강력한 글을 만들어내기 위한 프롬프트 - 실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링

강력한 글을 만들어내기 위한 프롬프트 - 실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 조건 지정을 통해 체계적으로 다듬은 글:: 잘 세팅된 첨단 망원경도 초점이 맞지 않으면 허공만 비춘다. AI를 활용하면서도 핵심 결과물을 얻지 못하는 이유도 같다. 문제는 AI가 아니라 초점을 맞추는 사용자 쪽의 구조적 결핍이다. AI는 정보를 조합하고 확장하는 능력이 뛰어나지만, 방향을 규정하는 힘은 없다. 그 공백이 결과물의 품질을 결정적으로 흔든다.첫째, 질문이 목표를 지시하지 않는다. 많은 요청이 “무엇을 해결하려는가”를 명시하지 않는다. AI는 의미망에서 가장 가까운 평균값을 꺼내놓는다. 그 결과는 응답이 아니라, 단순한 데이터 조각에 가깝다. 둘째, 맥락이 아니라 단서만 제공된다. 사람은 힌트만 들어도 정..

제미나이3 이후, 우리는 무엇을 설계해야 하는가 – 에이전트·추론·플랫폼의 보이지 않는 과제 제미나이3는 ‘최강 모델’ 경쟁의 승자가 아니라, 에이전트·심층 추론·AI-first UI·플랫폼 통합이라는 네 가지 구조 변화를 가속하는 기폭제이다. 앞으로의 경쟁력은 모델 선택이 아니라, 이 네 축을 어떻게 설계·통제·계약화하는가에서 갈린다.1. 에이전트는 이미 들어왔고, 이제 필요한 것은 ‘행동 관찰 가능성’이다.제미나이3는 Antigravity, Vertex AI 에이전트 등과 결합하며 “툴을 실제로 조작하는 반자율 노동자”라는 AI의 새로운 형상을 구체화한다. 문제는 많은 조직이 여전히 에이전트를 고급 챗봇처럼 취급한다는 점이다. 브라우저·코드·파일 시스템을 건드리는 순간부터, 이 시스템은 더 ..

AI의 진짜 병목은 모델 안에 있지 않다: 평가, 데이터, 운영이 새로운 기술 한계를 결정한다 "AI의 핵심 병목은 모델 성능이 아니라 평가 체계의 부적합, 데이터 파이프라인의 취약성, 운영·조직 역량의 부족에서 발생한다.따라서 현실적 돌파구는 더 큰 모델이 아니라 현실 세계 기준의 평가 프레임, 고품질·도메인 데이터 시스템, 안정적 운영 인프라라는 새로운 3대 축을 구축하는 데 있다." 1. 평가체계의 붕괴: 현실은 벤치마크를 기다려주지 않는다AI의 가장 본질적 한계는 “능력이 부족해서”가 아니라 “능력을 제대로 측정하지 못해서” 발생한다.LLM과 에이전트는 벤치마크에서 압도적인 성능을 보여도, 실제 기업·공공현장에서 장문 맥락 유지, 절차적 판단, 규정 준수, 도구 사용 같은 현실적 과제에서 자주..

모델이 아니라 생태계가 승부를 가른다: 2026년 ChatGPT 경쟁 구도 전망 2026년의 ChatGPT를 둘러싼 핵심 쟁점은 “최고의 모델이 누구냐”가 아니라 “AI 권력의 중심이 어디에 모이느냐”이다. 현재 ChatGPT는 이용자 수, 브랜드 인지도, 플러그인·API 생태계, 코파일럿과의 통합 등에서 사실상 1위 플랫폼 지위를 갖고 있다. 그러나 상위권 모델 간 성능 격차는 빠르게 줄어들고 있고, 특정 벤치마크나 세그먼트에서는 Gemini나 Claude가 우세하다는 평가도 나오고 있다. 그럼에도 ChatGPT가 당장 무너지지 않는 이유는, 이미 교육·업무·협업툴 속에 깊게 박혀 버린 습관과 생태계, 그리고 마이크로소프트와 결합된 클라우드·오피스 인프라 때문이다. 따라서 2026년에도 ChatG..

AI 버블과 비즈니스 현장 적용 부진에 대한 정밀 검토 - AI 버블 보다 더 큰 비즈니스 현장의 문제점과 AI 기술 자체의 현주소 "AI 기술의 신뢰성·추론 능력 한계는 기업의 위험 부담을 높이고, 이 위험이 산업 현장의 권력·책임 구조 및 전환 비용과 상호작용해 갈등을 증폭시킨다. 그 결과 기술 성숙도와 무관하게 도입 의사결정이 지연되고, AI 활용 속도는 기대보다 구조적으로 느려진다. 이들의 연합이 버블이라는 인식으로 되돌아오는 악순환 구조이다." AI 버블론이 산업 현장 도입 부진을 다 설명하지는 못한다AI 기술이 산업 현장에서 충분히 확산되지 않는 원인을 단순히 ‘버블’ 탓으로 돌리는 설명은 정확성이 떨어진다. 시장의 과도한 기대와 실제 성과의 괴리라는 진단은 표면을 스..

The State of AI 2025가 보여주는 진실: 기술은 앞서가고 언어는 따라오지 못한다 최근 발표된 〈The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation〉(McKinsey, 2025) 보고서를 잘 들여다보면, 현재의 AI 활용 성과에 대한 근본 원인들이 드러난다. AI 혁신이 기술적으로는 급진적으로 진전되고 있음에도, 대부분의 조직은 여전히 실질적 가치를 창출하지 못하고 있다. 문제의 핵심은 기술이 아니라 언어와 사고의 문제, 다시 말해 프롬프트 엔지니어링 역량의 부재이다. AI는 언어로 사고하고 명령을 이해하는 시스템인데, 기업들은 아직 그 언어적 구조를 설계할 능력을 갖추지 못했다. 이로 인해 AI는 조직의 전략과 분리된 채 ..