고급 프롬프트 기법이 꼭 필요한가? GPT-5 시대인데

"고급" 프롬프트 기법이 지금도 꼭 필요한가? GPT-5 시대인데 “ChatGPT GPT-5와 Thinking 모드의 시대, 그러나, 추론이 자동화돼도 판단은 자동화되지 않았다. 프롬프트 없이는 Thinking 모드가 중요한 문제를 제대로 풀지 못한다” 많은 사람들이 아니라고 생각하지만, GPT-5 시대의 심층추론 Thinking 모드가 등장했음에도 불구하고, 고급 프롬프트 기법은 여전히 필수적이다. (아니라고 생각하는사람들 중 99%는 복잡하고 실전적인 문제에 여러번 실제로 적용해보지 않았기 때문이라고 생각한다. 해보면 이해할텐데 말이다.) 겉보기에는 모델이 알아서 생각하는 것처럼 보이지만, 실제로는 ‘무엇을 기준으로 판단해야 하는가’ 자체도 알지 못한다. “AI는 정보를 처리하지만 판단 기준은 사..

프로세스를 프롬프트로, 프롬프트를 전략으로 - 책 《실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링》 분석

프로세스를 프롬프트로, 프롬프트를 전략으로,책 《실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링》 구성과 가치 정밀 분석 1. 핵심 강점: 언어·사고·비즈니스의 완전한 결합이 책의 가장 큰 강점은 언어적 사고를 비즈니스 실행 체계로 번역한 최초의 실전형 구조에 있다. 대부분의 프롬프트 엔지니어링 서적이 모델의 성능을 끌어내는 “언어 조정법”에 머무르는 반면, 이 책은 AI와 인간의 협업 구조를 설계하는 사고법을 제시한다. 즉, “어떻게 말할까”보다 “무엇을 어떻게 사고하게 할까”를 다룬다.1장에서 제시되는 프롬프트의 속성·구조·한계·인간 조율 개념은 기술서가 아니라 인지설계서에 가깝다. 여기서 책은 언어를 단순 입력이 아닌 조직의 사고 프로토콜로 규정한다. 결과적으로 이 책은 프롬프트 엔지니어링을 기술이 아닌 사고..

6개 고급 프롬프트 기법에 대해 (비즈니스 실무자가) 알아야 할 20가지 - 실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링 적용 관점 1 — 고급 프롬프트: 사고 설계가 결과 품질을 바꾼다심층 추론 모델(예:GPT-5 Thinking Mode)에서도 “논리적 사고 설계” 중요비즈니스 실무자(마케터·기획자·전략 담당자)가 즉시 활용할 수 있는 6대 고급 프롬프트 기법과 실무 핵심 20가지 정리2 — 왜 지금 프롬프트 사고 설계인가GPT는 “판단 기준”은 스스로 세우지 못함비즈니스 현장에서는 데이터뿐 아니라 맥락도 중요사람이 사고의 틀을 제공해야 모델이 원하는대로 작동3 — 실전 예제: 6개 고급 기법을 조합한 멀티턴 프롬프트 플로우실제 고급 프롬프트 조합의 예시:① 문제 분해: 내부/외부/운영 3축으로 원인 분리② 전..

GPT-5 시대, 컨텍스트 엔지니어링과 AGI에 대한 위험한 오해 1. AGI라는 언어의 환상은 건물 없는 설계도와 같다 우리는 흔히 딱딱한 용어의 개념 정의는 제쳐두고 새로운 용어를 받아들이고 사용한다. GPT-5가 인간 수준의 범용지능(AGI)에 도달했다는 평가는 매혹적이지만, 분명히 과장이다. 여기에도 같은 문제가 있다. GPT-5는 전 세대보다 더 긴 문맥을 처리하고 더 정교한 추론을 수행하지만, 여전히 확률 기반의 언어 예측 기계일 뿐이다. 스스로 목적을 설정하거나 의미를 이해하는 능력은 없다. 이 때문에 실제로 매우 복잡한 과정을 거쳐 잘못된 결과를 매우 정밀하게 작성하는 경우가 매우 흔하다. (참고: 현재 GPT-5의 자동 추론은, 예를들면, 사용자의 기대치에 맞게 추론 깊이(노력 수준)..

효율을 넘어: 탑라인(Top Line) 성장을 위한 프롬프트 엔지니어링의 재정의 생성형 AI 도입의 초기, 프롬프트는 단순히 인공지능에게 명령을 전달하는 방식이라는 의미로 등장했다. 사용자는 모델의 반응을 유도하기 위해 문장을 세밀하게 조정했고, 그 과정에서 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 새로운 기술적 영역이 만들어졌다. 그러나 시간이 지나며 이 방식의 한계가 드러났다. 문장 최적화에 몰두한 나머지, 프롬프트는 점차 ‘명령의 언어’라는 틀안에 갇혀 버렸다. 창의나 전략, 맥락은 사라지고 정확도와 효율만 남았다. 이제 그 틀을 벗어나야 할 시점이 왔다. 이제 비즈니스에서 프롬프트는 단순히 AI 모델을 작동시키는 명령문 그 자체 이상이 되어야 한다. 프롬프트는 업무와 결과를 설계하는 언어적 구조로 여겨져야 한..

LLM 기반 AI 가상 소비자 시뮬레이션으로 “신제품 아이디어 사전 필터링”이 가능할까?- "LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings" 연구 내용 정밀 검토 [요점] 이 연구는 매력적인 소재로 눈길을 끈다. 대량의 자원을 소요하는 마케팅의 아킬레스 건인 시장 조사에 활로를 열어줄 것 같다는 기대를 가지게 하기 때문이다. 대략적인 내용은 LLM을 사용한 소비자 시뮬레이션으로 제품에 대한 소비자 반응을 파악하고 신제품을 필터링할 수 있으며, SSR이라는 방식이 그 정확도를 높여준다는 것이다.그러나, LLM 기반 소비자 시뮬레이션은, (적어도 당장은) 실제 마케팅 결정에 적용하기엔 실..