이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 내 AI 도입 프로젝트를 처음 제안하고 끌어갔을 때 가장 어려운 건 명분보다 증거를 먼저 만드는 것이었습니다. 처음엔 "AI를 쓰면 좋아질 거다"는 말로 설득을 시도했는데 반응이 미지근했고, 작은 PoC를 2주 만에 만들어 결과 수치를 직접 보여주는 방식으로 바꿨습니다. 이해관계자마다 관심사가 달라서 엔지니어에게는 구현 복잡도를, 기획자에게는 시간 단축을, 리더에게는 리스크 범위를 각각 다르게 설명했습니다. 빠른 승인보다 작게 시작하고 측정해 확장하는 흐름이 신뢰를 쌓는 데 더 효과적이었습니다. 지금은 매 이터레이션마다 지표를 공유하는 습관이 생겼고, 그게 다음 이니셔티브를 제안할 때 설득 비용을 크게 줄여줬습니다.
AI 이니셔티브를 제안했을 때 가장 힘든 반응은 무관심이 아니라 기술 불신이었습니다. 팀 내 일부 멤버가 AI는 블랙박스라 운영에 넣으면 안 된다는 입장이었고, 설득보다 데이터를 먼저 만드는 방향을 택했습니다. 실제 업무 데이터 일부를 가져와 수작업 결과와 모델 결과를 나란히 놓고 비교하는 자리를 만들었는데, 모델이 틀린 케이스를 함께 분석하자 오히려 팀원들이 어디서 보완하면 되는지를 직접 제안하기 시작했습니다. 불신이 설명 가능한 결과 시각화를 추가하는 방향으로 전환됐고, 최종 도입 결정은 회의에서 나온 것이 아니라 같이 만진 결과를 보고 난 다음에 자연스럽게 내려졌습니다. 지금도 AI 이니셔티브에서 저항이 생기면 논리보다 작은 공동 실험을 먼저 제안하는 편입니다.
AI 이니셔티브에서 가장 오래 끌렸던 병목은 모델이 아니라 데이터였습니다. 데이터 팀과 협업 없이 모델을 먼저 만들었다가 필요한 피처가 데이터 파이프라인에 없어 처음부터 다시 시작한 경험이 있습니다. 이후에는 모델 설계 전에 데이터 팀과 어떤 이벤트를 어떤 형식으로 로깅할지부터 합의하는 단계를 추가했습니다.
처음에는 두 팀의 우선순위가 달라 일정 조율이 어려웠지만, 공통 목표 지표를 먼저 정하고 그 지표에 필요한 데이터를 함께 설계하자 방향이 맞춰졌습니다. 첫 번째 공동 설계 이후 재작업 없이 첫 번째 버전이 그대로 프로덕션에 올라가는 경험을 했고, 지금은 AI 프로젝트를 시작할 때 데이터 의존성을 가장 먼저 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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