본 논문은 AI 코파일럿(소프트웨어 개발 및 콘텐츠 생성 등의 작업에서 사용자를 돕도록 설계된 상황 인식 AI 기반 시스템)의 개인화, 특히 사용자 선호도 최적화에 초점을 맞추고 있다. 기존의 추천 시스템이나 대화형 에이전트와 달리, 실시간 상호작용이 중요한 AI 코파일럿의 특성을 고려하여 사용자 선호도를 파악, 모델링, 개선하는 방법에 대한 연구를 종합적으로 분석한다. AI 코파일럿의 통합적 정의를 제시하고, 상호작용 전, 중, 후 단계로 구분된 선호도 최적화 전략의 단계별 분류 체계를 제안한다. 선호도 신호 획득, 사용자 의도 모델링, 피드백 루프 통합에 사용되는 기존 및 최신 기술들을 분석하여 적응적이고 선호도를 인식하는 AI 코파일럿 설계를 위한 구조적 기반을 제공한다.