[내일배움 사전캠프 1일차]나는 AI를 제대로 쓰고 있을까?

 CHAT GPT가 부상하며 여러 AI툴이 생성되었고,

요즘에는 회사에서 업무 효율화를 높이기 위해 AI 툴 사용 역량을 중요하게 생각하는 추세이다.

 오늘은 내가 AI를 똑똑하게 활용하고 있었는지에 대해 알아보았다.

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STEP 1. AI 활용 자가진단 시트

자가진단 시트를 통해 내가 AI를 잘 활용하고 있는지에 대해 알아보았다. 2개 정도 체크를 하였는데 나름 잘 사용하고 있음을 알았다.

요즘 취업 준비를 위해 GPT를 정말정말 많이 사용하는 중인데, AI를 똑똑하게 사용하는 방법은 중요한 것 같다.

그냥 단순하게 질문했을 경우랑 조건들을 주어주며 질문을 했을 경우와의 퀄리티에서 차이가 많이 나기 때문이다.

 

STEP 2. "지식인형 vs 도구형" 프롬프트 비교하기

Q1. 취업 준비 방향성

Q1-1. 품질관리 취업하려면 뭘 배워야 돼?
A1-1. 데이터/통계 능력 (중요)
- 품질은 숫자로 말하는 일이 많아서 통계가 중요해요.
- 배우면 좋은 것: 엑셀 고급 (필수), Minitab (품질 직무 우대 많음), 기초 통계(평균/표준편차, 공정능력(Cp, Cpk), 샘플링 검사, 관리도)
- 추가로 좋음: Python(데이터 분석용) 조금, SQL 기본 (대기업/스마트팩토리 쪽 도움)

Q1-2. 나는 산업경영공학과 전공 졸업생이고, 제조업 품질관리 직무로 취업을 준비 중이야. 현직 품질 엔지니어가 실제로 많이 쓰는 스킬 중, 비전공자가 3개월 안에 갖출 수 있는 것 Top 3를 골라서 각각 왜 중요한지, 어떻게 준비하면 좋은지 구체적으로 알려줘.
A1-2. SPC + 공정능력(Cp/Cpk) + Minitab 기초
왜 중요하냐?
이건 품질 직무 핵심 언어예요.
- 현업에서 자주 듣는 말: 관리도 봤어?, Cpk 얼마야?, 공정 capability 부족한데?, 특이원인 분석했어?
모르면 품질 직무 이해 없어 보입니다.
- 꼭 익힐 것
- 핵심만: 관리도(X-bar R), Cp / Cpk, 공정 변동 개념, Sampling 기본, Minitab 기초 사용
- 왜 Minitab 좋냐? --> Minitab 은 제조 품질에서 거의 표준툴 느낌.
			  --> 실무에서 많이 씀 : Capability Analysis, Control Chart, DOE 기초
- 3개월 준비법
	- 1개월(SPC 개념 공부, (품질경영기사 내용이랑 겹침))
	- 2개월(Minitab 실습, 관리도 직접 돌려보기, Cp/Cpk 계산해보기)
	- 3개월(간단 프로젝트 만들기: 가상 생산 데이터로 공정능력 분석)
면접용 한 줄: “Minitab으로 관리도와 공정능력 분석 경험 있습니다.”

 

답변 일부를 발췌해온 내용을 보면 아래의 질문에서 GPT가 더 자세하고 구체적인 방향성까지 제공해주는 것을 확인할 수 있다.

Q2-1. 공장 불량률이 높은 이유가 뭐야?	Q2-2. 아래는 가상의 월별 불량률 데이터야. 1월 2.1%, 2월 2.3%, 3월 4.8%, 4월 5.1%, 5월 2.2%, 6월 2.0%. 불량률이 급증한 3~4월의 가능한 원인을 데이터 패턴 기반으로 3가지 제시하고, 각 원인별로 확인해봐야 할 항목도 알려줘.
Q3-1. SPC가 뭐야?	Q3-2. 나는 제조 현장에서 품질 관리 업무를 담당할 예정이야. SPC(Statistical Process Control)를 처음 배우는 사람에게 핵심 개념 3가지를 현장 예시와 함께 설명해줘. 각 개념은 "개념명 / 한 줄 설명 / 현장 적용 예시" 형태로 정리해줘.

 외에 추가적으로 질문을 해보며 지식인형으로 질문 했을 떄보다 도구형으로 질문했을 경우에 답변이 좀 더 구체적인 것을 확인할 수 있었다. 

 GPT에게 물어본 지식인형과 도구형 질문 중 취업 준비 방향성에 대한 질문을 했을 때 답변에서 차이가 많이 차이났던 것 같다. 지식인형으로 질문을 하였을 때의 답변은 산업군, 전공을 뭉뜨그려서 품질 전체적으로 다뤄 내용이 방대하고 구체적이지 않은 느낌이 있었다. 하지만 도구형 질문에서의 답변에서는 실무에서 직접 사용되는 단어나 기술, 내 전공이 품질관리에서 어떤 부분에 강점을 가지고 있고, 전공 지식 중 어떤 부분이 중요한지, 부족한 부분이 있다면 어떻게 보완해나가야 하는지를 달마다 커리큘럼을 짜주며 매우 구체적인 것을 확인할 수 있었다.  

 

STEP 3. 나에게 'FIT' 한 도구형 질문 만들기

[역할 부여] + [내 배경/상황] + [구체적 요청] + [출력 형식 지정]

--> Q. [너는 한국 콜마의 20년차 HR 담당자야] + [나는 산업경영공학과를 전공했고 지금 한국 콜마의 협력처관리 직무에 지원하려고 해] + [내 전공과 협력처 관리 직무에는 어떠한 연관성이 있고, 협력처 관리 직무에서 요구되는 가장 중요한 역량이 뭔지 알려줘] + [각 답변에 대해 왜 해당 역량이 요구되고, 현재 나에게 부족한 부분이 있다면 어떻게 보완할 수 있을지 구체적 예시 2가지 정도 들어서 자세히 알려줘]
--> A. 직무 연관성 : 생산/SCM 관점
	협력처관리는 사실 공급망 관리 성격 있음.
	관련성:발주/재고 흐름 이해, 공급망 리스크, 수요-공급 밸런스, 납기 관리
	- 협력처관리에서 가장 중요한 역량(Top3)
    데이터 기반 협력업체 관리 역량 (가장 중요)
	왜 중요?
	협력처 평가는 감이 아니라 데이터로 합니다.
	보는 지표 예:PPM, 납기 준수율(OTD), 원가 변동, 공급 안정성, Vendor scorecard
	좋은 담당자는 “관계관리형”보다 데이터로 공급사 관리하는 사람.
	- 부족하면 어떻게 보완?
    SCM/구매 관련 사례 공부
	예:공급망 리스크 사례 분석, Vendor 관리 KPI 정리
	면접 답변 가능:“협력처 관리는 관계가 아니라 지표 기반 운영이라 생각합니다.”
    지원자(당신) 강점 포지셔닝 예시
	- 산업경영공학 장점 이렇게 연결하면 좋음:“산업경영공학 전공을 통해 품질관리, 공정개선, 공급망 운영 관점을 학습했고 이를 바탕으로 협력처 품질/납기 데이터를 분석하고 공급사 경쟁력 향상에 기여할 수 있다고 생각합니다.”
    < 내가 보면 합격권 준비 우선순위 >
	1. 협력처 KPI 이해
	2. 공급망/Vendor 관리 공부
	3. 갈등조율 경험 STAR 정리
	4. 한국콜마 산업 구조 공부
    화장품/ODM 산업 이해
	- Kolmar Korea 는 업 이해 중요.
	보완:ODM 구조 공부, 원부자재 공급 구조 보기, 협력사 품질이 왜 중요한지 공부

 

위의 질문을 통해 회사에 대한 답변과 더불어 합격권으로 가기 위해서는 어떻게 준비 해나가야 하는지 등과 같은 질문에 대한 답변 뿐만이 아니라 그와 관련있는 추가적인 답변도 해주는 것을 확인할 수 있었다. 

GPT에게 받은 답변 중

 

▷ 내가 보면 합격권 준비 우선순위

1. 협력처 KPI 이해
2. 공급망/Vendor 관리 공부
3. 갈등조율 경험 STAR 정리
4. 한국콜마 산업 구조 공부

을 통해 한국 콜마 협력처 관리 직무 지원 시 어느 부분을 강조해서 나를 표현할지에 대해 알 수 있었다.

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GPT에게 지식인형과 도구형으로 질문해가며 답변의 퀄리티 차이를 확인해 보는 시간이었다. 나만의 도구형 질문을 만들고 질문을 해보며 가장 도움이 되었던 부분은 이론에서는 알기 힘든 실무에서 사용되는 역량, 툴, 단어 였다.