인사 업무에서 마주한 문제는 직접 도구를 만들어 풀었습니다. 전부 실제로 돌아간 것입니다.
전사 700여 명의 '전자 윤리서약서' 서명이 필요했으나 생산 현장은 개인 PC 사용 불가. 종이 서명→스캔→자르기→등록 시 2주 이상 소요되어 심사 일정 준수 위기.
전사 700여 명 서명을 3일 만에 수합 (기존 14일 이상 소요), 심사 무지연 종료
기존 카카오톡/문자로 건별 신청하여 누락 및 오기입(Human Error) 발생. 전표 재상신 등 회계 감사 리스크 존재.
반복 업무에 들던 시간 월 40시간 → 4시간 (90% 절감, 시간 실측 기준)
자동화 후 퇴사 시점(2026.04)까지 오기재 0건 (휴먼에러 Zero)
개인정보 보안 리스크 최소화
직무 분류 고도화를 위해 사내 인터뷰/설문 텍스트를 분석해야 했으나, 단순 AI 활용 시 프롬프트마다 결과가 달라져 데이터 신뢰도 확보가 어려움. 뽑은 키워드를 매번 포스터와 문안으로 옮기는 일도 반복됐고, 그 과정에서 브랜드 톤이 흔들림.
직무 단위 분류 체계 수립·채용 공고 JD 개선 완료. 직무 키워드 EVP 600건 분석으로 확장.
시트·AI 데이터에서 포스터가 바로 나옴 (공개 저장소 recruit-poster-demo)
HR 뉴스 팀 공유 시도가 대개 3주를 넘기지 못함. 의지가 아닌 시간 문제: 매일 아침 소스 확인→전일 게재분 중복 확인→원문 확인→시사점 한 줄 작성에 45분~1시간 소요.
6일간 129건 게재 (후보 939건 중 14% 통과, 805건 탈락)
사람이 쓰는 시간 45~65분 → 약 10분 (검수 5분·공유 5분)
실행 10회 중 8회 성공·1회 부분 성공·1회 실패, 실행 결과 자동 기록
오뚜기라면에서 자동화를 제작·운영했고, 드림어스컴퍼니에서 계속 운영 중
리멤버·원티드는 후보를 정리해 주지만 그 안에 없는 인력이 문제. C레벨급 장기 경력자와 외국계 출신은 LinkedIn에 집중되어 있으나 동일한 검색 방식 적용 불가.
개선 판정 기준과 기각 조건 사전 선언, 후보 수 증가만으로 성공 처리하지 않는 판정 구조
구성원들이 AI 사용의 필요성은 느끼나 정작 어떻게 써야 하는지, 무엇을 할 수 있는지 잘 모름. 퇴근 후 매번 찾아보기에는 한계.
권한 차이로 소외되기 쉬운 파견·계약직 구성원이 사례를 실제 업무에 도입, 해당 팀 리더가 본인 팀 리더에게 "카드뉴스 보고 따라 했다"고 전언 (도입 실행 주체는 그쪽 팀, 본인 기여 = 카드뉴스 발행)
진행 중, 수치 없음
사용해본 것
남들에게 문화와 경험을 전달하기 위해 늘 먼저 사용해보고 판단했습니다.
코딩 에이전트 · 편집기
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