AI 자동화 입문

1. 표로 정리할 내용인지 먼저 판단합니다 AI에게 결과를 표로 정리해달라고 요청하기 전에, 그 내용이 정말 표에 맞는지 먼저 보는 것이 좋습니다. 모든 정보를 표로 만들면 보기 편할 것 같지만 실제로는 그렇지 않습니다. 설명이 긴 내용이나 흐름을 따라 읽어야 하는 글은 표보다 문단이 더 잘 맞습니다. 반대로 항목을 비교하거나, 여러 정보를 한눈에 확인해야 할 때는 표가 … 더 읽기

1. 지시문은 길이보다 빠뜨리지 않는 것이 중요합니다 AI에게 일을 맡길 때 지시문을 무조건 길게 쓴다고 좋은 결과가 나오는 것은 아닙니다. 중요한 것은 필요한 정보를 빠뜨리지 않는 것입니다. “정리해줘”, “써줘”, “만들어줘”처럼 짧게 입력하면 AI가 방향을 알아서 잡아야 합니다. 이때 사용자가 기대한 결과와 다른 답변이 나올 가능성이 커집니다. AI 작업 지시문에는 최소한 목표와 조건이 들어가야 합니다. 목표는 … 더 읽기

1. 프롬프트는 짧은 부탁이 아니라 작업 지시서에 가깝습니다 AI 자동화를 제대로 쓰려면 프롬프트를 단순한 질문처럼 쓰기보다 작은 작업 지시서처럼 생각하는 편이 좋습니다. “정리해줘”, “써줘”, “요약해줘”처럼 짧게 입력하면 AI가 알아서 해줄 것 같지만, 실제 결과는 기대와 다르게 나올 때가 많습니다. 원하는 결과가 있다면 그 결과가 나오도록 필요한 정보를 순서대로 적어줘야 합니다. 프롬프트를 잘 쓴다는 것은 어려운 … 더 읽기

AI 자동화를 처음 쓰다 보면 어디까지 맡겨도 되는지 애매할 때가 많습니다. 메일 초안은 맡겨도 될 것 같은데 고객에게 실제로 보내는 답변은 불안하고, 회의 내용을 요약하는 것은 괜찮아 보여도 결정 사항까지 정리하게 해도 되는지 고민됩니다. 이 기준이 없으면 AI를 너무 조심해서 거의 쓰지 못하거나, 반대로 확인 없이 결과를 믿게 됩니다. 처음에는 일을 크게 두 갈래로 나누면 … 더 읽기

AI 자동화를 시작하려고 하면 먼저 도구부터 찾아보게 됩니다. 어떤 서비스가 좋은지, 무료로 어디까지 되는지, 남들은 프롬프트를 어떻게 쓰는지 궁금해집니다. 그런데 막상 써보면 더 먼저 걸리는 질문이 있습니다. 내 일 중에서 무엇을 맡길 수 있느냐는 점입니다. 자동화는 거창한 시스템을 만드는 일처럼 들리지만, 처음부터 크게 잡을 필요는 없습니다. 오히려 평소에 자주 미루는 작은 반복 업무를 찾는 쪽이 … 더 읽기