이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고객의 자동화 요구에 대응한 경험은 팀 프로젝트에서 반복적인 데이터 입력 작업을 자동화한 것이 있습니다. 매주 같은 형식의 데이터를 수동으로 집계하는 과정이 시간을 많이 썼고, 스프레드시트 매크로와 간단한 스크립트를 활용해 자동 처리하는 흐름을 만들었습니다.
작업 시간이 절반 이상 줄어들었고 입력 오류도 감소했습니다. 이 경험에서 자동화는 복잡한 기술보다 반복 구조를 파악하는 것에서 시작한다는 걸 배웠습니다. 어떤 단계가 반복되고 어떤 단계에서 판단이 필요한지를 먼저 구분하는 것이 출발점입니다. 판단이 필요한 부분은 사람이, 반복 구조는 도구가 처리하는 방식이 가장 효율적입니다.
자동화의 핵심은 설계입니다.
고객 자동화 요구에 맞는 솔루션을 설계할 때, 제가 중요하게 생각하는 건 자동화가 해결하려는 문제를 먼저 명확히 하는 것입니다. 자동화 도구를 도입하는 것 자체가 목적이 되면, 나중에 그게 실제로 유용한지 판단하기 어려웠습니다. 데이터 수집 과제에서 반복적인 데이터 입력 작업을 자동화하는 방향을 제안했을 때, 먼저 어떤 입력이 얼마나 자주 반복되는지 측정했습니다. 주당 약 3시간이 드는 작업을 확인하고 나서 자동화 스크립트를 작성했는데, 결과적으로 30분 이내로 줄었습니다. 자동화 전에 문제 범위를 먼저 수치로 확인한 것이 이후 효과 측정을 가능하게 했습니다. 아직 실제 고객용 자동화 솔루션을 개발한 경험은 없습니다. 하지만 자동화 솔루션 개발은 도구보다 해결하려는 문제를 먼저 정의하는 데서 시작된다는 감각은 생겼습니다.
자동화 솔루션을 구현한 뒤, 제가 중요하게 생각하는 건 자동화가 실제로 얼마나 차이를 만들었는지 수치로 확인하는 것입니다. 자동화됐다고 느끼는 것과 실제로 효율이 달라진 것은 다른 문제였습니다. 데이터 입력 자동화 스크립트를 만든 뒤, 처리 시간 단축 외에 오류 발생 빈도도 함께 측정해봤습니다. 수동 입력 시 주당 2~3건의 오류가 있었는데, 자동화 이후 0~1건으로 줄었다는 걸 4주간 추적해서 확인했습니다. 시간 절감뿐 아니라 정확도 변화도 함께 측정하니 자동화의 가치를 더 명확하게 전달할 수 있었습니다. 아직 고객용 자동화 솔루션을 대규모로 운영한 경험은 없습니다. 하지만 자동화 효과는 속도뿐 아니라 정확도와 오류율까지 함께 봐야 완전한 평가가 된다는 감각은 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성SDS 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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