생성형 AI를 단순한 검색 도구로 사용하는 것은 그 잠재력을 제대로 활용하지 못하는 것입니다. 경희대 김상용 교수는 AI를 '협업자'로 바라보고, 사용자가 '팀장'의 역할을 수행해야 한다고 강조합니다. 이는 AI 시대에 요구되는 근본적인 인식 전환이며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 구체화될 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링의 6대 요소와 실전 활용법
프롬프트 엔지니어링은 AI에게 힌트를 제공하는 과정입니다. 구글 연구진이 제시한 6대 요소는 명령, 맥락, 예시, 페르소나, 포맷, 어조로 구성됩니다. 첫째, 명령은 간결하고 명확해야 하며, 서술어는 세 개 이하로 제한하는 것이 효과적입니다. "조사해서 리스트업해 줘"처럼 두 개의 액션을 명시하면 AI는 더 정확한 지시 이행을 합니다. 복잡한 업무는 단계별로 쪼개어 티키타카 방식으로 진행해야 합니다.
둘째, 맥락 설명은 가장 부족하면서도 중요한 요소입니다. 일상에서 우리는 나를 잘 아는 사람들과 주로 대화하기 때문에 맥락 설명 훈련이 부족합니다. AI는 매 질문마다 리셋된다고 가정하고, 특정 상황, 제약 조건, 목적, 우려 사항 등을 명확히 전달해야 합니다. 업무상의 특수한 상황일수록 이러한 맥락 정보가 결과물의 퀄리티를 크게 좌우합니다.
셋째, 예시를 제공하는 퓨샷 프롬프팅은 AI의 맥락 이해도를 획기적으로 높입니다. 예를 들어 고객 후기 분석 시 "꼭 무조건 다시 방문할 것 같아"는 플러스 1점, "최악이야, 절대 안 올 거야"는 마이너스 1점이라는 예시 두 개만 제공해도 AI는 분석 기준을 정확히 파악합니다. 넷째, 페르소나 설정은 AI가 검색할 지식의 범위와 난이도를 결정합니다. "너는 글로벌 탑 부동산 전문가야"라는 한 문장만 추가해도 AI는 그 수준에 맞는 자료 검색과 문장 생성을 수행합니다.
다섯째, 포맷과 어조 설정에서는 MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)나 "step by step" 같은 매직 워드가 유용합니다. MECE를 프롬프트 끝에 넣으면 AI는 누락 없이 중복 없이 내용을 구성하며, step by step은 AI가 여유를 가지고 단계적으로 분석하도록 유도합니다. 여섯째, 어조 선택은 간결하게, 친근하게, CEO 보고용, UX 라이팅 스타일 등 구체적으로 명시해야 합니다. 이 여섯 가지 요소를 체크리스트처럼 옆에 붙여두고 확인하면, AI 소통 실력을 체계적으로 향상시킬 수 있습니다.
AI를 협업자로 활용하는 실전 사례
김상용 교수는 언론사 컬럼 작성 과정에서 ChatGPT와 Gemini를 협업자로 활용합니다. 먼저 ChatGPT의 GPTs 기능으로 컬럼 작성 채봇을 만들고, 지침에 맥락, 페르소나, 포맷 등을 설정합니다. 이후 아이디어 몇 문장을 입력하면 AI가 1500자 분량의 초안을 작성합니다. 여기서 중요한 점은 AI가 모든 것을 만드는 것이 아니라, 사용자가 스토리텔링을 주도하고 AI는 부족한 부분을 채우는 역할을 한다는 것입니다.
초안 작성 후에는 내용 보완, 자료 검색, 참고 문헌 요청 등을 반복하며 완성도를 높입니다. 팩트 체크가 필요한 수치나 정보는 참고 문헌을 확인하고, 의심스러운 부분은 직접 검증합니다. 최종적으로 ChatGPT가 작성한 컬럼 전문을 Google Gemini의 컬럼 검증 도구에 입력해 교차 검증을 진행합니다. 이는 팀원들끼리 서로의 작업을 검증하는 것과 같은 방식입니다.
이러한 협업 구조에서 사용자는 팀장 역할을 수행하며, AI는 각자의 전문성을 가진 팀원으로 기능합니다. 다이어트 전략을 AI에게 요청할 때도 마찬가지입니다. 단순히 "10kg 빼는 전략 짜줘"가 아니라, 체형, 체질, 선호 음식, 감량 속도, 제약 조건(예: 빵은 못 끊음) 등을 구체적으로 설명하면 훨씬 맞춤화된 답을 얻을 수 있습니다. 여기에 "너는 다이어트 업계 전문가야" 또는 "나의 개인 PT 매니저야"라는 페르소나를 설정하면 더욱 풍성하고 정확한 결과물이 나옵니다.
환각 현상(할루시네이션)이 발생하는 주요 원인은 불명확한 프롬프트입니다. AI는 확률적 추론으로 작동하기 때문에, 프롬프트의 단어 하나하나가 추론과 답변 생성에 중요한 인풋으로 작용합니다. 서로 충돌하거나 이질적인 단어들이 많으면 AI는 혼란스러워하며, 다양한 옵션을 고려하는 과정에서 환각 현상이 발생합니다. 따라서 명확하고 간결한 지시, 정확한 자료 제공, 컨셉과 목적 설명이 환각 현상을 줄이는 핵심 방법입니다.
ChatGPT, Gemini, Claude 등 주요 AI 툴 비교
2025년 1월 기준으로 AI 툴들의 성능은 상향 평준화되고 있습니다. 초기 1~2년간은 ChatGPT가 확실한 우위를 보였으나, 최근 Google Gemini가 벤치마크 평가에서 ChatGPT와 Claude를 월등히 앞서는 결과를 보여주며 판도가 뒤집혔습니다. 하지만 일상적인 용도로는 주요 툴들의 퍼포먼스가 비슷하며, 오히려 사용자가 얼마나 잘 활용하느냐가 더 중요합니다.
ChatGPT는 맥락 이해 능력과 표현력이 뛰어나며, F 성향처럼 공감을 잘해주는 특성이 있습니다. 강의 자료를 보완 요청하면 "너무 세계 최고의 강의 자료"라며 긍정적으로 반응하는 등 감정적 표현이 친숙합니다. 일상적 대화나 창의적 글쓰기에 적합하며, 2024년 11월부터 캐나다에서 성인 인증 후 성인용 콘텐츠 생성도 가능해졌습니다. 다만 구독료 외 수익 모델이 없어 연간 15조 원의 비용 대비 6조 원의 매출로 적자를 기록하고 있어, Gemini의 약진에 위기감을 느끼고 있습니다.
Google Gemini는 최근 업그레이드로 자료 조사, 분석 능력이 월등히 향상되었으며, 멀티모델 기능이 압도적입니다. 이미지 투 텍스트, 영상 분석, 유튜브 링크 입력 후 텍스트 변환 등의 작업에서 강점을 보입니다. 구글의 강력한 자금력을 바탕으로 빠른 업그레이드를 진행하고 있으며, Sam Altman이 "적색 경보"를 발령하고 모든 투자를 GPT 성능 개선에 집중하겠다고 밝힐 정도로 OpenAI에 위협이 되고 있습니다.
Claude와 Perplexity는 유려한 문장 표현과 리서치 영역에서 강점을 보입니다. Grok은 최근 성인 버전이 출시되어 성인용 컨텐츠 생성이 가능하며, 모델 사진과 사용자 사진을 합성하거나 영상으로 움직이게 만드는 등 ChatGPT보다 과감한 기능을 제공합니다. 다만 법적 제재 가능성이 있어 향후 지켜봐야 할 부분입니다.
전문가들은 2026년부터 AI 툴 간 우열이 본격적으로 가려질 것으로 전망합니다. 2000년대 초반 검색 엔진이 20~30개에서 몇 개로 정리된 것처럼, 성능 상향 평준화 이후에는 비즈니스 모델, 수익 구조, 특정 업종과의 궁합 등이 생존의 핵심 요소가 될 것입니다. 사용자 입장에서는 주로 사용하는 AI를 3~5개 정도로 정리하고, 각각의 강점에 맞춰 활용하는 전략이 효과적입니다.
AI를 정답 자판기가 아닌 협업자로 인식하는 전환은 단순한 기술 활용을 넘어 업무 방식의 패러다임 변화를 의미합니다. 프롬프트 엔지니어링의 6대 요소를 체계적으로 적용하고, 여러 AI 툴의 강점을 조합하여 사용하며, 검증자 역할을 통해 결과물의 완성도를 높이는 것이 AI 시대의 핵심 역량입니다. 다만 이러한 전략이 초보자에게는 다소 복잡하게 느껴질 수 있으므로, 실천 가능한 작은 단계부터 시작하여 점진적으로 익숙해지는 과정이 필요합니다. AI 툴 간 경쟁이 치열해지는 만큼, 사용자는 각 툴의 특성을 이해하고 상황에 맞게 선택하는 안목을 키워야 할 것입니다.
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