본문/내용
Ⅰ. 면접 핵심 포인트
1. Agentic AI를 단순 생성형 AI 챗봇과 구분하여 설명하기
일반적인 생성형 AI 챗봇은 사용자의 질문을 입력받고 답변을 생성하는 데 초점이 있습니다. 반면 Agentic AI는 목표를 이해한 뒤 필요한 작업을 계획하고, 사내 문서를 검색하거나 데이터베이스를 조회하며, API와 업무도구를 선택적으로 호출하고, 결과를 검토한 뒤 다음 행동을 결정하는 시스템입니다.
예를 들어 직원이 “지난달 해외 생산거점의 품질 이슈를 정리하고 우선 대응과제를 제시해 달라”고 요청했다고 가정할 수 있습니다. 단순 챗봇은 주어진 텍스트만 요약하지만, Agentic AI는 권한을 확인한 뒤 품질시스템과 보고서 저장소를 검색하고, 이슈를 유형별로 분류하며, 빈도와 심각도를 분석하고, 관련 규정과 과거 개선사례를 찾아 결과를 작성할 수 있습니다.
그러나 자율성이 높을수록 위험도 커집니다. 어떤 도구를 사용할 수 있는지, 어느 범위까지 데이터를 조회할 수 있는지, 결과를 실제 시스템에 반영하기 전에 사람의 승인이 필요한지를 명확히 설계해야 합니다.
면접에서는 Agentic AI를 “알아서 일하는 AI”라고 단순화하기보다 목표 기반 계획, …