실패 수집
하나의 업무를 정해 AI 답변 30개를 모으고 오류를 사실·맥락·안전·형식으로 분류합니다.
AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내는 순간을 찾아내고, 더 좋은 평가 기준·데이터·행동 규칙을 설계하는 사람입니다.
현업에서는 질문을 잘 쓰는 능력만으로 충분하지 않습니다. 모델의 답을 반복해서 시험하고, 실패 유형을 분류하고, 개선 전후를 같은 조건에서 비교해야 합니다. 개발·기획·운영·교육 경험은 평가할 업무 맥락을 제공하므로 강한 전이 자산이 됩니다.
하나의 업무를 정해 AI 답변 30개를 모으고 오류를 사실·맥락·안전·형식으로 분류합니다.
좋은 답의 조건을 5개 이내로 정하고 사람이 같은 기준으로 채점할 수 있는지 확인합니다.
지시문·도구·데이터를 바꾼 뒤 동일 테스트를 반복해 점수 변화와 남은 한계를 공개합니다.
6개 질문으로 흥미·가치·강점·학습 여력을 함께 비교합니다.
방법론 참고: O*NET Content Model, ILO GenAI and Jobs 2025. 이 페이지는 진로 탐색 자료이며 취업이나 소득을 보장하지 않습니다.