AI 도구를 업무 문서화에 활용
신규 입사자 온보딩 문서 작성에 AI 도구를 활용해 기존 코드베이스를 요약하고 초안을 생성하도록 했습니다. 사람이 처음부터 작성하면 이틀 이상 걸리던 작업이 초안 생성 후 검토·수정만으로 반나절 만에 끝났습니다. 다만 AI가 생성한 내용 중 오래된 코드 구조를 설명하는 부분이 있어 반드시 최신 코드와 대조하는 검토 단계를 거쳤습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
신규 입사자 온보딩 문서 작성에 AI 도구를 활용해 기존 코드베이스를 요약하고 초안을 생성하도록 했습니다. 사람이 처음부터 작성하면 이틀 이상 걸리던 작업이 초안 생성 후 검토·수정만으로 반나절 만에 끝났습니다. 다만 AI가 생성한 내용 중 오래된 코드 구조를 설명하는 부분이 있어 반드시 최신 코드와 대조하는 검토 단계를 거쳤습니다.
인프라 로그를 분석해 이상 패턴을 사람이 매번 눈으로 확인하던 것을, AI 기반 이상 탐지 도구로 전환해 자동 알림이 오도록 구성했습니다. 초기에는 오탐이 많아 신뢰도가 낮았지만, 임계값을 조정하고 학습 데이터를 늘린 뒤 실제 장애를 사전에 감지하는 비율이 크게 높아졌습니다. 자동화 도구는 도입 후 튜닝 과정이 반드시 필요하다는 것을 배웠습니다.
고객 문의 응대 초안 작성에 AI 도구를 활용해 효율을 높이려 했지만, 민감한 클레임 건에서는 AI의 표현이 지나치게 사무적이어서 오히려 신뢰를 떨어뜨리는 문제를 발견했습니다. 이후 단순 문의는 AI 초안을 활용하되, 감정이 개입된 클레임은 사람이 직접 작성하는 기준을 세워 적용 범위를 조정했습니다. 효율화도 상황에 맞는 경계가 필요하다고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.