이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자동화 도구를 처음 만든 건 팀 내 반복 보고 업무를 줄이기 위해서였습니다. 매주 같은 형식으로 수작업으로 집계하던 데이터가 있었는데, 오류가 가끔 생기는 것보다 시간이 매주 2시간씩 낭비되는 게 더 큰 문제였습니다. Python으로 데이터를 읽고 정해진 포맷으로 정리해 파일로 출력하는 스크립트를 만들었는데, 처음 버전은 날짜 형식이 맞지 않아서 오류가 났고 두 번 수정했습니다. 완성 후 팀원들이 쓸 수 있도록 간단한 사용법 문서도 함께 만들었는데, 그게 없었으면 저 혼자만 쓰는 도구로 끝났을 겁니다. 중요성은 두 가지라고 생각합니다. 하나는 반복 오류를 구조적으로 제거한다는 것, 다른 하나는 사람이 판단과 창의가 필요한 일에 집중할 수 있게 만든다는 것입니다. 도구 자체보다 그 도구가 팀의 시간을 어디로 돌리는가가 진짜 가치라고 봅니다.
AI 도구를 자동화에 활용한 경험도 있습니다. 반복적인 텍스트 분류가 필요한 과제에서, 규칙 기반 코드로 처리하면 예외 케이스가 생길 때마다 규칙을 추가해야 하는 구조적 한계가 있었습니다. GPT API를 호출해 분류를 맡기는 방식으로 바꿨더니, 예외 케이스 처리가 줄고 유지보수 비용이 낮아졌습니다. 다만 API 비용이 발생하고 응답 속도가 규칙 기반보다 느리다는 트레이드오프도 확인했습니다.
AI가 모든 자동화에 맞는 도구가 아니라 특정 문제에 맞는 도구라는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 단순 반복은 규칙 기반, 예외가 많은 분류는 모델 활용이 더 적합하다는 기준이 생겼습니다. 도구 선택이 설계의 일부라는 원칙을 갖고 있습니다. 도구 적합성 판단이 자동화 설계의 기준입니다.
자동화 도구가 팀에 미치는 영향을 생각하면서 범위 판단이 중요하다는 걸 배웠습니다. 자동화할 수 있다고 모두 자동화하는 것이 좋은 것은 아닙니다. 판단이 필요한 부분까지 자동화하면 잘못된 결과를 사람이 확인하지 않고 넘기는 위험이 생깁니다. 자동화 범위를 정할 때, 오류가 생겼을 때 영향이 얼마나 큰지를 먼저 보는 방식이 생겼습니다.
영향이 작은 반복 작업은 자동화가 효과적이고, 영향이 큰 결정은 자동화된 결과를 사람이 확인하는 구조가 맞다고 생각합니다. 팀원에게 사용법 문서를 만들어줬을 때, 쓰는 사람이 이해하면 자동화가 더 신뢰받는다는 것도 경험했습니다. 자동화는 사람을 대체하는 게 아니라 사람을 더 나은 일에 쓰게 만드는 것이라고 생각합니다.
범위 판단이 자동화 설계의 핵심 결정입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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