데이터 분석은 생성형AI로 인해 얼마나 달라졌는가 생성형 AI의 보급은 데이터 분석 방식에 분명한 변화를 가져왔다. 특히 ChatGPT와 같은 언어 기반 AI 도구는 데이터 분석의 접근성과 효율성을 크게 높였다. 과거에는 데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어나 통계 지식이 필수였지만, 지금은 자연어로 질문하고 결과를 얻는 것이 가능해졌다. 이로 인해 비전문가들도 데이터 분석을 시도할 수 있게 되었고, 분석의 문턱이 낮아졌다. AI는 자동으로 코드를 생성하고, 데이터를 요약하고, 그래프까지 시각화해주는 등 다양한 방식으로 분석 과정에 개입하고 있다.하지만 이런 변화는 분석의 본질을 바꾼 것이 아니라 작업 방식의 일부를 바꾼 데 그친다. 데이터의 해석, 의미 파악, 모델 선택, 의사결정 등 핵심적인 분석 판단..

AI 혁신의 전제조건, 프롬프트 전략의 중요성 많은 기업이 생성형 AI를 도입하며 디지털 혁신의 가속화를 기대하고 있지만, 기대만큼의 성과를 내는 경우는 드물다. 문제는 기술 자체에 있지 않다. 동일한 GPT 모델을 사용하더라도 어떤 개인이나 조직은 AI를 전략 파트너처럼 활용하는 반면, 어떤 조직은 여전히 검색 도구 수준에 머무른다. 그 차이를 만드는 결정적 요인이 바로 ‘프롬프트’다. AI가 가진 능력을 끌어내는 방식, 즉 프롬프트 설계 전략이 전제되지 않는 AI 도입은 성과로 연결되지 못하고 단발성 시도에 그칠 수밖에 없다. 기술 도입보다 먼저, AI를 조직의 생산성으로 전환할 수 있는 운용 능력—프롬프트 전략—에 대한 근본적 재정의가 필요한 시점이다. 프롬프트는 생성형 AI의 출력을 결정짓는 핵..

AI 고속도로보다 중요한 것: 기술을 운전할 사람들 by ChatGPT 2025-06-22 기술 국산화 중심 전략의 한계와 새로운 축의 필요성기술 주권의 상징으로 제시된 ‘소버린 AI’는 현실적이고 지속가능한 대안을 위해 구조 전환이 필요하다.하드웨어만 잔뜩 쌓아두고 손잡이를 돌릴 줄 아는 사람이 없다면 그것은 국가가 지은 비어 있는 공장에 불과하다.현재 이재명 대통령이 강조하는 소버린 AI 전략은 인공지능 고속도로 구축, 국산 반도체 및 대형 모델 개발에 집중되어 있다. 이는 기술주권의 정치적 가치를 반영한 방향이지만, 경제학적으로 보면 비교우위의 원칙과 기회비용 계산을 무시한 전략일 수 있다. 자국에서 AI를 만들지 않으면 종속된다는 논리는 기술의 실제 사용성과 서비스 창출 과정을 간과한 주장이..

ChatGPT를 계속 사용해도 프롬프트 작성 능력이 늘지 않는 이유with deepThinker K (GPT) ChatGPT 사용자 대다수가 꾸준히 사용하는데도 프롬프트 작성 능력을 향상시키지 못하는 이유는 단순한 ‘경험 부족’이 아니라, 구조적·인지적·기술적 요인들이 복합적으로 작용한 결과다. 다음은 이를 다섯 가지 측면에서 진단해본 것이다.첫째, 즉각적 만족 구조는 반복적 성찰을 차단한다.ChatGPT는 사용자의 불완전한 입력에도 매우 자연스럽고 그럴듯한 응답을 생성해준다. 이로 인해 사용자는 자신이 작성한 프롬프트가 부정확하거나 비논리적임에도 불구하고 결과에 만족하게 되며, 이를 통해 학습적 피드백 구조가 차단된다. 즉, ‘좋은 결과’를 얻었음에도 ‘왜 그런 결과가 나왔는가’에 대한 성찰은 이루..

ChatGPT의 확산과 AI에이전트의 위험한 오케스트레이션, 기술 진보인가 사고 위임인가: 인간 판단권의 위기 - by deepThinker K 2025.06.20 GPT의 확산은 사용자의 판단권을 위협하는 위험 구조다챗GPT와 같은 GPT 기술의 고도화와 사용자 집단의 양극화는 지금 이 시점에 매우 구조적인 위험을 초래하고 있다. 특히 기술에 적극적인 사용자일수록 인지적 위험에 더 많이 노출되는 반면, 무관심 사용자들은 아이러니하게도 오히려 위험으로부터 자유로운 상태다. 이처럼 역전된 위험 구조는 단지 정보 소비의 차원을 넘어, 사회 전체의 판단력과 결정 구조에 결정적 위협이 된다. GPT 사용자들이 얼마나 비판적 리터러시를 갖추고 있는지, 그리고 그 기술이 어느 수준까지 인간의 사고를 대체하고 ..

프롬프트를 마크다운 형식으로 작성해야 좋은 결과가 나올까? 마크다운을 프롬프트 작성에 사용할 것인가? – 구조화, 효율성, 접근성 분석프롬프트 엔지니어링이나 인공지능 응답 품질을 높이기 위한 논의에서 "마크다운(Markdown)을 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다"는 주장이 종종 등장한다. 이 주장은 일견 타당해 보이지만, 그 말이 사실인지를 파악하려면 마크다운이 실제로 어떤 역할을 하며, 어떤 상황에서 효과적이고 어떤 상황에서는 한계가 있는지를 면밀히 살펴봐야 한다.1. 마크다운의 본질: 형식 그 자체보다 중요한 건 ‘구조화’마크다운은 원래 개발자와 문서 작성자를 위해 고안된 경량 마크업 언어다. 복잡한 태그 없이 간단한 기호를 사용해 문서에 제목, 리스트, 코드블록, 표 등을 적용할 수 있게 ..