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생성형 AI를 실제 업무 프로세스에 적용할 때 가장 중요하게 보는 기준은 무엇입니까
제가 포스코DX에 지원하게 된 계기는 생성형 AI를 단순한 도구로 소비하는 수준을 넘어, 실제 산업현장의 업무 흐름을 바꾸는 구조로 연결하고 싶었기 때문입니다.
많은 사람이 생성형 AI를 활용할 때 프롬프트를 잘 쓰는데 집중합니다.
그래서 단순히 "AI로 무엇을 할 수 있는가 "보다"어떤 흐름을 어떻게 줄이고 바꿀 것인가"를 먼저 생각합니다.
제가 포스코DXAgentic W orkflow 분야에 지원한 이유는 생성형 AI를 단순한 질의응답도구가 아니라 실제 산업현장의 업무 흐름을 바꾸는 구조로 구현하고 싶었기 때문입니다.
저는 AgenticWorkflow직무에서 가장 중요한 역량이 업무구조화 능력이라고 생각합니다.
저는 AI가 잘하는 단계와 사람이 반드시 해야 하는 단계를 명확히 나누는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.
포스코DX의 산업AI 방향성과 제 경험이 연결되는 지점도 바로 여기라고 생각합니다.

포스코DX에 지원하게 된 계기와 해당 분야에 관심을 가지게 된 이유를 구체적으로 설명해주시길 바랍니다.
포스코DXAgenticW orkflow 분야에 지원한 이유는 무엇입니까
제가 포스코DX에 지원하게 된 계기는 생성형 AI를 단순한 도구로 소비하는 수준을 넘어, 실제 산업현장의 업무 흐름을 바꾸는 구조로 연결하고 싶었기 때문입니다.
특히 포스코DX가 산업AI를 현장의 효율화, 자율화, 무인화와 연결하고, 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화하는 RPA 솔루션까지 함께 보유하고 있다는 점은 저에게 매우 인상적이었습니다.
저는 AgenticWorkflow가 LLM만으로 완성되는 것이 아니라, 기존 시스템, 규칙기반 자동화, 데이터 흐름, 현장 맥락이 함께 연결될 때 비로소 실질적 가치를 만든다고 생각합니다.
그래서 저는 단순히 AI를 잘 쓰는 지원자가 아니라, 산업현장에서 작동하는 AI 워크플로를 만들고 싶은 지원자로서 포스코DXAgenticW orkflow 분야에 지원했습니다.
저는 좋은 AgenticWorkflow란 화려한 기능을 많이 붙이는 것이 아니라, 사용자가 왜 이 단계를 반복하는지, 어떤 정보에서 막히는지, 어떤 판단은 자동 화하면 안 되는지를 구분하는 데서 시작된다고 생각합니다.
어떤 입력이 들어오고, 어떤 기준으로 분류되며, 어떤 문서를 참고하고, 어떤 예외 상황에서 사람의 확인이 필요하고, 마지막 결과물 이 누구에게 어떤 형식으로 전달되어야 하는지까지 설계해야 진짜 워크플로가 됩니다.
이 경험은 단순 문서정리 경험이 아니라, Agent가 다뤄야 할 정보구조를 사람이 먼저 설계하는 능력과 연결된다고 생각합니다.
생성형 AI도구를 가장 효과적으로 활용했던 경험은 팀 프로젝트에서 대량의 자료를 분석하고 제안서 초안을 만들어야 했던 상황이었습니다.
당시 저희 팀은 특정 주제에 대한 사례조사와 개선안 도출을 동시에 진행하고 있었는데, 문제는 자료 양이 많고 형식이 제각각이어서 핵심을 정리하는 데 예상보다 훨씬 많은 시간이 걸린다는 점이었습니다.
기사, 보고서, 기관자료, 인터뷰 메모, 기존 발표 자료까지 한꺼번에 쌓이자 팀원들은 각자 다른 기준으로 요약했고, 그래서 결과 적으로 내용을 다시 맞추는데 오히려 더 많은 시간이 들어갔습니다.
세 번째 단계에서는 팀원들이 작성한 개별 초안을 입력해 표현 중복, 논 리의 단절, 누락된 연결문장을 점검하는 데 활용했습니다.
생성형 AI가 정리한 내용을 그대로 쓰지 않고, 반드시 사람이 검토해야 할 기준을 정해두었습니다.
이 과정을 통해 저는 생성형 AI의 가장 큰 가치는 답을 대신 쓰는 데 있는 것이 아니라, 사람이 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 사고의 초벌구조를 빠르게 만드는 데 있다는 사실을 체감했습니다.
저는 일정한 형식의 회의록, 비교표 설명문, 업무 초안 메일을 자주 작성해야 하는 상황에서 생성형 AI를 활용해 생산성을 높였습니다.
특히 여러 사람이 함께 보는 문서는 형식의 일관성이 중요한데, 생성형 AI를 통해 기본 틀을 맞추고 저는 내용의 정확성과 맥락만 보완하는 방식으로 작업하면서 훨씬 안정적인 결과물을 만들 수 있었습니다.
제가 포스코DXAgentic W orkflow 분야에 지원한 이유는 생성형 AI를 단순한 질의응답도구가 아니라 실제 산업현장의 업무 흐름을 바꾸는 구조로 구현하고 싶었기 때문입니다.
저는 AgenticWorkflow직무에서 가장 중요한 역량이 업무구조화 능력이라고 생각합니다.
많은 분들이 AI 직무라고 하면 모델이 해도나 프롬프트 작성 능력을 먼저 떠올리지만, 실제로 워크 플로를 설계할 때 더 중요한 것은 일을 단계로 나누고 각 단계의 입력과 출력, 예외조건, 검증 지점을 정의하는 힘입니다.
생성형 AI는 분명 강력한 도구이지만, 실제 업무 프로세스에 넣으려면 이 기능이 멋진 가보다 안정적으로 쓸 수 있는가를 먼저 봐야 한다고 생각합니다.
저는 AI가 잘하는 단계와 사람이 반드시 해야 하는 단계를 명확히 나누는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.
다만 단순히 AI에게 맡기는 방식이 아니라, 어떤 단계는 요약시키고 어떤 단계는 분류시키며 어떤 단계는 반드시 사람이 검토하도록 구조를 나누어 사용했습니다.
포스코DX의 산업AI 방향성과 제 경험이 연결되는 지점도 바로 여기라고 생각합니다.
그래서 갈등을 해결할 때는 어느 한쪽을 설득하려 하기보다, 업무 단계별로 적용 범위를 나누어 공통 기준을 만드는 방식으로 접근하겠습니다.
예를 들어 자료 요약이나 초안 생성처럼 반복적이고 가역적인 작업은 AI를 활용하되, 외부 발송 문서 확정이나 수치 검증, 대외 커뮤니케이션처럼 책임이 큰 단계는 사람 검토를 필수로 두는 방식입니다.

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