AI 스터디모임 2회차 후기와 GPT 활용 자동화 세팅 전략공유 | 커뮤니티 - SNS메이킷
작성자: 관리자
BUSINESS AI STUDY · 2회차
AI를 사용하는 사람에서 업무를 설계하는 사람으로
두 번째 비즈니스 AI 스터디에서는 AI를 단순히 써보는 단계를 넘어,
각자의 업무에 맞게 세팅하고 반복 업무를 구조화하는 방법을 함께 알아봤어요.
첫 번째 주제
질문 구조 설계
핵심 실습
나만의 GPT 만들기
최종 목표
업무 자동화 세팅
01
본격적인 실전 세팅을 시작했어요
많은 분이 ChatGPT를 사용해본 경험은 있었지만,
업무 목적에 맞는 구조를 만들고 체계적으로 활용하는 경우는 많지 않았어요.
그래서 이번 모임은 단순히 AI를 체험하는 것이 아니라,
실제 업무에 적용할 수 있도록 사용 환경을 세팅하는 데 초점을 맞췄어요.
AI를 제대로 활용하려면 단순한 질문보다 업무의 목적과 구조를 먼저 설계해야 해요.
02
왜 ChatGPT부터 시작했을까요?
현재 활용할 수 있는 AI 도구는 매우 다양해요.
그중에서도 ChatGPT는 접근하기 쉽고 여러 업무로 확장할 수 있다는 장점이 있어요.
문서 작성, 기획안 제작, 마케팅 문구 작성, 자료 정리,
아이디어 도출 등 비즈니스 현장에서 필요한 다양한 업무에 바로 적용할 수 있어요.
하지만 단순한 질문과 답변만 반복하면 원하는 결과를 안정적으로 얻기 어려워요.
같은 AI를 사용하더라도 질문을 어떻게 구성하느냐에 따라 결과의 완성도가 크게 달라지기 때문이에요.
03
좋은 답변을 만드는 질문 구조
ChatGPT를 효과적으로 사용하려면 자신의 상황과 목표,
조건과 원하는 결과를 구체적으로 전달해야 해요.
단순한 질문
“마케팅 전략을 알려주세요.”
구조를 적용한 질문
“온라인 쇼핑몰을 운영하는 1인 사업자입니다.
월 매출 1천만 원을 목표로 하고 있으며 광고 예산은 50만 원입니다.
초보자도 실행할 수 있는 마케팅 전략을 단계별로 설명해주세요.”
상황, 목표, 조건, 원하는 형식을 함께 입력하면
훨씬 구체적이고 실행 가능한 답변을 얻을 수 있어요.
04
프로젝트 기능으로 업무를 구분했어요
이번 모임에서 참여자들의 반응이 좋았던 부분은 프로젝트 기능이었어요.
프로젝트를 사용하면 업무나 주제별로 관련 대화를 묶어서 관리할 수 있어요.
1
새로운 프로젝트 만들기
진행하려는 업무에 맞춰 새로운 프로젝트를 생성해요.
2
목적이 드러나는 이름 정하기
블로그 콘텐츠 운영, 온라인 강의 기획처럼 구체적으로 작성해요.
3
관련 대화를 한곳에서 이어가기
같은 프로젝트 안에서 대화하면 반복 설명을 줄일 수 있어요.
업무의 배경과 목적을 매번 설명하지 않아도 되기 때문에
작업 시간을 줄이고 대화의 흐름도 체계적으로 관리할 수 있어요.
05
나만의 GPT 만들기 실습
두 번째 모임의 핵심은 각자의 업무에 맞는 커스텀 GPT를 직접 만들어보는 것이었어요.
설명만 듣는 것이 아니라 실제로 설정하고 테스트하는 방식으로 진행했어요.
1
목적 정의하기
블로그 글 작성, 영업 스크립트 제작 등 수행할 업무를 정해요.
2
역할 부여하기
전문 분야와 설명 방식 등 GPT가 가져야 할 정체성을 설정해요.
3
응답 형식 지정하기
소제목, 실행 순서, 체크 항목 등 결과물의 구조를 정해요.
4
테스트하고 수정하기
다양한 질문을 입력하고 부족한 부분을 계속 보완해요.
역할 설정 예시
“당신은 10년 경력의 마케팅 컨설턴트입니다.
초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고,
답변에는 반드시 실행 방법을 포함해주세요.”
06
AI 자동화는 구조화에서 시작해요
AI 자동화라고 하면 복잡한 프로그램이나 코딩부터 떠올리기 쉬워요.
하지만 자동화의 시작은 반복되는 업무를 일정한 기준으로 정리하는 것이에요.
1
입력값
키워드, 주제, 타깃 등 AI에게 전달할 정보를 정해요.
2
처리 규칙
글자 수, 구성, 말투와 적용 기준을 설정해요.
3
출력 형식
제목, 소제목, 본문 등 결과물의 형태를 고정해요.
블로그 글 작성을 예로 들면 입력값은 주제와 핵심 키워드,
처리 규칙은 글자 수와 문단 구성, 출력 형식은 제목과 본문 구조가 될 수 있어요.
이 기준을 GPT에 미리 설정하면 콘텐츠를 만들 때마다
같은 내용을 반복해서 설명하지 않아도 돼요.
07
단순한 체험에서 시스템 구축으로
이번 모임을 통해 참여자들이 단순한 AI 체험 단계에서
실제 업무 시스템을 만드는 단계로 넘어가고 있다는 것을 느꼈어요.
처음에는 ChatGPT를 신기하고 편리한 도구로 생각했다면,
이제는 반복 업무를 줄이고 결과물을 함께 만드는 업무 파트너로 바라보기 시작했어요.
특히 자신의 업무에 맞는 GPT를 직접 만들면서 AI에 대한 이해도도 빠르게 높아졌어요.
직접 설정하고 결과를 수정해보는 경험이 가장 좋은 학습 방법이라는 점도 확인할 수 있었어요.
08
다음 모임에서는 실제 자동화를 다뤄요
다음 모임에서는 고객 응대, 블로그 운영, 제안서 작성 등
실제 업무에서 활용할 수 있는 자동화 사례를 중심으로 진행할 예정이에요.
AI를 업무에 제대로 활용하려면 단순히 질문을 입력하는 사용자를 넘어,
어떤 정보를 넣고 어떤 기준으로 처리하며 어떤 결과를 받을 것인지 설계할 수 있어야 해요.
AI를 사용하는 사람에서 설계하는 사람으로
AI는 많이 아는 사람보다 자신의 업무에 맞게 세팅하고
꾸준히 활용하는 사람이 더 큰 경쟁력을 가질 수 있어요.
이번 두 번째 AI 스터디는 그 가능성을 직접 확인한 의미 있는 시간이었어요.
AI는 아는 것보다 세팅하는 것이 중요합니다