역사적으로 봤을 때, 현재의 AI 분야 발전은 단순한 기술 혁신을 넘어 산업 전반을 재편하는 이례적 전환점이라고 생각합니다. 디자인, 프로그래밍, 예술 등 다양한 분야에서 이제는 AI를 활용하지 않는 경우를 찾기가 점점 어려워지고 있습니다. 저 역시 컨설팅 현장에서 체감하는 변화가 큽니다. 불과 작년만 해도 많은 소상공인 대표님들의 니즈가 블로그 운영, 네이버 스마트스토어 관리에 집중되었다면, 올해는 "어떻게 AI 도구를 활용할 수 있느냐"가 가장 큰 관심사가 되었습니다. 과거에는 여러 명이 나눠서 해야 했던 작업을 이제는 한 사람이 AI의 도움을 받아 수행할 수 있게 되면서, 이는 비용 효율성 증대와 생산성 향상이라는 경영학적 관점에서 매우 의미 있는 결과를 가져오고 있습니다. 특히 재정적으로 여유가 크지 않은 소상공인분들에게 AI는 선택이 아니라 필수적 도구라고 생각합니다. 다만 현실적으로는 디지털 친숙도가 낮은 분들에게 AI는 여전히 낯설고 어렵게 느껴집니다. 게다가 기술의 발전 속도가 너무 빨라, 어제 배운 기능이 오늘은 구식이 되는 경우도 많아 학습 피로도가 커질 수 있습니다. 

그래서 이번 컬럼에서는, 빠르게 변하는 기술 속에서도 변하지 않는 기본기, 즉 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 소개드리고자 합니다. 

프롬프트 엔지니어링은 "AI에게 어떻게 질문하느냐에 따라 답변의 질이 달라진다"는 개념으로, 이제는 단순한 기술이 아니라 디지털 시대의 새로운 문해력으로 자리 잡고 있습니다. 다만 이 개념이 최근에 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 이미 유튜브 영상이나 전문 서적 등에서도 수많은 설명과 자료가 존재합니다. 이번 글은 그 모든 내용을 다루기보다, 핵심만 초보자의 관점에서 쉽게 정리하는 것에 목적을 두고 있습니다.

1. CLEAR 프레임워크

글로벌 교육기관에서 자주 인용되는 가이드 중 하나가 CLEAR 프레임워크입니다. 

다섯 가지 요소를 기억하면 AI와의 대화가 훨씬 효율적이 됩니다. 

C L E A R 

• C: Concise (간결하게) → 핵심만 짧고 명확하게 전달 하기. 예: "20대 여성 소비자를 대상으로 한 화장품 소개 글 500자 이내로 작성해줘."

• L: Logical (논리적으로) → 구조와 순서를 지정하기. 예: "첫째 정의, 둘째 사례, 셋째 요약으로 설명해줘."

• E: Explicit (명확하게) → 출력 형식을 분명히 지시하기. 예: "표 형식으로 정리해줘."

• A: Adaptive (적응적으로) → 독자 수준에 맞춰 조정 하기. 예: "초등학생도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해줘."

• R: Reflective (반영적으로) → 수정과 보완 요청을 통해 점진적으로 개선하기. 예: "좋아. 이번에는 더 전문적인 톤으로 다시 작성해줘.

 

또 다른 대표적인 프레임워크는 AUTOMAT입니다. 좀 더 체계적이고 구체적인 요청이 필요할 때 유용합니다.

• A: Act as (역할 부여) → AI에게 특정 역할을 부여하기. 예: "너는 경영 컨설턴트라고 가정 하고… 

• U: User Persona & Audience (대상 설정) → 결과물이 누구를 위한 것인지 지정하기. 예: "소상공인 대표가 읽는다고 생각하고…"

• T: Targeted Action (구체적 행동) → 원하는 결과를 직접적으로 요청하기. 예: "실행 가능한 마케팅 아이디어 3가지를 제시해줘."

• O: Output Definition (출력 정의) → 출력 형식과 분량을 정하기. 예: "표 형식으로 정리해줘."

• M: Mode / Tonality / Style (문체·톤) → 문체와 분위기를 지정하기. 예: "격식 있고 신뢰감 있는 문체로 작성해줘."

• A: A Typical Case (전형적 사례) → 예시 상황을 포함시켜 맥락 강화하기. 예: "꽃가게 사장이 활용할 수 있는 사례를 들어줘."

• T: Topic Whitelisting (주제 제한) → 불필요한 확장을 막고 범위를 제한하기. 예: "SNS 마케팅 중 인스타그램 운영 전략만 다뤄줘."

3. Few-shot Prompt 기법

Few-shot Prompt는 AI에게 참고할 예시를 먼저 보여주고, 같은 형식으로 새로운 결과를 생성하도록 유도하는 방식입니다. 초보자에게는 "어떤 답변이 좋은 답변인지"를 구체적으로 학습시킬 수 있다는 장점이 있습니다. 

  

                                       

Few-shot과 프레임워크 결합의 장점: 

• CLEAR나 AUTOMAT 구조에 Few-shot을 결합하면, 단순한 지시문보다 더 정교하고 일관성 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 

• 실제 예시를 1~2개 제시한 뒤 프레임워크 요소들을 적용하면 효과적입니다.

4. 프레임워크는 도구일 뿐

여기서 중요한 점은, 이러한 프레임워크들이 정답처럼 무조건 따라야 하는 규칙은 아니라는 것입니다. CLEAR나 AUTOMAT 같은 구조는 어디까지나 연습을 돕는 도구일 뿐, 핵심은 내가 원하는 답변을 얻을 때까지 AI와 계속 대화하며 유연하게 조정하는 능력을 키우는 데 있습니다. 

즉, 프롬프트 엔지니어링의 목적은 틀에 맞춘 질문이 아니라, 실제 문제 상황에서 AI를 활용해 효과적인 해결책을 끌어낼 수 있는 역량을 기르는 것입니다. 

결국 중요한 것은 AI 도구에 익숙해져서, 필요할 때 문제를 해결할 수 있는 적응력 있는 사고를 갖추는 것이죠.

5. 마무리 및 다음 칼럼 예고

AI는 이제 더 이상 선택이 아닌 경영 현장의 필수 자산입니다. 좋은 질문이 좋은 답변을 이끌어내듯, 올바른 프롬프트 작성 습관은 소상공인과 기업 모두에게 실질적인 경쟁력이 될 것입니다. 하지만 프레임워크는 그저 '길잡이'일 뿐, 핵심은 연습과 경험을 통해 나만의 방식으로 AI를 다루는 능력을 기르는 것입니다. 다음 칼럼에서는 텍스트 프롬프트를 넘어, 이미지 생성과 편집에서 AI 도구를 어떻게 활용하면 좋은지 구체적으로 소개드리겠습니다. 마케팅 콘텐츠 제작과 브랜드 관리에 있어서 AI 이미지 도구가 어떤 변화를 가져오는지, 실무 사례와 함께 풀어드리겠습니다.