가을 밤바다

솔직히 말하면, 저는 ChatGPT를 처음 업무에 써봤을 때 "이게 과연 나한테 맞나?" 싶었습니다. 이메일 초안을 받아봤는데 어딘가 어색하고, 보고서 구성은 너무 교과서 같았거든요. 그런데 몇 주 지나고 나니 확실히 달라진 게 있었습니다. 빈 문서 앞에서 멍하니 앉아 있는 시간이 눈에 띄게 줄었습니다. 반복 작업을 AI에 맡기고 정작 판단이 필요한 일에 집중하는 방식, 지금은 이게 제 업무 루틴의 일부가 됐습니다. AI 생산성, 어디서 실제로 시간이 줄었나처음에 제가 가장 먼저 적용한 건 이메일 작성이었습니다. 전달할 내용은 머릿속에 있는데, 그걸 정중하고 간결하게 문장으로 만드는 데 생각보다 시간이 많이 걸렸거든요. 특히 거래처에 납기 지연을 알려야 하는 상황처럼 민감한 이메일일수록 표현 하나하나를 ..

ChatGPT에 똑같이 질문했는데 어떤 날은 쓸 만한 답이 나오고, 어떤 날은 교과서 같은 내용만 나올 때가 있습니다. 저도 처음엔 "오늘따라 AI가 이상하네"라고 넘겼습니다. 그런데 질문 방식을 바꾸고 나서 달라졌습니다. 결론부터 말하면, AI 성능보다 질문 구조가 결과를 훨씬 많이 좌우합니다.질문 구조가 답변 품질을 결정한다AI에게 "보고서 써줘"라고 요청했을 때와 "경영진이 5분 안에 읽을 수 있는 한 페이지 분량의 보고서를 써줘. 핵심 수치는 표로 정리해줘"라고 요청했을 때, 결과물은 완전히 다릅니다. 저는 이 차이를 직접 경험하고 나서야 질문 구조가 얼마나 중요한지 실감했습니다.프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 개념이 있습니다. 여기서 프롬프트 엔지니어링이란 AI가 원..

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 ..