2026년, AI는 더 이상 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 자리 잡았습니다. 정답을 찾는 능력보다 올바른 질문을 던지는 능력이 핵심 경쟁력이 된 시대, 프롬프트 텔링의 저자 김다솔 작가는 10명, 100명의 몫을 해내는 비결로 '프롬프트적 사고'를 제시합니다. 단순히 툴을 익히는 것을 넘어 AI와의 대화 방식 자체를 혁신해야 한다는 것입니다. 이 글에서는 구체적인 프롬프트 공식과 실전 활용법을 통해 AI 시대의 진정한 경쟁력을 만드는 방법을 탐구합니다.
페르소나 법칙: AI에게 전문가의 역할을 부여하라
프롬프트 공식의 첫 번째 핵심은 '페르소나(Persona)' 설정입니다. "기획서 써 줘"라는 평범한 요청은 수억 개의 기획서 중 평균치를 가져오는 결과를 낳습니다. 하지만 "너는 10년차 기획자야"라는 역할을 부여하는 순간, AI는 전문가 수준의 데이터를 선별하여 훨씬 수준 높은 결과물을 제공합니다. 구글의 재미나이 활용 공식에서도 페르소나 법칙이 첫 번째로 제시될 만큼, 이는 성능 차이를 수십 퍼센트 이상 만들어내는 핵심 요소입니다.
김다솔 작가는 AI를 직원처럼 대하라고 강조합니다. 직원에게 업무를 지시할 때 "이거 해 줘"보다 "당신은 이 분야 전문가니까 이런 관점에서 접근해 달라"고 요청하는 것이 효과적이듯, AI 역시 마찬가지입니다. 예컨대 유튜브 콘텐츠 제작 시 "너는 천만 구독자를 보유한 유튜브 채널의 CP야. 클릭률 20% 나올 수 있는 썸네일 제목을 알려줘"라고 구체적으로 페르소나를 설정하면, 일반적인 요청보다 훨씬 전문적이고 실전에 특화된 답변을 얻을 수 있습니다.
이는 단순한 기술적 트릭이 아니라 AI의 작동 원리를 이해한 전략입니다. 채 GPT나 재미나이 같은 대규모 언어 모델은 방대한 데이터 속에서 평균치를 찾아내는 것이 기본 메커니즘입니다. 페르소나를 명확히 지정함으로써 이 탐색 범위를 전문가 영역으로 좁히는 것이죠. 실제로 초생산성 책의 저자 페르소나를 설정하고 매일 루틴 관리를 요청한 사례에서, AI는 단순한 조언자가 아닌 개인 맞춤형 코치로 기능했습니다. 페르소나 법칙은 AI가 가진 무한한 가능성을 특정 전문 영역으로 집중시키는 렌즈와 같습니다.
레퍼런스 활용: 벤치마킹 자료와 나만의 데이터로 정확도 높이기
프롬프트 공식의 두 번째 요소인 '레퍼런스(Reference)'는 AI에게 참고할 자료를 제공하는 단계입니다. 김다솔 작가는 레퍼런스를 크게 두 가지로 분류합니다. 첫째는 벤치마킹할 자료입니다. 천만 유튜버의 콘텐츠를 참고 자료로 제공하면, AI는 그 구조를 분석해 우리 상황에 맞춘 스크립트나 썸네일을 제안할 수 있습니다. 이는 성공 사례의 패턴을 학습시켜 결과물의 방향성을 명확히 하는 전략입니다.
둘째이자 더욱 중요한 것은 '나만의 기존 자료'입니다. 5년차 디자인 에이전시가 IT 대기업 클라이언트를 위한 PPT 디자인을 요청할 때, 회사 소개서 PDF를 통째로 업로드하면 어떨까요? AI는 회사의 톤앤매너, 클라이언트 특성, 업무 스타일을 이해하고 그에 최적화된 결과물을 생성합니다. 매번 긴 설명을 타이핑하는 수고를 덜 뿐 아니라, 일관성 있고 브랜드 정체성이 명확한 결과물을 얻을 수 있습니다.
부업 추천 프롬프트를 예로 들어보겠습니다. 단순히 "부업 추천해 줘"라고 하면 배달의 민족부터 온갖 일반적인 옵션이 나열됩니다. 하지만 "나는 직장인이고, 퇴근 후 평일 2-3시간, 주말 절반 정도 시간을 쓸 수 있어. 나는 5년차 마케터야"라는 구체적인 상황을 제공하고, 더 나아가 이력서를 첨부하면 어떨까요? AI는 개인의 경력, 스킬셋, 가용 시간을 종합적으로 고려한 맞춤형 부업을 제안합니다. 이력서야말로 개인의 역량을 가장 압축적으로 정리한 최고의 레퍼런스 자료입니다. 레퍼런스 활용은 AI를 범용 도구에서 개인화된 전문 컨설턴트로 진화시키는 핵심 단계입니다.
목표 설정: 오브젝티브로 뾰족한 결과물 만들기
프롬프트 공식의 세 번째 핵심인 '오브젝티브(Objective)', 즉 목표 설정은 AI가 제공할 솔루션의 방향을 결정합니다. 같은 마케팅 업무라도 브랜딩이 목적인지, 제품 판매가 목적인지, 전환율 향상이 목적인지에 따라 전략이 완전히 달라집니다. "클릭률 20%를 달성하기 위한 썸네일을 원해"라고 구체적인 수치 목표를 제시하면, AI는 범용적인 제안이 아닌 특정 목표에 최적화된 뾰족한 답변을 제공합니다.
부업 사례로 돌아가 보겠습니다. "온라인 부업만으로 하루 2시간씩 투자해서 월 100만 원의 추가 소득을 얻고 싶다"는 명확한 목표를 설정하면, AI는 오프라인 부업을 배제하고 시간 대비 수익률이 높은 옵션으로 범위를 좁힙니다. 여기서 한 걸음 더 나아가 "3개월 이내 이룰 수 있는 액션 플랜까지 짜 줘"라고 요청하면, 단순 아이디어 제공을 넘어 실행 가능한 로드맵까지 얻을 수 있습니다. 이는 AI를 조언자에서 실행 파트너로 격상시키는 과정입니다.
김다솔 작가가 강조하는 것은 첫 프롬프트로 끝낼 생각을 하지 말라는 것입니다. AI를 직원으로 본다면, 첫 결과물에 피드백을 주고 수정을 요청하는 것이 당연합니다. "이 부분은 좀 더 구체적으로", "이 톤은 너무 딱딱하니 부드럽게" 같은 티키타카를 통해 결과물의 완성도를 높일 수 있습니다. 심지어 "채 GPT는 이렇게 말했는데 넌 어떻게 생각해?"라며 다른 AI의 답변을 제시하고 경쟁을 유도하는 것도 효과적입니다. 재미나이와 채 GPT를 교차 검증하며 더 나은 답을 도출하는 전략이죠. 목표 설정과 피드백 과정은 AI와의 협업을 단순 명령-실행 관계에서 창의적 공동 작업으로 전환시킵니다.
프롬프트적 사고의 미래: 디렉터로서의 인간
AI가 업무의 80%를 담당하는 시대, 남은 20%는 무엇일까요? 김다솔 작가는 그것을 '디렉터의 역할'로 정의합니다. 프롬프트를 작성하는 것, 결과물의 가치를 판단하는 것, 여러 AI 툴을 조합하여 팀을 구성하는 것—이 모든 것이 인간의 몫입니다. 채 GPT는 티키타카와 감성적 대화에 강하고, 재미나이는 업무 문서와 유튜브 요약에 탁월하며, 나노바나 프로는 실무급 이미지 생성이 가능하고, 클링이나 VO3는 영상 제작에 특화되어 있습니다. 이들을 마블 유니버스의 히어로처럼 각자의 초능력에 맞게 배치하고 조율하는 능력이 바로 프롬프트적 사고의 핵심입니다.
프롬프트 공식 PRO(Persona, Reference, Objective)에 MPT(Mode, Point of view, Tone)를 더하면 완성도는 더욱 높아집니다. Mode는 결과물의 형식(보고서, 프레젠테이션 등), Point of view는 타겟 독자(초등학생, 전문가 등), Tone은 문체의 성격(전문적, 따뜻함 등)을 지정합니다. 이 여섯 가지 요소를 모두 고려한 프롬프트는 한 번에 원하는 결과물을 얻을 확률을 극대화합니다.
그러나 이 영상에서 다소 아쉬운 점은 AI 의존도 증가에 따른 인간 고유의 창의성이나 비판적 사고 역량에 대한 성찰이 부족하다는 것입니다. AI가 정답을 찾아주는 시대에 과연 인간의 질문 능력은 퇴화하지 않을까? 효율성 중심의 사고가 깊이 있는 사유를 대체하지는 않을까? 프롬프트적 사고가 진정한 경쟁력이 되려면, 단순히 AI를 잘 다루는 기술을 넘어 무엇을 왜 질문해야 하는지에 대한 철학적 기반이 필요합니다. AI는 도구이지 목적이 아니며, 인간의 판단력과 윤리의식이 함께 성장할 때 비로소 건강한 협업이 가능합니다.
프롬프트적 사고는 2026년을 살아가는 우리에게 필수 역량입니다. 하지만 그것이 인간을 AI의 단순 관리자로 격하시키는 것이 아니라, 더 본질적인 질문과 창조적 비전을 탐구할 여유를 주는 도구가 되어야 합니다. 김다솔 작가가 제시한 구체적 공식들은 실용적 출발점으로서 가치가 크지만, 우리는 여기서 한 걸음 더 나아가 AI 시대에 인간다움이 무엇인지 끊임없이 질문해야 할 것입니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://youtu.be/thO8nqTECVA?si=L-F8chXBQIFkXv3G
2026.2.8. 12:00