노트북LM, 같은 AI 다른 결과-맥락 설계가 답이다.
노트북LM AI에게 건네는 맥락 정보가 답변의 품질을 결정한다.
노트북LM에 내가 갖고 있는 자료를 업로드하고, 부족한 부분은 리서치 기능이나 유튜브 영상 링크로 소스를 추가할 수 있습니다. 그런데 똑같은 노트북LM을 사용하면서도 사용자에 따라 결과물의 품질이 달라지는 것을 쉽게 확인할 수 있는데요. 왜 그럴까요? 도구의 문제가 아닙니다. AI에게 건넨 맥락의 품질이 다르기 때문입니다. 이번 글에서는 노트북LM을 비롯한 AI 활용 시, 양질의 맥락 정보를 설계하는 방법을 살펴보겠습니다.
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AI에게 건네는 맥락에는 층위가 있다
맥락 정보 — 노트북LM의 리서치는 어떤 정보를 가져올까?
노트북LM의 리서치 기능을 쓰면 AI가 자체적으로 관련 정보를 찾아옵니다. 뉴스 기사, 업계 통계, 트렌드 자료를 가져오는데 언뜻 보기에는 그럴듯한 내용입니다. 그런데 이 정보를 나만 알고 있는 것이 아닙니다. 경쟁기업의 담당자도 포털 검색만 하면 동일한 정보에 접근할 수 있습니다. AI 리서치가 가져오는 건 일반적으로 관련 있는 정보이지, 우리 상황에 맞는 변별력 있는 정보라고 하기는 어렵습니다.
기업에서 필요한 건 의사결정에 필요한 건 변별력 있는 데이터입니다. 노트북LM의 리서치 기능에 의존하기보다는 민간 연구소나 정부 기관이 발행한 산업 보고서, 전자공시시스템에서 다운로드할 수 있는 경쟁기업의 사업보고서, 네이버 키워드도구와 썸트렌드를 통한 소비자 검색 데이터 등을 사람이 직접 수집해서 올려주는 작업이 필요합니다.
데이터 맥락이 부실하면, 아무리 정교한 질문을 던져도 AI는 빈약한 재료 안에서 답을 짜 맞출 수밖에 없습니다. 좋은 식재료 없이 좋은 요리를 기대할 수 없는 것처럼, AI에게 올리는 소스의 품질이 곧 결과물의 상한선이 됩니다(이와 관련하여 유튜브에 노트북LM 활용을 위한 맥락정보와 분석 방법에 대한 영상을 업로드해 놓았습니다. 꼭 시청해 보시길 권장드립니다)
데이터를 어떤 프레임으로 바라볼 것인가?
노트북LM에 양질의 데이터를 추가하는 것만으로 분석이 자동적으로도 되는 것도 아닙니다. 같은 사업보고서를 올려놓고 "이 사업보고서를 분석해 줘"라고 입력하면 노트북LM은 문서 내용을 적당히 요약합니다. 반면 "밸류체인 단계별 비용 구조를 매출 대비 비율로 비교해 줘"라고 입력하면 노트북LM은 비용 항목을 분류하고, 비율을 계산하고, 기업 간 차이를 비교합니다.
노트북LM에 업로드한 데이터를 바탕으로 외부환경 분석(PEST)을 할 것인지, 경쟁환경(5-Forces)을 분석할 것인지, 경쟁기업의 가치사슬(밸류체인)을 분석할 것인지를 사람이 먼저 결정하고 이에 맞는 분석을 요청해야 하는 것입니다. 분석프레임을 지정하지 않으면 노트북LM은 일반적인 수준의 분석만 해줄 뿐입니다.
사용자가 분석하고자 하는 맥락을 제시하지 않으면 노트북LM은 데이터를 정리하는 수준으로만 결과를 제시하는 반면, 사용자가 분석 맥락을 제시하면 데이터를 해석해서 의사결정에 필요한 인사이트를 제시해 줍니다.
그럴듯한 평균을 의심해야
생성형 인공지능(AI)은 사용자가 맥락을 제시하지 않으면 안전한 수준의 답을 선택하기 마련입니다. 노트북LM의 내용이 언듯 보기에는 그럴듯해 보이는 이유가 이 때문인데요. 요청사항을 표로 보여주기도 하고, 항목을 나눠주기도 하고, 문장도 매끄럽기 때문에 "노트북LM이 잘 정리해줬네"라고 생각하는 것입니다. 모든 생성형 AI가 동일하지만, 나의 생각과 가설을 맥락정보로 제공하는 것이 매우 중요합니다.
결과물을 먼저 정의하는 것의 필요성
맥락 설계 역량을 키우는 가장 실무적인 방법은 역설계입니다. 원하는 최종 산출물의 형태를 먼저 정의하고, 거꾸로 추적하는 것입니다. 예를 들어 신사업 진출을 위한 임원 보고용 경쟁 분석 보고서가 필요하다면, 시장 점유율 변화 추이, 비용 구조 비교, 소비자 인식 격차와 같은 보고서에 들어가야 할 항목을 먼저 나열해야 합니다. 이후 이런 데이터를 나만의 방법으로 찾아야 합니다.
노트북LM, 맥락설계가 답이다.