압박 질문 3. 만든 AI 솔루션을 현업이 사용하지 않으면 어떻게 하겠습니까?
AI를 활용했다"가 아니라"이 업무시간이 줄었다", "이 데이터가 더 빨리 조회된다", "이 리포트가 자동으로 생성된다", "현업이 실제로 반복 사용한다"가성과 기준이 될 수 있습니다.
AI 솔루션을 만들 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 "누가 어떤 문제를 해결하기 위해 사용할 것인가"라고 생각합니다.
저는 데이터 파이프라인을 AI 솔루션의 기초공사라고 생각합니다.
인턴으로 입사한다면 모비데이즈의 광고 데이터, 매체 구조, 내부 업무방식, AI 솔루션 개발 흐름을 빠르게 익히고, 작은 업무 자동화부터 실질적인 결과물로 만들겠습니다.
만든 AI 솔루션을 현업이 사용하지 않는다면 먼저 사용하지 않는 이유를 확인하겠습니다.
사내의 정제되지 않은데이터를 정리하고, 실제 사람들이 쓸 수 있는 PM 챗봇, 데이터 파이프라인, 자동성과 리포트 같은 솔루션을 만드는 역할입니다.
AITechLab은 단순히 AI를 활용하는 트랙이 아니라 사내 데이터를 정리하고, PM 챗봇이나 데이터파이프라인, 자동성과 리포트처럼 실제 솔루션을 만드는 조직으로 이해하고 있습니다.

압박 질문1.AI를 써본 것과 AI 솔루션을 만드는 것은 다른데, 실제로 할 수 있습니까?
압박 질문 3. 만든 AI 솔루션을 현업이 사용하지 않으면 어떻게 하겠습니까?
모비데이즈의 AITechLab은 단순 AI 활용부서가 아니라 사내 비효율을 AI 솔루션으로 바꾸는 실험·개발조직이라는 이해입니다.
사내에 아직 정제되지 않은데이터가 많고, 이를 정리하고 구조화해 실제 사람들이 쓸 수 있는 AI 솔루션을 올리는 것이 핵심이라고 소개되어 있습니다.
일반적인 AI 활용이 개인이 챗봇을 써서 업무를 빠르게 처리하는 것이라면, AITechLab은 조직 차원의 반복 업무와 비정형 데이터를 구조화하고, 여러 사람이 사용할 수 있는 도구와 파이프라인으로 만드는 역할이라고 생각합니다.
저는 이 직무를 "AI 기술을 광고·마케팅 업무의 실제 성과로 바꾸는 역할"로 이해하고 있습니다.
34기 인턴십은 전체적으로 AI 활용 경험을 강조하지만, AITechLab은 그 중에서도 가장 기술 구현과 데이터 구조화에 가까운 트랙입니다.
광고·마케팅 산업에서 AI가 가장 크게 바꿀 영역은 데이터 기반의사 결정의 속도라고 생각합니다.
예를 들어 PM 챗봇을 만들기 위한 메일 데이터인지, 영업 데이터 파이프라인을 만들기 위한 CRM·스프레드 시트 데이터인지, 성과 리포트 자동화를 위한 광고성과 데이터인지에 따라 정리기준이 달라집니다.
AI 요약 단계에서는 "어제 가장 큰 변화가 무엇인지", "성과가 좋은 캠페인과 나쁜 캠페인은 무엇인지", "확인해야 할 액션은 무엇인지"를 자연어로 정리하도록 하겠습니다.
저는 자동화 시스템을 만들 때 데이터 정확성, AI 요약의 검증 가능성, 현업 사용성을 함께 고려하겠습니다.
AI 모델의 정확도와 비용 효율성 중 무엇이 더 중요한지는 사용 목적에 따라 달라진다고 생각합니다.
정확도가 높아도 비용이 지나치게 크면 지속적으로 운영하기 어렵고, 비용이 낮아도 결과가 부정확하면 현업의 신뢰를 얻을 수 없습니다.
이 경우에는 데이터 계산과 규칙 기반 분석은 저비용 방식으로 처리하고, 자연어 요약이나 인사이트 생성처럼 필요한 부분에만 고성능 모델을 사용하는 방식이 적절하다고 생각합니다.
저는 무조건 비싼 모델을 선택하기보다, 업무 중요도와 오류 리스크에 따라 정확도와 비용 효율성을 설계하겠습니다.
생성형 AI를 업무에 활용할 때 발생할 수 있는 리스크는 크게 정확성, 보안, 저작권, 편향, 과의존이라고 생각합니다.
저는 생성형 AI를 업무에 활용할 때 "AI가 만든 결과물을 사람이 검증하고 책임진다"는 원칙이 필요하다고 생각합니다.
비개발직군과 협업할 때 AITechLab 구성원에게 가장 필요한 태도는 기술을 쉽게 설명하고, 현업 문제를 끝까지 이해하려는 태도라고 생각합니다.
저는 비개발직군과 협업할 때 기술을 과시하기보다 문제를 함께 해결하는 태도로 일하겠습니다.
AITechLab에서는 최신 모델을 아는 것도 중요하지만, 그보다 먼저 현업의 비효율을 찾아내고 데이터와 업무 흐름을 정리하는 능력이 필요하다고 생각합니다.
인턴으로 입사한다면 모비데이즈의 광고 데이터, 매체 구조, 내부 업무방식, AI 솔루션 개발 흐름을 빠르게 익히고, 작은 업무 자동화부터 실질적인 결과물로 만들겠습니다.
예를 들어 매일 아침 광고성과 데이터를 정리하는 업무, 자주 묻는 매체 정보를 찾는 업무, 영업미팅 기록을 요약하는 업무, 리포트 초안을 작성하는 업무 등이 우선 대상이 될 수 있습니다.
저는 작은 문제를 명확히 해결하고, 그 결과를 데이터와 사용자 피드백으로 증명하는 인턴이 되고 싶습니다.
입사 후에는 "문제를 작게 정의하고 끝까지 결과물로 만드는 인턴"으로 평가받고 싶습니다.
따라서 저는 새로운 모델이나 기술용어를 많이 아는 사람보다, 모비데이즈의 업무 흐름을 이해하고 실제로 도움이 되는 도구를 만드는 사람으로 평가받고 싶습니다.
최종적으로는 "이 인턴은 단순히 AI를 써본 사람이 아니라, AI로 업무가 달라지는 경험을 만들어 본 사람"이라는 평가를 받고 싶습니다.
저는 "AI를 써봤다"에 머무르지 않고, 현업이 반복 사용하는 작은 솔루션을 끝까지 만들어보는 인턴이 되겠습니다.
만든 AI 솔루션을 현업이 사용하지 않는다면 먼저 사용하지 않는 이유를 확인하겠습니다.
AI 결과물이 틀렸을 때 최종 책임은 AI가 아니라 그 결과물을 업무에 활용한 사람과 조직의 검증체계에 있다고 생각합니다.
저는 AI 결과물을 사용할 때 "AI가 말했으니 맞다"는 태도가 가장 위험하다고 생각합니다.

[hwp/pdf][모비데이즈-면접] AI Tech Lab 34기 인턴십 면접기출, 1분 자기소개, 압박질문답변, 면접족보