예시 답변 1
약 90초
사용자 인터뷰로 문제 정의 후 반복 개선
사내 HR 문의 자동화 에이전트 개발 시 첫 단계로 실제 사용자 인터뷰를 진행했습니다. 시스템 없이 '어떤 문의가 가장 반복적이냐'를 HR 담당자 5명에게 물었고, 연차 계산·급여 명세 재발급·복지 신청 방법이 상위 3개임을 파악했습니다. 이를 에이전트의 핵심 범위로 정의하고 나머지는 1단계 스코프에서 제외했습니다. 해결 방안은 RAG 기반 FAQ 에이전트로, 사내 정책 문서를 청킹해 벡터 DB에 적재하고 사용자 질문에 가장 관련 있는 문서를 찾아 답변을 생성하도록 했습니다. 배포 후 사용자 피드백을 슬랙 반응 이모지와 짧은 만족도 조사로 수집했고, 초기 2주간 매일 로그를 분석해 오답 패턴을 분류했습니다. 1차 개선으로 답변 불만족율이 32%에서 11%로 감소했고, 이 과정이 반복되며 에이전트 품질이 빠르게 올라갔습니다.
이 결의 특징
사용자 인터뷰 5명이라는 숫자와 상위 3개 범주 도출이 함께 등장하는 흔적이 있습니다. 「연차 계산·급여 명세·복지 신청」처럼 구체적 도메인이 스코프 근거가 되는 패턴인데, 추상적 「사용자 요구 분석」 대신 실명 범주를 제시해 면접관이 다음 꼬리를 꺼내기 어렵게 만드는 결이 자주 보입니다.
면접관이 다음에 할 행동
슬랙 이모지 반응을 만족도 수집 수단으로 쓴 지점에서 「그 데이터 신뢰도는 충분했나요?」 쪽으로 이어지는 자리가 종종 보입니다. 32%→11%라는 수치가 있어 추가 질문의 무게가 가벼운 편이지만, 수집 방법의 한계를 먼저 인정하는 결이 더 깊이 있는 인상을 줄 때가 있습니다.