이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI-native 워크플로를 재설계할 때 가장 먼저 하는 건 현재 프로세스에서 어떤 단계가 반복적이고 규칙 기반이어서 자동화 적합성이 높은지를 파악하는 것입니다. 모든 단계를 AI로 처리하는 것이 목표가 아니라 어디에 AI를 쓰고 어디에서 사람 판단이 더 가치 있는지를 구분하는 것이 설계의 핵심입니다. AI가 생성한 결과물의 품질을 어떻게 검증할 것인지를 미리 정하는 것도 중요합니다.
자동화가 높을수록 오류 감지와 수정 체계가 함께 설계되어야 합니다. 워크플로 재설계는 기존 흐름을 AI로 대체하는 것이 아니라 AI를 포함한 새로운 흐름을 설계하는 것입니다. 초기 설계가 완벽하지 않아도 운영하면서 어디서 AI가 한계를 보이는지를 확인하며 반복 개선하는 방식이 현실적입니다.
AI-native 워크플로를 재설계할 때 제가 한 건 반복·규칙 기반 단계를 자동화 후보로 분리한 것입니다. AI에 덧붙이는 게 아니라, 처음부터 AI의 판단·생성·분류를 핵심 처리 주체로 놓고 설계했습니다. 현행 프로세스에서 대량 판단이나 규칙적인 단계를 AI 후보로 떼어내고, 인간 검토가 필요한 예외 단계를 명시적으로 정의했습니다. 한 번은 어디까지 AI에 맡기고 어디서 사람이 봐야 하는지를 단계별로 가른 것이 핵심이었습니다.
모든 걸 AI로 하는 게 목표가 아니라, AI를 쓸 자리와 사람이 더 가치 있는 자리를 구분하는 게 설계였습니다. 그 경계를 손으로 그려봐야 워크플로가 잡혔습니다.
AI-native 워크플로에서 제가 의식하는 한계는 자동화율이 높아질수록 오류 하나의 영향 범위가 커진다는 점입니다. AI가 많은 걸 처리할수록, 한 번 틀리면 그 영향이 넓게 퍼졌습니다. 그래서 AI 출력의 정확도 목표(정밀도와 재현율의 균형)와, 오류 시 fallback 경로를 함께 설계해야 했습니다. 자동화를 무작정 높이면, 모니터링과 롤백 없이 사고가 커졌습니다. 한 번은 초기 설계만으로 다 잡으려다, AI가 한계를 보이는 자리를 놓칠 뻔했습니다. 그래서 운영하며 어디서 AI가 약한지 확인하고 반복 개선하는 방식을 택했습니다.
완벽한 초기 설계는 없고, 모니터링과 롤백 체계가 함께 가야 했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 와이즐리컴퍼니 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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