예시 답변 1
약 90초
솔직한 경험 기반 접근
인플루언서 발굴에 AI 에이전트를 결합한다면 자동화할 수 있는 자리와 사람이 판단해야 하는 자리를 먼저 구분할 것 같습니다. 팔로워 수집·인게이지먼트 계산·기본 필터링 자리는 자동화가 가능하지만, 브랜드 핏이나 콘텐츠 톤 자리는 여전히 사람의 감각이 필요한 자리입니다. 수업 프로젝트에서 텍스트 분류 모델로 콘텐츠 카테고리를 자동 분류하는 자리를 만들었는데, 정확도는 85% 수준이었고 경계 자리는 사람이 검토하는 방식으로 설계했습니다. AI 에이전트는 후보 풀을 빠르게 좁히는 자리에서 효과가 크고, 최종 선택은 데이터와 맥락을 함께 보는 사람이 판단하는 것이 현실적인 구조라고 봅니다. 고도화는 자동화 범위를 점진적으로 늘리면서 신뢰를 쌓아가는 방식으로 진행하는 것이 좋습니다.
이 결의 특징
텍스트 분류 모델로 콘텐츠 카테고리를 자동 분류하는 수업 프로젝트 경험에서 정확도 85% 수준의 경계 케이스를 사람이 검토하는 구조를 설계한 흔적이 있습니다. AI가 후보 풀을 좁히는 자리와 최종 선택에서 사람이 데이터와 맥락을 함께 보는 역할 분리가 의식된 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
'AI가 잘하는 자리와 사람이 잘하는 자리를 분리한다'는 원칙이 85%라는 실제 정확도 경험과 붙어 있을 때 통합니다. 완전 자동화를 목표로 하지 않고 점진적 신뢰 구축을 선택한 이유가 경험 기반으로 설명되는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.