흔한 실수

복습: 형식과 구조

지난 레슨에서 AI가 정확한 형식으로 답변하게 하는 법을 배웠어요. 이제 그 기초 위에서 일반적인 실수들을 피하는 방법을 배워볼 거예요.

이 레슨을 마치면 이렇게 할 수 있어요:

자주 하는 7가지 실수 인식하기
디버깅 프레임워크로 문제 해결하기
한국어 프롬프트의 특수한 주의점 파악하기

실수 #1: 너무 애매하게 쓰기

가장 흔한 실수부터 시작할게요.

나쁜 프롬프트:

마케팅 아이디어 줘

이렇게 쓰면 AI가 어떤 마케팅 아이디어를 원하는지 몰라요. 결과? 뭔가 그럴듯하지만 쓸 수 없는 답변이 나와요.

좋은 프롬프트:

우리는 한국 20대 여성을 타겟하는 뷰티 스타트업이야.
인스타그램 마케팅 아이디어 3개를 주는데,
각각 예상 비용과 예상 리치를 포함해줄래?

차이가 느껴지나요? 맥락이 구체적할수록 답변도 정확해요.

실수 #2: 맥락 빠뜨리기

AI는 사람처럼 자동으로 상황을 유추하지 못해요.

맥락 부족한 예:

회의 일정을 짜줄래?

여기서 AI는 모르는 게 너무 많아요:

누가 참석해야 하는데요?
회의 목적이 뭔데요?
회의실이 1개인데 많은 사람이 와요?

맥락 충분한 예:

내일 오후 2시에 마케팅팀(4명), 개발팀(3명) 전략 회의가 있어.
회의실은 A실(8명 수용)과 B실(4명 수용) 2개가 있어.
비용 없이 스케줄을 제안해줄래?

맥락이 많을수록 정확한 답변이 나와요. 그렇다고 소설처럼 길 필요는 없어요.

실수 #3: AI가 다 안다고 착각하기

이건 흔한 문제예요. 특히 한국 회사의 내부 상황을 AI에게 물을 때 말이에요.

위험한 프롬프트:

우리 회사 전략에 맞게 마케팅 계획을 세워줄래?

AI가 여러분 회사를 알 턱이 없어요!

안전한 프롬프트:

우리는 B2B SaaS 회사고, 주요 고객은 한국 중소기업이야.
지난해 매출은 50억원, 마진률은 40%.
이 정보를 바탕으로 내년 마케팅 예산 배분안을 제안해줄래?

AI는 여러분이 주는 정보로만 일해요. 충분히 줄수록 좋은 답변이 나와요.

실수 #4: AI한테 팩트체크 맡기기

이거는 정말 위험해요. “할루시네이션(hallucination)“이라고 부르는 현상이 있거든요.

AI가 모르는 정보를 마치 아는 척, 그럴듯하게 지어낼 수 있어요.

위험한 사용:

2023년 한국 스타트업 투자액이 몇 조원이었어?

AI가 대충 그럴듯한 숫자를 만들어낼 수 있어요.

안전한 사용:

2023년 한국 스타트업 투자액에 대해 검색해줄래?
(또는: 이 자료가 맞는지 확인해줄래? [여러분이 찾은 자료 첨부])

핵심: AI의 답변은 항상 여러분이 검증해야 해요. 특히 중요한 의사결정에 쓸 데이터라면요.

실수 #5: 한 번에 다 시키기

복잡한 프로젝트를 한 번에 AI에게 던지면? 답변이 산만해져요.

복잡한 프롬프트:

우리 신제품 론칭 전략을 짜줄래?
경쟁사 분석, 목표 고객 분석, 마케팅 채널,
예상 매출, 리스크, 대응방안 다 포함해서.

이렇게 하면 AI가 각 부분을 대충 훑어보기만 해요.

나눈 프롬프트:

1단계:

우리 신제품 론칭을 위해 먼저 경쟁사 3개를 분석해줄래?
테이블로, 열은: 회사명, 핵심 기능, 가격, 약점

2단계 (1단계 답변 받은 후):

위의 경쟁사 분석을 바탕으로, 우리의 차별화 전략을 제안해줄래?
3가지 방안과, 각각의 장점/단점을 포함해서.

이렇게 나누면 각 부분이 깊이 있고 정확해요.

실수 #6: 첫 번째 답변 그대로 쓰기

AI의 첫 답변이 항상 최고는 아니에요.

시도해볼 만한 방법들:

같은 프롬프트를 다시 실행 - 답변이 조금씩 달라요
조금 다르게 물어보기 - “더 간단하게”, “더 자세히”, “다른 관점에서”
구체적 피드백 주기 - “이 부분이 부족해, 수정해줄래?”

예시:

첫 번째 답변이 조금 부족해.
특히 예상 비용 부분을 좀 더 상세히 분석해줄래?
월별 예산 변동도 포함해서.

좋은 답변은 대화를 통해 만들어져요, 한 번에 나오는 게 아니에요.

실수 #7: 한국어 vs 영어 프롬프트

이건 한국 사용자만의 특수한 문제예요.

한국어로 쓸 때 주의점:

존댓말/반말 혼용 조심 - 답변의 톤에 영향을 줍니다

좋은 예: "우리 팀을 위해 회의 안건을 짜줄 수 있을까요?" (일관된 존댓말)
나쁜 예: "팀을 위해 회의 안건 짜. 상세하게 해줄 수 있어?" (혼용)

한국식 경어 제대로 쓰기 - “~하기 위하여”, “~에 대하여” 같은 딱딱한 표현은 피하세요

좋은 예: "마케팅 계획을 짤 때 도움이 될 만한 자료 찾아줄 수 있을까?"
나쁜 예: "마케팅 계획 수립을 위하여 필요한 자료에 대한 정보를 제공하여 주십시오."

맥락의 암묵성 주의 - 한국어는 맥락을 많이 생략해요

좋은 예: "우리는 식품 회사고, 신제품(초콜릿)을 출시할 예정이야.
         마케팅 전략을 세워줄 수 있을까?"
나쁜 예: "신제품 마케팅 좀 해줄래?"

영어로 쓸 때가 더 나을 때:

기술 용어나 프로그래밍 관련
국제적 맥락의 내용
통계나 데이터가 많은 분석

디버깅 프레임워크

AI의 답변이 맘에 안 들 때, 이 6단계로 진단해보세요.

1단계: 프롬프트 확인

맥락이 충분한가?
중복되거나 복잡한 요청은 없는가?
형식을 지정했는가?

2단계: AI가 아는 정보 확인

AI가 알아야 할 배경 정보를 충분히 줬는가?
너무 구체적인 내부 정보는 아닌가?

3단계: 요청 나누기

한 번에 너무 많은 걸 요청한 건 아닌가?
단계별로 나눠서 다시 물어봐보자.

4단계: 피드백 주기

구체적으로 어떤 부분이 부족한지 설명했는가?
“더 자세히”, “다른 방식으로” 같은 피드백을 줬는가?

5단계: 다시 시도

조금 다르게 같은 질문을 했는가?
한국어로 안 되면 영어로 한번 해볼까?

6단계: 팩트 확인

출력된 정보가 맞는지 확인했는가?
중요한 데이터는 별도로 검증했는가?

직접 해보기: 이 프롬프트를 고쳐보세요

프롬프트 1 (너무 애매함)

나쁜 버전:
한국 시장 분석해줘

여러분이 고쳐보세요. 맥락 추가, 형식 지정, 구체적 요청을 해봐요.

좋은 버전의 예시:
우리는 한국 이커머스 회사고,
패션 액세서리를 판매해.
2026년 시장 트렌드를 분석해줄래?
형식: 테이블로, 카테고리별(성별, 연령, 가격대)로 정리해서.

프롬프트 2 (맥락 부족)

나쁜 버전:
신입사원 교육 계획을 짜줄래?

여러분이 고쳐보세요. 회사 규모, 산업, 신입 수를 포함해봐요.

좋은 버전의 예시:
우리는 50명의 중소 스타트업이고 (에듀테크).
이번 달에 신입사원 3명이 들어와.
1주일 온보딩 계획을 짜줄 수 있을까?
일정, 담당자, 학습 내용 포함해서.

프롬프트 3 (너무 복잡함)

나쁜 버전:
우리 제품의 경쟁사 분석, 마케팅 전략,
예상 매출, 론칭 일정, 팀 구성까지 다 해줄래?

이건 어떻게 나눌까요? 각 부분을 따로 물어보는 게 낫겠어요.

핵심 정리

맥락과 구체성이 90%: 프롬프트가 명확할수록 답변이 좋아요
한 번에 한 가지씩: 복잡한 요청은 여러 단계로 나누세요
대화가 핵심: 첫 답변이 완벽할 리 없어요. 피드백을 반복하세요
AI는 팩트체크 못 해요: 중요한 정보는 항상 여러분이 검증하세요
한국어도 일관성 있게: 존댓말과 자연스러운 표현 유지하세요
문제가 생기면 진단해요: 6단계 프레임워크로 차근차근 해결하세요

다음 레슨 미리보기

다음엔 고급 기법들을 배울 거예요. 단계별 사고(Chain-of-Thought), 페르소나 조합, 구조적 프레임워크… 정말 프로처럼 AI를 쓰는 방법들이죠. 한국 비즈니스 상황에 맞춘 사례들도 함께요.