이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
ServiceNow 직접 경험은 없지만, 인턴 기간에 유사한 IT 서비스 관리 도구를 활용해 인시던트 티켓 처리 흐름을 정리한 경험이 있습니다. 당시 담당팀이 반복 요청 건을 매번 수동으로 분류하고 있었는데, 요청 유형별로 자동 분류 규칙을 만들어 담당자 지정까지 자동으로 연결하는 방식을 제안했습니다. 분류 기준은 최근 3개월 티켓 데이터를 분석해서 상위 80%에 해당하는 패턴 5개를 뽑아 적용했습니다. 이후 담당자 수동 분류 시간이 1일 평균 40분에서 10분 이하로 줄었습니다.
ServiceNow는 이런 워크플로우 자동화를 더 체계적으로 구현할 수 있는 플랫폼으로 이해하고 있고, 입사 후 빠르게 익혀서 실무에 연결하겠습니다.
ServiceNow 직접 경험은 없지만, 인턴 기간에 반복 발생 장애 리포트를 수동으로 집계하던 흐름을 간소화한 경험이 있습니다. 팀원들이 매주 같은 형식의 현황을 개별 문서에 따로 정리해 취합했는데, 작성 기준이 사람마다 달라 집계 오류가 반복됐습니다. Google Forms로 입력 양식을 통일하고 Apps Script로 자동 집계 시트를 연결하는 방식을 제안했습니다. 자동화 대상을 고르는 기준은 단순했습니다.
매주 반복되고, 사람이 개입할수록 오류가 생기고, 기준을 정형화할 수 있는 작업이면 자동화 가능하다고 봤습니다. 결과적으로 주간 취합 시간이 1.5시간에서 15분으로 줄었고, 집계 오류도 사라졌습니다. ServiceNow는 이 논리가 ITSM 전반에 적용된 플랫폼으로 이해하고 있습니다.
어떤 도구를 쓰느냐보다 자동화할 프로세스를 어떻게 정의하느냐가 먼저라는 생각은 입사 후에도 변하지 않을 것 같습니다.
ServiceNow를 직접 다뤄본 경험은 없지만, 연구실에서 실험 요청과 장비 예약 관리를 수작업으로 처리하던 흐름을 정리한 경험이 있습니다. 요청이 구두나 메신저로 들어오다 보니 요청자도 담당자도 처리 상태를 추적할 수 없는 구조였습니다. Notion으로 요청 양식을 만들고 상태를 '대기·진행·완료' 세 단계로 고정해서 누구나 조회할 수 있게 했습니다. 핵심은 프로세스를 가시화하는 것 자체였습니다. 처리가 빨라진 것도 있지만, 더 큰 변화는 '지금 내 요청 어디 있어요?'라는 질문이 사라진 것이었습니다. ServiceNow는 이 흐름을 ITSM 규모로 체계화한 플랫폼으로 이해하고 있고, 인시던트·변경·문제 관리 각 모듈이 어떤 프로세스를 정형화하는지 별도로 공부하고 있습니다.
도구를 배우는 건 빠르지만 자동화할 대상을 고르는 눈은 실무에서 쌓인다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LG CNS SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.