이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 솔루션의 비즈니스 가치를 측정하는 방법을 처음 고민한 것은 캡스톤 프로젝트에서 분류 모델을 실제 업무에 적용하는 제안을 준비하면서였습니다. 모델 정확도가 높아도 비즈니스 담당자가 그 의미를 납득하지 못하면 도입이 어렵다는 것을 피드백을 통해 배웠습니다.
정확도 대신 절감 시간이나 오류 감소율로 바꿔 표현하자 담당자의 반응이 달라졌는데, 기술 지표와 업무 지표를 연결하는 것이 핵심이었습니다. A/B 테스트 구조로 AI 적용 전후를 비교하는 방식을 제안했는데, 동일 조건에서 두 경우의 결과를 비교하면 효과가 설득력 있게 드러납니다.
보고 시 주의할 점은 모델의 한계도 함께 알리는 것인데, 과도한 기대가 실망으로 이어지는 것보다 적절한 기대 수준을 유지하는 것이 신뢰를 쌓는 방법이라고 생각합니다. AI 비즈니스 가치는 기술 지표를 업무 언어로 번역하는 것이 결임을 배웠습니다.
AI 솔루션의 비즈니스 가치를 측정하는 것이 생각보다 어렵다는 것을 처음 실감한 것은 졸업 프로젝트에서 추천 모델의 효과를 검증하려 했을 때였습니다. 모델 정확도는 충분히 나왔지만 어떤 비즈니스 지표에 연결할지를 미리 정하지 않았고, 결국 사용자 만족도가 올랐을 것 같다는 추측 수준에서 멈췄습니다. 이후 A/B 테스트 설계를 배우면서 가장 중요한 것은 배포 전에 어떤 지표를 기준선으로 삼을지 합의하는 것임을 알게 됐고, 그 합의 없이 배포하면 효과가 있었어도 증명할 방법이 없다는 것을 깨달았습니다.
AI가 비즈니스 결과에 영향을 주기까지 시간 차이가 있다는 점도 그때 놓쳤는데, 지금은 성과 측정 계획에 지표가 반응하는 시간 범위도 포함하는 편입니다.
AI 솔루션의 가치를 보고하는 방식이 대상에 따라 달라야 한다는 것을 처음 체감한 것은 캡스톤 심사에서 교수님과 산업체 멘토에게 동시에 발표할 때였습니다. 교수님은 모델 구조와 평가 지표에 관심을 보이셨고, 멘토는 이게 현장에서 얼마나 줄여주는가를 먼저 물으셨습니다.
처음에는 어떤 쪽을 먼저 말해야 할지 몰라 중간쯤 어중간한 발표가 됐습니다. 이후 발표를 수정하면서 기술 지표와 비즈니스 효과 지표를 별도 슬라이드로 나눴고, 각 청중에게 먼저 보여줄 슬라이드를 다르게 구성했습니다. AI 가치 보고는 지표의 정확도보다 듣는 사람이 판단할 수 있는 언어로 전달하는 것이 더 중요하다는 점을 배웠고, 지금도 보고 자리에서는 청중이 어떤 결정을 내려야 하는지부터 파악하는 편입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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