AI와 함께하는 새로운 도전 – 더 나은 협업을 위한 시작
과거 컨설팅 회사를 운영할 때나 새로운 사업을 시작할 때, 저는 늘 제 자신의 능력에 의존할 수밖에 없었습니다. 이는 제가 특별히 뛰어나서가 아니라, 좋은 인재를 찾고 채용하는 일이 결코 쉽지 않았기 때문입니다. 젊고 열정적으로 일하던 시절에도 인재를 확보하는 것이 어려웠으니, 지금 다시 직원의 도움 없이 새로운 서비스를 시작한다는 것은 더욱 현실적으로 와닿지 않는 일이었습니다.
그런데 최근 ChatGPT를 비롯한 AI를 활용해 보면서, AI가 단순한 개인 비서를 넘어 여러 명의 전문가가 한 팀을 이루어 저를 돕고 있는 것 같은 느낌을 받았습니다. 아직 AI에 대해 이해해 가는 중인데도 이런 가능성을 체감할 수 있다는 것 자체가 흥미로웠습니다. 만약 AI를 최대로 활용할 수 있다면, 진정한 의미의 ‘드림팀’을 구축할 수도 있지 않을까? 하는 기대감이 들었습니다.
조금 건방지게 들릴 수도 있지만, 성공과 실패를 떠나 저처럼 다양한 경험을 쌓아온 사람도 많지는 않을 것입니다. 또한, 책을 일곱 권 쓸 정도로 넓은 지식을 가지고 있으며, 새로운 것에 대한 호기심과 아이디어가 많은 제 경험이 AI의 능력과 결합된다면, 예상치 못한 놀라운 결과를 만들어 낼 수도 있겠다는 기대도 가져봅니다.
더욱이 AI는 단순한 기술적 발전을 넘어, 이제는 진화하는 수준으로 변화하고 있습니다.
이러한 변화를 제대로 이해하고 활용하기 위해, 저는 AI에 대한 학습을 지속적으로 해나갈 계획이며, 그 과정에서 얻은 지식과 경험을 여러분과 함께 공유하고자 합니다.
그 첫 번째 이야기로, **”AI는 잠재력이 무궁무진한 신입사원”**이라는 제목 아래, AI를 더욱 효과적으로 활용하는 방법에 대한 저의 공부를 공유합니다. 🚀
요즘 AI에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 ChatGPT와 같은 대화형 AI가 등장하면서, 많은 사람들이 AI를 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 고민하고 있습니다. 하지만 AI를 처음 접하면 “이걸 어떻게 써야 제대로 활용할 수 있을까?”라는 의문이 들기 마련입니다.
최근 AI 전문가 김태영 대표의 강의를 들으며, AI를 보다 효과적으로 활용하는 다양한 방법을 배울 수 있었습니다. AI는 단순히 질문에 답하는 도구가 아니라, 어떻게 질문을 던지느냐에 따라 그 성능이 크게 달라지는 도구입니다. 그렇다면, AI를 더 똑똑하게 활용하려면 어떤 전략이 필요할까요? 오늘은 AI를 업무에 활용할 때 반드시 알아야 할 핵심 개념과 실전 팁을 공부해 보려고 합니다.
1. AI도 문맥을 이해할 수 있을까? – 인컨텍스트 학습 (In-Context Learning)
AI는 단순히 정해진 데이터를 바탕으로 답하는 것이 아니라, 대화의 흐름과 문맥을 이해하고 답변하는 능력을 가지고 있습니다. 이를 **인컨텍스트 학습(In-Context Learning)**이라고 합니다.
예를 들어, 고객이 “이 회사의 강점이 무엇인가요?”라고 질문했을 때, AI가 사전에 저장된 단순한 정보를 제공하는 것이 아니라, 이전 대화 내용과 고객이 제공한 데이터를 분석하여 더 적절한 답변을 생성할 수 있습니다.
💡 실전 활용법
기업의 고객 데이터를 AI가 학습하도록 설정하면, 고객별 관심사나 패턴을 분석해 맞춤형 추천이나 개인화된 응대가 가능해집니다. 예를 들어, AI가 특정 고객이 주로 관심을 가지는 제품을 학습한 후, 관련 제품을 추천하도록 설정할 수도 있습니다.
2. AI에게 원하는 답을 얻는 방법 – 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
AI에게 단순히 “이 제품이 좋은가요?”라고 질문하면 평범한 답이 나올 가능성이 높습니다. 하지만 **”너는 제품 리뷰 전문가야. 전문가의 시각에서 분석해 줘.”**라고 요청하면 더 깊이 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법
✔ 역할 부여(Role Assignment) – “너는 경제학 박사다. 학자의 시각에서 분석해 줘.”
✔ 명확한 지시(Clear Instructions) – “이 제품의 장점 3가지와 단점 2가지를 비교해 줘.”
✔ 퓨샷 프롬프팅(Few-Shot Prompting) – 원하는 형식의 답변을 미리 예시로 제공하여 AI가 학습하도록 유도.
💡 실전 활용법
기업의 AI 챗봇을 운영할 때, 고객 응대의 질을 높이려면 **”너는 고객 서비스 담당자다. 정중하고 친절하게 답변해 줘.”**와 같은 역할 부여를 하면 보다 자연스러운 대화가 가능해집니다.
3. 논리적으로 답을 끌어내는 방법 – COT (Chain of Thought) 기법
AI는 기본적으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 답변을 생성합니다. 하지만 단순히 “이 문제를 해결해 줘.”라고 요청하면, AI가 비논리적인 답변을 내놓을 수도 있습니다. 이를 방지하려면 체인 오브 소트(Chain of Thought, COT) 기법을 활용해야 합니다.
예를 들어, 단순히 **”이 문제가 어떻게 해결될까요?”**라고 묻는 대신,
**”이 문제를 단계별로 설명해 줘. 첫 번째 단계는 무엇인가?”**라고 요청하면 AI가 보다 논리적인 방식으로 답변을 구성하게 됩니다.
💡 실전 활용법
기업 보고서를 작성할 때, AI에게 **”시장 분석 → 경쟁사 분석 → 고객 분석 → 결론”**과 같은 논리적 흐름을 제시하고 COT 기법을 활용하면 보다 체계적인 문서 작성이 가능합니다.
4. ‘Let’s think step by step’ – AI를 더 논리적으로 만드는 마법의 문장
AI는 한 번에 정답을 제시하는 것이 아니라, 단계를 거쳐 논리적으로 사고할 때 더 좋은 결과를 냅니다. 특히, **‘Let’s think step by step’(단계별로 생각해 보자)**라는 문장을 추가하면 AI의 답변이 훨씬 체계적이고 정확해집니다.
예시 1: 복잡한 문제 해결하기
❌ “이 회사의 사업 모델이 성공할 가능성이 얼마나 될까?”
👉 AI가 단순한 의견을 제시할 가능성이 높음.
✅ “Let’s think step by step. 먼저 이 회사의 핵심 비즈니스 모델을 분석한 후, 경쟁사와의 차별점을 평가하고, 마지막으로 시장 수요를 고려해 성공 가능성을 판단해 보자.”
👉 AI가 논리적인 분석을 수행할 가능성이 높음.
💡 실전 활용법
- 논리적 사고가 필요한 질문에서는 **’Let’s think step by step’**을 활용해 AI가 체계적인 분석을 하도록 유도.
- 복잡한 보고서나 기획서를 작성할 때도 단계별 접근 방식을 강조하면 더욱 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있음.
5. AI가 헛소리를 하지 않게 하는 방법 – 환각 현상(Hallucination) 줄이기
AI는 가끔 존재하지 않는 정보를 사실처럼 만들어내는 경우가 있습니다. 이를 **환각 현상(Hallucination)**이라고 합니다. 예를 들어, AI가 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 실제로 존재하지 않는 데이터를 바탕으로 설명하는 경우입니다.
💡 실전 활용법
AI를 활용하여 사업 계획서를 작성할 때, 중요한 정보는 반드시 검증하는 과정이 필요합니다. 또한, AI에게 **”이 정보의 출처를 제공해 줘.”**라고 요청하는 것도 하나의 해결 방법이 될 수 있습니다.
6. AI를 개인 비서처럼 활용하는 방법 – 맞춤 설정 & 메모리 기능
AI는 점점 더 개인 맞춤형으로 발전하고 있습니다. AI가 사용자의 과거 대화를 기억하고, 이를 바탕으로 보다 자연스러운 대화를 이어나가는 기능이 추가되고 있습니다.
💡 실전 활용법
컨설팅 업무를 진행하는 경우, AI에게 **“이번 고객의 주요 관심사는 무엇인가?”**라고 질문하면, AI가 기존 대화 내용을 참고하여 미팅 준비를 돕는 방식으로 활용될 수 있습니다.
결론 – AI를 효과적으로 활용하는 방법
✅ 인컨텍스트 학습을 활용하여 AI에게 원하는 맥락을 제공하고,
✅ 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 정확한 답변을 유도하며,
✅ ‘Let’s think step by step’ 명령어를 사용해 논리적 사고를 유도하고,
✅ 환각 현상을 방지하며, 최신 정보를 반영하는 AI 활용법을 익히면
✅ AI를 더욱 효과적인 업무 도구로 활용할 수 있습니다.
이제 AI를 단순한 도구가 아닌, 스마트한 비즈니스 파트너로 만들기 위한 학습을 계속해야 겠지요.
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