|
|
|
|
|
 |
포스코DX의 AIAgent 직무를 어떻게 이해하고 있습니까
포스코DX가 추진하는 AI 방향성은 무엇이라고 보십니까
이유는 포스코DX의 AIAgent가 단순 챗봇이나 사내 지식 검색 수준이 아니라, 제조AX와 산업현장 업무 자동화를 실제로 겨냥하고 있기 때문입니다.
특히 저는 Agent를 만들 때 가장 중요한 것이 화려한데모가 아니라 실제 현장에서 반복 사용될 수 있는 업무구조라고 생각합니다.
제가 본 포스코DX의 AI 방향성은 두 축입니다.
Agent는 모델 데모가 아니라 업무 접점 설계가 핵심이라고 생각합니다.
포스코DX의 P-GPT2.1이 기업의 다양한 데이터와 지식자산, 업무시스템을 생성형 AI와 연결한다고 설명한 점을 보면, 이 직무는 결국 인터페이스 설계 능력이 중요하다고 봅니다.
포스코DX가 업무시스템과 연결된 업무 플랫폼을 강조하는 이유도 바로 여기에 있다고 생각합니다.
|
|
|
 |
포스코 DX 면접자료] AIAgent(2026) 면접 질문 기출, 1분 스피치, 면접족보
포스코DX의 AIAgent 직무를 어떻게 이해하고 있습니까
AIAgent의 성능보다 더 중요한 것이 있다면 무엇입니까
포스코DXAIAgent 직무에서 협업이 중요한 이유는 무엇입니까
포스코DX는 개발업무 전 과정에 에이전트를 붙이는 AI-augmented 방법론을 도입했고, 산업현장에서는 A I엔지니어에이전트와 PLC 코파일럿처럼 설계와 운영업무를 직접 지원하는 구조를 만들고 있습니다.
연결하는 역할입니다.
검증하는 역할입니다.
포스코DX는 P-GPT2.1을 통해 사내 데이터와 지식자산, 업무시스템을 생성형 AI와 연결하고, 맞춤형 AI에이전트를 만들 수 있는 기능을 제공한다고 밝혔습니다.
따라서 이 직무는 단순 프롬프트 작성자가 아니라, 업무구조를 Agent 친화적으로 재설계하는 사람의 역할이라고 이해하고 있습니 다.
전자는 P-GPT2.1처럼 사내 지식과 업무시스템을 멀티LLM 기반으로 연결해 임직원의 생산성을 높이는 축입니다.
후자는 AI 엔지니어에이전트, PLC코파일럿, 산업용 로봇, Vis ionAI, PhysicalAI처럼 현장설계와 제어, 운영에 AI를 실제로 넣는 축입니다.
저는 그래서 제조업 Agent는 "대화형 서비스"가 아니라 "검증 가능한 작업 파트너"로 설계해야 한다고 생각합니다.
산업 현장에서는 모델 성능 도 중요하지만, 잘못된 결과가 어디까지 영향을 미치는지를 통제하는 설계가 더 중요하다고 생각합니다.
지식조회형인지, 규정 해석형인지, 설계문서 생성보조형인지, 시스템 조회형인지에 따라 구조가 달라져야 하기 때문입니다.
저는 엔지니어의 질문을 수집하는 것보다, 엔지니어의 반복 업무를 관찰하는 것이 먼저라고 생각합니다.
대신 "기존 프로젝트 문서 기반 설계 서 초안 생성", "규정문서질의 응답", "PLC코드 리뷰보조"처럼 한정된 단위로 시작해야 합니다.
정형 데이터는 API나 배치로 안정적으로 연결하고, 비정형 문서는 인덱싱과 메타데이터 정리가 먼저 여야 하며, 실행 시스템은 읽기와 쓰기 권한을 엄격히 분리해야 합니다.
포스코DX의 P-GPT2.1이 기업의 다양한 데이터와 지식자산, 업무시스템을 생성형 AI와 연결한다고 설명한 점을 보면, 이 직무는 결국 인터페이스 설계 능력이 중요하다고 봅니다.
포스코DX가 최근 AI를 개발전 과정에 적용하면서 생산성 극대화를 강조한 것도, 결국 품질 검증이 응답 품질만으로 끝나지 않는다는 의미라고 생각합니다.
포스코DX는 이미 여러 AI 축을 전개하고 있기 때문에, 처음에는 새로운 것을 더하는 것보다 현재 구조 안에서 성과를 더 명확히 만드는 데 집중하겠습니다.
저는 모델을 잘 다루는 사람보다, 기업 안에서 Agent가 실제 성과를 내게 만드는 사람으로 성장하고 싶습니다.
좋은 Agent 전문가는 프롬프트 몇 개를 잘 짜는 사람이 아니라, 업무를 분해하고 데이터와 시스템을 연결하고 사람의 승인 구조까지 설계할 수 있는 사람이라고 생각합니다.
산업형 Agent는 "자율성 극대화"보다"통제 가능한 유용성"이 중요하다고 생각합니다.
저는 Agent를 도입할 때 가장 먼저 "이 업무를 지금 사람은 얼마나 오래하고 있는가"를 보겠습니다.
포스코DX가 업무시스템과 연결된 업무 플랫폼을 강조하는 이유도 바로 여기에 있다고 생각합니다.
저는 새로운 도메인에 들어갈 때 먼저 업무 흐름을 그리고, 핵심 문서와 판단 기준, 반복 작업을 구조화하는 방식으로 적응합니다.
포스코DX처럼 제조와 엔지니어링, 시스템 개발이 함께 있는 환경에서는 완벽한 사전 지식보다 빠른 구조화 능력과 사용자와 함께 검증하는 태도가 더 중요하다고 생각합니다.
저는 기술자 시선만으로 접근하지 않고, 실제 사용자의 업무단위로 Agent를 설계하는 방식으로 빠르게 적응하겠습니다.
또 포스코DX는 P-GPT2.1 같은 기업용 업무 플랫폼, 개발전 과정 AI 적용, AWS와의 제조AX 협업 등 이미 여러 축을 실제로 추진하고 있습니다.
저는 AI를 단순히 답변을 잘하는 기술이 아니라, 실제 업무의 병목을 줄이고 사람의 판단과 실행을 돕는 시스템으로 이해하고 있습니다. |
 |
업무, ai, 포스코, dx, 시스템, agent, 가다, 생각, 설계, 실제, 어떻다, 늘다, 데이터, 에이전트, 보다, 구조, 형, 현장, 개발, 산업 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2026.03.07
11페이지
