면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
주간 업무 보고서를 작성할 때 AI 도구를 활용해 그 주의 데이터를 요약하고 초안을 생성한 뒤, 실제 강조하고 싶은 포인트만 직접 다듬는 방식으로 작업 시간을 줄였습니다. 기존에 한 시간 가까이 걸리던 보고서 작성이 20분 정도로 단축됐고, 절약한 시간을 실제 캠페인 분석에 더 투입할 수 있었습니다. 다만 AI가 놓치기 쉬운 미묘한 맥락은 반드시 직접 검토해 보완했습니다.
채용 공고 문구를 여러 버전으로 작성해야 할 때 AI 도구를 활용해 초안을 여러 개 뽑은 뒤, 회사 톤에 맞게 다듬는 방식으로 작업했습니다. 예전에는 공고 하나를 작성하는 데도 오래 걸렸는데, 초안을 빠르게 확보한 뒤 다듬는 방식으로 바꾸니 하나의 공고에 들이는 시간이 절반 가까이 줄었습니다. 이 방식을 팀 내 다른 담당자에게도 공유해 전체적인 작성 시간을 함께 줄일 수 있었습니다.
여러 채널에서 수집된 광고 성과 데이터를 정리할 때, AI 도구로 데이터 형식을 통일하고 이상치를 자동으로 표시하도록 만든 경험이 있습니다. 수작업으로 정리했다면 반나절 이상 걸릴 작업이 10분 이내로 줄었고, 특히 사람이 놓치기 쉬운 오탈자나 형식 오류를 AI가 먼저 걸러줘 데이터 정확도도 함께 높아졌습니다. 이 방식을 표준 프로세스로 문서화해 팀에 공유했습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.