이스트소프트 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    솔직한 경험 기반 접근약 90초AI 기능 가능성을 과대평가해 베타 테스트에서 사용자 기대와 실제 간 괴리 발생약 120초처음으로 PM 없이 AI 서비스 기획 전체를 단독으로 주도한 경험약 150초
    예시 답변 1
    약 90초

    솔직한 경험 기반 접근

    AI를 활용한 서비스 기획에서 먼저 따지는 것은 AI가 이 자리에서 실제로 필요한가입니다. 기능을 먼저 정하고 AI를 끼워 넣으면 오히려 복잡도만 늘어나는 경우가 있습니다. 수업 프로젝트에서 사용자 이탈 예측 기능을 기획할 때, 먼저 사용자 스토리를 작성해 어떤 상황에서 예측 결과를 쓰는지를 정했습니다. 그 다음 어떤 입력으로 무엇을 출력해야 하는가를 정리하고, 모델을 고르는 순서로 진행했습니다. 툴은 기획 자리에서는 Notion으로 요구사항을 정리하고, 데이터 탐색 자리에서는 파이썬 노트북을 씁니다. AI 서비스 기획은 모델 성능보다 어떤 상황에서 어떤 판단을 지원하는가를 먼저 정의하는 것이 핵심이라고 봅니다.

    이 결의 특징
    'AI가 이 자리에서 실제로 필요한가'를 먼저 따지는 관점에서 시작해, 사용자 스토리 → 입출력 정의 → 모델 선택 순서로 접근하는 구조입니다. 도구 나열이 아니라 사고 순서가 이 결의 핵심입니다.
    이 결이 통하는 자리
    AI 서비스 기획·PM 면접에서 'AI를 어떻게 기획에 반영하나'를 물을 때 잘 작동합니다. 기술에서 시작하지 않고 문제에서 시작하는 순서를 아는 지원자인지 확인하고 싶은 면접관이 멈추는 결입니다.
    예시 답변 2
    약 120초

    AI 기능 가능성을 과대평가해 베타 테스트에서 사용자 기대와 실제 간 괴리 발생

    AI 이미지 분류 기능을 활용한 서비스 기획을 맡았는데, 기술 데모만 보고 실제 사용 환경에서도 같은 정확도가 나올 거라고 기획서를 썼어요. 베타 테스트에서 조명·각도 변화에 따라 정확도가 급격히 떨어졌고, 기획 단계에서 기술 한계를 검증하지 않고 이상적인 성능을 전제한 것이 문제였습니다.

    AI 서비스 기획은 기술의 가능성보다 실제 사용 조건에서의 한계를 먼저 파악하는 것이 중요하다는 걸 그때 배웠어요. 데모 환경과 실제 사용 환경은 다르고, 그 차이를 기획 단계에서 구체화하지 않으면 사용자 기대와 실제 경험 사이 간극이 생긴다는 걸 알았습니다.

    이후엔 AI 기능이 포함된 기획을 할 때 기술 팀과 함께 실제 사용 환경 조건에서 성능 범위를 먼저 확인하는 단계를 기획 프로세스에 넣어요. 기술이 가능한 것과 기획에서 전제할 수 있는 것 사이의 차이를 아는 것이 AI 서비스 기획의 출발점이라는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.

    이 결의 특징
    데모 환경의 정확도를 실제 운영 환경에서도 기대했다가 베타 테스트에서 실패한 경험이 중심입니다. 기술 한계를 기획 단계에서 검증하지 않은 것이 문제였다는 인식 전환이 이 결의 핵심입니다.
    이 결이 통하는 자리
    'AI 기능을 기획할 때 어떻게 리스크를 관리하나'를 묻는 자리에서 진정성 있게 작동합니다. 기술 가능성을 과대평가한 경험을 솔직히 담아 실제 학습이 일어난 지원자인지 확인하고 싶은 면접관이 주목하는 결입니다.
    예시 답변 3
    약 150초

    처음으로 PM 없이 AI 서비스 기획 전체를 단독으로 주도한 경험

    PM 역할이 공석인 상황에서 처음으로 AI 기반 추천 기능 기획 전체를 직접 주도하게 됐어요. 기술 구현은 알고 있었는데, 사용자 요구를 정의하고 우선순위를 결정하고 팀 간 조율을 하는 역할은 완전히 다른 종류의 판단을 필요로 했습니다.

    AI 기능 기획은 기술 가능성에서 시작하는 것이 아니라 어떤 사용자 문제를 해결할 것인가에서 시작해야 하고, 그 방향을 기술 팀과 공유하지 않으면 개발 방향이 흔들린다는 걸 그 경험에서 배웠어요. AI 서비스 기획에서 가장 어려운 것은 알고리즘 선택이 아니라 어떤 경험을 만들 것인가의 정의였습니다.

    지금은 AI 기능 기획을 시작할 때 '이 기능이 없으면 사용자가 지금 어떻게 하고 있는가'를 먼저 정의하고 그 맥락에서 AI가 무엇을 더 잘 해줄 수 있는지를 출발점으로 쓰는 방식을 씁니다. 사용자 문제 정의가 먼저, AI 기술 선택이 그 다음이라는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.

    이 결의 특징
    PM 공석에서 AI 기능 기획 전체를 단독으로 주도한 경험이 중심입니다. 기술 구현과 기획 역할이 다르다는 인식을 직접 체험으로 얻은 서사입니다.
    이 결이 통하는 자리
    '기획과 개발 경계를 넘어서 일한 경험'을 묻는 자리에서 잘 맞습니다. AI 기능을 기술 관점뿐 아니라 사용자 경험과 팀 조율 관점으로도 생각해본 지원자인지 확인하고 싶은 면접관이 관심을 갖는 결입니다.
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹AI 답이 빗나간 경험은 없었나요?
    貳보안과 효율이 부딪힐 때는 어떻게 푸시나요?
    參본인이 처음 보는 자리는 어떻게 푸시나요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 이스트소프트 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
    이 질문으로 모의면접 해보기
    또는, 다음 질문으로

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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
    이 질문, 이스트소프트 면접관과
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