이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 도구를 활용해 업무 효율을 높인 경험은 수업 자료 정리와 프로젝트 초안 작성 과정에서 생성형 AI를 활용한 것입니다. 반복적으로 처리해야 하는 정보 정리 작업을 AI로 먼저 초안을 만들고, 제가 검토·수정하는 방식으로 전환하면서 소요 시간이 줄었습니다.
AI가 만든 결과물을 그대로 쓰는 것이 아니라 검토와 수정의 기준점으로 활용하는 것이 핵심이라고 생각합니다. 리서치 과정에서도 대량의 자료를 요약하거나 핵심을 추출하는 데 AI를 쓰면 읽어야 할 범위를 빠르게 좁힐 수 있었습니다. 다만 AI 출력을 사실 확인 없이 그대로 사용하면 오류가 포함될 수 있어서, 중요한 내용은 원본을 확인하는 습관을 유지했습니다.
AI는 대체가 아니라 초안과 탐색의 속도를 높이는 도구입니다.
수업 자료를 정리할 때 생성형 AI로 업무를 효율화한 경험이 있습니다. 제가 부딪힌 건, AI가 만든 요약을 그대로 쓰면 빨라 보이지만 가끔 사실이 틀려 있다는 점이었습니다. 한번은 출처가 뒤바뀐 요약을 그대로 옮겼다가 뒤늦게 발견했습니다. 그래서 저는 AI를 결과물 생성기로 쓰지 않고, 초안을 만드는 도구로만 쓰고 제가 검토·수정하는 절차로 바꿨습니다. AI로 1차 초안과 핵심 추출을 빠르게 하되, 중요한 내용은 원본을 다시 확인하는 식이었습니다. 그러자 시간은 줄이면서 오류는 잡을 수 있었습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 어디까지를 검증해야 충분한지 그 선을 잡는 게 어려워, 사소한 것까지 다 확인하다 오히려 느려진 적도 있습니다. 그래서 단정 어법이 들어가는 핵심부터 확인하는 식으로 우선순위를 뒀습니다. AI는 대체가 아니라 초안과 탐색의 속도를 높이는 도구라는 절차를 그때 남겼습니다.
AI 도구를 업무에 쓸 때 제가 가장 쓸모를 본 건 읽어야 할 범위를 빠르게 좁히는 일입니다. 프로젝트 리서치에서 자료가 너무 많아 어디부터 볼지 막막했는데, AI로 대량 자료를 요약하거나 핵심을 추리니 어느 자료를 깊이 읽을지가 빨리 정해졌습니다. 다 읽는 게 아니라, AI로 1차 거름을 하고 중요한 것만 원본으로 정독한 셈입니다. 그래서 저는 AI를 답을 주는 도구가 아니라 탐색 속도를 높이는 도구로 봅니다. 다만 제 한계도 인정합니다. AI 요약만 믿고 원본을 안 보면 미묘한 맥락을 놓치거나 틀린 정보를 그대로 쓰게 됩니다. 그래서 중요한 내용은 반드시 원본을 확인하는 습관을 유지했습니다. 또 어떤 자료가 요약으로 충분하고 어떤 건 정독이 필요한지 가르는 감각은 더 키워야 합니다. 그래서 AI를 탐색의 속도를 높이되 판단은 제가 쥐는 도구로 보려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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