현재 인공지능은 업계를 막론하고 가장 주목하는 기술입니다. ‘생성형 AI’ 뿐만 아니라 ‘에이전트 AI’, ‘AX전환’ 등 AI의 높은 효율성은 생산성으로 연결되고, 이는 기업이 성장을 도모할 수 있는 발판이 됩니다. 이에 따라 시장의 AI 선점 경쟁도 거세지고 있습니다.
폭발적으로 성장하고 있는 AI 생태계에 개인 또한 AI 사용 비중이 높아지는 추세입니다. 2026년 4월, 챗GPT와 제미나이, 클로드 애플리케이션의 한국인 사용자가 역대 최대치를 기록했습니다. 챗GPT, 제미나이, 클로드의 월간 앱 사용자 수는 각각 2345만 명, 845만 명, 241만 명을 기록하며 나란히 역대 최대치를 경신한 것입니다.
AI를 사용하는 일 자체가 더 이상 특별한 능력이 아닌 시대. 이제 중요한 건 AI를 '쓰느냐'가 아니라 '얼마나 잘 쓰느냐'입니다. 오늘은 같은 도구를 쓰면서도 다른 결과를 만들어내는, AI 활용 방법을 살펴보겠습니다.
단순 업무는 AI가, 중요한 업무는 내가 하기
스탠포드대학교와 MIT의 공동 연구에 따르면, 생성형 AI를 활용한 근로자는 평균 14%의 생산성 향상을 기록한 것으로 나타났습니다. 특히 경험이 부족한 신입 직원의 경우는 작업 속도가 35% 가량 빨라지는 효과가 있었습니다.
이 연구 결과는 단순히 AI를 사용했을 때 작업 속도가 빨라진다는 것에 있지 않습니다. AI가 데이터 입력이나 단순 응대 같은 반복 작업을 대체하면서 직원들은 기존의 반복 작업에 들이던 시간을 더 복잡하고 고도화된 직무나 문제해결에 재투자했던 것입니다.
특히나 직원들의 AI 활용은 직원 간의 숙련도 격차를 완화하는데 큰 도움이 되었다고 합니다. 경험이 적은 직원일수록 AI의 도움으로 더 빠르게 업무 역량을 끌어올릴 수 있었기 때문입니다. 많은 직장인들이 적지 않은 업무 시간을 메일 초안 작성이나 텍스트 요약, 데이터 입력, 회의 정리처럼 단순하고 반복적인 업무에 투자하고 있습니다. AI 활용은 이 지점에서 빛을 발합니다. 같은 업무 시간이어도 AI에게 단순 업무를 맡긴다면 우리는 다른 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 그리고 그 시간은 창의적인 아이디어를 개발하거나 문제해결에 집중할 수 있는 시간이 될 것입니다.
구체적이고 명확한 프롬프트 만들기
같은 AI라고 할지라도 사용자의 질문 퀄리티에 따라 결과물은 달라질 수 있습니다. 이때 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력하는 질문이나 지시문을 프롬프트(Prompt)라고 합니다.
좋은 프롬프트를 만들기 위해서는 AI에게 역할을 부여하는 것이 좋습니다. 브랜드 마케터나 개발자, 카피라이터 등 구체적인 역할을 지정하는 것만으로도 해당 분야의 전문적인 관점과 어휘로 답변을 하는 AI를 경험할 수 있습니다.
AI에게 요청할 때는 단순하게 요청하는 것보다 최대한 구체적이고 명확한 정보를 전달하는 것이 좋습니다. 단순히 이메일 초안을 써달라고 요청하는 것보다 목적과 형식, 어조 등을 자세하게 알려줄수록 불필요한 수정 작업을 줄이는데 도움이 됩니다.
AI에게 전달해야 하는 정보가 방대하고 복잡하다면 한 번에 요청하기보다
단계를 나눠 요청하는 것이 좋습니다. 첫 결과물을 받은 후 대화를 통해 점차 보완한다면 AI와의 좋은 협업이 될 것입니다.
AI를 조력자로 활용하여 아이디어 확장하기
업무에 필요한 좋은 아이디어를 내는 것은 상당한 에너지와 시간이 소요되는 일입니다. 하지만 AI를 활용한다면 아이디어를 떠올리는 과정의 여러 단계를 압축할 수 있습니다.
아이디어 발상을 할 때 가장 많이 쓰이는 방법 중에 하나는 브레인스토밍이지만, 개인이나 소수의 팀이 브레인스토밍을 하면 자연스럽게 익숙한 방향으로 흘러가기 쉽습니다. 자신이 가진 경험과 레퍼런스에 한계가 있기 때문입니다.
AI는 이 한계를 뛰어넘어 동일한 주제에 대해 다양한 방향성을 빠르게 제시합니다. 이를 통해 사용자는 짧은 시간 안에 사고의 확장을 경험할 수 있습니다.
피드백 수용이 빠르다는 것 또한 AI 활용의 큰 장점입니다. AI가 도출한 결과물에 더 정확한 방향을 제시함으로 사용자는 더 나은 결과물에 도달할 수 있게 됩니다.
검증하는 습관 들이기
AI의 가장 대표적인 한계는 존재하지 않는 논문이나 실제와 다른 통계처럼 틀린 정보를 사실처럼 전달하는 ‘환각(Hallucination)'입니다. 이 밖에도 AI는 특정 시점 이후에 발생한 최신 정보에 대해 알지 못하며, 맥락을 이해하는 것에도 한계가 있습니다.
그렇기 때문에 AI를 사용할 때에는 결과물의 숫자와 통계는 출처를 반드시 확인하고, 법률·의료·세무처럼 정확성이 중요한 분야는 최신 출처를 통한 교차 검증이 필수입니다. 또한 AI가 학습한 데이터 내에 사회적 편견이나 특정 관점의 편향이 포함될 수 있어, 민감한 주제를 다룰 때는 더욱 세심한 주의가 필요합니다. AI가 결과물을 만들어내더라도 그것을 활용하는 주체는 결국 사람입니다. 잘못된 결과물에 대한 책임 역시 사용자에게 돌아오는 만큼, AI의 결과물이 적절한지 판단하는 것은 사람의 몫입니다. AI가 활용되는 분야가 넓어지고 그 역할이 커질수록, 역설적으로 더 중요해지는 능력은 사람의 판단력입니다. AI를 진짜 잘 쓰는 사람은 많이 활용하는 사람이 아니라, 잘 검증하는 사람입니다.
끊임없이 발전하는 기술 속에서 AI도 빠르게 변모하고 있습니다. AI를 활용하기 위해서는 변화하는 AI에 꾸준히 적응해야 합니다.AI의 툴과 활용 능력은 계속 바뀌지만 AI를 ‘잘’ 쓰는 사람의 핵심은 좋은 질문을 설계하고, 결과물을 비판적으로 검토하며, 최종 판단을 내리는 능력에 있습니다. AI 활용 능력의 핵심은 기술이 아닌 사람인 것입니다.
SOLPT는 AI 업무를 단순한 도구가 아닌 '실무 파트너'로 활용하는 방법을 주제별로 소개하는 콘텐츠입니다.
오늘 소개해드린 이 활용 방법을 통해 여러분이 AI를 ‘잘’ 활용하는 것에 도움이 되었기를 바랍니다.
