당신의 MBTI가 AI 활용 방식을 결정한다? 안한다?
MBTI 유형별 인지적 선호로 보는 AI 활용 유형
도입: MBTI 오남용과 본래 의도, 그리고 AI와의 연결
요즘 한국에서는 처음 만난 사람에게 “너 MBTI 뭐야?”라는 질문이 인사처럼 자연스럽게 오갈 정도로 MBTI 열풍이 거셉니다. 친구, 연인, 직장 동료 간의 대화는 물론이고, 성격 유형별 밈(meme), 궁합 분석, 유형별 특징 콘텐츠들이 SNS와 유튜브를 통해 무한히 생산되고 있습니다. 이 흐름은 단순한 유행을 넘어 실제 생활과 판단에까지 영향을 미치고 있습니다. 예컨대 일부 기업에서는 채용 단계에서 MBTI 유형을 요구하거나 특정 유형을 선호한다는 이야기도 심심찮게 들리죠[1][2]. 물론 이는 과도한 일반화와 오남용이라는 비판도 받고 있습니다.
그런데 MBTI가 원래 어떤 목적으로 만들어졌는지를 되짚어 보면, 오늘날 우리가 흔히 떠올리는 성격 테스트의 개념과는 거리가 있습니다. MBTI는 2차 세계대전 직후, 전쟁 이후 노동시장에 유입된 여성 인력을 어떤 직무에 배치하면 가장 잘 맞을지를 파악하기 위한 도구로 처음 활용되었습니다. 즉, 사람의 인지적 선호 경향을 통해 “이 사람은 어떤 방식으로 사고하고, 어떤 일에서 효율을 낼 수 있는가”를 구분하고자 했던 것입니다[3]. 이는 오늘날의 고전적 심리검사라기보다는, 일종의 작업 효율 분류 시스템에 가까운 출발이었습니다. 감성적 해석보다는 실용적 배치와 적성 매칭을 위한 도구였던 셈입니다.
이 대목에서 자연스럽게 오늘날의 AI 환경과 연결고리가 생깁니다. 요즘 우리는 다양한 인공지능 도구들을 쓰면서, 저마다의 기능과 장단점, 즉 역량(capability)을 구분합니다. 어떤 AI는 창의적인 글쓰기에 강하고, 어떤 AI는 논리적 추론이나 수치 연산에 능하며, 또 어떤 것은 이미지나 음성 등 멀티모달 생성에 특화되어 있죠. 그 과정에서 사용자들은 자연스럽게 이런 질문을 던지게 됩니다. “이 AI는 어떤 일에 가장 적합할까?”, “나는 어떤 종류의 AI를 잘 활용할 수 있을까?”
이는 MBTI의 본래 취지와 정확히 맞닿아 있습니다. 사람마다 사고방식과 정보처리 방식이 다르듯, AI도 각자 설계된 구조에 따라 잘하는 영역이 다르고, 사용자 또한 자신의 인지적 선호에 따라 AI와의 상호작용 방식에 차이를 보입니다. 그렇다면 여기서 흥미로운 가설이 나옵니다. 사람의 인지적 선호(MBTI 성향)에 따라, AI를 활용하는 방식이나 선호하는 AI 유형도 달라질 수 있지 않을까? 단순히 성격이나 궁합의 차원이 아니라, 회사에서의 업무, 특히 디자인이나 콘텐츠, 브랜딩과 같이 크리에이티브 산업의 실제 업무 현장에서 AI와 협업하는 방식에 영향을 줄 수 있는 성향 차이 말입니다. 예컨대, 외향적인 사람은 AI를 협업 파트너로 여겨 적극 대화형으로 활용할 수도 있고, 직관형은 추상적 비유와 상상 기반의 프롬프트로 창의적 출력을 끌어낼 수도 있겠죠.
이 글은 바로 그 관점에서 시작합니다. MBTI의 각 축이 설명하는 인지적 선호의 패턴을 바탕으로, 사람들은 AI를 어떤 방식으로 더 잘, 더 편하게, 더 창의적으로 사용할 수 있을지를 살펴보려 합니다. 특히 크리에이티브 업무에서 이 차이가 어떻게 드러나는지에 집중해서, 단순한 테스트가 아닌 자기 인식 기반의 AI 협업 프레임으로 MBTI를 새롭게 읽어보겠습니다.
MBTI의 4가지 인지 성향 틀 비유로 이해하기
MBTI는 네 가지 축(axis)의 선호 경향으로 우리의 성격을 묘사합니다. 이는 에너지를 얻는 방식에서부터 정보를 처리하고 의사결정하는 과정, 그리고 세상 속에서 삶을 조직하는 태도까지 폭넓게 포함하는데요. 각각을 쉽게 풀어 비유와 사례로 살펴보겠습니다:
외향형(E) & 내향형(I)
에너지 충전 방식의 차이입니다. 외향인은 마치 태양광 패널처럼 사람들과의 교류라는 햇빛을 받아야 배터리가 충전됩니다. 반면 내향인은 충전식 배터리처럼 혼자만의 시간이라는 충전기에 꽂혀야 에너지가 채워지죠. 이를테면, 하루 일과 후 외향인은 친구를 만나 수다를 떨어야 스트레스가 풀리고, 내향인은 집에서 혼자 조용히 휴식해야 비로소 리프레시되는 식입니다.
감각형(S) & 직관형(N)
정보 수집과 인식의 차이를 뜻합니다. 감각형은 현미경으로 들여다보듯 구체적인 사실과 현재의 현실에 초점을 맞춥니다. “숲보다는 나무를 보는” 타입으로, 메뉴얼이나 수치 데이터처럼 손에 잡히는 정보를 신뢰하죠. 직관형은 망원경으로 멀리 내다보듯 큰 그림과 가능성을 중시합니다. “나무보다는 숲을 보는” 경향으로, 보이지 않는 패턴이나 영감으로부터 아이디어를 얻곤 합니다. 새로운 프로젝트가 주어지면, 감각형은 현실적인 제약과 자료부터 챙기지만 직관형은 미래의 비전과 아이디어 스케치를 먼저 떠올리는 식입니다.
사고형(T) & 감정형(F)
의사결정 기준의 차이입니다. 사고형은 머릿속에 저울을 떠올리며 논리와 객관성으로 결정을 내립니다. 감정형은 마음의 나침반을 따라 사람들의 감정과 가치를 고려하면서 판단을 내리죠. 예를 들어 팀에서 갈등이 생겼을 때, 사고형은 누구의 주장이 더 합리적인지 따지고 해결책을 찾지만, 감정형은 모두의 마음이 다치지 않는 방향이 무엇일지부터 고민합니다. 하나는 머리(head)로, 다른 하나는 가슴(heart)으로 결정한다고도 비유할 수 있겠네요.
판단형(J) & 인식형(P)
외부 세상 및 환경에 대한 생활 방식과 일 처리 태도의 차이입니다. 판단형은 캘린더처럼 체계적이고 계획적으로 움직입니다. 마감과 일정 관리를 철저히 하고, 정해진 틀 안에서 일하는 것을 선호하죠. 인식형은 나침반처럼 유연하고 즉흥적으로 상황에 맞춰 나아갑니다. 계획보다는 임기응변과 가능성의 여지를 열어두는 걸 좋아하죠. 여행을 가더라도 J는 세부 일정까지 미리 짜지만, P는 발길 닿는 대로 현지에서 계획을 바꾸며 즐깁니다. 일할 때도 J는 To-do 리스트를 착착 지워나가는 데서 성취감을 느끼고, P는 상황 흐름에 따라 멀티태스킹하며 자유롭게 일하는 걸 선호합니다.
<Generated by Google Gemini>MBTI 성향별 AI 활용 유형: 어떤 도구에 끌릴까?
이제 각 성향 축별로, 어떤 AI 활용 방식이 잘 맞을지 살펴보겠습니다. 사람마다 차이는 있지만, MBTI 선호 경향에 따라 선호하는 AI 경험이나 도구 접근법에 차이가 나타날 수 있는데요. 아래에서는 성향별 특징에 맞춰 AI를 활용하는 프롬프트 예시와 실제 크리에이티브 업무 시나리오를 함께 들어보겠습니다.
외향형(E) & 내향형(I): AI와 소통하는 스타일
아이디어는 공유해서 키운다 (E형)
외향적인 분들은 AI를 대화의 파트너로 삼아 활용하는 경향이 있습니다. 이들은 챗봇이나 음성 비서처럼 인터렉티브한 AI와 적극적으로 소통하며 아이디어를 발전시키곤 하죠. 예를 들어, 브레인스토밍이 필요할 때 외향형 마케터는 동료들과 AI를 함께 활용하는 그림을 그립니다. 회의 시간에 챗GPT에게 바로 “우리 팀 브랜딩 아이디에이션을 위해 재미있는 슬로건 5가지만 알려줘”라고 물어보고, 그 결과를 모두와 공유하며 웃고 떠들며 추가 아이디어를 얻는 식입니다. 이런 식으로 E형은 AI를 통해 얻은 인풋을 다시 사람들과 나누며 에너지를 얻고, 창의력을 증폭시킵니다. 또한 협업형 AI 플랫폼(예: 실시간 공유 화이트보드나 AI 프레젠테이션 도구)을 써서 여러 사람이 동시에 의견을 내고 결과물을 만들어가는 것도 E형에겐 잘 맞는 활용법이 될 거예요.
조용한 개인 조력자 활용 (I형)
내향적인 분들은 AI를 개인적인 조력자로 여기는 경우가 많습니다. 혼자 집중하고 깊이 생각하는 시간을 선호하기 때문에, 일대일로 소곤소곤 대화하는 AI가 딱인 셈이죠. 예를 들어, 내향형 디자이너는 새로운 콘텐츠 아이디어가 필요할 때 사람들과 즉각 공유하기보다는 먼저 AI와 조용히 상의합니다. 컴퓨터 앞에서 혼자 ChatGPT에게 “내가 구상 중인 브랜드의 느낌에 맞는 창의적인 로고 컨셉 몇 가지를 조용히 알려줄래?”라고 프롬프트를 주어보는 거죠. 그렇게 얻은 영감을 토대로 스케치를 해보고, 충분히 숙고한 후에야 동료들에게 의견을 구합니다. I형에게 AI는 마치 언제든 호출할 수 있는 개인 비서나 학습 파트너처럼 느껴집니다. 튜토리얼을 차근차근 따라가며 새로운 AI 툴을 익히거나, 혼자만의 페이스로 AI의 도움을 받아 심층적인 분석이나 글쓰기를 하는 등 조용하지만 확실한 생산성 향상을 추구하는 경우가 많습니다.
감각형(S) vs 직관형(N): AI에서 얻는 인사이트의 차이
사실 기반 솔루션 선호 (S형)
감각형에게 AI는 유용한 도구상자와 같습니다. 이들은 AI에게서 구체적인 팩트와 자료를 얻고자 하며, 현실 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 예를 들어, S형 기획자는 새로운 사업 전략을 세울 때 AI에게 “현재 우리 업계의 최신 통계 자료와 트렌드 5가지를 알려줘”라고 요청할 수 있습니다. AI가 제공한 정량적 데이터나 체크리스트를 바탕으로 현실성 있는 계획을 수립하죠. 디자인 작업에서도 S형은 AI 이미지 생성기를 쓸 때 세부적인 프롬프트를 선호합니다. 원하는 색상 코드, 구도, 스타일을 꼼꼼히 지정하여 정확히 머릿속에 그린 결과물을 얻으려 노력합니다. 요컨대 S형은 AI의 출력을 신뢰할 만한 레퍼런스나 시작점으로 활용하며, 그 정확성과 실용성을 높이 평가합니다.
아이디어 점프스타터 활용 (N형)
직관형에게 AI는 무한한 가능성의 스파링 파트너입니다. 이들은 AI를 통해 새롭고 추상적인 인사이트를 얻거나 독창적인 아이디어를 끌어내는 데 흥미를 느끼죠. N형 콘텐츠 기획자의 경우를 생각해봅시다. 막연했던 캠페인 콘셉트를 잡기 위해 AI에게 “5년 후 미래의 우리 고객이 겪을 법한 상황을 배경으로, 독특하고 감성적인 광고 스토리를 만들어줘”와 같이 다소 추상적인 프롬프트를 줄 수 있습니다. 그러면 AI의 예상치 못한 발상 속에서 힌트를 얻고, “그래, 이런 방향도 가능하겠어!” 하며 영감을 받는 겁니다. 디자인 분야의 N형이라면, 정확한 지시 없이도 AI 이미지 생성 툴에 느낌적인 키워드만 넣어보고는 의외의 결과물에서 새로운 컨셉을 찾기도 합니다. 즉 N형은 AI의 출력 그 자체보다도 그로 인해 연결되는 연상 작용을 통해 큰 그림의 아이디어를 잡아내며, AI를 창의력 점프스타터로 활용하는 경향이 있습니다.
사고형(T) vs 감정형(F): AI 활용 목표와 접근법
논리적 문제 해결사 (T형)
사고형은 AI를 도구로서 수단화하는 데 능합니다. 감정적인 부분보다는 효율성과 논리에 중점을 두기에, AI를 쓰는 목적도 매우 실용적이고 명확하죠. 예를 들어, T형 데이터 분석가는 반복적인 보고서 작성을 자동화하기 위해 코드를 생성하는 AI나 데이터 패턴을 찾아주는 머신러닝 도구를 적극 도입합니다. 챗GPT 같은 언어 모델을 활용할 때도, “이러이러한 조건에 맞는 최적의 의사결정 전략을 알려줘”, “주어진 데이터를 분석하여 요약 리포트를 작성해줘”처럼 구체적 요구와 기준을 제시하는 프롬프트를 주로 사용하죠. T형은 AI가 내놓은 결과에 대해서도 감정적 만족보다는 논리적 검증을 거칩니다. “AI가 해줬으니 편하네”라기보다는 “AI 결과가 합리적인지 따져보자”에 가깝습니다. 이러한 성향 덕분에 T형은 AI를 활용함에 있어 생산성 향상과 문제 해결에 뛰어난 성과를 보일 수 있습니다.
공감과 창의의 파트너 (F형)
감정형은 AI를 사용할 때 인간적인 터치와 감성을 중요하게 여기는 편입니다. F형 마케팅 콘텐츠 작성자라면, AI에게 제품 설명을 시킬 때도 “독자가 감동할 만한 따뜻한 어조로 소개글을 써줘”처럼 톤과 감정에 관한 지침을 포함하는 프롬프트를 즐겨 씁니다. 결과물에서도 단순한 사실 나열보다는 사람들의 마음을 움직일 포인트를 중시하죠. F형에게 AI는 일종의 브레인스토밍 친구이자 공감대 형성 도우미가 될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 설계한다면 F형은 단순히 질문에 답하는 기능뿐 아니라 정서적으로 위로하고 공감을 표현하는 답변까지 원할 수 있어요. 디자인이나 브랜딩에서도, F형은 AI를 통해 여러 아이디어를 얻더라도 최종 결정에서는 팀원들의 감정적인 반응이나 브랜드 고유의 가치에 비추어 판단합니다. 요컨대 F형은 AI 활용 시에도 “결국 사람에게 어떤 울림을 줄 것인가?”를 끊임없이 자문하며, AI를 인간미 있게 쓰도록 하는 감성적인 연출가 역할을 하곤 합니다.
판단형(J) vs 인식형(P): AI 도구를 대하는 자세
계획적인 AI 사용자 (J형)
판단형은 AI를 활용할 때도 계획부터 세우고 들어갑니다. 이들은 사용할 도구와 목적을 미리 정의하고, 체계적인 워크플로를 만드는 데 능하죠. J형 프로젝트 매니저라면, 새로운 AI 툴을 도입하기 전부터 “이 툴을 쓰면 작업 프로세스가 어떻게 개선될까? 미리 매뉴얼을 읽어두자” 하고 준비를 철저히 합니다. 예를 들어 마케팅 캠페인에 AI 카피라이팅 툴을 쓴다면, 캠페인 기획 단계부터 AI에게 맡길 부분과 사람이 할 부분을 구분해두고 일정에 반영합니다. 프롬프트를 작성할 때도 체계적입니다. “1단계에서는 아이디어 리스트를 만들어주고, 2단계에서는 각 아이디어의 장단점을 분석해줘”처럼 단계별 요청을 명확히 하며 AI의 출력을 컨트롤합니다. 결과적으로 J형은 AI를 통해 얻은 산출물을 다시 분류하고 정리하여 깔끔한 아웃풋으로 완성하는 데 뛰어납니다. 이러한 꼼꼼함 덕분에 프로젝트 관리용 AI, 일정 관리 챗봇 등은 J형과 유독 잘 맞는 도구일 수밖에 없습니다.
유연한 실험가 (P형)
인식형은 AI 활용에 있어 즉흥적 실험 정신이 돋보입니다. 새로운 AI 툴이 나오면 두말 않고 이것저것 눌러보며 직접 체험해보는 타입이죠. P형 콘텐츠 크리에이터를 떠올려 봅시다. 딱히 명확한 계획이 없어도, 예를 들어 “재미있어 보이는 이미지 생성 AI네? 어떤 결과가 나올까?” 하고 사진 몇 장을 업로드해 스타일 변환을 시켜본다든지, 음성 합성 AI로 자신만의 노래를 만들어보는 등 놀이하듯 활용합니다. 이들은 AI의 의외성에서 즐거움을 느끼기 때문에, 가끔은 엉뚱한 질문이나 명령을 던져 AI의 반응을 보며 아이디어를 얻기도 합니다. 프롬프트도 그때그때 떠오르는 대로 다양하게 시도해보죠. 물론 P형의 이러한 유연함은 마감 일정이 촉박한 상황에서는 위험할 수도 있지만, 반대로 새롭고 혁신적인 발상을 위한 상황에서는 큰 강점이 됩니다. P형은 AI를 가능성의 친구로 여기며, 정해진 용도 밖의 창의적 활용법까지 개척해내는 혁신가적인 사용자라고 할 수 있습니다.
내 MBTI 인지 선호, 간단 셀프 체크하기
혹시 자신의 MBTI 성향을 잘 모르겠다면, 혹은 알고는 있지만 업무에서 어떻게 드러나는지 궁금하다면 간단한 질문으로 셀프 체크를 해볼 수도 있습니다. 아래 질문들에 대한 스스로의 반응을 살펴보세요. 각 문항에는 두 가지 상반된 선택지가 있으니, 더 내 쪽에 가깝게 느껴지는 답에 표시를 해봅시다.
새로운 AI 툴이 출시되었다면 나는?
A. 주변 사람들과 바로 공유하며 함께 써보고 싶다.
B. 혼자 충분한 시간을 갖고 기능을 탐색해보고 싶다.
→ A를 선택했다면 E 성향, B를 선택했다면 I 성향에 가깝습니다.
AI에게 정보를 물어볼 때 나는 어떤 형태를 더 선호하는가?
A. “구체적인 수치와 사실”을 요구한다. (예: 최신 통계, 정확한 사용법 등)
B. “넓은 아이디어나 패턴”을 요구한다. (예: 미래 트렌드 예측, 창의적 제안 등)
→ A = S 성향, B = N 성향에 더 가깝겠죠.
문제 해결을 위해 AI를 활용할 때 나는?
A. 최대한 논리적이고 효율적인 답을 원한다. (예: 최적의 솔루션, 분석 리포트 등)
B. 사람들의 감정까지 고려한 답을 원한다. (예: 사용자 친화적 조언, 공감어린 메시지 등)
→ A = T 성향, B = F 성향으로 볼 수 있습니다.
새로운 프로젝트를 시작할 때 AI 활용 계획은?
A. 일단 계획부터 세우고 필요한 단계마다 AI를 투입한다. (철저한 일정 관리)
B. 일단 이것저것 시도해보며 AI 활용법을 유동적으로 찾아본다. (유연한 대응)
→ A = J 성향, B = P 성향일 가능성이 높습니다.
질문에 대한 답을 통해 본인의 인지적 선호 경향을 어느 정도 가늠해볼 수 있습니다. 물론 완벽한 진단은 아니지만, 스스로의 성향을 자각하는 데 작은 힌트가 될 거예요.
맺으며: MBTI는 구분짓기가 아닌, 역량 확장의 지도여야 한다
MBTI는 우리의 생각과 행동 패턴에 대한 유용한 통찰을 주는 도구이지만, 어디까지나 힌트일 뿐 절대적인 법칙은 아닙니다. 그런데 한국에서는 MBTI가 마치 인간을 ‘유형’이라는 틀에 가두는 정의(definition)의 도구로 변질되는 경향이 강해졌습니다. 이로 인해 특정 유형에 대한 혐오 정서, 유형 간 우열 판단, “너는 그 유형이니까 이 일에 안 맞아” 같은 제한적 낙인 찍기가 퍼지고 있죠. 이런 방식은 MBTI의 본래 의도를 완전히 배반하는 오남용입니다.
MBTI는 타인을 분류하고 단정 짓기 위해 만들어진 것이 아니라, 자기 이해를 통해 적성과 가능성을 발견하는 도구였습니다. 특히 본질은 성격의 고정된 결과가 아니라 ‘정보를 어떻게 인식하고 판단하는가’라는 인지적 선호 경향에 있습니다. 저는 바로 이 지점에 주목하고 싶습니다.
이 글에서 MBTI를 AI와 연결한 이유는, 사람이 정보를 인식·해석·활용하는 방식과, AI가 가진 역량(capability) 간의 구조적 유사성에 착안했기 때문입니다. MBTI가 인지의 패턴을 분류하듯, AI 역시 지능적 기능의 패턴으로 구분되고, 그 활용 방식 역시 사용자의 선호에 따라 완전히 달라질 수 있습니다. 저는 MBTI의 축을 통해 사람이 어떤 방식의 AI 경험을 선호하고 잘 활용하는지를 파악하고, 이를 기반으로 업무에서의 창의적 메타 러닝 도구로 확장해보자는 시도를 한 것입니다.
중요한 건, 이 분류가 사일로(Silo)화된 고정 역할을 부여하려는 게 아니라는 점입니다. 예를 들어 “N형은 추상적 프롬프트에만 잘 맞고, S형은 분석 업무에만 어울린다” 같은 정태적 해석은 또 다른 MBTI 오남용의 반복입니다. 오히려 MBTI 유형별로 어떤 AI 활용 성향이 있을 수 있는지를 스펙트럼처럼 이해하고, 때로는 자신의 선호를 벗어난 방식도 실험적으로 시도해볼 수 있다는 입체적 인식 틀을 만드는 것이 이 프레임워크의 목적입니다. AI 시대의 핵심 역량은 단순히 도구를 쓸 줄 아는 것이 아니라, 자신이 어떤 도구와 어떤 방식으로 상호작용하며 학습하고 성장하는지를 메타 인식하는 능력입니다. 이 프레임워크는 그런 메타 러닝을 위한 자기 인식의 출발점이 될 수 있습니다.
MBTI는 갈라치기의 기준이 아니라, 다양한 사고 방식과 작업 스타일의 공존 가능성을 보여주는 지도입니다. 그 지도 위에서 우리는 각자의 인지적 성향을 따라 AI와 협업하는 나만의 전략을 설계할 수 있습니다. 외향적인 사람이 대화형 AI를 활용해 팀 아이디어를 확장할 수도 있고, 계획형이 실험형 프롬프트로 창의성을 넓힐 수도 있습니다. 결국 MBTI는 우리에게 말해줍니다. “너는 이런 방향에서 강점을 가질 수 있어. 그리고 그 강점은 지금의 AI 환경에서 얼마든지 새롭게 조합되고 확장될 수 있어.” 이 가능성을 읽어낼 수 있다면, 우리는 AI 시대의 진정한 협업자이자 설계자로 거듭날 수 있을 것입니다.
부록: MBTI 유형별 인지적 선호에 따른 AI 역량 활용 유형
1. 외향형(E) & 내향형(I)
1.1. 외향형(E)
핵심 인지 특성
상호작용 중에 생각이 정리되고 에너지가 올라감
짧게 여러 번 묻거나, 바로바로 반응 받고, 생각과 말/행동이 동시에 진행
선호하는 AI 역량
짧은 프롬프트와 짧은 답변 패턴을 자주 주고 받음
계속 주고 받으며 다듬기
보드, 다이어그램, 카드 등 시각적 요소
실시간으로 업무를 도와주는 코파일럿(Co-pilot) 어시스턴트
바로바로 초안을 만들고 수정하거나 개입
빠른 반복 과정(iteration)에 최적화된 반응
AI 활용 업무
회의 중 실시간 메모/정리/아이디어 보조
피치덱/제안서 초안 같이 만들어가기
워크숍/브레인스토밍 세션 보조
“지금 이 문장 다듬어줘”식의 작업 중 편집
프롬프트 패턴: “짧고 자주 묻기 + 빠른 진행”
“지금 이 문장을 빠르게 다듬어 주세요. 대안 3개만 간단히 제시해 주세요.”
“이 슬라이드의 타이틀 아이디어를 5초 컷으로 5개 주세요.”
“방금 쓴 내용 기반으로 즉석 bullet로 다시 정리해 주세요.”
1.2. 내향형(I)
핵심 인지 특성
내부에서 충분히 정리한 뒤 외부로 내놓을 때 안정감
한 번에 컨텍스트를 길게 전달하고 그에 대한 밀도 높은 응답을 선호
선호하는 AI 역량
긴 입력(맥락 설명, 자료 묶음)을 허용
응답도 구조화·장문·고밀도
여러 번 쪼개기보다는 한 번의 심층 응답을 선호
심층 분석 (여러 자료 합쳐 통합 분석)
리포트, 에세이, 전략 문서와 같은 긴 형태의 문서(Long-form)를 생성
단계별 논리 전개, 배경 고려 등 복잡한 추론
AI 활용 업무
리서치 노트/보고서 초안 생성
복수 문서/링크를 통합한 분석 보고서
복잡한 개념/시스템을 “하나의 긴 설명”으로 정리
개인 공부를 위한 구조화된 설명
프롬프트 패턴: “긴 컨텍스트 → 구조적·장문 분석”
“아래 자료 3개를 하나의 통합 분석 보고서로 만들어 주세요. ① 개요, ② 핵심 쟁점, ③ 비교, ④ 결론 구조로 작성해 주세요.”
“이 개념을 처음부터 끝까지 단계적으로 깊이 있게 설명해 주세요. 필요하다면 예시나 도식도 포함해 주세요.”
“아래 프로젝트의 전체 맥락을 이해한 뒤, long-form 전략 문서로 재작성해 주세요.”
2. 감각형(S) & 직관형(N)
2.1. 감각형(S)
핵심 인지 특성
정보 입력 단위: 구체적, 실제, 관찰 가능한 데이터
처리 방식: Bottom-up(세부 → 전체), 단계별 귀납적 누적
선호 질문: “지금 실제로 무슨 일이 일어나고 있지?” / “숫자, 사례, 자료가 뭐야?” / “과거 데이터 기준으로 보면?”
지나치게 추상적인 설명만 들으면 “뜬구름 잡는다”는 느낌
근거 없는 예측, 숫자·사례가 빈약한 주장에 대한 불신
AI가 비유만 많이 만들고 실제 데이터가 부족하면 신뢰도 하락
선호하는 AI 역량
구체적 질문을 허용하는 인터페이스 (예: “① ~의 정의, ② 사례 3개, ③ 숫자 기준 정리해줘”)
번호 매기기, 표(table), 목록글
“정의 → 핵심 포인트 → 예시 → 요약” 구조
실제 숫자, 사례, 레퍼런스 정보 포함
범위를 조금씩 좁혀가며 “조각” 단위로 정보 확장
한 번에 많은 추상 이론보다, 여러 번 나눠 구체화
사실 추출 및 팩트 체크 / 필수 Q&A
데이터 요약: 리포트 요약, 엑셀/표 요약
SOP나 체크리스트 생성
사례 기반 추론: 사례 비교, 베스트 프랙티스 정리
AI 활용 업무
리포트/기사 요약, 목록글로 핵심 정리
업무 매뉴얼, 온보딩 문서, 프로세스 문서 작성
제품 비교표, 옵션별 장단점 표 제작
“오늘 회의 내용 5개 목록글로 정리해줘” 같은 회의 기록 정리
실무자의 How-to 문서 자동 생성
프롬프트 패턴: “구체적 자료 + 구조화된 포맷 + 사실 중심 요청”
“아래 글의 핵심 내용을 bullet 5개로 정리해 주세요. 각 bullet에는 구체적 수치나 사례가 포함되면 좋겠습니다.”
“이 두 제품의 차이를 표(table)로 정리해 주세요. 비교 항목은 ‘가격 / 기능 / 품질 / 사용 시나리오’로 고정해 주세요.”
“아래 작업을 위한 SOP(Standard Operating Procedure)를 만들어 주세요. 각 단계는 1문장 설명 + 필요한 도구 + 체크리스트 형식으로 구성해 주세요.”
2.2. 직관형(N)
핵심 인지 특성
정보 입력 단위: 패턴, 관계, 메타 구조, 가능성
처리 방식: top-down (전체 → 세부), 의미 중심
선호 질문: “이게 전체적으로 뭘 의미하지?” / “장기적으로 어떤 그림이 나올까?” / “다른 패턴이나 모델과 연결하면 뭐가 보이지?”
디테일·사실만 나열되고, 구조/의미/모델이 없으면 지루함
“그래서 so what?”이 해결되지 않으면 output 가치가 낮게 느껴짐
AI가 표만 잘 만들고 내러티브/패턴 설명이 없으면 불만
선호하는 AI 역량
“맥락 설명 + 질문” 형식: 배경 몇 줄 + 이게 무슨 의미?
한 번에 어느 정도 긴 텍스트를 던져도 괜찮음
프레임워크나 모델, 패턴과 같은 구조 설명
비유, 사례, 시나리오로 다시 풀어주기
“현재 → 미래 가능성 → 전략적 시사점” 구조
개념 지도 및 프레임워크 제안
시나리오 생성: 베스트&워스크 케이스, 다양한 미래 예측
“이런 가설로 볼 수 있다” 식으로 가설 생성
여러 자료를 하나의 스토리나 모델로 통합
AI 활용 업무
브랜드/비즈니스 전략 구조화
연구/리서치 내용을 “하나의 프레임워크”로 통합
시장 변화에 대한 시나리오 플래닝
긴 텍스트를 요약하는 대신 “프레임워크 + 핵심 인사이트”로 재구성
아이디어/컨셉의 메타 구조 설계
프롬프트 패턴: “추상화 + 구조화 + 의미·시나리오 중심 요청”
“아래 텍스트를 기반으로 핵심 개념 구조(framework)를 만들어 주세요. 3~5개의 핵심 축으로 나누고, 각 축의 의미를 1문장씩 설명해 주세요.”
“현재 상황을 바탕으로 미래 시나리오 3가지를 제안해 주세요. 각 시나리오는 ‘전개 방식 / 핵심 리스크 / 전략적 시사점’으로 구성해 주세요.”
“이 개념을 비유와 메타포를 활용해 쉽게 설명해 주세요. 그리고 다른 산업/분야와의 연결 가능한 패턴도 제시해 주세요.”
3. 사고형(T) & 감정형(F)
3.1. 사고형(T)
핵심 인지 특성
판단 기준: 논리, 일관성, 원칙, 구조
선호 질문: “이 논리가 맞나?” / “장단점, 트레이드오프는 뭐지?” / “더 효율적인 구조는 없나?”
감정 호소 위주의 메시지에 회의적
“왜 그렇게 결론 내렸는지” 논리적 경로가 없으면 불신
AI가 말은 그럴듯하지만 논리 전개가 느슨하면 가치 하락
선호하는 AI 역량
주장–추론–근거 구조
장단점, 리스크, 트레이드오프비교
단계별 논리 전개
의사결정 지원 도구: “이 논리 구조에 문제점 찾아줘”, “이 계획의 리스크/가정 정리해줘” 등 질문
논쟁 분석 / 논리적 비판
구조 리팩터링: 프로세스, 조직, 전략 구조 고도화
선택지 평가: 옵션별 비용 대비 효과 분석, 리스크 맵핑
모델 기반 사고 도움: 의사결정 테크 트리, 매트릭스, 프레임워크
AI 활용 업무
제안서/전략 문서의 논리 구조 검토
여러 대안 중 선택 기준 설정 및 평가
내부 정책/규정 설계 시 논리적 일관성 점검
복잡한 의사결정의 기준표/결정 매트릭스 작성
프롬프트 패턴: “논리 구조 + 원인·결과 + 트레이드오프 중심 요청”
“이 전략의 논리 구조를 검토해 주세요. 1) 전제, 2) 주장, 3) 근거, 4) 반론 가능성으로 나누어 분석해 주세요.”
“두 옵션의 trade-off 분석표를 만들어 주세요. 각 옵션의 장점·단점·비용·위험 요소를 균형 있게 비교해 주세요.”
“아래 계획의 구조적 일관성을 검토하고, 논리적 결함이나 지나친 가정을 지적해 주세요.”
3.2. 감정형(F)
핵심 인지 특성
판단 기준: 사람, 관계, 가치, 영향
선호 질문: “이 결정이 사람들에게 어떻게 느껴질까?” / “우리 브랜드/조직의 value와 맞나?” / “이 메시지를 듣는 입장에서 어떤 감정일까?”
논리적으로 맞지만 관계를 파괴하는 결정에 거부감
냉정한 커뮤니케이션에 민감
AI가 단지 “효율”만 이야기하면 반쪽짜리로 느껴짐
선호하는 AI 역량
독자에 민감하여 톤앤매너를 인식하는 글쓰기
이해관계자별 관점/감정 정리 (“A는 이렇게 느낄 수 있다…”)
가치·원칙·문화와의 정렬 언급: “이 메시지를 팀원이 어떻게 받아들일까?” / “이 공지를 부드럽게 다시 써줘” 같은 질문에 유용
말투나 분위기 조정
수신자의 감정이나 반응을 가늠
스토리텔링이나 내러티브 작성
브랜드 보이스 정렬
AI 활용 업무
조직 내 공지, 민감한 피드백 메시지 작성
브랜드 스토리/카피/캠페인 메시지 작성
고객/이해관계자 커뮤니케이션 설계
인터뷰/리서치 인사이트를 “사람 이야기”로 재구성
프롬프트 패턴: “관계·맥락·감정·가치 중심 요청”
“이 공지를 구성원들이 어떻게 받아들일지 예상해 주세요. 1) 긍정 반응, 2) 우려 포인트, 3) 톤·문구 개선안을 함께 제시해 주세요.”
“아래 글을 더 따뜻하고 배려 있는 톤으로 바꿔 주세요. 하지만 정보의 정확성은 그대로 유지해 주세요.”
“고객 페르소나별로 감정적 영향이 어떻게 다를지 정리해 주세요. 각 페르소나에 맞춘 메시지 변경안도 제안해 주세요.”
4. 판단형(J) & 인식형(P)
4.1. 판단형(J)
핵심 인지 특성
외부 세계를 “정리하고 닫는 것(closure)”에서 안정감
선호 질문: “결론이 뭐지?” / “언제까지, 누가, 무엇을?” / “다음 단계는?”
끝없이 탐색만 하고 결정이 안 나는 상황에 피로
방향/우선순위 없이 나열된 정보에 스트레스
AI가 아이디어만 주고 “다음 단계나 계획”이 없으면 부족
선호하는 AI 역량
기획, 로드맵, 타임라인, 마일스톤
“1단계–2단계–3단계” 실행 계획
업무 처리 여부 판단이 가능한 체크리스트
프로젝트 기획 & 스케줄링
워크플로우 기획: 단계 정의, 의존 관계 정리
업무 우선순위 매트릭스
산출물 구조화: 목차와 섹션 구성
AI 활용 업무
신규 프로젝트 킥오프 플랜 설계
전략 문서 → 실행 로드맵 변환
개인 업무 주간 계획 & OKR 설계
복잡한 일감을 “업무 리스트 + 일정”으로 재구성
프롬프트 패턴: “계획 → 단계 → 마감 일정 → 체크리스트 구조 요청”
“아래 전략을 4주 실행계획(weekly plan)으로 바꿔 주세요. 각 주차에 필요한 작업, 담당자 역할, 산출물을 구분해 주세요.”
“이 프로젝트를 완료하기 위한 체크리스트를 만들어 주세요. 필수 단계와 선택 단계를 구분해 주세요.”
“아래 내용을 목차(Outline) 형태로 재구성해 주세요. 상위 단계를 먼저 제시하고, 그 아래에 세부 항목을 배치해 주세요.”
4.2. 인식형(P)
핵심 인지 특성
외부 세계를 “열어두고 탐색”하는 상태에서 안정감
선호 질문: “다른 가능성은 없을까?” / “좀 다르게 볼 수 있는 관점은?” / “좀 더 실험해보면 뭐가 나올까?”
너무 이른 단계에서 계획/결정을 강제당하면 답답함
완전히 잠긴 구조, 수정 불가능한 계획에 거부감
AI가 “정답 하나”만 주고 대안이나 탐색을 안 하면 아쉬움
선호하는 AI 역량
여러 옵션, 시나리오, 변형안 제시
“이렇게도, 저렇게도 할 수 있다” 식의 가지치기 식의 결과물
중간 산출물 상태를 허용
“이 컨셉 다른 버전 5개”, “이 전략을 완전히 반대로 짜보면?” 같은 실험형 질문
브레인스토밍 및 아이디에이션 모드
역발상 및 변형안 생성
만약 이렇게 된다면(What-if) 식의 시나리오 탐색
제약 없는 탐색
AI 활용 업무
네이밍/컨셉/캠페인 아이디에이션
초기 전략 방향 탐색, 전환 아이디어 발굴
다양한 포지셔닝/스토리 버전 비교
“아직 결정 전 단계”에서의 탐색 작업
프롬프트 패턴: “대안 + 다양한 방향성 + 탐색 요청”
“이 컨셉을 다른 버전 5가지로 변형해 주세요. 각 버전은 톤, 메시지, 타겟 관점에서 다르게 설계해 주세요.”
“이 전략을 정반대 관점에서 다시 제안해 주세요. 그리고 그 접근의 장점과 단점을 함께 설명해 주세요.”
“완성된 형태가 아니라, 초기 아이디어 스케치를 10개 정도 빠르게 나열해 주세요.”
참고자료
[1] [3] [4] “과몰입 금지”라면서도 MBTI에 빠진 한국[최고야의 ‘심심(心深)토크’]｜동아일보
https://www.donga.com/news/Society/article/all/20220717/114487230/1
[2] CNN, 한국 ‘MBTI 과몰입’...“MZ세대 ‘스피드 데이팅’에 활용” - 경향신문
https://www.khan.co.kr/article/202207231526001
