요즘 AI 활용은 조합이 실력입니다
들어가며
생성형 AI를 오래 써보면 알게 됩니다. 각각의 AI에게는 저마다 잘하는 일이 있고, 어울리는 역할이 명확하다는 것을요. 저는 여러 AI 도구를 실무에서 활용하며 한 가지 깨달음을 얻었습니다. 이 도구들을 단순히 '기능'으로만 보지 말고, '성향'으로 이해하면 훨씬 더 유용하게 쓸 수 있다는 점입니다.
예를 들어볼까요? Grok은 X(트위터)와 실시간 데이터가 연동되어 있어 상대적으로 트렌디한 정보에 강합니다. Claude는 항상 신중하게 말을 고르고, 다른 AI들보다 비판적인 견해를 제공하는 편이죠. 때로는 '잔소리'처럼 느껴질 수 있지만, 중요한 결정을 앞두고 있을 때는 그런 톤이 오히려 리스크를 줄여줍니다.
1. 주요 AI의 강점 요약
ChatGPT는 상대적으로 긍정적인 어조로, 브레인스토밍이나 마케팅 문구, 구조화된 기획서 초안을 작성하는 데 적합합니다.
Claude는 상대적으로 비판적인 어조로, 문장 다듬기와 논리 검토에 특화되어 있습니다. 길고 복잡한 글일수록 그 강점이 빛을 발합니다.
Grok은 X(트위터)와 실시간 데이터 연동으로 빠른 트렌드 캐치가 가능하고, 위트 있는 말투가 특징입니다. SNS나 커뮤니케이션 콘텐츠에 강합니다.
2. 워크플로우 1: 트렌디한 글 작성
Grok(트렌드 조사) → ChatGPT/Gemini(트렌드 조사 기반 콘텐츠 작성, 상호 비판적 검토) → Claude(논리적 내용 검토 + 표현 검토 + 팩트 체크) → Google Docs/Slides + Gemini(문서 작업) + Napkin AI(시각화)
3. 워크플로우 2: 웹 검색 기반 글 작성
[웹검색]
Perplexity: DeepResearch 중 속도는 가장 빠르지만 깊이는 낮은 편이라 빠른 탐색용으로 적합합니다.
ChatGPT: DeepResearch 중 중간 속도로, 세밀한 후속 질문을 통해 디테일한 리서치가 가능합니다.
Gemini: DeepResearch 중 속도는 느리지만 중간 과정 확인이 가능하고, 내용이 세밀하며 Word 추출도 지원합니다.
Genspark: DeepResearch 결과를 보고서 형식으로 제시하며, 이미지 포함 PDF 추출이 가능해 실무 활용 가능한 보고서 퀄리티를 보여줍니다.
ChatGPT/Perplexity/Gemini/Genspark(DeepResearch 자료 조사) → ChatGPT/Gemini(자료 기반 콘텐츠 작성, 상호 비판적 검토) → Claude(논리적 내용 검토 + 표현 검토 + 팩트 체크) → Google Docs/Slides + Gemini(문서 작업) + Napkin AI(시각화)
3. 워크플로우 3: 문헌조사 기반 글 작성
NotebookLM: 기존 문헌 조사가 되어 있는 경우, 문헌을 탑재한 후 필요한 정보를 추출할 수 있고, 추출 근거 문장을 클릭하여 확인할 수 있습니다. 생성형AI가 추가로 생성하는 내용을 최소화하고 문헌 내용을 최대한 그대로 추출해 낼 수 있는 장점이 있습니다.
NotebookLM(문헌 탑재) → ChatGPT/Gemini(추출 정보 기반 콘텐츠 생성, 상호 비판적 검토) → Claude(논리적 내용 검토 + 표현 검토 + 팩트 체크) → Google Docs/Slides + Gemini(문서 작업) + Napkin AI(시각화)
4. 생성형 AI 간 교체검증 효과
ChatGPT는 전반적으로 균형 잡힌 성능을 가진 '다재다능한 동료' 같습니다. Gemini도 다양한 업무에 강점을 보이며, 특히 ChatGPT가 만든 콘텐츠를 실제 데이터 기반으로 검증하고 보완하는 데 효과적입니다. 반대로 ChatGPT는 Gemini의 초안을 논리 구조나 표현 측면에서 날카롭게 다듬는 데 유용합니다.
여기서 팁 하나를 드리자면, "이건 경쟁 AI가 만든 콘텐츠야. 오류가 있는지 반드시 찾아줘"라는 프롬프트를 주면, 두 모델 모두 더 비판적으로 접근해 정확성을 높일 수 있습니다. 특히 Claude는 팀 내 '신중하고 비판적인 동료'처럼, 항상 반대 시각을 제시하고 놓친 부분을 짚어주는 역할을 합니다. 중요한 결정에 신중함과 깊이를 더하고 싶을 때 Claude가 특히 빛을 발합니다.
다만 오류를 찾아내달라고 요청 후에 이에 대한 사실 검증은 최종적으로 사람이 수행해야 합니다. 두 생성형 AI가 서로 다른 얘기를 할 경우 추가로 생성형 AI를 추가하여 교차 검증을 강화할 수도 있습니다. 이와 함께 사람도 직접 검색을 통해 팩트 체크를 하고 최종적으로 사람이 결정을 내려야 합니다.
나가며
생성형 AI는 이제 단순한 도구를 넘어섰습니다. 각 AI의 성향과 강점을 이해하고 상황에 맞게 활용한다면, 업무의 질과 효율을 동시에 끌어올릴 수 있는 든든한 협업 파트너가 될 수 있습니다. 오늘부터 생성형 AI를 ‘기능’이 아닌 ‘성향’의 관점에서 바라보고, 이를 전략적으로 활용해 AI와 효과적으로 협업하는 일잘러가 되어 보시기 바랍니다.
