장기적 산업 변화를 예측하는 능력을 통해 지원자의 미래 지향적 사고와 산업 전반에 대한 통찰력을 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
제가 지원한 분야를 공부하면서 자동화와 데이터 기반 의사결정이 더 빠르게 확산될 것이라는 전망을 자주 봤습니다. 지금은 사람이 판단하는 영역이 많지만, 10년 후에는 반복적인 판단 업무는 대부분 도구가 보조하거나 대체할 것 같습니다. 그렇다면 사람이 집중해야 할 건 예외 상황 처리와 새로운 기준 정하기라고 생각합니다. 저도 이 부분이 처음에는 막연했는데, 관련 보고서를 읽으면서 "자동화가 가능한 일과 그렇지 않은 일의 경계"를 의식적으로 생각하게 됐습니다. 10년 후에도 살아남는 역할이 어디인지 아직 확신은 없지만, 지금 하는 일의 어느 부분이 대체될 수 있는지를 계속 물어보면서 배워가려 합니다.
기술 변화만큼 제도와 규제의 변화도 산업에 큰 영향을 미칠 것 같습니다. 관련 수업에서 공급망 투명성 규제가 강화되면서 기업이 대응 방식을 바꾸고 있다는 사례를 다뤘는데, 10년 뒤에는 지금보다 훨씬 엄격한 기준이 산업 전반에 적용될 것이라는 예상이 많았습니다. 다만 제가 실무 경험이 없어서, 이런 변화가 실제 현장에서 어떻게 느껴지는지는 잘 모릅니다. 이론으로 배운 내용과 현장 간의 거리가 얼마나 되는지 입사 후에 직접 확인하고 싶습니다. 변화의 방향은 어느 정도 예측할 수 있지만, 속도와 크기는 현장에 있어봐야 더 정확하게 볼 수 있을 것 같습니다. 규제 변화에 대응하는 역량이 개인에게도 중요해질 것 같아서, 관련 정보를 꾸준히 따라가는 습관을 들이려 하고 있습니다.
10년 뒤 이 산업이 어떻게 바뀔지 정확히 예측하기는 어렵지만, 저는 데이터를 읽고 판단하는 역할이 더 중요해질 것이라고 생각합니다. 지금은 데이터를 수집하는 것 자체가 어렵지만, 시간이 지나면 수집보다 어떤 데이터를 보고 어떻게 해석하느냐가 핵심이 될 것 같습니다. 저는 지금 그 준비를 한다는 생각으로 분석 도구를 공부하고 있는데, 혼자 배우다 보면 실제 데이터가 없어서 어디까지 맞게 이해한 건지 확신이 서지 않을 때가 많습니다. 입사 후 실제 데이터로 판단하는 경험을 쌓으면서, 10년 뒤에도 맥락을 읽는 역할을 할 수 있도록 성장하고 싶습니다. 지금 공부하는 것들이 10년 후에 얼마나 유효할지 모르지만, 스스로 배우는 속도를 유지하는 것이 가장 중요한 준비라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 기타 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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