최근 AI 기술의 발전으로 프롬프트 엔지니어링이 중요한 분야로 떠오르고 있습니다. 다양한 산업에서 생성형 AI를 활용해 업무 효율성을 높이려는 움직임이 활발해지면서 프롬프트를 잘 작성하는 능력은 이제 필수 역량으로 자리 잡았죠. 하지만 여전히 많은 사용자들이 프롬프트 작성에 어려움을 겪고 있는데요, 그 이유는 무엇일까요?

요즘은 누구나 생성형 AI 하나쯤은 사용하고 계실 겁니다. 업무 자동화부터 문서 작성, 요약, 아이디어 발상까지 활용 분야도 다양하죠. 모두 ‘생성형 AI’라는 이름으로 불리고 있지만 그 내부를 들여다보면 전혀 다른 기술과 데이터, 설계 방식이 숨어 있습니다.

이번 주 [위클리 DnA]에서는 최근 주목받고 있는 프롬프트 관련 이슈들을 주요 기사와 함께 살펴보고, 같은 질문에도 결과가 달라지는 이유는 무엇인지, 그리고 그 차이를 줄이기 위한 프롬프트 작성 전략에는 어떤 것이 있는지 함께 이야기해보겠습니다.

① AI 활용의 핵심, 프롬프트 설계가 경쟁력을 만든다.
프롬프트 디자인은 생성형 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 명령을 효과적으로 구성하는 기술로, 쉽게 말해 AI가 ‘무엇을 어떻게 이해해야 하는지’를 안내하는 설계도와 같습니다.
하나의 프롬프트가 문서 작성, 아이디어 발상, 마케팅 전략 기획 등 다양한 업무 결과물의 질을 좌우하며, 결국 AI를 잘 다루는 사람이 아니라 프롬프트를 잘 설계하는 사람이 더 큰 경쟁력을 갖게 되는 시대가 열렸습니다. 생성형 AI 시대에는 ‘어떤 입력을 하느냐’에 따라 ‘얻게 되는 결과’가 완전히 달라집니다.

② 인간의 경쟁력은 ‘AI 문해력’이다?
생성형 AI는 사용자가 입력하는 프롬프트에 따라 매번 새로운 결과물을 무작위로 생성하기 때문에 원하는 결과를 얻으려면 구체적이고 명확한 프롬프트 작성이 매우 중요하며, 단순하거나 모호한 요청은 AI가 전체 이미지를 새롭게 만들어내면서 의도와 다르게 표현될 수 있어 처음부터 정확한 요구사항을 반영하는 것이 필수입니다. 이러한 특성 때문에 효과적인 AI 활용을 위해서는 AI의 작동 원리에 대한 이해와 함께 AI 문해력, 창의적 사고력, 윤리적 판단력 등 종합적인 역량이 요구됩니다.

생성형 AI 교육이 급증하는 이유는 AI가 개인 맞춤형 학습과 업무 효율성을 크게 높이는 핵심 도구로 자리 잡았기 때문이며, 이에 따라 학생과 직장인 모두 AI 활용 역량을 갖추는 것이 필수 역량으로 부상했기 때문입니다. 또한, AI 기술의 대중화와 접근성 향상으로 누구나 쉽게 AI를 접할 수 있게 되면서 교육 수요가 폭발적으로 증가했고, 기업과 교육기관에서는 빠르게 변화하는 산업 환경에 대응하기 위해 실습 중심의 AI 교육을 강화하고 있습니다. 결국, 미래 사회에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 AI 리터러시와 프롬프트 작성 능력 등 실질적인 AI 활용 능력을 키우는 것이 필수적이라는 인식이 확산되고 있습니다.

그렇다면 AI 활용 능력이 중요해진 지금, 생성형 AI를 사용하는데 결과가 다르게 나오는 이유는 무엇일까요?

결국 이러한 차이를 줄이기 위해서는 단순히 AI를 쓰는 데서 그치는 것이 아니라, 어떻게 묻고 지시하느냐에 대한 이해와 역량이 필요합니다. 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 프롬프트 작성 능력이 필수지만, 많은 사용자들이 어떻게 질문해야 원하는 답을 얻을 수 있는지 감을 잡기 어려워합니다. 이는 AI가 사용자의 의도를 완벽히 파악하지 못하기 때문에 목표와 맥락 등을 명확히 전달하는 논리적이고 구조적인 사고가 필요하기 때문입니다. 그러나 이런 사고 방식에 익숙하지 않은 사용자들은 프롬프트 작성과 반복적인 수정 과정을 번거롭게 느끼고, 이로 인해 프롬프트가 AI 활용의 가장 큰 장벽으로 작용하고 있습니다.

누군가는 명확하고 실용적인 답을 얻는 반면에 누군가는 애매하고 부정확한 답을 얻습니다. 이 차이를 만드는 핵심이 바로 ‘’프롬프트 작성 능력”입니다. 하지만 단순히 질문을 잘하는 것만으로는 부족합니다. 구조화된 방식으로 '어떻게 묻느냐'를 체계화한 도구가 필요한데, 그 대표적인 예가 바로 COSTAR 프레임워크입니다.

COSTAR 프레임워크는 6가지 요소를 바탕으로, 명확하고 일관된 프롬프트를 설계하는 틀입니다. AI에게 명확한 상황, 목적, 스타일, 어조, 대상, 출력형식을 전달함으로써 정확성은 높이고, 환각과 오해는 줄일 수 있는 구조화된 질문 방식이죠.

COSTAR 프레임워크는 단순히 기억해두는 질문 템플릿이 아니라, AI와 효과적으로 협업하기 위해 필요한 사고의 틀을 만들어주는 도구입니다. 상황, 목적, 스타일, 어조, 대상, 출력 형식을 명확히 정리하면, AI는 사용자의 의도를 보다 정확하게 파악하고, 원하는 톤과 방식에 맞는 결과물을 생성할 수 있게 됩니다. 물론 매번 모든 항목을 다 포함할 필요는 없지만, 질문을 던지기 전에 이 요소들을 떠올려보는 습관만으로도 AI의 응답 품질은 훨씬 더 높아집니다.

특히 업무처럼 정교하고 실용적인 결과가 필요한 상황에서는 COSTAR 프레임워크를 활용해 구조화된 프롬프트를 작성하는 것이 단순한 질문보다 훨씬 더 효과적입니다. 그렇게 하면 AI는 더 이상 단순한 정보 검색 도구가 아니라, 신뢰할 수 있는 협업 파트너로 기능하게 됩니다.

프롬프트를 이해하는 것과 실제로 써보는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다. 생성형 AI의 반응은 단어 하나, 문장 구조 하나에 따라 크게 달라지므로 결국 중요한 것은 직접 써보고 체험하는 과정입니다. 실제로 여러 프롬프트를 시도해보며

경험을 통해 느껴봐야 ‘프롬프트 감각’이 생기기 때문에 AI를 잘 활용하기 위해서는 머리로만 이해하는 것이 아니라, 직접 써보고 시행착오를 겪으며 체득하는 과정이 필요합니다. 특히 조직에서의 AI 활용은 단순한 질문이 아니라 업무 목적에 맞는 구조화된 커뮤니케이션을 요구합니다. 이를 익히기 위해서는 실습 중심의 반복 학습과 피드백이 반드시 필요합니다. 지금 필요한 건, ‘이론 중심 교육’이 아니라 ‘경험 중심 실습’입니다. 그래야만 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 일 잘하는 동료로 만들 수 있는 방법이 보이기 시작합니다.

위클리 DnA를 구독하고 싶다면 여기를 Click(💌) 해주세요!