이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 기반 도구를 설계할 때 가장 먼저 하는 것은 실제 사용자가 무엇을 어려워하는지 파악하는 것입니다. 기능 목록보다 불편 목록이 먼저라고 생각합니다. 그 다음에는 도구의 범위를 좁혀서 MVP 수준으로 먼저 만들고, 실제로 써보게 한 다음 피드백을 반영하는 방식을 선호합니다. AI가 예측한 결과가 정말 유용한지는 실제 사용 상황에서만 알 수 있기 때문입니다. 테스트는 정량 지표(정확도·처리 속도)와 정성 피드백을 함께 보고, 두 가지가 엇갈릴 때는 사용자 경험 쪽을 더 무겁게 봅니다. 도구가 아무리 정확해도 쓰기 불편하면 아무도 사용하지 않기 때문입니다.
사용 편의성이 기술 정확도보다 먼저 설계되어야 합니다.
AI 도구 개발에서 팀 협력이 중요한 이유는 AI가 잘하는 부분과 사람이 판단해야 하는 부분이 뒤섞여 있기 때문이에요. 저는 개발 초반에 팀원들과 도구가 자동화할 영역과 '사람이 개입해야 할 영역'을 명시적으로 나눠 정의하자고 제안할 것 같아요. 그게 없으면 나중에 책임 소재나 결과 해석에서 혼선이 생기거든요. 중간 결과물을 공유할 때도 숫자만 보내기보다 왜 이런 결과가 나왔는지 맥락을 같이 전달하는 게 팀 신뢰를 높인다고 생각합니다. 기술보다 소통 구조를 먼저 설계하는 게 AI 도구 프로젝트의 성패를 가른다고 봐요. 역할 경계가 흐릿하면 좋은 기술도 팀 안에서 길을 잃어요.
AI 도구를 테스트할 때 제가 가장 먼저 보는 건 '이게 없으면 실제로 불편한가?'예요. 기술적으로 흥미로워도 없어도 그만인 도구는 현장에서 안 쓰이더라고요. 설계 단계에서는 이미 존재하는 업무 흐름에 최대한 끼워 넣을 수 있는 형태를 고민합니다. 새로운 습관을 만들게 하는 도구보다 기존 습관을 더 쉽게 만드는 도구가 훨씬 빨리 정착해요. 테스트 시엔 엣지 케이스(예: 이상한 입력값, 데이터 누락)를 일부러 넣어보고, 도구가 모르면 모른다고 말하는지도 확인합니다. 자신감 있게 틀리는 AI보다 불확실성을 드러내는 AI가 더 신뢰받는다고 생각해요. 그 판단 기준이 제가 도구를 평가하는 마지막 체크포인트예요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크래프톤 교육·HRD 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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