기계의 일은 방대한 데이터를 감지하고 분류하며, 인간이 놓칠 수 있는 미세한 신호를 찾아내는 것이다. 그러나 리더의 일은 무엇을 보게 할지 정하고, 언제 그것을 신뢰할지를 결정하는 데 있다. 결국 기술의 성패는 기계를 어떻게 활용하고 신뢰를 설계하느냐에 달려 있다.
- 변형균의 《AX 전략 마스터클래스》 중에서 -
* AI(인공지능)는 무서운 속도로 진화하고 있습니다. 하지만 궁극적으로는 그것 또한 인간의 일입니다. 어떤 경험과 통찰, 상상력을 바탕으로 지시어를 어떻게 제시하느냐에 따라 결과는 판이하게 달라집니다. 새로운 시대의 AI 리더가 필요한 이유입니다. 그래야 무섭게 진화하는 그들과 공존할 수 있습니다.
5W1H는 AI에게 명확한 컨텍스트와 목표를 제공하여 원하는 결과를 정확하게 얻기 위한 훌륭한 프레임워크입니다.
5W1H는 누가(Who), 무엇을(What), 언제(When), 어디서(Where), 왜(Why), 어떻게(How) 요소를 채워 프롬프트를 구체적으로 작성하는 방법입니다. 이는 모델에게 제공하는 정보와 맥락을 명확히 하여, AI가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.
5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝
5W1H(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게) 각 요소에 맞춰 AI에게 정보를 제공하면, AI는 사용자의 의도를 훨씬 더 잘 파악하고 정확한 결과물을 생성합니다.
1. Who (누가) - 역할 지정
AI에게 특정 전문가의 **역할(Persona)**을 부여하여 답변의 관점과 깊이를 정합니다.
Before: 쿼리 만들어줘
After: 너는 20년차 MSSQL 데이터베이스 관리자(DBA)야.
2. What (무엇을) - 작업 정의
수행해야 할 **핵심 작업(Task)**을 명확하고 구체적으로 지시합니다.
Before: 직원 데이터 좀 줘
After:2024년도에 입사한 서울 지역 근무자들의 이름, 부서, 입사일을 조회하는 쿼리를 만들어줘.
3. When (언제) - 시점 명시
데이터의 시간적 범위를 지정하여 원하는 기간의 정보만 필터링하도록 합니다.
Before: 판매 실적 알려줘
After:2025년 3분기(7월 1일부터 9월 30일까지)의 일일 판매 총액을 알려줘.
4. Where (어디서) - 환경/출처 지정
작업이 이루어져야 할 **환경이나 데이터의 출처(Source)**를 알려줍니다. 테이블이나 데이터베이스 이름을 명시하는 것이 대표적입니다.
Before: 직원 테이블에서 찾아봐
After:SalesDB 데이터베이스의 Employees 테이블과 Departments 테이블을 사용해서 찾아봐.
5. Why (왜) - 목적 설명
이 작업을 수행하는 **궁극적인 목적(Purpose)**을 설명하여 AI가 더 나은 해결책을 제안하도록 유도합니다.
Before: 오래된 주문 찾아줘
After:장기 미사용 고객에게 마케팅 이메일을 보내기 위해, 최근 1년 동안 구매 기록이 없는 고객 목록을 추출하고 싶어.
6. How (어떻게) - 형식/조건 지정
결과물의 형식(Format)이나 스타일, 따라야 할 특정 조건을 구체적으로 요구합니다.
Before: 쿼리 짜줘
After:CTE(Common Table Expression)를 사용해서 쿼리를 작성해 주고, 각 코드 줄마다 한국어로 주석을 상세하게 달아줘. 결과는 Markdown 테이블 형식으로 보여줘.
생성형 AI의 등장 이후 가장 뜨거운 화두는 단연 오픈AI입니다. 하지만 그들은 단순히 강력한 모델을 만드는 데 그치지 않습니다. 오픈AI의 전략은 마치 체스 게임처럼 장기적인 안목으로 설계된 '10년 판짜기'에 가깝죠. 표면적으로는 놀라운 기술적 진보가 전부인 것처럼 보이지만, 그 이면에는 AI 시대의 모든 기술과 시장을 직접 설계하려는 거대한 야망이 숨겨져 있습니다.
오픈AI는 크게 두 가지 핵심 축을 중심으로 기업 개발 전략을 전개하고 있습니다. 첫째는 수직적으로 통합된 기술 스택을 구축하기 위한 전략적 인수이며, 둘째는 지배적인 플랫폼 생태계를 조성하기 위한오픈AI 스타트업 펀드를 통한 벤처 투자입니다. 이러한 이중적 접근 방식은 오픈AI가 연구 중심의 조직에서 성숙한 제품 주도형 기술 대기업으로 빠르게 전환하고 있음을 보여주죠.
오픈AI가 투자했던 스타트업 일부를 보여주는 그래픽입니다. 저는 개발자 도구 '커서'와 에듀테크 '스픽'이 눈에 띄네요. <출처=CB인사이츠>
여기서 잠깐! 오픈AI가 어떤 회사인지를 알고 넘어가는 것도 중요합니다. 오픈AI는 기본적으로 '인공 일반 지능(AGI)이 모든 인류에게 이익을 주도록 보장한다'는사명을 추구하기 위해 비영리 이사회가 통제하는 이른바 '수익 상한'(capped-profit) 기업이라는 독특한 구조를 채택했습니다. 이 구조는 현재 오픈AI의 기업 전략 전반에 깊은 영향을 미치고 있죠.
한편으로는 장기적이고 자본 집약적인 연구를 추구할 수 있는 자유를 부여하지만, 다른 한편으로는 막대한 컴퓨팅 비용을 충당하기 위해 상당한 수익을 창출해야 하는 필요성을 야기합니다.
서두에서 잠깐 언급한 대로 오픈AI가 성장을 위해 전략적 인수와 벤처 투자에 집중하는 것도 이 때문입니다. 핵심 기술과 관련 인재를 확보하기 위해 아예 해당 회사를 사들이거나 오픈AI 스타트업 펀드를 통해 생태계를 키우는 것! 이는 AI라는 거대한 '엔진'의 성능을 끌어올리는 동시에 그 엔진을 활용한 다양한 '차량'(외부 애플리케이션)이 번성할 수 있는 환경을 조성하는 이중 전략인 셈입니다.
이러한 접근 방식은 단순한 기업 성장을 넘어섭니다. AI 기술 스택의 핵심과 떠오르는 애플리케이션 생태계에 대한 통제권을 확보하려는 정교한 계산이죠. 예를 들어'록셋'(데이터 인프라)이나'스탯시그'(제품 테스트)같은 기업 인수는 핵심 성능 지표에 대한 직접적인 통제권을 부여하고 외부 의존도를 낮춥니다. 동시에 스타트업 펀드는 오픈AI API에 깊숙이 의존하는 기업들에 투자함으로써 높은 전환 비용을 만들고 플랫폼의'고착 효과'를 강화합니다.
이는 과거 마이크로소프트가 운영체제(OS)를 통해 개발자 생태계를 장악하고, 애플이 하드웨어부터 소프트웨어, 앱스토어까지 모두 통제했던 전략과 매우 유사합니다. 결국 오픈AI는 AGI를 구축하는 것을 넘어 스스로가 필수불가결한 중심이 되는 시장을 설계하고 있는 것입니다. (여러분의 생각은 어떠신가요?)
