AI를 잘 쓰는 사람들의 진짜 차이점(프롬프트 작성 사고 방식)
요즘 AI 도구 정말 많죠.
ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney…
그런데 이상하지 않나요?
같은 AI를 써도 누군가는 성과를 폭발적으로 내고,
누군가는 “AI 별로네”라며 실망합니다.
대부분의 기업도 여전히 파일럿 단계에 머물러 있고,
AI를 혁신의 도구로 활용하는 곳은 단 7%뿐이라고 합니다.
도대체 뭐가 다른 걸까요?
답은 의외로 간단합니다.
바로 ‘프롬프트’,
즉 AI에게 어떻게 말하느냐입니다.
오늘은 그 프롬프트의 본질과
AI를 ‘잘 다루는 사고방식’에 대해 이야기해보려 합니다.
뻔한 얘기 아닙니다.
이 글을 읽고 나면 분명 “AI 좀 다루네”라는 말, 바로 들으실 겁니다.
‘AI를 쓰는 사람의 역량’에 있다
AI는 정말 똑똑한 도구예요.
하지만 ‘도구’일 뿐입니다.
결국 중요한 건 그걸 다루는 사람의 일 이해도입니다.
(예시 비교 이미지: “AI 잘 쓰는 사람 vs 못 쓰는 사람”)
예시 1. 요리사와 AI
A요리사: “AI야, 파스타 레시피 알려줘” → 평범한 파스타
B요리사: “AI야, 크림 파스타를 만들건데 크림의 농도를 조절하는 단계를 세분화해줘. 첫 번째는 생크림 투입 시점, 두 번째는 유화 과정, 세 번째는 농도 체크 방법, 네 번째는 불 조절 타이밍으로 나눠서 설명해줘" → AI가 훨씬 구체적이고 전문적인 답변을 제공 → 미슐랭 수준의 파스타 완성 가능!
예시 2 - 마케터와 AI
C마케터: "AI야, 광고 카피 써줘" → AI: "우리 제품 최고! 지금 바로 구매하세요!" → 완전 평범한 카피... 성과도 별로
D마케터: "AI야, 30대 여성 타겟으로 기미 앰플 광고 카피를 작성할건데, 1단계로 타겟의 고통 포인트 3가지를 먼저 정리해줘. 2단계로 그 고통을 해결하는 USP를 어떻게 표현할지 구조를 잡아줘. 3단계로 후킹 카피와 서브 카피를 나눠서 작성해줘" → AI가 단계별로 논리적인 구조를 제시 → 타겟에게 확 꽂히는 전문 카피 완성!
D마케터는 광고 카피를 만드는 과정이 단순히 "글 쓰기"가 아니라 타겟 분석 → USP 도출 → 카피 구조화 라는 단계로 이뤄진다는 걸 알고 있었습니다!
이렇듯 ‘단계별로 쪼갤 줄 아는 사람’이 더 구체적인 답을 이끌어냅니다.
내 일을 ‘단계별로 쪼갤 줄 아는 사람’이 AI를 잘 쓴다
AI에게 “이거 해줘”라고 던지면,
AI는 “일반적인 답변”만 줍니다.
하지만 “단계별 질문”을 던지면
AI는 전문가급 결과물을 내놓아요.
마케터의 일을 단계별로 쪼개볼게요
단계 1: 시장 조사 및 트렌드 분석
단계 2: 타겟 페르소나 설정
단계 3: 경쟁사 분석
단계 4: USP 도출
단계 5: 메시지 전략 수립
단계 6: 채널 선정
단계 7: 예산 배분
단계 8: 실행 계획
단계 9: KPI 설정
(단계 흐름도 이미지: “일 구조화 → 세분화 질문 → 결과물 개선”)
그럼 이렇게 단계별로 ai에게 질문하면?
예를 들어, 마케터라면 이렇게요 👇
“AI야, 30대 여성 타겟으로 기미 앰플 광고 카피를 쓸 건데,
1단계로 타겟의 고통 포인트 3가지를 정리하고,
2단계로 USP를 표현하는 구조를 잡고,
3단계로 후킹과 서브 카피를 구분해서 써줘.”
이런 식으로 묻는 순간,
AI의 답변 수준이 180도 달라집니다.
전문 용어를 쓸 줄 아는 사람, AI가 ‘전문가’로 인식한다
AI는 일상 언어도 알아듣지만,
전문 용어를 쓸 때 훨씬 깊은 답변을 줍니다.
(비교표 이미지: “일상어 질문 vs 전문어 질문 결과 차이”)
예를 들어 마케터라면 이렇게요 👇
“AI야, 페이스북 광고 캠페인의 CTR을 높이고 싶어.
현재 CPM은 5,000원이고 CTR은 1.2%.
타겟은 25-34세 여성, 관심사는 뷰티·패션이야.
A/B 테스트로 크리에이티브를 최적화할 건데, 어떤 변수를 테스트해야 할까?”
이 질문엔 AI가
‘실행 가능한 전략’으로 답합니다.
전문 용어를 알고 쓰는 순간,
AI는 “이 사람은 전문가다”라고 인식해요.
문제를 ‘정확히 정의할 줄 아는 사람’이 답을 얻는다
AI를 못 쓰는 사람은 이렇게 말합니다.
“AI야, 답 좀 알려줘.”
AI를 잘 쓰는 사람은 이렇게 말하죠.
“AI야, 이런 상황인데 원인이 뭐라고 생각해?
해결 방법 3가지와 각각의 장단점을 제시해줘.”
문제를 정확히 정의하고,
데이터와 가설을 함께 제시하면
AI는 ‘진짜 솔루션’을 제시합니다.
특히 아래 5why 기법으로 접근할 수 있는데요
문제가 생긴 근본 원인을 찾기 위해 "왜?"를 5번 물어보는 겁니다!
예시: 문제: 고객 이탈률이 높다
Why 1: 왜 이탈률이 높나? → 고객 만족도가 낮아서
Why 2: 왜 만족도가 낮나? → 고객 지원 응답이 느려서
Why 3: 왜 응답이 느린가? → 고객 지원팀이 업무 과부하
Why 4: 왜 업무 과부하인가? → 반복적인 질문이 너무 많아서
Why 5: 왜 반복 질문이 많나? → FAQ가 부실하고 찾기 어려워서
프롬프트 작성 막간 tip
ai 프롬프트는 '#'을 큰글씨 혹은 대주제로 이해합니다.
그래서 프롬프트를 작성할때 주제별로 #을 앞에다 붙여주면
ai는 더욱 구조화된 답변을 줍니다.
또한 대괄호 등을 넣어서 강조점을 줄 수 있습니다.
아래 예시로 먼저 보여드릴게요
개인화된 운동 플래너 프롬프트 예시 입니다!
AI 활용 설정
사진 설명을 입력하세요.
As a personal trainer, please generate a personalized workout routine for {{name}} based on the following information Name: #name Fitness Goal: #fitness goal Preferred Workout Style: #workout style Targeted Muscle Groups: #muscle group 1 #muscle group 2 #muscle group 3 Available Equipment: #list of available equipment Other Requirements/Preferences: #other requirements or preferences
(출처:https://snackprompt.com/e/prompt/create-a-personalized-workout-routine-AlgHH1K1Q)
위 예시처럼 #과 []을 적절히 사용하면 더욱 완벽한 답을 얻어 낼 수 있다는 사실!
AI 시대의 격차는 ‘도구의 차이’가 아니라
같은 도구를 어떻게 쓰느냐에서 생깁니다.
누군가는 AI에 명령하고,
누군가는 AI와 협업합니다.
그 차이는 결국
일을 구조화하고 언어화할 줄 아는가에 달려있습니다.
프롬프트는 기술이 아니라 사고방식입니다.
내 일을 단계로 쪼개고, 문제를 정확히 정의하는 사람.
이 사람이 AI 시대에서
대체되는 사람이 아니라 확장되는 사람입니다.
이 글을 보신 여러분!
바로 하나하나 적용해보시고 실천해보세요!