"개떡같이 말해도 찰떡같이? AI는 개떡같이 알아듣습니다"
지난 포스팅에서는 1시간짜리 영상을 3분 만에 요약해 주는 Lilys(릴리스)를 소개하며 '정보 습득'의 혁명을 다뤘다. 이제 우리는 글쓰기, 이미지 생성, 자료 조사, 회의록 정리, 영상 요약까지 모든 도구를 손에 쥐었다. 그런데 이상하다. 남들은 AI로 업무를 뚝딱 해치운다는데, 왜 내가 시키면 AI가 엉뚱한 소리를 하거나 뻔한 대답만 늘어놓을까?
원인은 99% '질문(Prompt)'에 있다. AI를 사용하다 보면 종종 사람으로 오해하곤 한다. 그래서 마치 직장 동료에게 말하듯이, 맥락이나 배경 설명을 생략한 채 대뜸 본론만 던지는 실수를 한다. 하지만 냉정해지자. AI는 입력된 텍스트 그대로만 계산해서 결과를 내놓는 기계다. 즉, '개떡같이 말하면 개떡같이 알아듣는 것'이 AI의 본질이다. 오늘은 PART 1 '생산성 확보' 시리즈의 대미를 장식할, AI를 내 손발처럼 부리는 '프롬프트 엔지니어링 기초 공식 3가지'를 전수한다. 이 공식만 알면 당신의 AI는 '멍청한 인턴'에서 '수석 비서'로 진화할 것이다.
1. 제1공식: 'R-C-T-F' 법칙 (구체성의 힘)
가장 기본적이면서도 강력한 공식이다. 질문할 때 다음 4가지 요소를 반드시 포함해야 한다.
- R (Role, 역할): AI에게 정체성을 부여하라.
- C (Context, 배경): 어떤 상황인지 설명하라.
- T (Task, 지시): 구체적으로 무엇을 해야 하는지 명시하라.
- F (Format, 형식): 결과물을 어떤 형태로 받을지 정해라.
[나쁜 예시]
"거북목 방지 경추 베개 마케팅 이메일 좀 써줘." (너무 막연하다. AI는 누구에게, 무엇을 팔아야 할지 모른다.)
[좋은 예시 (R-C-T-F 적용)]
(Role) 너는 10년 차 베테랑 디지털 마케터야.
(Context) 이번에 우리 회사에서 2030 직장인을 위한 '거북목 방지 경추 베개'를 출시했어.
(Task) 이 베개를 홍보하기 위한 뉴스레터 초안을 작성해 줘. 독자의 공감을 유도하고 구매 욕구를 자극하는 문구를 써야 해.
(Format) 제목 3개 추천, 본문, 그리고 클릭을 유도하는 버튼(CTA) 문구로 나누어서 정리해 줘.
이렇게 시키면 결과물의 퀄리티가 하늘과 땅 차이로 달라진다. 한번 직접 해보자
2. 제2공식: 예시 들어주기 (Few-Shot Prompting)
사람도 일을 시킬 때 "이런 식으로 해"라고 샘플을 보여주면 훨씬 잘한다. AI도 마찬가지다. 이것을 전문 용어로 '퓨샷 프롬프팅(Few-Shot Prompting)'이라고 한다. 원하는 스타일이나 톤 앤 매너가 있다면 예시를 1~2개만 보여줘라.
[프롬프트 예시]
"아래 예시처럼, 복잡한 전문 용어를 초등학생도 이해하기 쉽게 비유를 들어 설명해 줘."
예시 1)
용어: 인플레이션
설명: 용돈은 그대로인데 떡볶이 가격이 올라서 예전만큼 많이 사 먹지 못하는 상황이야.
예시 2)
용어: 서버 트래픽
설명: 좁은 문 하나에 수백 명의 친구들이 동시에 들어가려고 해서 꽉 막힌 상태와 같아.
문제:
용어: '블록체인'
설명: (여기 채워줘)
이렇게 예시를 주면 AI는 "아, 이런 패턴으로 말하라는 거구나!"라고 눈치채고 기가 막힌 비유를 만들어낸다.
3. 제3공식: 생각의 사슬 (Chain of Thought)
AI가 복잡한 문제를 풀다가 틀리거나, 너무 단순한 답을 내놓을 때가 있다. 이럴 때는 마법의 문장 하나만 추가하면 된다. 바로 "단계별로 생각해서 알려줘 (Let's think step by step)"이다.
예를 들어 복잡한 엑셀 수식을 짜달라고 하거나 논리적인 추론이 필요할 때, 그냥 답만 달라고 하면 AI도 실수(할루시네이션)를 한다. 하지만 "단계별로 설명해 줘"라고 하면, AI가 자신의 사고 과정을 논리적으로 펼치면서 답을 도출하기 때문에 정답률이 비약적으로 상승한다.
마무리하며: AI는 훌륭한 '거울'이다
프롬프트 엔지니어링의 핵심은 결국 '내가 원하는 것이 무엇인지 명확히 아는 것'이다. 내 생각이 정리가 안 되어 있으면 AI도 정리된 답을 줄 수 없다. 오늘 소개한 3가지 공식(R-C-T-F, 예시 주기, 단계별 생각하기)만 기억해도, 여러분의 AI 생산성은 상위 10% 안에 들 수 있다. 물론 기존에 키워드 검색으로 업무를 진행하던 필자의 경우도 초반에는 이렇게 상세하게 적어야 하는 부분에 불편함을 느꼈다. 하지만 더 자세하고 명확하게 질문을 할 때 나오는 답변의 퀄리티를 경험하게 되면서 자연스럽게 적응이 되었다. 또한 사람들과의 업무 방식에 있어서도 보다 명확하고 구체적으로 업무를 지시하는 습관이 생겨서 개인적으로는 좋은 변화라고 생각하고 있다.
이것으로 [PART 1. 칼퇴를 부르는 AI 기초] 시리즈를 마친다. 글쓰기, 이미지, 엑셀, 회의록, 자료 조사, 그리고 프롬프트까지. 이제 도구 사용법은 마스터했다.
다음 포스팅부터는 본격적으로 [PART 2. N잡을 위한 AI 응용]으로 넘어간다. 그 첫 번째 순서로, 얼굴 공개 없이 AI만으로 유튜브 쇼츠 영상을 만들어 수익화에 도전하는 'Vrew(브루) 영상 제작법'을 다뤄보겠다. "나도 유튜버나 해볼까?"라는 생각이 현실이 되는 과정을 기대해 달라.