AI 사용자 상위 30% — 맥락 설계 사용자
Context Structuring User
상위 50%까지는 “조건”을 붙인다
상위 90%는 묻고 소비한다.
상위 70%는 원인을 찾는다.
상위 50%는 해결을 찾는다.
여기까지의 공통점이 있다.
질문은 여전히 “질문 한 줄”로 시작한다.
예를 들면 이렇다.
“당뇨 전단계가 뭐야?”
“왜 공복혈당이 높아지는 거야?”
“공복혈당 낮추려면 뭘 해야 해?”
상위 50%쯤 되면 조건이 붙는다.
“하루 30분만 운동할 수 있다는 전제로, 현실적인 방법만 알려줘.”
“약은 당장 쓰기 싫고, 식단부터 시작하고 싶어.”
“내가 회사 생활이라 점심은 바꿀 수 없어.
좋다.
질문이 훨씬 실전으로 내려온다.
하지만 여기에는 한계가 있다.
조건이 아무리 많아져도, AI는 여전히 ‘대답하는 모드’에 머문다.
왜냐하면 조건은 대부분 “출력의 옵션”이기 때문이다.
즉, 질문은 여전히 “단일 요청”으로 존재한다.
상위 30%는 여기서 갈라진다.
이들은 조건을 더 붙이지 않는다.
질문 이전에 맥락을 먼저 설계한다.
맥락 설계란 “질문 전에 판을 깔아주는 일”이다
맥락 설계 사용자는 질문을 입력하기 전에 먼저 한다.
1. 내가 누구인지 정한다.
2.내가 처한 상황을 정한다.
3. 내가 원하는 변화의 범위를 정한다.
4. 내가 실행 가능한 자원을 정한다.
5. 대답이 사용될 ‘장면’을 정한다.
이 다섯 가지가 들어가면, 질문 한 줄이 “시스템”으로 변한다.
AI가 단순히 대답하는 게 아니라, 상황을 운영하는 방식으로 바뀐다.
같은 당뇨 컨셉으로 비교해보자.
50%의 질문(해결 탐색)은 이렇게 생긴다
“공복혈당 낮추는 방법 알려줘.
식단 위주로, 실천 가능한 걸로.”
좋은 질문이다.
하지만 AI는 이런 상태다.
당신이 누구인지 모른다.
당신이 왜 지금 이 질문을 하는지 모른다.
당신의 실패 패턴을 모른다.
당신이 어디까지 바꿀 수 있는지 모른다.
이 답이 어떤 자리에서 쓰일지 모른다.
그래서 답은 흔히 이렇게 된다.
“식단 조절하세요.”
“운동하세요.”
“수면 관리하세요.”
“스트레스 줄이세요.
맞는 말이다.
그런데 삶을 움직이진 못한다.
30%의 질문은 질문이 아니라 “상황 정의”로 시작한다
30% AI 사용자인 "맥락 설계 사용자"는 이렇게 시작한다.
“나는 40대 직장인이고, 이번 건강검진에서 공복혈당이 112가 나왔다.
의사가 ‘당뇨 전단계’라고 했다.
나는 지금 당장 약은 피하고 싶고, 3개월 동안 생활습관으로 개선해보고 싶다.
평일은 야근이 잦아서 운동은 주 3회 30분이 현실적이다.
점심은 회사 구내식당이라 메뉴 선택 폭이 좁다.
나는 ‘매일 무엇을 어떻게 할지’를 체크리스트로 받고 싶다.
그리고 3개월 뒤 재검에서 목표 수치를 어디로 잡아야 하는지도 같이 알려줘.”
이건 질문이 아니다.
프로젝트 브리프다.
이 순간 AI는 “설명 모드”가 아니라
“3개월 개선 프로젝트 설계 모드”로 전환된다.
여기서 핵심은 이것이다.
조건을 늘리는 게 아니다.
맥락을 ‘구조’로 만든다.
왜 맥락을 설계하면 AI의 답이 달라지는가
사람이 의사에게 가서 묻는 상황을 떠올리면 쉽다.
“당뇨 전단계가 뭐예요?”라고 묻는 사람에게
의사는 개념을 설명해준다.
하지만
“3개월 뒤 재검이 있고, 약은 피하고 싶고, 야근이 많고, 구내식당을 먹고, 운동은 주 3회만 가능하다”라고 말하면
의사는 설명을 줄이고, 계획을 짠다.
AI도 비슷하다.
맥락이 없으면 “정보를” 준다.
맥락이 설계되면 “전략을” 준다.
즉, 맥락은 답의 품질 문제가 아니라
답의 종류를 바꾸는 스위치다.
정보형 답변 → “알아야 할 것”
전략형 답변 → “해야 할 것”
운영형 답변 → “매일의 루틴과 점검 방식”
코칭형 답변 → “실패 패턴과 재시도 설계”
상위 30%는 여기서부터 AI를 “대화 상대”로 쓰지 않는다.
상황 운영 엔진으로 쓴다.
맥락 설계 사용자는 ‘질문’을 설계하지 않는다
정확히 말하면, 이들은 질문을 “문장”으로 만들지 않는다.
질문을 “구조”로 만든다.
예를 들어 이렇게 쓴다.
목표
제약
자원
위험
측정
산출물
당뇨 컨셉으로 바꾸면 이런 구조가 된다.
목표: 3개월 내 공복혈당 112 → 100 이하를 목표
제약: 야근, 구내식당, 운동 주 3회 30분 한정
자원: 주말에는 시간 확보 가능, 아침 식사는 조절 가능
위험: 폭식/야식 습관, 스트레스 상황에서 무너짐
측정: 주간 체크리스트 + 체중/수면/야식 횟수 기록
산출물: + “이번 주 할 일” + “실패했을 때 대체 플랜” + “재검 목표 수치”
이렇게 설계한 뒤, 마지막 한 줄만 질문이 된다.
“이 조건으로 12주 계획을 설계해줘.
1. 주간 단위 루틴, 2) 매일 체크 항목, 3) 실패했을 때 플랜B까지 포함해서.”
여기서부터 AI는 “답변 생성기”가 아니라
“계획 생성기”가 된다.
그리고 사용자는 ‘답’을 받지 않는다.
운영 가능한 틀을 받는다.
상위 30%의 진짜 특징은 ‘답변을 쓰기 위해 묻는다’이다
상위 90%는 답을 읽고 끝낸다.
상위 70%는 답을 이해하고 끝낸다.
상위 50%는 답을 실행하려고 한다.
상위 30%는 다르다.
이들은 처음부터 답변이 “어디에 쓰일지”를 정한다.
병원 진료에서 의사에게 보여줄 메모로 쓸 것인가
가족에게 설명하기 위한 요약으로 쓸 것인가
자기 습관을 바꾸는 체크리스트로 쓸 것인가
회사 생활 루틴에 끼워 넣는 시스템으로 쓸 것인가
이 “사용 장면”이 정해지는 순간
AI는 같은 내용을 전혀 다른 방식으로 뽑아낸다.
예를 들어 “공복혈당 관리”라는 같은 주제라도,
의사에게 가져갈 문서라면: 수치/기간/기록/변수 중심
가족 설득용이라면: 걱정 포인트/도움 요청/합의사항 중심
자기 루틴용이라면: 행동 단위 체크리스트 중심
실패 대비용이라면: 위험 상황별 대응 스크립트 중심
맥락 설계란 결국
답변의 사용처를 먼저 결정하는 일이다.
맥락 설계 사용자는 AI의 한계를 ‘미리’ 반영한다
상위 30%는 AI가 무엇을 잘하는지 안다.
그리고 무엇을 못하는지도 안다.
그래서 질문을 이렇게 바꾼다.
“추상적인 조언 말고, 내가 오늘부터 할 수 있는 ‘행동 단위’로 쪼개줘.”
“가능하면 표처럼 요약해줘.”
“내가 실패할 만한 상황(야근, 회식, 스트레스)에 대한 대응을 포함해줘.”
“나에게 질문도 같이 해줘. 내가 답하면 계획을 조정해줘.”
이건 “좋은 프롬프트”가 아니다.
좋은 설계다.
상위 30%는 AI를 신뢰해서 잘 쓰는 게 아니라,
AI의 출력이 흔들리는 지점을 맥락으로 고정한다.
맥락 설계가 강해질수록, 사용자는 ‘자기 자신’을 더 정확히 본다
흥미로운 변화가 생긴다.
상위 50%는 “방법”을 찾는다.
상위 30%는 “자기 상태”를 먼저 적는다.
당뇨 컨셉으로 말하면,
“나는 왜 야식에서 무너지는가”
“나는 왜 주말에만 의지가 생기는가”
“나는 왜 회식에서 항상 리셋되는가”
“나는 왜 체중은 줄었는데 혈당은 그대로인가”
이 질문들이 등장한다.
이때부터 AI는 단순한 조언자가 아니라,
자기 관찰을 돕는 거울이 된다.
그리고 이것이 핵심이다.
상위 30%는 AI를 통해
답을 얻는 게 아니라
자기 상태를 더 정교하게 정의한다.
즉, 맥락 설계는
AI를 바꾸는 게 아니라
사용자를 바꾼다.
“맥락 설계 사용자”가 자주 쓰는 질문 템플릿
이 단계의 사용자가 실제로 쓰는 형태는 거의 비슷하다.
아래 템플릿만 익혀도 30%의 문턱을 밟는다.
1) 역할 선언
“나는 (직장인/학생/부모/디자이너)다.”
2) 사건/수치/상태
“현재 상태는 (공복혈당 112 / 체중 78 / 수면 5시간)이다.”
3) 목표와 기간
“(3개월) 안에 (공복혈당 100 이하)로 만들고 싶다.”
4) 제약 조건
“하지만 (야근/구내식당/회식/운동시간 부족) 제약이 있다.”
5) 실행 자원
“대신 (주말 시간/아침 조절/간식 조절) 정도는 가능하다.”
6) 원하는 산출물 형태
“나는 (체크리스트/주간 계획/실패 대비 플랜) 형태로 받고 싶다.”
7) 추가 운영 규칙
“추상적인 말 말고 행동 단위로, 실패하면 대체 행동까지 포함해줘.”
이걸 쓰면 질문이 길어진다.
하지만 결과는 더 짧아진다.
왜냐하면
불필요한 조언이 줄고
내 상황에 맞는 행동만 남기 때문이다.
이 단계에서 가장 흔한 오해 2가지
오해 1) “정보를 많이 주면 맥락 설계다”
아니다.
맥락 설계는 정보량이 아니라 구조다.
수치가 많아도 목적이 없으면 맥락이 아니다.
경험담이 길어도 제약이 정리되지 않으면 맥락이 아니다.
핵심은 “정렬”이다.
상황이 정렬되어야 답이 정렬된다.
오해 2) “맥락을 한 번만 주면 끝이다”
아니다.
맥락 설계 사용자는 맥락을 한 번 작성하고 끝내지 않는다.
맥락을 계속 업데이트한다.
왜냐하면 현실은 고정되어 있지 않기 때문이다.
예를 들어, 처음에는 이렇게 AI에게 맥락을 제공한다.
“나는 40대 직장인이고, 공복혈당이 112다.
3개월 안에 100 이하로 낮추고 싶다.
평일에는 운동이 어렵고, 주말에만 1시간 정도 가능하다.
식단과 생활습관 중심으로 계획을 세워줘.”
AI는 이 맥락을 기반으로 12주 계획을 제시한다.
하지만 문제는 그 다음 주에 발생한다.
실제 삶은 계획대로 움직이지 않는다.
둘째 주에 갑자기 야근이 늘어난다.
퇴근 시간이 밤 11시가 된다.
이때 맥락 설계 사용자는 AI에게 새로운 질문을 던지는 것이 아니라,
맥락을 업데이트한다.
이렇게 말한다.
“지금 상황이 바뀌었어.
이번 주는 야근이 계속돼서 평일 운동이 거의 불가능해.
대신 출근 전 10분 정도는 시간을 낼 수 있어.
기존 계획을 이 상황에 맞게 다시 조정해줘.”
이 순간 AI는 완전히 다른 계획을 제시한다.
출근 전 10분 걷기 루틴
점심 식사 순서 조정
야식 방지용 대체 행동
주말 운동 집중 전략
계획은 그대로 유지되는 것이 아니라,
현재 상태에 맞게 재구성된다.
셋째 주에는 또 다른 일이 발생한다.
회식이 세 번 연속으로 잡힌다.
혈당 관리 계획은 다시 흔들린다.
이때 맥락 설계 사용자는 이렇게 말한다.
“이번 주는 회식이 세 번 있어.
술을 완전히 피하기는 어렵고, 식단도 통제하기 힘들어.
회식 상황에서도 혈당 상승을 최소화할 수 있는 행동 전략을 알려줘.”
그러면 AI는 일반적인 식단 조언이 아니라,
회식 전에 미리 먹어두면 좋은 음식
회식 중 피해야 할 순서
술 종류 선택 기준
회식 다음 날 회복 루틴
처럼,
회식이라는 특정 상황에 맞는 전략을 제시한다.
한 달이 지난 후에는 또 다른 변화가 나타난다.
체중은 2kg 줄었다.
하지만 공복혈당은 거의 변하지 않았다.
이때 맥락 설계 사용자는 다시 맥락을 업데이트한다.
“현재 체중은 줄었지만, 공복혈당은 여전히 110 근처야.
운동과 식단은 계획대로 하고 있어.
지금 상태에서 공복혈당이 떨어지지 않는 원인이 무엇인지,
점검해야 할 항목을 알려줘.”
이 질문 이후, AI의 답변은 다시 달라진다.
이제 AI는
수면 시간
식사 시간 간격
늦은 저녁 식사 여부
스트레스 상태
같은,
이전에는 다루지 않았던 변수들을 점검하도록 제안한다.
여기서 중요한 점이 있다.
맥락 설계 사용자는 처음 한 번 질문하고 끝내지 않는다.
현실이 바뀔 때마다,
맥락을 업데이트한다.
그리고 AI는 그때마다새로운 답을 만드는 것이 아니라,
현재 상태에 맞게 계획을 재구성한다.
즉,
맥락은 고정된 문서가 아니라,
한 번 작성하고 끝나는 계획서가 아니라,
현재 상태를 반영하는 ‘운영 상태’다.
그리고 이 단계부터,
AI는 단순한 답변 도구가 아니라,
사용자의 상태에 따라 계속 조정되는
운영 시스템처럼 작동하기 시작한다.
상위 30%의 정의
정리하자.
상위 50%는
“해결을” 묻는다.
상위 30%는
“해결이 작동할 무대”를 먼저 설계한다.
그래서 이 단계부터 GPT는 도구를 넘어
사고를 운영하는 시스템처럼 쓰이기 시작한다.
그리고 이 단계의 사용자부터
AI 사용 시간이 늘수록 “답이 좋아지는” 이유가 생긴다.
AI가 똑똑해져서가 아니다.
사용자가 맥락을 더 정교하게 설계하기 때문이다.
이것이
상위 30% — 맥락 설계 사용자(Context Structuring User)다.
