프롬프트를 AI가 알아서 만들어주는 기술이 존재하는가 프롬프트는 알아서 만들어지고 사람은 고민하지 않아도 되면 좋을 것이다그때문에 프롬프트 자동 최적화라는 것이 이야기된다. 프롬프트 자동 최적화는 인공지능이 사용자의 질문이나 요청을 알아서 이해하고, 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 그 입력 내용을 스스로 바꾸거나 정리하는 기술이다. 다시 말하면, 사람이 따로 수정하지 않아도 AI가 문장의 표현이나 구조를 고쳐서 원하는 답을 더 잘 끌어낼 수 있도록 도와주는 방식이다. 단순히 맞춤법이나 문장 흐름을 다듬는 것을 넘어서, 사용자의 의도를 어느 정도 파악해 적절한 질문 형태로 다시 만들어주는 기능까지 포함한다. (마치 음료수 자판기가 개인화된 추천 기능까지 가지고 있는 모습을 연상하면 비슷할 것이다)이 개념이..

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..

챗GPT를 돈내고 쓰는 사람이 1% 미만인 이유 심층 검토 돈을 내면서까지 챗GPT를 사용하는 사람은 얼마나 될까? 또 안쓰는 사람들은 안쓰는 이유가 무엇일까? 혹시 무언가를 잘못 판단하고 있는 것은 아닐까? 이 문제들을 하나씩 짚어본다. 돈을 내고 챗GPT를 사용하는 사람은 얼마나 될까지구에는 지금 약 80억 명의 인구가 살고 있으며, 이 가운데 인터넷을 전혀 사용하지 못하는 사람은 약 25억 명에서 29억 명에 이른다. 이는 전체 인구의 약 30~36퍼센트에 해당하며, 디지털 접근성의 전 세계적 불균형을 가리킨다 . 이처럼 디지털 소외 인구가 존재하는 현실이야말로 ChatGPT 같은 AI 도구의 확산에 한계로 작용한다.한편 인터넷에 연결된 약 55억 명 내지 66퍼센트 수준의 사용자들이 있다 . 이..

지금의 챗GPT의 수준 정밀 검토 [2025.04] 하루가 멀다하고 오픈AI가 새로운 모델과 기능을 쏟아내고 있다. 그러나, 그래서 과연 지금의 챗GPT의 수준은 어느 정도일까? 단순히 벤치마크의 기능 평가 점수가 아니라 실제 현실에 사용할 경우의 능력치는? 한번 정리해보자. 지금 현재의 수준을. 2025년 4월 기준, ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최신의 인공지능 모델들로, 특히 o3 및 o4-mini와 같은 발전된 버전을 활용하여 인간과 비슷한 수준의 업무 수행 능력을 보여주고 있다. 검색 기능, 데이터 분석, 심층 리서치, 그리고 전략 수립과 같은 분야에서 분명 현저한 성과를 내고 있으며, 점차 그 성능이 인간 전문가의 수준에 가깝게 다가가고 있다. 먼저 검색 기능에..

챗GPT 미국 만화 스타일 사람 모습 그리기  중요한 업무 지시를 강조하는 매니저의 모습. 1990년대 미국 만화 화풍을 적용하라  "챗GPT의 2025년 새로운 이미지 생성 모델은 이전의 dall-e 모델과는 완전히 다른 결과를 준다. 좋아진 점 뿐 아니라 달라진 부분이 많다. 동일한 프롬프트를 적용하더라도 결과가 상당히 다르다. 더 나빠졌다고 느낄만한 결과도 많다. 사전에 충분히 테스트 해보지 않으면 원하는 스타일을 찾기 어려울 수도 있다."  전략을 도출하기 위해 고민중인 젊은 기획자의 모습. 1980년대 미국 만화 화풍을 적용하라  디지털 전략을 도출하기 위해 고민중인 캐주얼 차림의 투명 플라스틱 안경테의 젊은 기획자의 모습. 1980년대 미국 만화 화풍을 적용하라  "1970년대 미국 만화 스타..