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일반적인 IT기업이 소프트웨어나 업무시스템 중심으로 사업을 수행한다면, 포스코DX는 제조현장의 설비, 공정, 물류, 로봇, 데이터, AI를 연결해 실제 산업현장의 생산성과 안전성을 높이는 기업이라고 생각합니다.
포스코DX 맥락에서 보면 AgenticW orkflow는 제조·물류·설비·품질·안전 등 산업업무를 AIAgent 중심으로 재설계하는 역할에 가깝다고 생각합니다.
저는 포스코DX의 스마트팩토리 사업에서 AgenticWorkflow는 "데이터를 업무로 연결하는 다리"라고 생각합니다.
초기에는 포스코DX의 AI 관련 직무체계, 스마트팩토리 사업, 산업현장 데이터 구조, 업무시스템, 프로젝트 수행 방식, 보안과 권한 관리 기준을 빠르게 익히겠습니다.
저는 이 환경에서 AgenticWorkflow가 단순 업무 자동화를 넘어 현장의 지식과 데이터를 연결하고, 사람이 더 빠르고 정확하게 판단하도록 돕는 핵심기술이 될 것이라고 생각합니다.
포스코DX의 산업현장에서는 기술과 업무를 동시에 이해하는 사람이 가장 큰 가치를 낼 수 있다고 생각합니다.
특히 포스코DX의 산업현장에서는 AI가 사람을 대체하기보다 반복 조회와 정리업무를 줄이고, 현업의 판단을 강화하는 방식으로 설계되어야 한 다고 봅니다.
입사 후에는 포스코DX의 스마트팩토리와 산업 AI 사업, 현업 업무 프로세스, 데이터 구조, 보안 기준을 빠르게 익히겠습니다.

AgenticW orkflow직무를 어떻게 이해하고 있습니까?
포스코DX의 스마트팩토리 사업과 AgenticW orkflow는 어떻게 연결될 수 있습니까?
AgenticW orkflow에서 데이터 품질과 업무 프로세스 이해가 중요한 이유는 무엇입니까?
AgenticW orkflow를 기획할 때 성과지표는 어떻게 설정해야 합니까?
압박 질문1.AgenticW orkflow는 최신 기술인데 신입이 바로 기여할 수 있습니까?
압박 질문 3.AI 자동화가 사람의 업무를 대체한다는 비판에 어떻게 답하겠습니까?
이 점에서 포스코DXAgenticW orkflow면접 답변은 "AI를 쓸 줄 압니다"가 아니라 "업무 프로세스를 이해하고, Agent 역할을 설계하며, 통제 가능한 자동화 구조를 만들 수 있습니다"라는 방향으로 가야 합니다.
제가 포스코DXAgentic W orkflow 직무에 지원한 이유는 생성형 AI가 단순한 답변도구를 넘어 산업 현장의 실제 업무 프로세스를 바꾸는 단계로 진입하고 있다고 판단했기 때문입니다.
포스코DX는 제조 현장과 디지털 기술을 연결하는 기업입니다.
포스코DX는 포스코그룹의 디지털 전환과 산업자동화를 담당하는 IT·OT 융합기업으로 이해하고 있습니다.
일반적인 IT기업이 소프트웨어나 업무시스템 중심으로 사업을 수행한다면, 포스코DX는 제조현장의 설비, 공정, 물류, 로봇, 데이터, AI를 연결해 실제 산업현장의 생산성과 안전성을 높이는 기업이라고 생각합니다.
포스코DX 맥락에서 보면 AgenticW orkflow는 제조·물류·설비·품질·안전 등 산업업무를 AIAgent 중심으로 재설계하는 역할에 가깝다고 생각합니다.
반면 AgenticAI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 단계를 계획하고, 필요한 정보를 찾고, 도구를 호출하고, 중간 결과를 평가하며, 다음 행동을 결정하는 구조에 가깝습니다.
그래서 AgenticW orkflow에서는 Agent의 역할 범위, 도구권한, 검증 절차, 사람의 승인 단계가 중요합니다.
Multi-Agent 기반 업무 자동화 시스템을 설계할 때 가장 중요한 점은 Agent별 역할을 명확히 나누고, 결과를 검증할 수 있는 구조를 만드는 것이라고 생각합니다.
예를 들어 산업현장 설비 이상 대응 Workflow를 설계한다면, 데이터 조회 Agent, 매뉴얼 검색 Agent, 원인 분석 Agent, 조치안 작성Agent, 보고서 생성Agent처럼 역할을 나눌 수 있습니다.
저는 Multi-Agent설계에서 "많은 Agent"보다 "명확한 Agent"가중요하다고 생각합니다.
스마트 팩토리는 현장의 데이터를 수집하고 분석해 생산성과 품질, 설비 안정성을 높이는 구조입니다.
AgenticWorkflow는 이 데이터를 업무 프로세스와 연결해, 상황별로 필요한 분석과 조치를 자동화하거나 담당자에게 제안할 수 있습니다.
AgenticWorkflow에서 데이터 품질과 업무 프로세스 이해가 중요한 이유는 AIAgent가 결국 데이터와 절차를 기반으로 움직이기 때문입니다.
따라서 성과지표는 효율성, 정확성, 품질, 사용자 만족도, 안전성, 운영안정성으로 나누어 설정할 수 있습니다.
효율성 지표로는 업무처리 시간 단축률, 보고서 작성 시간 감소, 검색시간 감소, 반복 작업자 동화율 등을 볼 수 있습니다.
스마트 팩토리, 설비관리, 공정 물류, 품질관리, 산업용 로봇 등 포스코DX의 사업영역을 학습하고, 현업 프로세스가 어떻게 돌아가는지 이해하겠습니다.
신입의 부족함은 인정하되, 기술학습과 도메인 학습을 동시에 수행해 실무에 빠르게 기여하겠습니다.
초기에는 포스코DX의 AI 관련 직무체계, 스마트팩토리 사업, 산업현장 데이터 구조, 업무시스템, 프로젝트 수행 방식, 보안과 권한 관리 기준을 빠르게 익히겠습니다.
하지만 산업현장에서 AgenticWorkflow의 목적은 사람을 단순히 줄이는 것이 아니라, 사람이 반복 조회와 정리업무에서 벗어나 더 중요한 판단과 개선 업무에 집중하도록 돕는 것이라고 생각합니다.
개발을 전혀 모르는 기획은 구현 가능성을 놓칠 수 있고, 기획 없는 개발은 목적을 잃을 수 있습니다.
저는 이 직무에서 필요한 인재는 "기획형 개발자"또는 "개발을 이해하는 AIPM "에 가깝다고 생각합니다.
AgenticWorkflow는 기술적으로 멋있어 보여도 현업의 업무 흐름과 맞지 않으면 사용되지 않습니다.
실제 업무를 이해한 자동화만이 현장에서 살아남는다고 생각합니다.

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