AI 고급 기능 가볍게 체험하기
나만의 문제해결 습관 만들기 Part.4 | EP.4
고급 기능 체험의 핵심은 ① 가볍게 시작, ② 근거 검증, ③ 시나리오 다양화다.
Part 1. 문제를 발견하는 눈 기르기(6회)
Part 2. 원인을 분석하는 기술(8회)
Part 3. 해결책을 만들고 실행하기(8회)
Part 4. 나만의 문제해결 습관 만들기(4/6회차)
27화. AI 고급 기능 가볍게 체험하기
호기심이 만든 첫 번째 ‘고급 기능’ 체험
민수 씨는 AI를 쓰는 데 제법 익숙한 편이었다.
아침에는 AI에게 오늘 날씨를 묻고, 점심에는 회의록을 요약시키며, 퇴근길에는 저녁 식사 메뉴를 추천받았다.
그에게 AI는 늘 ‘빠른 검색’과 ‘깔끔한 정리’를 해주는 도구였다.
하지만 그날 저녁, 유튜브 알고리즘이 추천해 준 영상 하나가 그의 시선을 붙잡았다.
제목은 이랬다.
“당신이 모르는 AI의 고급 기능, 10분 안에 써보기”
영상 속 강사는 이렇게 말했다.
“많은 사람들이 AI를 요약, 번역, 추천 정도로만 씁니다. 하지만 AI의 진짜 가치는 ‘미래를 예측하는 기능’에 있습니다.
데이터를 주면, 다음 달 매출부터 시험 점수까지, 당신이 궁금해할 만한 거의 모든 걸 예측해 줄 수 있죠.”
민수 씨는 순간 멈칫했다.
‘예측’이라는 단어가 낯설게 들렸다.
예측이라면 전문가들이나 기업들이 비싼 프로그램으로 하는 것 아닌가?
하지만 영상 속 시연은 놀라울 만큼 간단했다.
엑셀 파일을 AI 창에 끌어다 놓고, “다음 달 예상 지출을 알려줘”라고 입력하자, 몇 초 만에 그래프와 수치가 나타났다.
“저건… 나도 할 수 있겠는데?”
민수 씨는 노트북을 켰다.
지난 6개월간의 카드 사용 내역과 현금 지출을 엑셀로 정리해, AI에게 건넸다.
‘다음 달 지출 예측’이라는 제목으로 답이 돌아오기까지는 15초도 걸리지 않았다.
결과를 보는 순간, 그는 약간의 전율을 느꼈다.
AI는 금액만이 아니라, 지출 항목별 증감 이유까지 분석해 놓았다.
심지어 명절이 포함된 달에는 선물비와 식비가 크게 늘 것이라고 예상했다.
그는 깨달았다.
“아, 이게 고급 기능이라는 거구나. 내가 늘 쓰던 건 ‘편리함’이었지만, 이건 ‘통찰’을 주네.”
그날 이후 민수 씨는 AI를 단순히 ‘물어보는 도구’가 아니라, ‘앞을 내다보는 도구’로 바라보기 시작했다.
이번 회차에서 우리는 민수 씨처럼 AI의 고급 기능을 ‘가볍게’ 체험하는 법을 다룰 것이다.
데이터 분석, 시계열 예측, 패턴 기반 전망 같은 말은 어렵게 들리지만, 실제로 해보면 생각보다 간단하다.
그리고 그 과정에서, 지금껏 보지 못했던 가능성을 발견하게 될 것이다.
1. 생활 사례 – 간단 지출 예측 + 다른 생활 데이터 예측
민수 씨는 먼저 지출 예측부터 시작했다.
그는 지난 6개월간의 가계 지출을 월별로 정리한 엑셀 파일을 열었다.
항목은 단순했다.
고정비: 월세, 관리비, 공과금, 통신비, 보험료
변동비: 식비, 교통비, 쇼핑, 여가, 기타
그동안은 평균치를 내서 다음 달 예상 지출을 대략 잡았지만, AI는 훨씬 정교하게 계산했다.
민수 씨가 입력한 프롬프트는 다음과 같았다.
이 데이터는 지난 6개월간의 가계 지출입니다.
다음 달(3월) 예상 지출을 항목별로 예측해 주세요.
계절 요인, 명절 여부, 물가 상승률도 반영해 주세요.
AI의 답변은 놀라웠다.
총 예상 지출: 215만 원 ± 10만 원
주요 증가 요인: 설 명절 선물비, 겨울철 난방비 증가
주요 감소 요인: 연말 쇼핑 시즌 종료로 의류·잡화 지출 감소
게다가 AI는 그래프까지 그려주며, 작년 같은 시기와 비교한 증감률을 함께 보여줬다.
민수 씨는 이 데이터를 보고, 미리 선물 예산을 줄이고, 난방비 절약 계획을 세웠다.
보조 예시 1 – 운동 기록을 활용한 체중 변화 예측
민수 씨는 다른 생활 데이터에도 예측 기능을 적용해 보기로 했다.
그는 지난 3개월간의 운동 기록(일별 운동 시간, 소모 칼로리, 식단 메모)을 AI에 업로드했다.
이 데이터는 지난 3개월간의 운동 및 식단 기록입니다.
다음 달 말 체중과 체지방률을 예측해 주세요.
목표 체중은 68kg입니다.
AI의 답변:
예상 체중: 69.1kg ± 0.4kg
체지방률: 18.5% ± 0.3%
조언: 주 1회 근력운동을 유산소 운동으로 대체하면 체중 감량 속도가 빨라질 가능성 있음.
민수 씨는 예측 결과를 보고, 운동 루틴을 일부 조정했다.
AI가 준 조언이 꼭 맞을지는 알 수 없지만, 그 방향성을 참고해 변화를 시도해볼 만하다고 판단했다.
보조 예시 2 – 공부 시간 기반 시험 점수 예측
마지막으로 민수 씨는 다음 달 자격증 시험을 앞두고 있었다.
그는 지난 8주간 공부 시간, 모의고사 점수, 학습 주제를 기록한 데이터를 AI에 넣었다.
이 데이터는 최근 8주간의 학습 기록과 모의고사 점수입니다.
다음 달 시험 점수를 예측해 주세요.
목표 점수는 85점입니다.
AI의 답변:
예상 점수: 82점 ± 3점
취약 영역: 회계 기초 계산 파트
제안: 남은 2주 동안 기출 문제 풀이 비중을 40% → 60%로 늘리기
민수 씨는 “예측이 100% 맞을 순 없지만, 이렇게 취약 부분을 짚어주니 공부 계획이 명확해진다”고 느꼈다.
이처럼 생활 속 데이터 예측은 지출, 건강, 학습 등 다양한 분야에서 가볍게 시도할 수 있다.
중요한 건, AI가 제시한 예측을 ‘절대적인 진실’로 보지 않고, 참고 정보로 삼아 실천 계획을 세우는 것이다.
민수 씨는 이 기능을 단 한 번 써본 것만으로도, 앞으로 AI를 훨씬 다채롭게 활용할 수 있다는 확신을 갖게 됐다.
2. 조직 사례 – 매출 예측 + 프로젝트 일정 예측
사례 1 – 다음 분기 매출 예측
국내 생활가전 제조기업 A사의 영업기획팀은 매월 말이 되면 ‘다음 분기 매출 전망’을 제출해야 했다.
기존에는 각 지점의 보고서와 재무팀이 취합한 판매 데이터, 그리고 마케팅팀의 프로모션 계획을 바탕으로 엑셀로 수작업 분석을 했다.
이 과정은 통상 1~2주가 걸렸고, 그 사이 시장 상황이 변하면 분석 내용이 바로 무용지물이 되기도 했다.
그러던 중, 팀장은 AI의 고급 기능을 시험해 보기로 했다.
그는 지난 3년간 월별 매출, 프로모션 진행 여부, 계절별 판매 패턴, 주요 경쟁사 출시일, 외부 경기 지표를 포함한 데이터를 AI에 업로드했다.
다음은 지난 3년간 월별 매출 및 마케팅·경쟁사 활동, 외부 경기 지표 데이터입니다.
다음 분기(4~6월) 예상 매출과 항목별 증감 요인을 예측해 주세요.
추가로, 각 월별 변동 폭의 신뢰 구간을 함께 제시해 주세요.
AI는 불과 30초 만에 결과를 냈다.
4월 매출: 48억 원 (±2억 원)
5월 매출: 55억 원 (±2.5억 원)
6월 매출: 62억 원 (±3억 원)
매출 증가 요인: 5월 황금연휴로 인한 대형 가전 수요 상승, 경쟁사 B사 주력 모델의 공급 지연
매출 감소 요인: 4월~5월 일부 부품 수급 불안, 광고 예산 축소
영업기획팀은 이 예측치를 내부 검토 회의에서 활용했다.
물론 AI 결과를 그대로 믿지는 않았다. 각 지점 영업담당자 의견과 최근 원자재 가격 변동 데이터를 추가 반영해, 최종 예측을 조정했다.
하지만 팀원들은 입을 모아 말했다.
“예측이 이렇게 빨리 나오면, 검증과 전략 수정에 더 많은 시간을 쓸 수 있겠다.”
사례 2 – 프로젝트 일정 지연 가능성 예측
같은 회사의 R&D센터에서는 신제품 개발 프로젝트가 한창이었다.
프로젝트 관리팀의 고민은 일정 준수였다.
신제품 출시일은 마케팅팀의 대규모 캠페인 일정과 맞물려 있었기 때문에, 일정 지연은 곧 손실로 이어졌다.
프로젝트 관리팀은 AI에게 ‘지연 가능성 예측’을 맡겼다.
데이터는 지난 5년간의 프로젝트 일정 계획과 실제 완료 시점, 인력 배치 변동, 외주 업체 납품 이력, 주요 리스크 발생 기록이었다.
이 데이터는 지난 5년간 프로젝트 계획 대비 실제 완료 시점, 인력 변동, 납품 일정, 리스크 발생 기록입니다.
현재 진행 중인 신제품 개발 프로젝트의 일정 지연 가능성을 예측해 주세요.
각 주요 마일스톤별 지연 확률과 원인 요인도 제시해 주세요.
AI의 분석 결과:
1차 설계 완료: 지연 확률 15% (주요 원인: 신규 설계 툴 숙련도 부족)
2차 시제품 제작: 지연 확률 35% (주요 원인: 외주 부품 납품 변동 가능성)
최종 양산 승인: 지연 확률 20% (주요 원인: 품질검사 반복 가능성)
또한 AI는 지연 가능성이 높은 단계에 대안 전략을 제시했다.
예를 들어, 외주 부품은 2개 업체로 분산 발주하고, 신규 설계 툴은 사전 교육을 강화하라는 식이었다.
프로젝트 관리팀은 이 예측을 기반으로 리스크 완화 계획을 세웠다.
결과적으로 최종 일정은 당초 계획보다 단 1주일 늦춰졌을 뿐, 큰 차질 없이 출시를 마칠 수 있었다.
이 두 사례는 서로 다른 부서에서 같은 AI 고급 기능을 활용한 결과다.
하나는 매출 전망으로, 다른 하나는 일정 지연 가능성 예측으로, 적용 분야는 다르지만 공통점이 있었다.
AI가 제공한 것은 ‘정답’이 아니라 빠른 가설이었다.
그리고 이 가설이 있었기에, 팀은 더 빠르게 위험 요인을 파악하고 대응책을 마련할 수 있었다.
3. 중간 해설 – 고급 기능 체험의 3가지 포인트
AI의 고급 기능은 복잡하고 전문가만 다룰 수 있는 영역처럼 보이지만, 실제로는 ‘작게 시작해도 효과를 볼 수 있는 기능’이 많다.
이번 회차에서 다룬 지출 예측, 건강 데이터 예측, 시험 점수 예측, 매출 전망, 프로젝트 일정 지연 예측은 모두 복잡한 모델을 직접 만드는 것이 아니라, 데이터를 주고, 질문을 바꾸는 것만으로 구현했다.
고급 기능 체험에서 기억해야 할 포인트는 다음 세 가지다.
1. 완벽보다 ‘가벼운 실험’부터
고급 기능이라고 해서 처음부터 완벽하게 쓰려고 하면 진입 장벽이 높다.
중요한 건 작게, 빠르게 시도해 보는 것이다.
예를 들어, 매출 예측이라면 모든 시장 데이터를 준비하지 않아도 된다. 지난 6개월~1년치 주요 지표만으로도 ‘예측의 맛’을 볼 수 있다.
이렇게 가볍게 시작하면, ‘이 기능이 내 업무·생활에 어떤 가치를 줄 수 있는지’ 먼저 체감하게 된다.
2. ‘결과’보다 ‘근거’ 확인하기
AI 예측의 가장 큰 장점은 빠른 결과지만, 가장 큰 위험은 ‘빠르기 때문에 근거를 확인하지 않고 쓰는 것’이다.
예측치를 받았다면, 반드시 다음을 확인해야 한다.
데이터 범위와 최신성
분석 방식(통계, 머신러닝, 규칙 기반 등)
주요 변수와 가중치
이 과정을 거치면, 단순한 수치가 아니라 의사결정에 쓸 수 있는 신뢰 가능한 정보로 탈바꿈한다.
3. ‘단일 답’이 아니라 ‘여러 시나리오’
AI의 고급 기능은 하나의 답을 주지만, 이를 그대로 받아들이면 리스크가 커진다.
따라서 ‘플랜 B, 플랜 C’를 함께 마련하는 것이 중요하다.
예를 들어, 매출 예측이 ‘5% 상승’이라고 나왔다면, 동시에 매출이 5% 하락하는 시나리오에서 어떤 대응이 가능한지도 고민해야 한다.
생활에서도 마찬가지다. 지출 예측에서 예상보다 지출이 늘어날 경우를 대비해, 대체 소비 전략을 준비할 수 있다.
정리
고급 기능 체험의 핵심은 ① 가볍게 시작, ② 근거 검증, ③ 시나리오 다양화다.
이 세 가지만 기억해도, ‘나와는 먼 이야기’처럼 느껴졌던 AI의 고급 기능이, 생활과 업무를 한 단계 업그레이드하는 도구로 자리 잡게 된다.
4. 실습 프롬프트 – 고급 기능 가볍게 체험하기
이번 실습의 목표는 AI의 고급 기능(예측, 시뮬레이션, 리스크 분석 등)을 ‘작게’ 실행해 보면서, 결과를 근거와 함께 검증하는 것이다.
생활 버전과 조직 버전을 모두 제시하니, 본인의 상황에 맞는 버전을 선택해 진행하면 된다.
프롬프트 작성 가이드
아래 틀을 AI에게 입력해 보자.
데이터는 간단히 준비해도 된다. 표 형태의 파일이 있으면 더 좋지만, 텍스트로 항목·수치·기간만 적어도 충분하다.
다음 데이터와 조건을 기반으로, [예측 항목]을 예측해 주세요.
1) 데이터 범위와 기간: [예: 최근 6개월 지출 내역]
2) 주요 변수: [예: 고정비, 변동비, 계절 요인]
3) 예측 목표 시점: [예: 다음 달]
4) 결과 형식: 예측 수치, ± 변동 가능 범위, 주요 증가·감소 요인
5) 결과의 근거: 데이터 출처·최신성, 주요 변수, 분석 방식 설명
6) 추가 시나리오: 예측과 다른 상황(상향·하향)에서의 대안 제시
실습 시나리오 예시
생활 버전
목표: 다음 달 전체 생활비 예측
데이터: 최근 6개월 지출 내역(고정비·변동비), 계절별 지출 패턴
요청 내용:
1) 다음 달 총 생활비와 ±10만 원 범위의 신뢰 구간
2) 주요 증감 요인(명절, 계절, 이벤트 등)
3) 예상보다 지출이 늘어나는 경우의 대체 전략
조직 버전
목표: 다음 분기 주요 제품 매출 예측
데이터: 최근 3년 월별 매출, 프로모션 일정, 경쟁사 활동, 경기 지표
요청 내용:
1) 월별 매출 예측치와 변동 가능 범위
2) 매출 증감 요인 분석
3) 매출이 예측보다 5% 하락했을 때의 대응 전략
검증 체크리스트
1) 데이터 최신성: 예측에 사용된 데이터가 최신인지?
2) 분석 방식: 통계, 머신러닝, 규칙 기반 중 무엇인지?
3) 변수 가중치: 어떤 요인이 결과에 가장 큰 영향을 미쳤는지?
4) 대체 시나리오: 예측이 빗나갔을 때 바로 대응할 수 있는 계획이 있는지?
5. 생활 버전·조직 버전 AI 대화 예시
생활 버전 AI 대화 예시 – 생활비 예측
상황
사용자는 다음 달 생활비를 예측해, 지출이 늘어날 경우를 대비한 계획을 세우고자 한다.
사용자: 다음 달 생활비를 예측해줘.
참고 데이터는 최근 6개월 생활비 내역이야.
고정비(월세, 관리비, 통신비)는 매달 동일하고,
변동비(식비, 교통비, 문화생활)는 계절과 이벤트에 따라 바뀌어.
설날이 포함된 달이라 지출이 늘어날 가능성이 있어.
AI:
다음 달 예상 생활비는 185만 원(±10만 원)입니다.
증가 요인: 설날 선물비(+20만 원), 가족 모임 식비(+15만 원)
감소 요인: 문화생활 지출 감소(-5만 원, 영화·공연 관람 계획 없음)
분석 근거
데이터 범위: 최근 6개월 지출 내역
분석 방식: 시계열 예측(계절 요인 반영)
주요 변수: 고정비 50%, 변동비 50%, 설날·명절 요인 가중치 1.3배
대체 시나리오
만약 지출이 10% 이상 증가한다면, 문화생활·외식 예산을 각각 50% 축소하고, 장보기 시 할인 쿠폰을 우선 사용하세요.
조직 버전 AI 대화 예시 – 매출 예측
상황
마케팅팀은 다음 분기 매출 전망을 미리 파악해, 프로모션 전략을 조정하려 한다.
사용자: 다음 분기 매출 예측을 해줘.
최근 3년 월별 매출, 프로모션 일정, 경쟁사 주요 출시일, 경기 지표 데이터를 제공할게.
이번 4~6월 매출을 예측하고, ± 변동 범위와 주요 요인을 알려줘.
AI:
4월: 48억 원 (±2억 원)
5월: 55억 원 (±2.5억 원)
6월: 62억 원 (±3억 원)
증가 요인
5월 황금연휴와 대형 가전 수요 상승
경쟁사 B사 주력 모델 공급 지연
감소 요인
부품 수급 불안정 가능성(4월~5월)
광고 예산 15% 축소
분석 근거
데이터 범위: 3년간 월별 매출, 프로모션·경쟁사 일정, 경기 지표
분석 방식: 시계열 예측 + 회귀 분석(변수별 가중치 반영)
주요 변수: 시즌별 판매 패턴, 경쟁사 출시 시기, 경기 지수
대체 시나리오
예측치 대비 매출이 5% 이상 하락하면, 6월 프로모션 예산을 10% 증액하고, 고마진 상품 중심 번들 패키지를 출시하세요.
