이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
비효율성을 찾는 첫 단계는 프로세스를 눈에 보이게 만드는 것입니다. 단계별 소요 시간과 병목을 기록하지 않으면 어디가 느린지 아는 것이 아니라 느린 것 같다는 인상만 남습니다. 인턴 때 팀 내 보고서 작성 흐름이 비효율적이라는 불만이 있어서, 각 단계의 소요 시간을 2주간 기록했습니다. 결과적으로 검토 대기 시간이 전체의 40%를 차지했고, 검토자가 집중 리뷰 시간을 정해두는 방식으로 60%를 줄였습니다. 구조화된 추천을 만들 때는 문제·원인·해결안·기대 효과를 한 장에 정리하는 방식이 가장 빠르게 공유됩니다.
감으로 개선하는 것보다 데이터를 먼저 보는 것이 제 기본 접근입니다. 데이터를 먼저 보는 것이 개선의 방향과 효과를 동시에 증명하는 방법입니다.
비효율을 찾을 때 데이터만 보면 놓치는 것이 있습니다. 현업에서는 수치에 잡히지 않는 마찰이 실제 작업을 느리게 만드는 경우가 있기 때문에, 먼저 사람에게 물어보는 것이 더 빠르게 문제 지점을 찾는 방법입니다. 팀 프로젝트에서 워크플로우를 개선하려고 했을 때, 지표보다 팀원들과 짧은 인터뷰를 하면서 어떤 작업이 가장 불편한지를 먼저 들었습니다. 그러자 데이터에서는 보이지 않던 반복적인 수동 복사 작업이 하루에 30분 이상 소요된다는 사실이 나왔습니다. 그 이후 자동화를 검토했고 실제로 개선할 수 있었습니다. 구조화된 추천을 만들 때는 실제 현장에서 발견한 것과 데이터가 보여주는 것을 함께 놓고 비교하는 방식이 가장 설득력 있는 근거가 됩니다.
현장 인터뷰가 데이터가 못 보는 것을 보여줍니다. 사람에게 먼저 물어야 진짜 비효율이 나옵니다.
워크플로우 개선에서 개선안을 실행하는 것만큼 개선 후 효과를 측정하는 것이 중요합니다. 개선이 됐다는 감이 있어도 수치로 확인하지 않으면 실제로 좋아진 건지 다른 원인인지를 구분하기 어렵습니다. 인턴 때 보고서 검토 프로세스를 개선한 후, 개선 전과 같은 방식으로 소요 시간을 2주간 다시 기록했습니다. 결과적으로 검토 대기 시간이 40%에서 15%로 줄었다는 것을 수치로 확인했습니다. 이 데이터가 이후 팀 전체에 개선 결과를 공유할 때 근거가 됐습니다. 장기적인 워크플로우 개선은 한 번 바꾸고 끝나는 것이 아니라 주기적으로 재측정하고 조정하는 구조를 갖추는 것이 중요합니다.
재측정이 없으면 개선이 유지됐는지 모릅니다. 측정-개선-재측정의 루프가 워크플로우 품질을 유지합니다. 효과를 확인하는 것이 개선의 마지막 단계입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크래프톤 데이터·AI 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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