전체 글28 AI로 면접 질문과 평가 기준을 만들어 봤다: 실제 채용 업무에 활용할 수 있을까? AI로 면접 질문과 평가 기준을 만들어 봤더니, 기본적인 질문을 빠르게 준비하고 평가 항목을 정리하는 데는 도움이 됐지만 지원자의 능력을 제대로 확인하려면 직무에 맞는 수정이 반드시 필요했다. 채용 면접을 준비할 때는 지원자만 긴장하는 것이 아니다. 면접관도 제한된 시간 안에 무엇을 물어볼지 정해야 하고, 답변을 어떤 기준으로 평가할지도 미리 생각해야 한다. 준비가 부족하면 지원자마다 다른 질문을 하게 되고, 면접이 끝난 뒤에는 느낌에 의존해 판단하기 쉽다.특히 실무자가 처음 면접에 참여하면 질문을 만드는 과정부터 막막할 수 있다. 지원자의 경험을 확인하고 싶어도 질문이 너무 넓거나, 이력서에 적힌 내용을 다시 묻는 데 그치는 경우가 있다. 답변을 들은 뒤에도 무엇이 좋은 답변인지 기준이 없으면 면접관끼.. 2026. 8. 3. AI에게 하루 업무 우선순위를 정해 달라고 해봤다: 중요도와 긴급도를 제대로 판단할까? AI에게 하루 업무 우선순위를 정해 달라고 해봤더니, 마감일이 분명한 일은 비교적 잘 구분했지만 회사 안에서의 중요도와 다른 사람에게 미치는 영향까지 정확하게 판단하지는 못했다.직장인의 하루는 계획대로 흘러가지 않을 때가 많다. 출근하면서 오늘 해야 할 일을 생각해 두어도 이메일과 메신저를 확인하는 순간 새로운 업무가 추가된다. 오전 회의 준비, 고객 문의 답변, 보고서 수정, 자료 요청처럼 서로 다른 일이 한꺼번에 들어오면 무엇부터 처리해야 할지 고민하게 된다.급해 보이는 일을 먼저 시작하면 정작 중요한 업무가 뒤로 밀릴 수 있다. 반대로 큰 업무에만 집중하면 짧은 시간 안에 답해야 하는 요청을 놓칠 수 있다. 특히 여러 업무의 마감일이 비슷하면 우선순위를 정하는 데만 시간을 쓰기도 한다. 이번에는 하.. 2026. 7. 31. AI로 업무 매뉴얼을 만들면 신입사원이 이해할 수 있을까? 기존 설명과 비교해 본 결과 AI로 업무 매뉴얼을 만들면 신입사원이 이해할 수 있을까? 기존에 사용하던 설명 자료와 AI가 다시 정리한 매뉴얼을 비교해 보니, 문장은 훨씬 읽기 쉬워졌지만 실제 업무에서 필요한 예외 상황과 회사 안에서만 통하는 기준은 빠지기도 했다.직장에서는 신입사원이 들어올 때마다 비슷한 업무를 반복해서 설명한다. 파일을 어디에 저장해야 하는지, 누구에게 확인을 받아야 하는지, 고객 요청이 들어오면 어떤 순서로 처리해야 하는지 알려줘야 한다. 처음 한두 번은 직접 설명할 수 있지만, 담당자가 바쁘거나 여러 명이 동시에 입사하면 교육에 적지 않은 시간이 들어간다. 이번에는 신입사원에게 설명할 일이 많은 ‘고객 요청 접수와 처리’ 업무를 기준으로 실험해 봤다. 기존 매뉴얼을 그대로 읽게 했을 때와, 같은 내용을 AI에.. 2026. 7. 29. AI에게 내 보고서를 검토시켜 봤다: 오탈자·논리 오류·모호한 표현을 얼마나 잘 찾을까? AI에게 내 보고서를 검토시켜 봤더니, 오탈자와 어색한 문장은 빠르게 찾아냈지만 내용의 앞뒤가 맞지 않는 부분과 회사 상황을 알아야 발견할 수 있는 오류는 놓치기도 했다.직장인이 보고서를 작성할 때 가장 어려운 순간은 초안을 완성한 다음이다. 글을 다 썼다는 안도감은 들지만, 제출하기 전에는 처음부터 끝까지 다시 읽어야 한다. 오탈자가 없는지, 같은 말을 반복하지 않았는지, 주장과 근거가 자연스럽게 이어지는지 확인해야 하기 때문이다. 문제는 보고서를 직접 작성한 사람일수록 자신의 실수를 발견하기 어렵다는 점이다. 이미 내용을 알고 있기 때문에 빠진 문장을 머릿속으로 채워 읽거나, 익숙한 표현을 자연스럽다고 생각할 수 있다. 여러 번 검토해도 같은 오탈자를 놓치는 경우도 있다. 이번에는 약 8쪽 분량의 업.. 2026. 7. 28. AI로 고객 문의 답변 초안을 만들어 본 결과: 답변 속도는 빨라졌지만 문제가 생긴 부분 정리 AI로 고객 문의 답변 초안을 만들어 본 결과, 첫 문장을 고민하는 시간은 크게 줄었지만 사실과 다른 안내, 지나치게 확신하는 표현, 고객 상황을 충분히 고려하지 못한 답변이 문제가 됐다. 고객 문의에 답변하는 업무는 겉으로 보기에는 간단해 보이지만 생각보다 신경 쓸 부분이 많다. 고객이 무엇을 궁금해하는지 정확하게 파악해야 하고, 회사의 안내 기준과 실제 처리 가능 여부도 확인해야 한다. 같은 내용이라도 고객이 불편을 겪고 있는 상황이라면 표현을 더욱 조심해야 한다.특히 배송 지연, 환불 요청, 서비스 오류처럼 불만이 섞인 문의는 답변을 작성하는 데 시간이 오래 걸린다. 너무 딱딱하게 쓰면 고객의 불편을 무시하는 것처럼 보이고, 지나치게 사과하면 회사의 잘못을 모두 인정하는 문장으로 받아들여질 수 있다.. 2026. 7. 27. AI에게 업무 아이디어 30개를 요청하면 쓸 만한 것은 몇 개일까? 참신성·실행 가능성·중복 여부 평가 AI에게 업무 아이디어 30개를 요청하면 쓸 만한 것은 몇 개일까? 실제로 받은 아이디어를 참신성, 실행 가능성, 중복 여부로 나누어 살펴보니 바로 활용할 수 있는 것은 생각보다 많지 않았다.직장에서는 새로운 아이디어가 필요한 순간이 자주 생긴다. 팀 업무를 더 편하게 만드는 방법, 고객 만족도를 높이는 방법, 회의 시간을 줄이는 방법처럼 정답이 정해져 있지 않은 과제를 맡을 때가 많다. 이럴 때 혼자 생각하려고 하면 이미 알고 있는 방법만 떠오르거나 몇 개 적고 나서 막히기 쉽다. 이번에는 ‘팀의 반복 업무를 줄일 수 있는 방법’이라는 주제로 AI에게 아이디어 30개를 요청했다. 결과를 받은 뒤 새로운 관점이 있는지, 실제 회사에서 실행할 수 있는지, 비슷한 내용이 반복되지 않았는지를 기준으로 하나씩 .. 2026. 7. 26. 이전 1 2 3 4 5 다음
