이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고객사의 AX 니즈를 발굴하기 위해 가장 먼저 하는 것은 현재 업무 흐름에서 병목을 찾는 것입니다. 어떤 작업이 반복적으로 수작업으로 처리되는지, 실수가 자주 발생하는 구간이 어디인지를 파악하면 AI가 개입할 여지가 있는 지점이 보입니다.
페인 포인트는 담당자 인터뷰에서 더 정확히 파악했습니다. 시스템 사용 화면을 함께 보면서 어떤 부분에서 불편함을 느끼는지를 직접 들으면, 문서화된 요구사항보다 더 구체적이고 실질적인 문제를 발견하는 경우가 많았습니다.
도입 효과를 수치로 표현하는 것도 중요했습니다. 시간 단축, 오류율 감소, 처리 용량 증가 같은 구체적인 지표로 제안하면 의사결정자가 ROI를 판단하기 쉬워졌고, 예산 승인 속도도 달라졌습니다.
AX 니즈를 발굴할 때 고객사에서 "시간이 걸린다"고 말하는 지점보다 "매번 같은 일을 한다"고 말하는 지점을 먼저 찾습니다. 판단보다 반복이 많은 자리가 자동화 효과가 가장 빠르게 나타나기 때문입니다.
담당자 인터뷰 시 "어떤 작업을 할 때 제일 귀찮나요?"를 먼저 물어보는 방식을 씁니다. 이 질문은 담당자가 체감하는 병목을 솔직하게 꺼내게 만듭니다. 이후 해당 업무의 데이터 흐름을 따라가며 어디서 판단이 집약되는지를 확인합니다. 판단이 몰리는 자리는 LLM 활용 가능성이 높고, 단순 반복은 RPA가 더 맞는 경우가 많습니다.
이 경험으로 AX 도입은 기술에서 시작하는 게 아니라 현장 흐름에서 시작한다는 걸 배웠습니다.
AX 니즈 발굴 경험은 직접적인 컨설팅 자리에서 나온 건 아니지만, 사이드 프로젝트에서 "어떤 부분을 자동화하면 팀 부담이 줄까"를 고민했던 경험이 있습니다. 당시 팀에서 매주 반복하던 수동 데이터 집계와 리포트 작성 작업이 있었는데, 담당자가 2시간씩 쓰고 있었습니다.
먼저 해당 작업의 입력·변환·출력 단계를 그림으로 그려보니 중간 변환 단계만 반복이었고, 앞뒤는 사람의 판단이 들어가야 했습니다. pandas와 Jinja2로 변환·출력만 자동화하니 2시간이 10분으로 줄었습니다.
이 경험으로 AX 니즈 발굴은 전체를 바꾸는 게 아니라 반복이 몰린 좁은 자리를 먼저 찾는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 올거나이즈 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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