지식 시험 대신,
AI를 써서 과제를 풀게 합니다.
코딩 테스트를 없애거나, 반나절짜리 과제형 면접으로 바꾼 곳이 생겼습니다.
AI 활용능력 진단 · 직무 과제 기반
AI를 쓰는지가 아니라,
맡기고 확인할 줄
아는지를 봅니다.
일은 이미 바뀌고 있습니다. 직접 하던 일이, AI에게 맡기고 지시하고 결과를 검증하는 일로. 입사를 준비할 때도, 사람을 뽑을 때도, 함께 일하는 팀을 키울 때도 같은 기준으로 봅니다.
지원할 직무의 실제 과제로 연습하고, 면접에서 "AI로 이렇게 일합니다"라고 말할 근거를 만드세요.
지원자에게 링크를 보내 같은 과제를 풀게 하고, 면접관이 볼 과정·결과 요약을 받으세요. 합격 여부는 사람이 정합니다.
팀에 링크를 보내 각자 진단하고, 팀이 막힌 곳과 교육 우선순위를 한 장의 결과지로 받으세요.
무료설치·가입 없이 시작결과 바로 확인직무별 현업 과제
01 · Why now
대기업은 이미
이 능력을 보기 시작했습니다.
올해 하반기, 국내 여러 대기업이 신입 채용과 임원 평가에 "AI로 실무 과제를 푸는 능력"을 넣었습니다. 반도체·조선 같은 제조 대기업이 앞장섰고, 생산·설계 직무까지 적용합니다. 지원자는 무엇을 준비해야 할지, 중견·중소기업은 무엇을 기준으로 뽑고 키워야 할지 아직 막막합니다.
BEFORE직접 하는 일
AFTER맡기고 · 지시하고 · 검증하는 일지식 시험 대신,
얼마나 썼는지가 아니라,
무엇을 바꿨는지를 봅니다.
도구 도입이나 교육 이수가 아니라, 실제 업무 결과를 평가에 넣는 회사가 늘고 있습니다.
문제 정의 · 활용 과정 ·
결과물 · 결과 검증
기업마다 표현은 달라도 보는 축은 비슷합니다. 이 진단도 같은 축으로 봅니다.
기사로 보기
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제목은 각 매체 원문 그대로입니다. 개별 기업은 바리온랩스 고객사가 아니며, 트렌드를 정리한 뉴스입니다.
Uses · 세 가지 쓰임
한 가지 기준으로,
준비하고 · 뽑고 · 키웁니다.
과제와 채점 기준은 같습니다. 누가 쓰느냐에 따라 받는 결과물과 다음 단계만 달라집니다.
FOR JOB SEEKERS · 입사 준비입사 준비용
취업 준비생 · 이직 준비자 · 직무 전환자
- 무엇을 하나
- 지원할 직무(제조·개발·영업·마케팅·광고·미디어·경영지원 등)의 과제로 연습하고, 다시 풀며 나아진 점을 확인합니다.
- 무엇을 받나
- 내 단계와 약한 차원, 연습 기록이 담긴 개인 결과지. 면접에서 AI로 일하는 방식을 설명할 근거가 됩니다.
- 다음 단계
- 약한 차원만 골라 다시 연습 · 교육 과정 안내
FOR HIRING · 채용 전형채용 전형용
인사·채용 담당자 · 현업 면접관
- 무엇을 하나
- 직무에 맞는 과제 묶음을 골라 지원자에게 링크를 보냅니다. 모두가 같은 과제, 같은 기준으로 풉니다.
- 무엇을 받나
- 지원자별 과정·결과 요약과 면접에서 물어볼 질문. 점수 순위표가 아니라 면접관이 판단할 재료입니다.
- 다음 단계
- 입사 후 같은 기준으로 재진단 → 온보딩 계획
합격·불합격은 진단이 정하지 않습니다. 지원자에게 AI 활용 평가 사실을 미리 알리고, 사람이 최종 판단하며, 요청 시 결과를 설명할 수 있게 운영하도록 안내합니다.
채용 전형 링크 만들기 →
FOR TEAMS · 재직자재직자·팀용
교육·HR 담당자 · 팀장 · 경영진
- 무엇을 하나
- 팀에 링크를 보내 각자 진단합니다. 개인 결과는 본인만 봅니다.
- 무엇을 받나
- 팀이 막힌 차원, 교육 우선순위, 함께 점검할 사내 규정이 담긴 팀 결과지(PDF). 품의에 바로 붙일 수 있습니다.
- 다음 단계
- 좌석 온보딩 → 같은 기준으로 다시 진단
02 · What we look at
여섯 가지를 봅니다.
가운데 셋이 핵심입니다.
국제 AI 리터러시 기준(OECD·EC AILit, EU DigComp 3.0)이 공통으로 다루는 축을, 제조 현장 말로 다시 정리했습니다.
AI 이해
AI가 잘하는 일과 틀리기 쉬운 일을 구분합니다.
"이건 AI가 지어낼 수 있는 질문인가?"맡길 일 정하기
업무를 쪼개서 AI 몫과 사람 몫을 나눕니다.
"이번 주 일 중 무엇을 맡길까?"지시하기
목적·조건·형식을 담아 한 번에 알아듣게 요청합니다.
"공정·기준·양식까지 말했나?"결과 검증
틀린 수치, 없는 근거, 빠진 조건을 찾아 고칩니다.
"이 보고서, 그대로 올려도 되나?"책임·보안
회사 자료를 어디까지 넣어도 되는지, 결과의 책임이 누구에게 있는지 압니다.
"이 도면, 외부 AI에 넣어도 되나?"팀에 퍼뜨리기
잘 된 방법을 팀의 업무 방식으로 남깁니다.
"내 방법을 옆자리도 쓸 수 있나?"03 · How it works
질문에 답하는 게 아니라,
일을 한 번 맡겨 봅니다.
STEP 01
짧은 문답
직무와 지금 AI를 쓰는 방식, 스스로 생각하는 수준을 묻습니다.
STEP 02
현업 미니 과제
화면 안의 AI로 실제 현장 과제를 처리합니다. 따로 가입하거나 설치할 필요가 없습니다.
STEP 03
결과 바로 확인
단계, 여섯 가지 차원, 다음에 연습할 것을 바로 보여드립니다.
이번 주 업무를 나눠 보세요
□ 주간 생산실적 표 정리 □ 협력사 납기 지연 메일 회신 □ 신규 설비 견적 비교 □ 라인 작업자 면담 → AI에게 맡길 일 / 내가 할 일 / 같이 할 일보는 것: 나눈 이유가 맞는가
작업 표준서를 요청해 보세요
상황: 신규 작업자 교육용 조건: 사출 성형 2호기, 금형 교체 절차 형식: 현장에 붙일 1장짜리 → AI에게 보낼 요청문을 써 보세요보는 것: 목적·조건·형식이 담겼는가
AI가 쓴 불량 보고서를 확인하세요
AI가 작성한 주간 불량 분석 보고서에 틀린 수치와 근거 없는 원인이 섞여 있습니다. → 그대로 올릴 수 없는 부분을 표시하고 고칠 방법을 적어 보세요보는 것: 오류를 찾고 이유를 대는가
과제 채점은 항목별 기준표로 AI가 1차 채점하고, 일부는 사람이 다시 확인합니다. 결과에 이의가 있으면 재검토를 요청할 수 있습니다.
04 · Your result
결과는 점수가 아니라,
지금 서 있는 단계로 드립니다.
다른 사람과 줄 세우지 않습니다. 내가 어느 단계에 있고, 다음 단계로 가려면 무엇을 연습하면 되는지만 보여드립니다.
LEVEL · 결과 예시
L4설계하는 단계팀이 함께 쓸 방법과 기준을 만든다
L3검증하는 단계AI 결과를 확인하고 책임지고 내보낸다
L2맡기는 단계 · 지금 여기일을 쪼개 AI에게 맡기기 시작했다
L1물어보는 단계궁금한 걸 AI에게 물어본다
L0직접 하는 단계아직 일을 모두 직접 한다
SIX DIMENSIONS · 결과 예시
값 대신 모양만 보여드립니다. 어디가 비었는지가 중요합니다.
SELF vs REAL · 생각한 나와 실제 나
회색 = 스스로 생각한 수준 · 주황 = 과제에서 보인 수준
결과 검증은 스스로 생각한 것보다 아직 약합니다. AI를 자주 쓰는 사람일수록 이 차이가 크게 나타나는 경향이 있습니다.
05 · For teams
팀으로 모으면,
교육 계획의 근거가 됩니다.
개인 결과로 끝나지 않습니다. 담당자가 링크를 만들어 팀에 보내면, 응답이 모인 뒤 팀 결과지를 한 장으로 받아 품의에 바로 붙일 수 있습니다.
01팀 링크 만들기회사·팀 이름만 입력합니다
02팀원에게 공유각자 진단하고 개인 결과는 본인만 봅니다
03팀 결과지 받기다섯 명 이상 모이면 열립니다. 개인을 특정할 수 없게 묶어서 보여드립니다
OO정밀 생산기술팀 · AI 활용능력 진단 결과
L0L1L2L3L4
- 팀이 가장 막혀 있는 곳결과 검증 — AI가 만든 수치를 원본과 대조하지 않고 내보내는 경우가 많음
- 교육 우선순위① 결과 검증 실습 ② 맡길 일 나누기 ③ 사내 자료 입력 기준
- 함께 점검할 사내 규정AI 이용 규정 유무 · 직무기술서의 "AI 결과 검증 책임" 문구 · 노사협의회 안건 여부
- 다음 단계같은 기준으로 교육 전후를 다시 진단해 변화를 확인
06 · After the result
진단 다음엔,
같은 기준으로 다시 잽니다.
진단은 출발점입니다. 교육으로 먼저 시작하고, 효과가 보이면 업무에 연결합니다. 숫자는 우리가 주장하지 않고, 귀사의 실행이 기록합니다.
NOW
진단
개인·팀이 어디에 서 있는지 확인합니다.
NEXT
좌석 온보딩
막힌 차원을 실제 업무로 연습합니다.
THEN
다시 진단
같은 기준으로 전후를 비교합니다.
LATER
상시 운영
효과가 확인된 업무부터 연결해 기록을 쌓습니다.
07 · Before you start
시작 전에 먼저 밝혀 둡니다.
무엇을 참고했나
OECD·EC AI Literacy Framework(AILit), EU DigComp 3.0의 공통 축을 참고했습니다. 어떤 기관의 공식 인증이나 승인도 받지 않았습니다.
무엇에 쓰는 진단인가
교육 우선순위와 사내 역량 기준을 세우는 데 씁니다. 인사 판단에 참고할 때는 반드시 사람이 최종 판단해 주세요.
응답은 어떻게 다루나
응답 보관 위치, 채점에 쓰는 AI, 보관 기간과 삭제 요청 방법을 진단 시작 화면에 먼저 보여드립니다.
08 · FAQ
자주 묻는 질문
자격증이나 인증 시험인가요?
아닙니다. 교육과 사내 업무 기준을 세우기 위한 진단입니다. 결과는 단계와 설명으로 드리며 합격·불합격이 없습니다.
인사평가에 써도 되나요?
이 진단은 사람을 키우기 위한 것이고, 보상을 정하기 위한 것이 아닙니다. 그래서 인사 시스템과 자동으로 연결하지 않습니다. 결과를 성과급이나 승진에 반영하려면 취업규칙 변경이나 노사협의 절차가 필요할 수 있으니 먼저 확인하시고, 그 경우에도 반드시 사람이 최종 판단해 주세요. (법률 자문이 아닙니다.)
채용 전형에 써도 되나요?
쓸 수 있습니다. 다만 진단은 면접관이 판단할 재료를 드릴 뿐, 합격·불합격을 정하지 않습니다. 지원자에게 AI 활용 과제를 본다는 사실과 결과 활용 범위를 미리 알리고, 사람이 최종 판단하며, 지원자가 요청하면 결과를 설명할 수 있게 운영하시길 권합니다. (법률 자문이 아닙니다.)
입사 준비용 결과를 이력서에 써도 되나요?
자격증이 아니므로 자격란에는 쓰지 않습니다. 대신 개인 결과지의 과제 기록을 바탕으로 "AI에게 어떤 일을 맡기고 어떻게 검증하는지"를 자기소개나 면접에서 설명하는 데 활용하세요.
어떤 AI 도구로 진단하나요?
특정 도구에 묶이지 않습니다. 진단 화면 안에 있는 AI로 과제를 수행합니다. 회사에서 쓰는 도구로 다시 재고 싶다면 상담으로 연결해 드립니다.
팀 결과지는 몇 명부터 볼 수 있나요?
개인을 특정할 수 없도록 다섯 명 이상 응답이 모였을 때 열립니다. 개인 결과는 본인만 볼 수 있습니다.
회사 자료를 넣어야 하나요?
아니요. 과제는 모두 예시 상황으로 준비되어 있습니다. 실제 회사 자료를 넣지 마세요.
비용이 드나요?
개인 진단과 팀 결과지는 무료입니다. 교육과 업무 연결은 도입 상담으로 범위를 함께 정합니다.
09 · Start
AI에게 일을 맡기고 확인할 줄,
지금 어디까지 왔을까요?
준비하는 사람도, 뽑는 사람도, 키우는 사람도 같은 과제로 시작합니다.