지표 정의 확인
숫자를 해석하기 전에 그 지표가 실제로 무엇을 세는지 확인하는 일.
모든 문제는 사람이 AI와 함께 직접 풀어 보며 막히는 곳과 함정을 다듬었습니다.
문제지만 AI에 넣어서는 풀리지 않고, 무엇을 물었는지까지 채점합니다.
문제지를 AI에게 통째로 맡겼을 때의 점수입니다. 1~3단계는 AI만으로도 시작할 수 있고, 위로 갈수록 직접 확인한 사람만 점수를 받습니다.
결론을 바꾸는 사실은 팀장, 담당자, 조회 창에 물어야 나옵니다.
아래는 예시 화면입니다.
“지난주 빵 폐기량이 늘었어요. 생산량을 10% 줄이는 게 맞는지 정리해 주세요.”
| 매장 | 생산 | 폐기 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 역삼점 | 400 | 52 | |
| 합정점 | 380 | 49 | |
| 판교점 | 420 | 168 | 행사 |
전 매장 생산량 10% 감축
감축 보류, 시식 수량은 따로 기록
근거확인결과물, 질문 기록, 프롬프트, 책임과 보안을 한 장에 따로 채점합니다. 문제마다 채점 기준이 평균 5개이고, 기준마다 부분 점수가 있습니다. 아래는 2장 문제에서 시식 질문을 놓친 응시자의 예시입니다.
“매장별로 나눠서 비교하고, 비고 칸에 적힌 내용은 따로 표시해 줘.”
잘한 점: 단서가 있는 칸을 AI가 따로 보게 했습니다.
책임과 보안고객·직원 이름 입력 없음
같은 응시자의 해설입니다.
무엇을 놓쳤는지, 무엇을 물었으면 몇 점을 되찾는지가 바로 보입니다.
| 기준 | 잃은 점수 | 고칠 것 |
|---|---|---|
| 결론 | −18 | 시식 수량을 뺀 폐기량으로 다시 판단 |
| 대안 | −7 | 기록 방법까지 제안 |
“이 자료 보고 생산량 줄일지 정리해 줘.”
“판교점 폐기 중 시식 120개를 빼고 매장별로 다시 비교해 줘.”
영역마다 하나씩만 보여 드립니다.
어디서 어떻게 쓰는지는 문제를 푼 뒤 해설에서 열립니다.
숫자를 해석하기 전에 그 지표가 실제로 무엇을 세는지 확인하는 일.
간단한 도구로 충분한 일에 더 비싸고 복잡한 자동화를 쓰는 것.
AI의 답이 매번 같은 모양으로 나오도록 형식을 정해 두는 것.
옮겨 적은 자료를 원본과 한 줄씩 빠짐없이 맞춰 보는 방법.
원본을 보지 못한 문장은 틀린 것이 아니라 아직 모르는 것.
건강 이력처럼 새어 나가면 피해가 큰 개인정보.
면접관이 듣고 싶은 것은 연습 문제가 아니라 지원자의 경험입니다. 연습에서 몸에 익힌 확인 순서를 내 경험에 대입하면 ‘AI를 자주 씁니다’ 대신 구체적인 장면과 성과로 답할 수 있습니다.
“AI를 업무에 어떻게 쓰나요?”
일하던 매장에서 재료 폐기가 늘어 발주를 줄이자는 이야기가 나왔습니다. AI로 주간 폐기 기록을 정리하다 특정 날짜에만 폐기가 몰린 것을 보고, 결론을 내기 전에 그날 무슨 일이 있었는지 먼저 확인했습니다. 시음 행사분이 폐기로 기록돼 있었습니다. 발주는 그대로 두고 행사분을 따로 기록하게 해서, 품절 없이 실제 폐기만 줄였습니다.
연습 문제의 사례를 그대로 말하면 다른 지원자와 겹칩니다.
순서만 가져가고 장면은 내 경험으로 채우세요.
AI가 낸 숫자와 문장을 원본과 맞춰 보는 순서를 익힙니다. AI 결과를 고쳐 쓴 내 경험을 이 순서로 말하면 됩니다.
연습할 영역 · 검증무엇을 빼고 무엇만 AI에 맡길지 나누는 기준을 익힙니다. 개인정보나 내부 자료를 다룬 경험을 그 기준으로 설명할 수 있습니다.
연습할 영역 · 책임과 보안같은 집계를 AI 코드와 엑셀로 모두 해 보며 어떤 일에 어떤 도구가 맞는지 감을 익힙니다. 도구를 고른 이유를 근거와 함께 말할 수 있습니다.
연습할 영역 · 데이터 처리요청을 받으면 결론 전에 무엇을 물어야 하는지 익힙니다. 요청 뒤의 진짜 문제를 찾은 경험을 꺼내기 쉬워집니다.
연습할 영역 · 문제 정의