이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 테크와 에듀테크 산업에 대한 이해도를 높이기 위해 논문보다 실제 서비스를 직접 써보는 것을 먼저 했습니다. 어떤 서비스가 어떤 문제를 해결하려 하는지, 사용자 경험이 어떻게 설계됐는지를 직접 경험하면서 산업을 이해했습니다. AI 기능이 어떤 방식으로 제품 경험에 녹아있는지를 분석하는 것이 기술 문서를 읽는 것보다 더 빠른 이해를 줬습니다.
인사이더 뉴스레터와 VC 포트폴리오를 참고해서 업계가 어느 방향으로 투자하고 있는지를 파악했습니다. 기술의 가능성보다 실제 문제를 풀고 있는지가 좋은 에듀테크 서비스를 구분하는 기준이었습니다. 화려한 AI 기능보다 학습자가 실제로 더 잘 배우게 되는지가 핵심이었습니다.
산업 이해는 관찰 → 분석 → 직접 시도의 반복으로 깊어졌습니다.
AI/에듀테크 산업 이해에서 깊이와 폭 사이의 거래를 의식한 자리가 있습니다. AI 기술은 빠르게 변하기 때문에 전체를 동시에 따라가는 것이 물리적으로 어려운 자리가 있습니다. 처음에는 모든 AI 트렌드를 파악하려 했지만, 그 방식으로는 이해가 표면에 머무는 자리가 생겼습니다.
에듀테크 분야에서 AI가 어떻게 학습 경험을 바꾸는지에 집중하기로 하면서, 전체 AI 시장보다 좁지만 더 깊이 있는 이해가 가능해졌습니다. 좁은 분야를 깊이 파면 그 분야에서 어떤 질문을 해야 하는지가 보이기 시작하고, 그 질문이 인접 분야를 탐색하는 안내가 됩니다.
모든 것을 알려는 폭보다, 한 분야를 잘 아는 깊이가 다른 분야를 이해할 때도 기준이 되는 자리가 있습니다. AI/에듀테크 산업 이해에서 거래 의식은 어느 분야를 깊이 파고 어디는 트렌드 수준으로 유지할지를 의식적으로 선택하는 것이라는 것을 알고 있습니다.
AI/에듀테크 산업 이해에서 본인이 직접 경험한 자리를 더 구체적으로 설명하면, 실제 에듀테크 서비스를 사용하면서 '이 기능이 왜 이렇게 설계됐는가'를 역으로 생각하는 방식이 산업 이해를 빠르게 했습니다. AI 기반 추천 기능이 있는 서비스를 쓸 때, 학습 이력을 쌓은 상태에서의 추천과 처음 사용 시의 추천이 어떻게 다른지를 직접 관찰하면서, 콜드 스타트 문제가 서비스 경험에 어떻게 영향을 주는지를 직접 이해했습니다.
서비스를 단순히 쓰는 것이 아니라 사용하면서 '왜 이렇게 만들었을까'를 질문하는 방식이 리뷰나 보고서를 읽는 것보다 빠른 이해를 줬습니다. 산업 이해는 관찰에서 질문으로, 질문에서 분석으로 이어지는 과정에서 깊어졌습니다. 에듀테크 서비스 직접 사용 경험은 기능을 아는 것이 아니라 그 기능이 왜 있는지를 이해하는 자리라는 것을 알고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크라우드웍스 경영기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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