안녕하세요, 희망찬 2026년 새해가 밝았습니다. 독자 여러분 모두 새해 복 많이 받으세요!
지난 1편에서는 AI에게 명확한 페르소나(Persona)를 부여하고 결과물의 구조(Format)를 설계하는 법을 알아보았습니다. 이어서 더욱 정교한 결과물을 만드는 나머지 법칙을 소개해 드리겠습니다.
📚법칙 3: 충분한 배경 정보로 ‘맥락'을 공유하기(Context)
AI는 왜 사용자가 이런 명령을 내렸는지 그 숨은 의도나 목적을 알지 못합니다. AI가 단순 지식 나열을 넘어 목적에 맞는 설득력 있는 콘텐츠를 만들게 하려면, 형재 상황과 배경에 대한 충분한 설명이 필요합니다.
관련하여 프롬프트 예시를 살펴 보겠습니다.
<배경과 맥락을 설명하여 프롬프트를 보다 구체적으로 작성>
프롬프트 A는 연말 시장 분위기를 분석해 줄 것을 요구하였습니다. 반면 프롬프트 B는 외화 블록버스트가 압도적인 상황이라는 구체적인 맥락을 제시하면서 전문가 리포트 형식을 요구했습니다.
분석을 요구한 만큼 답변도 길었는데요.
프롬프트 A를 입력한 경우, 연말 시즌 한국 영화 시장의 전반적인 분위기를 간략히 작성해 주었습니다. 연말 한국 영화 시장 흐름의 특징을 6가지로 분류하고, 극장, OTT 입장의 마케팅, 전략적 시사점을 간략히 제시하였죠.
반면 프롬프트 B에서는 서론과 현황분석, 전략 방향 제언, 결론의 형식을 갖춘 보고서 형태로 작성하였습니다. ‘전문가 리포트 형식으로 작성’할 것을 요청한 명령에 충실히 따름은 물론, 그 내용을 보면 제시한 맥락(context)을 충분히 반영하였음을 확인할 수 있습니다.
<맥락을 충분히 반영하여 서론-본론-결론의 보고서 형식으로 작성>
결국 프롬프트 B는 배경으로 제시하였던 맥락을 반영하여 ‘외화가 압도적인 상황에서 이를 극복하기 위한 전략방향’을 작성해 준 것인데요. AI 모델의 분석력을 최대로 끌어내려면 배경 정보를 제공하는 사용자의 역할이 중요합니다. AI에게 상황을 자세히 설명할수록, 보다 날카로운 인사이트를 얻을 수 있는 것이죠.
🚧법칙 4: ‘제한 조건’으로 AI의 환각 현상 차단하기(Constraints)
AI는 때때로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 말하는 환각(Hallucination) 현상을 보입니다. 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 생성한다면, 중요한 비즈니스 보고서에는 치명적인 실수가 될 수 있죠. 최근 많이 개선되기는 하였지만, 여전히 환각현상의 문제점이 종종 이슈가 되곤 합니다.
이를 피하기 위해 '하지 말아야 할 것'을 명확히 지정(Constraints)하면 AI가 잘못된 정보를 생성할 여지를 미리 차단할 수 있습니다.
앞서 살펴본 분석 보고서 작성 예시에 구체적인 제한 요건을 추가해 보았습니다.
<환각 현상을 방지하기 위해 제한 조건을 설정>
결과를 비교해 보면 그 차이를 확인할 수 있습니다. 제한 조건(Constraints)을 지정했을 때 좀 더 표현이 부드러워졌고 내용도 안정된 느낌입니다. 예를 들면 ‘관객 취향 양극화’, ‘기대 수익 불균형’과 같은, 다소 단정적인 표현 대신, ‘관객 선택 기준의 변화’, ‘마케팅 노출의 격차’와 같이 대체로 보수적인 표현을 사용하였습니다.
<보다 부드럽고 안정적인 표현으로 사용자 의도에 맞춘 결과물 생성>
전략 방향 제언과 결론 부분도 비슷한 듯하지만 차이를 보였는데요. AI가 임의로 자극적인 표현을 사용하는 대신, 산업 전반의 반복적인 흐름과 보편적인 전략 관점 기반으로 내용을 구성하였습니다.
비전문가는 AI의 결과물에서 환각 현상을 찾기 어려울 수 있습니다. 하지만 전문 지식을 갖춘 실무 담당자라면 보다 날카롭게 이를 파악할 수 있을 텐데요. 환각 현상이 우려된다면 제한 조건(Constraints)을 통해 좀 더 부드럽고 안정적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
🔄법칙 5: 한 번에 끝내지 않는 '반복 개선'의 습관(Iteration)
AI와의 협업은 한 번의 질문으로 완성되지 않습니다. 무심코 프롬프트를 입력하다 보면 AI에게 알려주어야 할 정보를 깜빡하는 경우도 많죠. 또 AI가 내놓은 초안을 바탕으로 추가적인 개선 요청(Refinement)을 반복하면 실무에 곧바로 활용할 수 있는 퀄리티를 뽑아낼 수 있습니다.
<AI와의 협업에 필수적인 개선 요청>
실무에서 보고서를 만들고 있다면 전체 내용을 요약한 키워드와 이에 대한 설명이 중요합니다. 이 경우 처음부터 키워드만 요청하는 것 보다는 다소 분량이 길더라도 흐름이 논리적이고 타당한 분석력을 갖춘 전문가 리포트 형식에서 요약문을 발췌하는 것이 더 효과적일 수 있겠지요. 개선 요청 예시 1에서 ChatGPT는 ‘개봉 시기 최적화(Release Optimization)’, ‘콘텐츠 차별화(Genre & Narrative Differentiation), ‘유통 구조 다변화(Multi-Platform Distribution)’의 키워드와 함께 요약 설명을 덧붙여 주었습니다.
개선 요청 2는 AI와의 협업을 통해 유튜브 영상 콘텐츠를 제작하려는 담당자의 예시인데요. ChatGPT는 딱딱한 전문가 리포트를 스토리텔링 방식으로 바꾸어 구어체 나레이션을 작성해 주었습니다.
<실무 활용성을 높일 수 있도록 자유롭게 수정, 보완 가능>
어떤가요? 실무에 적용할 만한 퀄리티로 생각 되시나요?
요즘 많은 분들이 업무에 AI를 활용하고 계실 겁니다. 너도나도 다 활용하다 보니 업무 퀄리티가 상향 평준화되고 있는데요. 한편으로는 퀄리티가 다 비슷비슷해서 실무자가 자신의 강점을 보여주기가 더 어려워졌다고 볼 수도 있습니다.
이런 경우에 진가를 발휘하는 것이 바로 ‘반복 개선’입니다. 업무에 대한 경험과 전문성을 갖추고 있다면 AI에게 지속적인 개선 요청을 통해 보다 높은 퀄리티의 결과물을 만들어 낼 수 있지요.
물론 결과물을 만들어 내기까지 더 많은 생각을 해야 하고 시간도 더 걸리겠지만, AI를 활용하여 차별화된 퀄리티를 뽑아낼 수 있을 것입니다.
🚪에필로그: AI는 도구일 뿐, 좋은 '질문'이 좋은 '결과물'을 만듭니다.
AI 시대에 기획자의 역할은 '답을 찾는 사람'에서 '최적의 질문을 잘 찾아내는 사람'으로 바뀌고 있습니다. AI 파트너에게 어떤 역할을 부여하고(Persona), 어떤 구조를 설계하며(Format), 어떤 맥락을 공유하고(Context), 어떤 제한을 둘지(Constraints), 그리고 얼마나 반복할지(Iteration) 결정하는 건 결국 기획자의 몫이지요.
이 5가지 법칙을 습관화하면 AI를 단순 도우미가 아닌, 여러분의 능력을 극대화해 줄 ‘훌륭한 실무 파트너’로 활용할 수 있습니다.
저희 레터웍스 또한 2026년을 맞아 탁월한 콘텐츠를 재창조하는 ‘미디어 인텔리전스 파트너’로서 여러분의 여정에 항상 함께 하겠습니다.
지금까지 읽어 주셔서 감사합니다. 새해 복 많이 받으세요!
