이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
최근 AI·LLM 기술 트렌드 중 주목하는 것은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. LLM이 외부 지식베이스에서 관련 정보를 검색해 답변을 생성하는 방식으로, 모델 재학습 없이 특정 도메인에 특화된 응답을 만들 수 있습니다. 이 방식은 기업 내부 문서나 최신 정보를 LLM에 연결할 때 활용됩니다. 산업별로는 법무·의료·금융처럼 정확성과 출처가 중요한 영역에서 빠르게 도입되고 있습니다. 환각(Hallucination) 문제를 줄이는 데도 RAG가 실용적인 접근으로 평가받습니다. 이 기술이 확산될수록 기업의 내부 데이터가 AI의 경쟁력을 결정하는 자산이 될 것이라고 생각합니다. 현재 개인 프로젝트에서 이 방식을 직접 구현해 보며 이해를 쌓고 있습니다.
최근 AI 트렌드 중 하나를 산업에 적용하는 방식으로 고민한 것은 에이전트 기반 자동화였습니다. LLM이 단순 질의응답을 넘어 멀티 스텝 작업을 스스로 실행하는 방향으로 발전하면서, 이것이 실무에서 어떤 형태로 나타나는지를 구체적으로 추적했습니다. 고객 지원 분야에서는 에이전트가 문의 분류→답변 생성→티켓 업데이트를 연속으로 처리하는 구조가 실험되고 있었고, 여기에 어느 단계까지 자동화가 가능한지를 분석했습니다. 이 분석에서 정확도보다 오류 발생 시 사람이 개입하는 구조가 실용성의 핵심이라는 결론이 나왔습니다. 기술 트렌드를 산업 맥락으로 변환하는 것이 분석의 완성입니다.
AI 트렌드를 추적하면서 가장 자주 인식하는 한계는 발표되는 성능과 실제 프로덕션 환경의 차이입니다. 벤치마크에서 뛰어난 모델이 실제 업무 데이터에 적용하면 예상과 다르게 동작하는 경우가 많습니다. 특히 한국어 특화 작업이나 도메인 전문성이 필요한 경우 공개 모델의 성능이 급격히 떨어지는 것을 여러 번 확인했습니다. 이 한계를 인식하고 나서부터는 새로운 모델이나 기술을 소개할 때 벤치마크 수치와 함께 실제 사용 조건을 병기하는 방식을 취했습니다. 기술을 이해하는 것과 그 한계를 함께 아는 것이 실무에서 더 중요합니다.
한계를 명시하는 것이 분석의 신뢰성을 높입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성중공업 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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