채용과 AI에 대한 인사이트, 고객 활용 사례, 제품 뒷이야기를 담은 글을 소개합니다.
자연어로 데이터를 묻는 기능을 기획하며 먼저 만든 건 프롬프트가 아니라, 답할 수 있는 지표와 없는 지표를 가른 표였습니다.
사내에서 먼저 쓰며 잰 값과, 실제로 써 보고서야 발견한 막힌 자리들. 그리고 에이전트를 붙여도 여전히 답할 수 없는 것에 대해 적었습니다.
회의에서 자주 쓰지만 사람마다 다르게 쓰는 말 네 개. 정의 한 줄과, 실제로 어떤 뜻으로 쓰이는지.
만들 때 생각한 사용 방식과 실제 사용이 달랐던 지점 세 개. 셋 다 기능을 더한 게 아니라 우리가 정했던 규칙을 바꾼 일이었습니다.
공고와 안내 메일에 습관처럼 쓰는 표현 다섯 개. 쓴 사람의 뜻과 읽는 사람의 해석이 꽤 다릅니다.
통보를 보내는 쪽에서는 그 메일이 마지막입니다. 받는 쪽에서는 시작입니다. 그 뒤에 이어지는 행동이 다음 채용의 지원율로 돌아옵니다.
리드타임이 길다고 인사팀을 다그치지만, 시간을 잡아먹는 구간은 대개 인사팀 밖입니다. 구간별 소유자로 쪼개는 법.
같은 후보에 2점과 5점이 나옵니다. 필요한 건 면접관 교육이 아니라 편차를 설명할 언어입니다. 정상적인 이유 세 가지.
"국외로 이전하지 않는다"고 방침에 적어두고 코드를 열어보니 이력서가 해외 모델로 나가고 있었습니다. 문서가 아니라 코드가 틀렸던 날.
