이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 내에서 반복적인 작업에 AI를 처음 도입한 건 이슈 분류였습니다. 매주 쌓이는 버그 리포트를 수동으로 우선순위 태깅하는 데 팀원 한 명이 반나절을 썼는데, GPT API를 연결해 1차 분류를 자동화하고 사람은 예외 케이스만 검토하는 구조로 바꿨습니다. 처음 분류 정확도가 78%였는데 컨텍스트를 보강한 프롬프트로 93%까지 올랐고, 작업 시간이 기존 대비 70% 단축됐습니다. 팀 전체 도입을 제안할 때는 "AI가 결정하는 게 아니라 도구로 쓰는 것"이라는 프레이밍이 설득에 효과적이었습니다. AI 결과를 무검토로 반영하면 엣지 케이스가 쌓이는 걸 경험했고, 최종 판단은 사람이 확인하는 흐름을 끝까지 유지한 것이 중요했습니다.
AI로 팀 생산성을 높이려 할 때 가장 먼저 한 것은 어떤 작업이 반복적이고 표준화 가능한지를 파악하는 것이었습니다. 팀에서 매주 반복하던 고객 피드백 요약 작업이 가장 적합해 보였습니다.
LLM을 이용해 피드백 텍스트를 카테고리별로 분류하고 요약하는 초안을 자동 생성하는 방식을 PoC로 만들었습니다. 사람이 그 초안을 확인하고 필요한 부분만 수정하는 흐름을 유지했습니다. 팀원이 요약에 쓰는 시간이 절반 이하로 줄었습니다.
이 경험으로 AI로 생산성을 높이는 것은 사람을 대체하는 게 아니라 반복의 부담을 줄이는 것이라는 걸 배웠습니다. 사람은 판단에 집중할 수 있었습니다.
AI 도구를 도입하고 나서 실제로 팀 생산성이 올랐는지를 확인하는 것이 더 어려운 자리였습니다. "편해진 것 같다"는 느낌은 있었는데 수치로 보여줄 기준이 없었습니다.
이후엔 도입 전후로 특정 작업에 걸리는 시간을 기록하고 비교하는 방식을 추가했습니다. 작업 소요 시간 로그를 남기고, 2주 후에 평균값을 비교했습니다. 수치로 보니 생각보다 효과가 작은 자리와 큰 자리가 달랐습니다.
이 경험으로 AI 도입의 효과는 선언이 아니라 측정으로 확인해야 한다는 걸 배웠습니다. 측정이 없으면 효과가 있어도 없는 것처럼 보이고, 없어도 있는 것처럼 보였습니다. 숫자가 판단의 기준이 됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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