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완성된 결과물만 보는 기존 평가와 달리 문제 정의, AI에 대한 역할 배분과 지시, 근거 탐색, 판단 수정, 오류 복구, 결과 검증까지 AI와 일하는 방식 전반을 구조화한다. AI는 평가 근거와 리포트를 제공한다. 크래프톤은 오픈AI의 코덱스(Codex)를 코파 프로브에 활용했다. LLM 기반 평가 체계를 반복 시험, 개선하는 ‘메타 하네스’를 적용해 평가의 일관성과 변별력을 함께 높였다.
지원자는 현업의 역할과 과제 맥락, 제약 조건을 반영한 업무 에이전트와 협업한다. 코파 프로브는 작업 과정에서 나타난 질문의 변화와 근거 탐색, 의사결정, 반복 개선, 검증 기록을 분석해 평가 리포트로 제공한다.
코파프로브는 AI Native 역량을 기술 관리(Technique), 의도 관리(Intent), 인지 관리(Cognition)의 세 축으로 평가한다. 지원자가 만든 산출물과 코드의 실행성·구조·보안, AI에 목표와 제약을 전달하고 작업을 검증하는 방식, 본인의 산출물이 왜 그렇게 작동하고 어디에서 실패할 수 있는지를 설명하는 능력을 함께 본다.
평가 과정에서는 소스코드와 함께 대화 기록, 프롬프트, 도구 설정, 검증 실행 흔적 등 AI 협업 기록을 자동 수집한다. 과제 종료 후에는 지원자가 자신의 결과물과 의사결정 과정을 설명하는 사후 Q&A를 진행하고, 역량별 평가 기준에 따라 자동 평가 및 면접 참고 리포트를 생성한다. 코파 프로브는 지원자의 작업 과정에서 평가 근거를 구조화하고 일관된 리포트를 제공하여, AI Native 인재를 채용할 수 있도록 돕는다.
코파 프로브는 지난 7월 30일 크래프톤과 CJ올리브영이 함께 진행한 채용 연계형 ‘해커톤’에서도 활용 됐다. 크래프톤은 코파톤에서 확보한 운영 경험과 현장 피드백을 바탕으로 코파 프로브의 평가 기준과 에이전트 환경을 고도화할 계획이다.
박재민 크래프톤 AI Frontier 본부장은 “AI 시대의 경쟁력은 AI와 함께 문제를 정의하고 근거를 확인하며 결과를 끝까지 검증하는 데서 나온다”며 “Cofathon은 참가자의 최종 결과물 너머에 있는 실제 일하는 방식을 확인한 자리였고, 크래프톤은 Cofa-Probe를 고도화해 AI Native 인재 평가의 새로운 기준을 만들어갈 것”이라고 말했다.
김태영 OpenAI 코리아 어카운트 디렉터는 “Cofathon은 Codex(코덱스)가 실제 업무를 지원하는 것을 넘어 Cofa-Probe의 평가 체계를 검증하고 고도화하는 데 활용됐다는 점에서 이번 협력의 의미가 크다”며 “오픈AI는 앞으로도 크래프톤과의 협력을 이어가며, 코덱스를 비롯한 OpenAI 기술이 실제 업무와 조직의 문제 해결에 더 깊이 활용될 수 있도록 다양한 가능성을 함께 모색해 나갈 것”이라고 말했다.
