도구를 넘어서 협업 파트너로
AI는 더 이상 낯선 신기술이 아닙니다. 이제는 “어떻게 쓰느냐”가 성과를 가르는 시대가 되었죠.
최근 AI 모델들의 특징은 명확합니다. 답변할 때 효율성과 관련성을 최우선으로 둔다는 것. 질문이 구체적이지 않으면, 모델은 적당히 괜찮은 답을 주고 멈춥니다. 그래서 AI를 잘 쓰려면, 단순히 묻는 것을 넘어 질문의 범위와 목적을 명확히 설계하는 능력이 필요합니다. 저는 이것을 “AI를 위한 브리핑”이라고 부릅니다. 사람에게 일을 맡길 때 맥락과 기대치를 설명하는 것과 비슷합니다.
저는 현재 세 가지 유료 모델을 주로 활용합니다.
ChatGPT 플러스 : 빠른 탐색과 요약에 강함
제미나이 프로 : 설명과 구조화에 강함
젠스파크 플러스 : 이미지, 바이브 코딩, 스토리텔링에 강함
세 모델은 뚜렷한 개성을 가지고 있습니다. 그래서 저는 이들을 하나의 팀처럼 운영합니다.
저는 한 모델이 준 답변을 바로 쓰지 않습니다.
먼저 GPT에게 아이디어를 묻고,
그 답을 제미나이에 던져 구조와 다른 시각을 얻고,
젠스파크로 표현과 스토리텔링을 점검합니다.
이 과정을 거치면, 결과물은 한 모델의 답이 아니라 여러 시각을 교차 검토한 안이 됩니다. 같은 문제를 다른 눈으로 본 뒤 다시 합치는 과정이죠.
AI가 제안하는 답변은 어디까지나 초안입니다. 최종 정리와 판단은 반드시 제가 맡습니다. 제 경험과 맥락을 반영해야만 제 것이 되기 때문입니다.
AI는 “최고의 답”을 찾는 존재가 아닙니다. 훈련된 데이터와 시스템 안에서 “가장 적절한 답”을 내놓도록 설계되어 있습니다. 그렇기에 마지막에 사람의 판단과 맥락화가 필수입니다.
AI를 잘 쓰는 사람들의 공통점은 단순합니다.
질문을 잘 설계한다.
모델 간 관점을 교차 검토한다.
마지막 판단은 스스로 한다.
이 과정을 반복하다 보면, “어떤 문제에 어떤 모델을, 어떤 순서로 활용할지”에 대한 자신만의 전략이 생깁니다. 결국 AI는 도구가 아니라 협업 파트너가 됩니다. 그때 비로소 결과물은 더 깊고 명확하며 완성도 있게 나옵니다.
브리핑하듯 질문하기 : 맥락, 범위, 목적을 분명히 적어라.
한 모델에 의존하지 않기 : 답변은 교차 검증할수록 깊어진다.
최종 결론은 내가 내린다 : AI는 초안, 사람은 편집자이자 결정권자.
모델의 개성을 파악하기 : 어떤 문제에 어떤 AI가 강한지 기록해둬라.
경험을 축적하기 : 쓰면 쓸수록 자신만의 전략이 만들어진다.