가을 밤바다

AI가 보고서를 대신 써주면 시간이 절약될 거라고 생각했습니다. 직접 써봤더니 절반은 맞고 절반은 틀렸습니다. 제 경험상 AI는 보고서를 완성해 주는 도구가 아니라, 정리와 초안 단계에서 반복 작업을 줄여주는 도구에 훨씬 가까웠습니다. 보고서 작성에서 AI가 진짜 줄여주는 것처음 ChatGPT로 업무 보고서를 만들어 봤을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. "이번 달 업무보고서 작성해줘"라고 입력했더니 아무 기반도 없는 그럴듯한 문장들만 가득 나왔습니다. 날짜도 없고, 사업명도 없고, 실제 업무와는 전혀 상관없는 내용이었습니다. 처음부터 다시 해야 했습니다.그때 깨달은 게 있습니다. AI의 역할은 제가 판단하고 정리한 자료를 구조화하고 초안으로 만드는 것이지, 자료 없이 보고서를 만들어 내는 것이 아니..

회의가 끝난 뒤 회의록 한 장 정리하는 데 한 시간이 넘게 걸린 적이 있습니다. 60분짜리 회의를 다시 처음부터 돌려가며 담당자 이름과 날짜를 확인하는 그 작업이, 솔직히 회의 자체보다 더 고역이었습니다. AI 회의록을 써보고 나서 그 구조가 조금 달라졌습니다. 단순히 시간이 줄었다는 게 아니라, 무엇을 먼저 확인해야 하는지가 눈에 들어오기 시작했습니다.회의록 작성, AI에게 맡기면 바로 끝난다고?일반적으로 AI 회의록을 쓰면 회의 내용이 자동으로 깔끔하게 정리된다고 알려져 있지만, 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 처음에 저도 그렇게 기대했습니다. 회의 전사(transcription) 텍스트, 즉 음성을 그대로 문자로 변환한 파일을 AI에 넣고 "요약해 줘"라고 했더니 결과물이 나오긴 했는데, 담당자가 틀..

솔직히 저는 꽤 오랫동안 AI에게 "이메일 써줘"라고만 했습니다. 당연히 결과물은 매번 어딘가 어색했고, 결국 처음부터 다시 쓰는 날이 더 많았습니다. AI 이메일 작성이 시간을 줄여준다고 알려져 있지만, 제 경험상 사용법을 제대로 모르면 오히려 더 손이 갑니다. 이 글은 그 시행착오를 줄이기 위해 제가 직접 써보며 정리한 내용입니다.이메일 프롬프트 설계: 막연한 요청이 실패하는 이유일반적으로 AI에게 요청만 하면 괜찮은 이메일이 나온다고 알려져 있지만, 제 경험상 이건 절반만 맞는 이야기입니다. AI는 입력한 정보의 범위 안에서만 문장을 만들기 때문에, 요청이 막연하면 그 결과물도 막연합니다.제가 처음 시도했을 때의 요청은 이랬습니다. "거래처에 회의 일정 변경 이메일 써줘." 결과물은 문법적으로 흠잡..

AI한테 질문했는데 답변이 영 엉뚱하게 나왔던 경험, 저도 꽤 오래 반복했습니다. 문제는 AI가 아니라 질문 방식에 있었습니다. 프롬프트(prompt), 즉 AI에게 전달하는 작업 지시문을 어떻게 구성하느냐에 따라 같은 AI도 전혀 다른 결과물을 냅니다. 이 글에서는 제가 직접 시행착오를 겪으며 정리한 AI 질문법과, 그 한계까지 솔직하게 풀어놓겠습니다.프롬프트가 뭔지 모르면 AI가 늘 아쉽게 느껴진다처음 생성형 AI를 쓰기 시작했을 때 저는 거의 매번 짧은 문장 하나만 던졌습니다. "보고서 작성해줘", "이 내용 정리해줘" 같은 식이었는데, AI가 제 머릿속에 있는 목적을 알아서 읽어줄 거라고 막연하게 기대했던 것 같습니다. 당연히 결과는 늘 기대치에 못 미쳤고, 수정 요청만 서너 번씩 반복하다 보면 ..

50페이지짜리 보고서를 두 시간 동안 읽었는데, 정작 회의에서 필요했던 내용은 딱 두 단락이었습니다. 그 경험 이후로 저는 문서를 읽는 방식 자체를 바꿨습니다. 생성형 AI를 활용하기 시작한 건 그때부터인데, 처음에는 "그냥 요약해 줘" 한 마디로 모든 게 해결될 줄 알았습니다. 직접 겪어보니, 그게 생각보다 단순하지 않았습니다.AI 프롬프트 한 줄 차이가 결과를 완전히 바꿨습니다제가 처음 생성형 AI에 문서를 넣고 요청했던 문장은 이랬습니다. "이 보고서 요약해 줘." 결과물은 꽤 그럴듯했습니다. 문장도 매끄럽고, 구성도 깔끔했습니다. 문제는 그 요약을 들고 상급자에게 보고했을 때 발생했습니다. "여기 수치가 원문이랑 다른데?" 식은땀이 났습니다.그 뒤로 AI 프롬프트를 작성하는 방식을 완전히 바꿨습니..