AI 활용 능력을 보는 전형, 무엇을 준비하나

실무에 가까운 과제를 주고 정해진 시간 안에 AI 도구를 써서 결과물을 만들게 하는 형식이 일반적입니다. 도구 사용을 막지 않고 오히려 권장하되, 어떤 프롬프트를 넣었고 AI 답변을 어떻게 다뤘는지가 함께 제출되거나 자동으로 기록됩니다.

2026년 들어 국내 여러 기업이 기존 전형을 이 방식으로 바꾸고 있습니다. 코딩테스트를 없애고 AI 활용 평가로 대체한 곳, 라이브 코딩 대신 AI 과제를 도입한 곳, 자기소개서를 없애고 AI 활용 경험을 묻는 서식과 심층 면접으로 옮긴 곳이 확인됩니다. 개발 직무만의 이야기도 아니어서 비개발 직무까지 포함해 진행한 사례도 있어요.

다만 형식은 회사마다 갈립니다. 과제 유형, 허용 도구, 시간, 로그 제출 방식이 다 다르니 응시 안내 메일에 적힌 규칙이 항상 우선입니다. 여기 적힌 건 공통된 뼈대일 뿐이에요.

결과물의 완성도만 보는 게 아니라 거기까지 간 과정을 봅니다. 같은 결과물이라도 한 번에 얻어걸린 것과 문제를 쪼개 물어 가며 좁혀 간 것은 로그에서 구분되기 때문이에요.

자주 언급되는 축은 네 가지입니다. 문제를 스스로 정의했는가, 요구사항이 모호할 때 무엇을 가정하고 진행했는가, AI가 준 답을 검증했는가, 그리고 왜 그 방식을 골랐는지 설명할 수 있는가입니다.

AI 답변을 그대로 붙여 넣은 흔적은 대체로 감점 요인입니다. 반대로 AI가 틀린 부분을 잡아내 고친 로그는 강한 신호가 돼요. 채점자가 보고 싶은 건 '도구를 다루는 사람'이지 '도구가 시킨 대로 한 사람'이 아닙니다.

채용 담당자 쪽 조사에서도 원하는 평가 방식 1위가 실무 과제였고 이론 지식이 최하위였습니다. 용어를 외우는 준비는 이 전형에서 거의 값이 없다는 뜻이에요.

첫째는 문제를 쪼개는 연습입니다. 과제를 받자마자 통째로 AI에 던지지 말고, 무엇을 만들어야 하는지 스스로 서너 조각으로 나눈 뒤 조각별로 묻는 습관을 들이세요. 로그에 이 구조가 그대로 남습니다.

둘째는 가정을 적어 두는 연습입니다. 실무 과제는 요구사항이 일부러 모호하게 주어지는 경우가 많아요. 무엇을 어떻게 해석했는지 한 줄로 남기고 진행하면, 결과물이 출제 의도와 조금 달라도 판단 근거가 남습니다.

셋째는 검증 연습입니다. AI가 준 코드나 문장을 실행하거나 사실 확인해 보고, 틀린 부분을 찾아 고치는 과정을 의식적으로 남기세요. 이게 가장 변별력 있는 구간입니다.

넷째는 설명 연습입니다. 과제 뒤에 심층 면접이 붙는 경우가 많고, 거기서 '왜 그렇게 했느냐'를 묻습니다. 내가 내린 선택을 소리 내어 설명해 보면 어디가 비었는지 금방 드러나요.

제출한 결과물과 로그를 근거로 파고드는 질문이 나옵니다. 이 부분은 왜 이렇게 했는지, AI가 제안한 다른 방법은 왜 안 골랐는지, 이 답변이 맞다는 걸 어떻게 확인했는지 같은 것들이에요.

AI를 쓴 경험 자체를 묻는 질문도 늘고 있습니다. 어떤 업무에 써 봤는지, 그때 무엇이 잘 됐고 무엇이 안 됐는지, 도구의 한계를 어디서 느꼈는지를 묻습니다. 이건 사용 도구 이름을 나열하는 자리가 아니라 판단 경험을 확인하는 자리예요.

여기서 흔한 실패는 AI를 안 썼다고 답하거나, 반대로 전부 AI로 했다고 답하는 것입니다. 실제로 어디까지 맡기고 어디부터 직접 판단했는지 경계를 말할 수 있으면 그 자체가 답변이 됩니다.

서류에 AI를 쓰는 지원자가 늘면서 면접에서 파고드는 질문이 강해지는 흐름도 함께 나타납니다. 자기 서류의 문장을 스스로 설명하지 못하면 그 자리에서 드러나요.

서류의 변별력이 떨어졌기 때문입니다. 지원서를 AI로 다듬는 게 흔해지면서 서류만으로는 지원자를 구분하기 어려워졌고, 그래서 실제로 무언가를 해 보게 하는 쪽으로 이동하고 있어요.

동시에 기업 입장에서는 AI를 쓸 줄 아는 사람을 뽑는 게 실익이 됐습니다. 채용 담당자 조사에서 'AI 활용 능력을 판단할 명확한 기준이 있다'는 응답은 3.5%에 그쳤고, 40% 넘는 곳이 적절한 평가 도구가 없다고 답했습니다. 기준이 정립되는 중이라 형식이 회사마다 갈리는 이유이기도 해요.

지원자 입장에서 이 상황은 오히려 기회입니다. 준비 자료가 아직 거의 없어서, 과정을 남기는 습관을 갖춘 사람이 눈에 띄기 쉽습니다.

과제를 만들어 풀어 보는 것까지는 혼자 됩니다. 실무에 가까운 문제를 스스로 정하고, 시간을 재고, 프롬프트와 대화를 기록으로 남기며 풀어 보세요. 그 로그를 다시 읽으면 문제를 쪼갰는지 통째로 던졌는지가 바로 보입니다.

안 되는 건 그다음입니다. 내가 내린 선택이 파고들 만한지, 설명이 실제로 통하는지는 되묻는 상대가 있어야 드러나요. 심층 면접이 이 전형의 실제 배점인 경우가 많은데 그 부분이 혼자서는 비어 있습니다.

프리터뷰는 올린 자료와 공고를 읽고 그 문장을 인용해 되묻는 방식이고, AI 활용 능력을 보는 실기 형식도 상품으로 다루고 있습니다. 과제를 풀어 본 뒤 그 선택을 설명하는 연습에 쓰면 로그만 남기고 끝나는 것보다 준비가 한 단계 더 갑니다.