📡[AI 프롬프트립] AI, 질문만 잘하면 되는 게 아니더라고🧐

(에디터 옵형😎) 우리 응답이들🖐 두 번째 AI 프롬프트립으로 돌아온 옵형이야✈️ 지난 첫 번째 여행에서는 AI 잘알못 옵형이 실제 업무에서 AI를 어떻게 사용하기 시작했는지 이야기했잖아. 엑셀 함수도 물어보고, 머릿속에 흩어진 생각도 정리해보고, 심지어 다른 AI에게 사용할 프롬프트까지 같이 만들어봤고 말이야😂

그런데 첫 번째 글을 쓰고 나서 문득 궁금해졌어. “처음 AI를 사용할 때랑 지금이랑, 내가 질문하는 방식도 좀 달라졌을까?🤔” 그래서 최근 몇 달 동안 내가 업무하면서 AI에게 했던 질문들을 한번 쭉 돌아봤거든. 그랬더니 확실히 달라진 게 있더라고. 처음에는 거의 이런 식이었어.

“이 문장 다듬어줘.” “이 자료 분석해줘.” “아이디어 좀 알려줘.”

짧고 간단하지? 물론 이렇게 물어봐도 AI는 꽤 그럴듯한 답을 줬어. 그런데 실제 업무에 가져가려고 하면 이상하게 조금씩 아쉬운 부분이 생기더라고. 문장은 자연스러운데 내가 왜 이 말을 하는지가 빠져 있고, 분석은 깔끔한데 실제 데이터 구조와 맞지 않는 경우가 있더라고😵‍💫

그래서 요즘은 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하기보다는 AI가 처음 내놓은 답을 보고 빠진 조건을 하나씩 추가하는 방식으로 조금씩 바뀌고 있어. 이번 AI 찍먹🥄에서는 최근 몇 달 동안 옵형의 질문이 어떻게 달라졌는지 한번 복기해봤어🔊

※ 아래 사례는 실제 업무에서 AI를 사용한 경험을 바탕으로 재구성했으며, 회사명과 구체적인 업무정보가 드러나지 않도록 내용과 표현은 옵형이 일부 변경했어.

✅ AI 찍먹 ① “문장 좀 다듬어줘”에서 “왜 보내는지도 알아줘”

옵형은 현재 사업기획 및 운영 부서에서 근무하고 있어. 그렇다 보니, 현장 실무 담당자에게 안내문이나 사업 관련 취합 요청을 보낼 일이 꽤 있거든. 그럴 때 옵형은 AI한테 문장을 다듬어달라고 자주 부탁해왔어. 처음 AI를 활용할때는 프롬프트가 정말 간단했어.

📌 옵형의 사내업무 공지문구 프롬프트

  ▶️옵형의 초기 프롬프트 : “공지 내용을 자연스럽고 정중하게 다듬어줘.”

AI 사용 초기에는 이렇게 요청하니까 중복된 표현도 없애주고, 문장도 훨씬 깔끔하게 만들어줘서 만족했었어👌 그런데 몇차례 이용하다 보니, 막상 읽어보면 뭔가 이상하고 내가 공지 내용에서 하고싶었던 말들이 사라져 있다는 게 느껴졌어. 문맥상 틀린 문장도 아니었는데 그냥 흔한 ‘자료 취합 요청 드립니다.’ 공지처럼 느껴졌어.

그러다 보니, 나도 모르게 점점 프롬프트에 구체적인 내용을 담기 시작하더라고😎 프롬프트에 변화를 주게 된 계기가 되었던 옵형의 실제 사례 하나를 알려줄게. 최근에 회사에서 기존 사업안을 개선하기 위해 현장 반응 및 의견 조사를 몇달간 진행했던 사례가 있었어. 그리고 사업기획 전, 최종 현장 반응조사를 진행하는 단계였거든.

그동안 현장에서 여러 의견을 받아왔고, 서류나 시스템 데이터만으로는 확인하기 어려운 부분이 있어서 실제 현장 상황을 한번 제대로 확인하려는게 조사의 목적이었어. 그래서 현장 안내용 문구를 만들고 나서 AI에게 사진처럼 프롬프트를 입력했어🔽

▶️옵형의 달라진 프롬프트 : “조사 배경, 조사 목적, 조사 대상을 고려해서 만들어줘”

이렇게 프롬프트에 구체적인 배경을 몇 가지 더해주니까, 내가 초안으로 작성한 안내 문구가 훨씬 구체적이고 일목요연하게 정리되더라👍 그리고 내가 현장에 전하고자 하는 내용과 안내 취지가 모두 적절하게 반영되었어. 특히 공지 대상의 직급을 구체적으로 정하니까, 업무 용어를 쉽게 이해하도록 두 가지 버전으로 나눠서 알려주기도 했어.

결국 AI가 문장을 못 다듬은 게 아니었어. 내가 AI한테 이 문장이 사용되는 상황을 안 알려준 거였지🤣 그 뒤로는 문장을 다듬어달라고 할 때도 조금씩 이런 내용을 같이 이야기하게 됐어.

누구에게 보내는 글인지 → 상대방이 이미 알고 있는 내용은 무엇인지 → 왜 지금 이 안내를 하는지 → 어떤 느낌으로 받아들였으면 하는지

이렇게 문장이 사용되는 상황을 설명했을 때 결과가 더 자연스러워지더라. 그리고 최근에는 나만의 프롬프트 양식을 만들어놓고 내용만 바꿔가면서 사용하고 있어. 처음에 내가 프롬프트 작성하는걸 옆에서 과장님이 보더니 “프롬프트가 아니라 소설쓰냐?”라고 하더라🤣 아래 양식 한 번 보여줄게🔽 혹시나 옵형과 비슷한 업무를 하고있는 응답이가 있다면, 그리고 더 간단한 방법이 있다면 옵형에게도 알려줘 😉

▶️옵형의 최근 프롬프트 : 나만의 양식 만들기 → 관점 포인트부터 작성방식까지 지정

🥄 옵형의 찍먹 후기 #1

AI에게 문장만 보여주는 것보다 관점 포인트, 상황 제시, 목적을 제시해보자

✅ AI 찍먹 ② “아이디어 좀 줘” 대신 “내 생각부터 반박해줘”

이건 최근에 옵형이 AI를 사용하면서 가장 재미있었던 변화야. 옵형은 직무 특성상 기획 및 과정관리를 진행하는 업무를 많이 수행하고 있어. 그 과정에서 문제점을 분석해서 새로운 기획안을 만들 일이 많거든. 그렇다 보니, 계속 생각을 발전시켜나가는 과정을 많이 겪고 있어🤯

사실 업무에서 AI를 적극적으로 활용하기 전에는 혼자 노트에 마인드맵을 그리면서 생각을 구체화 해왔거든. 그러다 AI를 접하게 된 뒤부터, AI와 대화를 하면서 생각을 구체화하고 있어. 그럼 옵형이 처음에 AI와 어떻게 대화를 해왔는지 예시 하나 보여줄게🔽

📌 옵형의 사업 아이디어 구상 프롬프트

▶️옵형의 초기 프롬프트 : “아이디어 알려줘”

처음에는 잘 모르니까 무작정 아이디어 던져달라고 말했지. 그러니까 AI가 양으로 승부 보더라🤣 AI가 아이디어를 정말 많이 줘. 그런데 이게 풍요속의 빈곤마냥 뭐 다른게 없더라고. 그래서 나도 처음에는 “경우의 수가 많으면 좋겠지”라는 생각으로 AI가 말해준걸 하나씩 분석해봤어. 그런데 이게 뭐…답이 없더라🧐 오히려 고민 시간이 길어지더라고. 그래서 나도 점점 살을 붙이게 되더라. 아래 예시 한 번 볼래? 🔽

▶️옵형의 발전된 프롬프트 : “아이데이션과 함께 순차적 조건 부여”

이렇게 내가 생각하는 내용을 조건처럼 하나씩 추가하다 보니, 내 생각의 흐름이 더 정리가 되더라. 예전에는 노트에 그리던 마인드맵이 AI로 그려지는 느낌이었어. 이렇게 생각을 구체화하면서 더 많은 생각을 해볼 수 있어서 좋았어. 그런데 이 방법을 계속 사용하면서 느낀점이 하나 있었어. “얘는 다 좋다고 하는데?” 라는 생각이 들었어🤔 여기에 너무 의존하다 보니, 내가 무언가 기획할 때 반대 입장을 계속 놓치게 되더라. 그래서 요즘은 아래와 같이 프롬프트에 변화를 주고 있어. 한 번 볼래? 🔽

▶️옵형의 최근 프롬프트 : “내 의견에 반박해봐”

AI를 활용하다 보니, 마냥 긍정적이고 내 의견에 찬성하는 내용에 익숙해지더라. 그래서 내가 놓치는 포인트가 있지 않는지 살펴보기 위해, 요즘은 내 의견에 적극적으로 반박해보라고 하고 있어😎 그렇게 프롬프트에 변화를 주니까, 예전보다 더 넓은 시야로 사업안을 바라보게 되더라. 혹시나 옵형과 비슷한 단계를 거치고 있는 응답이가 있다면 AI에게 반박해보라고 말해보는걸 추천해😉

🥄 옵형의 찍먹 후기 #2

아이디어가 필요할 때는 AI에게 생각을 넓혀달라고 하고, 결정을 해야 할 때는 오히려 내 생각을 공격해달라고 하는 것도 꽤 유용했다.

🍽️ 오늘의 AI 찍먹 후기

최근 몇 달 동안 AI를 사용하면서 느낀 건, 좋은 프롬프트를 처음부터 완벽하게 만드는 것보다 AI의 첫 답변을 보고 다음 질문을 더 정확하게 만드는 과정이 더 중요할 수 있다는 점이야😮 처음에는 그냥 물어보고, 빠진 배경을 덧붙이고, 잘못 이해한 전제를 바로잡고, 필요하면 일부러 반박도 요청하면서 내 생각을 조금씩 구체화해갔거든.
그래서 처음부터 그 답을 완벽하게 알고 있지 않아도 AI와 대화하면서 찾아갈 수 있다고 생각해. 그렇다 보니, 요즘 옵형에게 프롬프트는 단순한 ‘명령문’이라기보다 내 생각을 조금씩 선명하게 만들어가는 대화 과정에 더 가까운 것 같아. 아직 한참 더 찍먹해봐야겠지만ㅋㅋㅋ 다음 AI 프롬프트립에서도 또 다른 방식으로 직접 써보고 돌아올게🥄✈️ 이제 루카와 함께 AI 딥다이브 여행을 하러 가볼까?

(에디터 루카🏀) 우리 응답이들🖐 지난 AI 프롬프트립에서는 AI에게 질문을 넘어 일 하나를 맡기는 법을 살펴봤어. 그런데 막상 AI를 써보려고 하면 또 하나의 질문이 생기지 않아?

“ChatGPT는 웹에서도 되고 앱도 있던데, 터미널에서 쓰는 AI는 또 뭐가 다른 거야?🤔”

화면만 보면 셋 다 내가 글을 입력하고 AI가 답해주는 것처럼 보여. 하지만 AI가 어디에서 일하느냐에 따라 볼 수 있는 것, 할 수 있는 것, 그리고 내가 맡겨도 되는 일의 범위가 꽤 달라져. 오늘은 어려운 기술 설명 대신, 웹·앱·CLI를 손님과 함께 일하는 세 가지 장소에 빗대어 쉽게 풀어볼게😎

📌 먼저 한 줄로 말하면

웹은 회의실에서 대화하는 AI, 앱은 내 책상 옆에 앉은 AI, CLI는 작업 폴더 안으로 들어온 AI에 가까워.

✅잠깐, CLI가 대체 뭐야?

웹과 앱은 익숙한데 CLI는 이름부터 조금 어렵지😂

CLI는 Command Line Interface의 줄임말이야. 우리가 폴더나 프로그램을 마우스로 누르는 대신, 터미널이라는 창에 글자로 명령을 입력하는 방식이지. 개발자 화면에서 검은 창에 글자가 빠르게 올라가는 바로 그 장면을 떠올리면 돼.

그런데 AI가 붙으면서 CLI도 조금 달라졌어. 명령어를 전부 외워서 입력하는 대신, “이 폴더의 파일 이름을 규칙에 맞게 정리해줘”, “이 데이터에서 오류를 찾아줘”처럼 평소 말로 부탁할 수 있게 된 거야.

즉, CLI는 AI와 대화하는 또 하나의 채팅창이라기보다, AI가 내 컴퓨터의 작업 공간에서 파일을 읽고 고치고 필요한 도구를 실행할 수 있게 해주는 입구에 가까워.

웹·앱·CLI 작업 환경을 비교한 편집 그래픽

  🌐 웹 → 🖥️ 앱 → ⌨️ CLI. ‘성능 순위’가 아니라 AI가 내 작업 환경에 가까워지는 정도를 표현한 그림이야.

🌐🖥️⌨️ AI 딥다이브 ① 같은 AI도 ‘일하는 자리’가 다르다

1️⃣ 웹: 가장 가볍게 시작하는 회의실

웹은 크롬이나 엣지 같은 브라우저에서 AI 사이트를 여는 방식이야. 설치하지 않아도 로그인만 하면 바로 시작할 수 있고, 회사 컴퓨터와 집 컴퓨터를 오가기도 편해.

웹에서 AI는 기본적으로 내가 대화창에 적어준 내용, 올려준 파일, 연결을 허용한 서비스를 중심으로 일해. 그래서 질문하기, 아이디어 정리, 자료 조사, 초안 만들기처럼 시작과 끝이 대화창 안에 있는 일에 잘 맞아
.

예를 들어 마케터라면 이렇게 부탁할 수 있어.

“20대 직장인을 대상으로 한 러닝 캠페인 아이디어를 5개 제안해줘. 최근 트렌드도 찾아보고, 각 아이디어의 핵심 메시지와 SNS 콘텐츠 예시까지 정리해줘.”

별도 설치 없이 바로 물어볼 수 있으니 AI를 처음 쓰는 사람에게 가장 편한 출발점이야✨ 다만 내 컴퓨터의 폴더를 AI가 마음대로 돌아다니는 것은 아니야. 필요한 자료는 직접 올리거나, 사용할 앱과 권한을 연결해줘야 해.

2️⃣ 앱: 내 책상 옆에 앉은 동료

여기서 말하는 앱은 스마트폰 앱보다 PC에 설치하는 데스크톱 앱을 뜻해.

앱도 대화하는 모습은 웹과 비슷하지만, 내 컴퓨터에서 실행되기 때문에 현재 열어둔 화면이나 로컬 파일, 브라우저, 다른 프로그램과 더 자연스럽게 이어질 수 있어. 물론 제품과 요금제에 따라 기능은 다르고, 실제 접근에는 내 허용이 필요해.

예를 들어 보고서를 쓰다가 앱을 열고 이렇게 말할 수 있는 거지.

“지금 보고 있는 매출 자료를 읽고, 전월 대비 변화가 큰 항목을 찾아줘. 그 결과로 회의용 1페이지 요약도 만들어줘.”

웹에서 회의실로 자료를 하나씩 가져다줬다면, 앱은 내 책상 위 자료를 함께 보면서 이야기하는 느낌이야. 자주 AI를 쓰거나, 여러 파일과 화면을 오가며 일하는 사람에게 편해.

하지만 가까워진 만큼 확인할 것도 늘어나. 지금 어떤 파일과 화면을 보여주고 있는지, 어떤 사이트에 로그인돼 있는지 살펴봐야 해. 책상 옆 동료에게 모든 서랍 열쇠를 한꺼번에 주지는 않는 것처럼 말이야🫢🔐

3️⃣ CLI: 작업 폴더 안으로 들어온 실행 담당자

CLI는 세 가지 중 가장 낯설지만, 반복 작업이나 파일을 많이 다루는 일에서는 힘이 커져.

웹에서는 AI가 “이렇게 하면 됩니다”라고 방법을 알려주는 데 그칠 때가 많아. CLI에서는 허용한 범위 안에서 AI가 파일을 읽고, 여러 파일을 한꺼번에 고치고, 프로그램을 실행해 결과를 확인하는 것까지 이어갈 수 있어.

예를 들어 폴더 안에 캠페인별 CSV 파일이 30개 있다고 해보자.

“이 폴더의 CSV 파일을 전부 확인해서 날짜 형식을 통일하고, UTM 값이 비어 있는 행을 따로 모아줘. 원본은 건드리지 말고 결과를 새 폴더에 저장해줘.”

웹에서는 파일을 올리고 결과를 다시 내려받는 과정을 반복해야 할 수 있어. CLI는 작업 폴더 가까이에서 움직이기 때문에 이런 일을 한 흐름으로 처리하기 좋지.

개발자가 코드 작성에 CLI를 많이 쓰는 이유도 같아. AI가 코드 한 줄만 제안하는 게 아니라, 관련 파일을 찾고 수정하고 테스트까지 실행할 수 있기 때문이야. OpenAI의 Codex CLI도 터미널에서 로컬 코드와 파일을 읽고 수정하며 명령을 실행하는 방식으로 소개돼 있어. (OpenAI Codex CLI 소개)

그렇다고 CLI가 무조건 가장 좋은 건 아니야. 설치와 기본적인 폴더 개념이 필요하고, 잘못된 지시가 여러 파일에 한꺼번에 반영될 수도 있어. 힘이 센 만큼 작업 범위와 마지막 검수가 더 중요해지는 도구야💪

📌그래서 어떤 걸 써야 해?

사실 요즘은 이 경계도 조금씩 흐려지고 있어. 웹에서도 파일을 분석하고 연결된 앱을 사용할 수 있고, 데스크톱 앱 안에 브라우저와 터미널 기능이 들어오기도 해. ChatGPT의 Work는 웹과 앱에서 여러 단계의 작업을 수행할 수 있고, 데스크톱 Codex는 로컬 폴더·저장소·터미널과 함께 일할 수 있어. (ChatGPT Work와 Codex 안내)

그러니 이름만 보고 판단하기보다 AI가 지금 어떤 자료를 볼 수 있고, 어디까지 행동할 수 있는지를 확인하는 게 더 정확해.

🔄 AI 딥다이브 ② 도구를 바꾸기 전에 ‘업무의 깊이’를 보자

  조사·분석·실행 단계별 AI 활용 흐름  

🔎 조사 → 📊 분석·정리 → 🗂️ 반복 파일 처리. 같은 업무도 단계에 따라 잘 맞는 AI의 자리가 달라져.

예를 들어 경쟁사 캠페인을 조사해 회의 자료를 만드는 일을 해보자. 처음에는 웹으로 시작하면 돼.

🌐 웹에서: 경쟁사 사례를 찾고, 공통 특징과 아이디어를 정리한다🔎

자료가 쌓여 내 컴퓨터의 파일과 함께 비교해야 한다면 앱이 편해져.

🖥️ 앱에서: 내려받은 자료와 내가 작성 중인 문서를 함께 보고, 표와 보고서로 정리한다📊

매주 같은 파일을 받아 같은 기준으로 가공해야 한다면 CLI를 생각해볼 수 있어.

⌨️ CLI에서: 정해진 폴더의 새 파일을 찾아 형식을 통일하고, 빠진 값을 검사하고, 결과 파일을 만든다🗂️

결국 웹 → 앱 → CLI는 초급 → 고급의 순서가 아니야. 대화 → 협업 → 실행처럼 AI에게 맡기는 일의 깊이가 달라지는 거야.

⚠️🔐 AI가 내 일에 가까워질수록 권한은 더 작게

웹에서는 잘못된 답을 받으면 대화를 다시 하면 되는 경우가 많아. 하지만 앱이나 CLI가 파일을 수정하거나 사이트에서 행동하면 결과가 내 실제 업무에 바로 반영될 수 있어.

그래서 가까이 두는 AI일수록 세 가지만 기억하면 좋아.

OpenAI도 데스크톱 앱의 브라우저 기능을 사용할 때 현재 계정과 사이트 접근 범위를 확인하고, 중요한 행동은 검토하라고 안내해. (데스크톱 앱 브라우저 안내)

AI에게 일을 맡기는 핵심은 모든 권한을 주는 게 아니야. 일을 끝내는 데 필요한 만큼만 보여주고, 필요한 만큼만 행동하게 하는 것이야.

👀오늘의 AI 딥다이브 요약해보기👀

👉 🌐 웹 : 설치 없이 바로 시작하기 좋고, 질문·조사·아이디어·초안에 강한 회의실💬

👉 🖥️ 앱 : 내 화면과 파일 가까이에서 함께 일하기 좋은 책상 옆 동료🤝

👉 ⌨️ CLI : 작업 폴더 안에서 여러 파일을 고치고 실행까지 이어가는 담당자🛠️

셋 중 가장 좋은 하나를 고를 필요는 없어. 가벼운 질문은 웹에서, 눈앞의 자료와 함께할 때는 앱에서, 반복되는 파일 작업은 CLI에서 하면 돼. 다음에 AI를 열 때는 “어느 게 더 똑똑하지?”보다 이렇게 생각해보면 어때?

“이번에는 AI와 이야기만 하면 될까, 아니면 내 작업 공간에서 실제로 움직여야 할까?”

그 질문에 답하면 웹·앱·CLI 중 어디에서 시작해야 할지도 훨씬 선명해질 거야😎

🏀 혼자 시작하기 막막하다면, 가두리톤에서 같이 해보자!

여기까지 읽고 “차이는 알겠는데… 그래서 설치는 어디서부터 하지?😂” 싶었던 응답이도 있을 거야. 특히 CLI는 이름도 낯설고, 터미널 창을 여는 순간 괜히 내가 건드리면 안 될 것 같은 느낌이 들잖아.

그래서 오늘 함께한 ‘마케터의 AI 가두리톤’ 이야기를 마지막으로 들려주고 싶어🙌

    함께 노트북을 펼치고 작업한 ‘마케터의 AI 가두리톤’ 현장 📸

가두리톤에서는 오늘 글에 나온 CLI나 앱을 설치하는 것부터, 각자 만들고 싶은 프로젝트를 정하고 실제 결과물을 내는 과정까지 함께했어. 글로 읽으면 어렵게 느껴지는 내용도 내 노트북에서 하나씩 따라 해보고, 막히는 부분을 같이 풀어가면서 직접 써보는 거지💻

설치 → 내 프로젝트 정하기 → AI와 만들기 → 결과물 확인하기.

이 과정을 한 번 끝까지 해보면 다음에 AI를 켰을 때의 질문도 조금 달라질 수 있어. “이걸 어디에 쓰지?”에서 “내가 하던 이 일에도 붙여볼까?”로 말이야💡

루카가 응답이들에게 가두리톤을 소개하고 싶은 이유도 여기에 있어. 혼자였다면 설치 화면에서 미뤄뒀을 일을 함께 시작하고, 머릿속에만 있던 아이디어를 눈앞의 결과물로 만들어보는 경험. AI를 내 업무에 써보고 싶었던 사람에게 꽤 좋은 첫걸음이 될 수 있겠더라고😎

오늘 글을 읽으면서 “나도 해보고 싶은데, 혼자 시작하긴 조금 막막하다” 싶었다면 가두리톤에 함께해보면 좋겠어. 내 업무에서 줄이고 싶은 반복 작업 하나, 만들어보고 싶었던 프로젝트 하나를 떠올려봐. 그게 우리 응답이의 다음 AI 여행지가 될 수도 있으니까✈️

👉 마케터의 AI 가두리톤 자세히 보기

다음에는 화면 속 AI에게 질문하는 데서 한 발 더 나아가, 내가 만든 결과물 하나를 가지고 돌아오는 여행을 같이 해보자😉

AI 프롬프트립의 두 번째 여행✈️은 어땠어? 평소 AI를 활용하는 우리 응답이들에게 이번 여행이 도움이 되었길 바라. AI 프롬프트립의 여행지는 정해진 게 없어😅 옵형의 AI 찍먹🥄과 루카의 AI 딥다이브🌊에서 서로 다른 방식으로 AI를 여행해보는 거지. 우리 응답이들도 AI에 대해 이야기하고 싶은게 있다면  아티클 하단의 댓글이나 business@reply-marketing.com을 통해 남겨줘!  

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