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# Mar. 26, 2026

<figure><img src="/files/uqASkQj5Pwspbu1Lr887" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 🤖 LLM 활용 시험, 이제 전 직군으로 확장됩니다.

기존 'LLM 활용 시험'은 일부 코딩 문제 유형을 지원해, 주로 개발자 역량 평가에 활용되어 왔습니다. 이번 업데이트로 **주·객관식, 서술형, O/X 문제 유형이 추가**되어, **마케팅·기획·고객 경험 등 비개발 직군**의 AI 활용 역량까지 하나의 플랫폼에서 평가할 수 있게 되었습니다.

**Devth AISA (AI Skills Assessment)**&#xB294; **실제 업무 상황을 기반**으로, **전 직군의 LLM 활용 수준을 진단**할 수 있는 환경을 제공합니다.

#### 직무별 활용 시나리오

<table><thead><tr><th width="127">직군</th><th>문제 예시</th><th>평가 역량</th></tr></thead><tbody><tr><td>기획/전략</td><td>신규 서비스 진입 시장을 검토 중입니다. AI에게 SWOT 분석 초안을 작성하도록 지시한 뒤, 누락된 관점을 보완해 최종 분석안을 완성하세요.</td><td>• 전략적 맥락을 담은 프롬프트 설계 능력<br>• AI 결과물의 논리적 허점 파악 및 보완력</td></tr><tr><td>마케팅</td><td>신제품 출시를 앞두고 AI에게 SNS 광고 카피 5개를 요청하고, 가장 효과적인 카피를 도출한 뒤 이유를 서술하세요.</td><td>• 프롬프트 지시의 구체성<br>• AI 결과물에 대한 판단력<br>• 비판적 검토 및 설명 능력</td></tr><tr><td>고객 경험</td><td>고객 문의에 대한 AI 생성 응답을 검토하고, 고객 경험 관점에서 개선이 필요한 부분을 지적하고 수정하세요.</td><td>• AI 응답의 공감 수준과 정확성 판별<br>• 브랜드 톤에 맞는 편집력</td></tr></tbody></table>

#### 도입 추천 기관

* **전 직군 AI 역량 평가 체계**를 구축하려는 기관
* 채용 과정에서 **실무 적합도**를 강화하고 싶은 기관
* AI 도입 이후 **인재 수준 편차 문제**를 겪고 있는 기관

AI 도입이 확산되면서, 채용과 평가 기준도 함께 변화하고 있습니다. 단순히 AI 툴에 익숙한 사람이 아닌, 목적에 맞게 활용해 성과를 만들어내는 인재를 선별해 보세요!

***

### 👨🏻‍💻 문제 해결에 더욱 집중할 수 있는 LLM 시험 화면을 제공합니다.

LLM 활용 시험의 'AI 대화창'이 기존 좌측에서 우측으로 이동했습니다. 응시자가 **문제 풀이에 집중**하는 동시에 **AI와도 필요할 때 바로 상호 작용**할 수 있어, 보다 자연스러운 응시 흐름을 경험할 수 있습니다.

<figure><img src="/files/OL8rtIRjbA1KjOuwmlmj" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 응시 흐름에 맞는 화면 구성

| 위치 | 용도       | 제공 기능            |
| -- | -------- | ---------------- |
| 좌측 | 진행 현황 확인 | 문제별 제출 상태 배지     |
| 중앙 | 문제 풀이 집중 | 문제 정보 표시, 답안 입력  |
| 우측 | 보조 도구 활용 | AI 대화창, 메모장 (선택) |

AI 대화창이나 메모장을 사용하지 않는 시험에서도 화면 구성은 동일하게 유지됩니다. 어떤 시험이든 익숙한 환경에서 바로 시험에 집중할 수 있습니다.
