이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 기획 문서 초안을 반복적으로 작성하는 과정에 시간이 많이 걸렸습니다. 를 활용해 회의 노트를 붙여넣으면 목차와 초안이 자동으로 나오는 흐름을 팀 내에 제안했습니다. 처음에는 팀원 일부가 AI 출력이 정확하지 않다는 우려를 했고, 저는 AI 초안을 그대로 쓰는 게 아니라 틀을 잡는 용도로만 쓰자고 설득했습니다. 실제로 초안 작성 시간이 절반 이하로 줄었고, 남은 시간에 내용의 깊이를 채우는 데 집중할 수 있었습니다. AI 툴을 잘 쓰려면 출력을 그대로 믿기보다 어디에 쓸지를 먼저 정하는 것이 중요하다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
개인 프로젝트에서 을 써본 뒤, 팀 스터디에서도 도입을 제안했습니다. 처음에는 자동완성 수준으로만 활용했는데, 반복되는 보일러플레이트 코드를 줄이는 데 시간이 확연히 달랐습니다. 팀원 중 AI 툴에 익숙하지 않은 분이 있어서, 제가 직접 사용 패턴을 공유하는 짧은 세션을 열었습니다.
어떤 컨텍스트를 입력으로 주면 좋은 출력이 나오는지를 직접 보여주니 팀 전체 사용 빈도가 높아졌습니다. AI 출력을 그대로 반영하기보다, 출력을 보고 내가 놓친 엣지케이스를 찾는 방식으로 쓰는 게 더 유용하다는 점도 함께 공유했습니다. 툴 자체보다 어떻게 쓰는지를 팀이 함께 맞춰가는 과정이 중요하다고 느꼈습니다.
기획 직무 인턴 때 경쟁사 분석 자료를 빠르게 취합해야 하는 상황이 자주 있었습니다. 와 를 번갈아 쓰면서, 출처가 필요한 정보는 Perplexity, 구조화된 요약은 Claude에 맡기는 방식으로 역할을 나눴습니다. 한 툴로 모든 걸 해결하려는 것보다 목적에 따라 도구를 분리하는 게 더 효율적이었습니다. 다만 AI 요약본을 그대로 보고서에 올리지는 않았고, 주요 수치는 반드시 원문을 직접 확인하는 과정을 거쳤습니다. 덕분에 리서치 소요 시간을 약 40% 줄이면서도 품질을 유지할 수 있었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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