1. 2026 모비데이즈 AI Tech Lab(34기 인.hwp
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AI를 활용해서 실제 문제를 해결하거나 결과물을 만들어본 경험을 알려주세요.
AI를 활용해 마케팅 문제를 해결한다면 어떤 방식으로 접근하시겠습니까?
저는 문제를 구조화하고, 정보 흐름을 정리하며, AI를 단순 도구가 아니라 실무 결과를 만드는 방식으로 활용하는 인턴이 되고 싶습니다.
제가 모비데이즈 AITechLab 인턴십에 지원한 이유는 AI를 단순히 사용해본 경험이 아니라 실제 비즈니스 문제를 해결한 결과로 만들고 싶기 때문입니다.
하지만 중요한 것은 AI를 썼다는 사실이 아니라, 어떤 문제를 해결했고 어떤 결과를 만들었는지라고 생각합니다.
모비 데이즈에서 실제 고객 캠페인과 마케팅 데이터를 접하며, AI를 활용해 업무 효율과 광고성과를 높이는 인턴으로 성장하고 싶습니다.
마케팅 문제를 정의하고, AI로가 설과 초안을 빠르게 만들고, 실제 데이터로 검증해 개선하는 방식으로 접근하겠습니다.
AI 결과를 사람이 반드시 검증해야 합니다.

제가 주도적으로 실행했던 경험은 팀 프로젝트에서 흩어진 자료와 반복되는 의사결정 지연 문제를 해결하기 위해 자료관리 방식을 직접 바꾼 일입니다.
그래서 팀원들에게 자료를 단순히 모으는 방식에서 '판단 가능한 자료'로 바꾸자고 제안했습니다.
저는 강제로 요구하기보다 제가 맡은 자료를 먼저 양식에 맞춰 정리해 예시를 보여주었습니다.
회의에서는 그 양식을 바탕으로 "이 자료는 고객 불편을 설명하는 근거이고, 이 자료는 경쟁사 기능 비교에 활용할 수 있다"고 설명했습니다.
AI를 활용해 실제 문제를 해결했던 경험은 시장조사 자료를 빠르게 분류하고, 기획안의 핵심 가설을 도출했던 일입니다.
팀 프로젝트에서 신규 서비스 개선안을 만들 때 가장 큰 문제는 자료의 양이 아니라 자료의 방향성이었습니다.
회의는 길어졌고, 자료는 많아졌지만 "무엇을 개선해야 하는가"라는 질문에는 답하지 못했습니다.
또한 모비데이즈 인턴십에서는 실제 고객 캠페인 운영, RAG 챗봇 구축, 생성형 AI 활용 광고 소재 제작 등 현업 업무를 수행한 사례가 소개되어 있습니다.
저는 이런 환경에서 단순 실습이 아니라 실제 마케팅 현장의 문제를 AI로 해결하는 경험을 쌓고 싶습니다.
저는 이러한 환경에서 AI가 캠페인 기획, 소재 실험, 성과 분석, 고객사 제안, 내부 지식관리에 어떻게 적용될 수 있는지 설계하는 실무자가 되고 싶습니다.
제가 모비데이즈 AITechLab 인턴십에 지원한 이유는 AI를 단순히 사용해본 경험이 아니라 실제 비즈니스 문제를 해결한 결과로 만들고 싶기 때문입니다.
모비 데이즈 34기 인턴십은 각 트랙의 실제 비즈니스 문제를 AI로 해결하고, 리서치·분석·제안·자동화까지 경험하도록 설계되어 있다는 점이 인상적이었습니다.
시장 조사, 고객 반응 분류, 광고 소재 제작, 성과리 포트 요약, 경쟁사 분석, 제안서 초안 작성 등 다양한 업무에서 AI를 활용할 수 있기 때문입니다.
모비 데이즈에서 실제 고객 캠페인과 마케팅 데이터를 접하며, AI를 활용해 업무 효율과 광고성과를 높이는 인턴으로 성장하고 싶습니다.
저는 AITechLab에서 문제정의, 프롬프트 설계, 결과 검증, 실무 적용, 성과 측정까지 연결하는 능력이 필요하다고 생각합니다.
예를 들어 광고 캠페인성과가 낮다는 문제가 있다면, 소재 문제인지, 타깃 문제인지, 랜딩페이지 문제인지, 매체 조합 문제인지, 리포팅해 석 문제인 지 구분해야 합니다.
다만 AI 결과는 반드시 검증해야 합니다.
마케팅 문제를 정의하고, AI로가 설과 초안을 빠르게 만들고, 실제 데이터로 검증해 개선하는 방식으로 접근하겠습니다.
생성형 AI 결과물의 품질을 높이기 위해서는 프롬프트 작성, 기준 제시, 결과 검증, 반복 개선이 필요하다고 생각합니다.
먼저 프롬프트는 단순히 "광고 문구를 만들어 줘 "처럼 요청하는 방식보다, 목적, 타깃, 브랜드 톤, 채널, 제한조건, 금지표현, 기대 결과 형식을 함께 제시해야 합니다.
광고 소재 아이디어가 기대와다 르다면 타깃, 브랜드 톤, 금지 표현, 성과 목표를 더 구체화하겠습니다.
모비데이즈의 광고·마케팅 사업에서 AITechLab은 캠페인 기획과 운영의 속도, 광고 소재 실험의 폭, 성과 분석의 깊이를 높이는 데 기여할 수 있다고 생각합니다.

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