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[IT뉴스]아직도 'AI에 질문 잘하는 법' 찾으면 '구식'···프롬프트 중요성↓

온카뱅크관리자

2026-08-18 17:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 최신 AI, 사용자의 짧은 말도 스스로 구체적인 지시로 전환 웹 검색·외부 프로그램 직접 활용···어떤 정보·도구 주느냐가 관건 하네스·오케스트레이션 부상···AI 결과 검증하고 재작업하는 체계로 
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 생성형 인공지능(AI)을 잘 활용하려면 질문부터 길고 정교하게 작성해야 한다는 공식이 흔들리고 있다. 최신 AI가 짧은 지시에서도 사용자의 의도를 파악하고 필요한 작업을 스스로 구체화하는 방향으로 발전하면서다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] 생성형 인공지능(AI)을 잘 활용하려면 질문부터 길고 정교하게 작성해야 한다는 기존 공식이 흔들리고 있다. 최신 AI가 짧은 지시에서도 사용자의 의도를 파악하고 필요한 작업을 스스로 구체화하는 방향으로 발전하면서다. AI 활용의 중심도 '무엇을 어떻게 말할지'에서 필요한 정보와 업무도구를 제공하고 실행 과정과 결과를 통제하는 '일하는 구조'를 설계하는 방향으로 이동하고 있다. 
 18일 관련 업계에 따르면 AI 모델의 성능이 높아지고 외부 시스템을 이용해 여러 단계의 업무를 수행하는 AI 에이전트가 확산하면서 프롬프트가 결과에 미치는 영향은 이전보다 줄고 있다. 한 제조기업 AX팀 관계자는 "과거에는 프롬프트가 정말 중요했지만 지금은 여러 요소 가운데 하나로 영향력이 많이 줄었다"며 "대신 도구 호출이나 각각의 맥락에 맞는 웹 검색 등이 더 중요해지고 있다"고 말했다.
 초기 생성형 AI는 이용자가 입력한 질문에 한 차례 답변을 내놓는 방식이었다. 참고할 수 있는 정보와 기능도 제한적이어서 질문에 역할과 조건, 사례, 답변 형식을 얼마나 구체적으로 담느냐에 따라 결과가 크게 달라졌다. 프롬프트 엔지니어링이 AI 활용의 핵심 역량으로 주목받은 배경이다.
 제조기업 AX팀 관계자는 "과거에는 이용자 관점에서 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트가 나뉘어 있어 각각의 설계가 중요했지만 지금은 통합돼 간소화되는 방향"이라고 설명했다. AI가 답변을 만드는 과정에는 서비스 운영자가 미리 설정한 '시스템 프롬프트'와 이용자가 입력하는 '사용자 프롬프트' 등이 함께 적용되는데, 최신 AI 서비스가 기본 지침과 대화 기록, 검색, 작업계획 수립 기능을 내부에서 함께 처리하면서 일반 이용자가 두 프롬프트를 일일이 구분하거나 긴 질문에 모두 담지 않아도 된다는 것이다. 
 한 AI 스타트업 임원은 "프롬프트가 덜 중요해진 것은 사용자의 말을 AI가 이해해 스스로 프롬프팅하는 기능이 이미 내재화돼 있기 때문"이라며 "인간이 AI가 알아듣도록 모든 조건을 자세히 말하던 방식에서 AI가 인간의 말을 이해해 필요한 지시를 구체화하는 방향으로 가고 있다"고 말했다.
 AI가 챗봇에서 에이전트로 바뀐 점도 프롬프트의 영향이 줄어든 배경이다. 기존 챗봇은 질문에 답하면 작업이 끝났지만 에이전트는 목표를 달성하기 위해 정보를 검색하고 문서를 읽으며 외부 프로그램을 실행한다. 이용자의 질문만으로 결과가 정해지는 것이 아니라 AI가 어떤 자료를 참고하고 어떤 도구를 선택했는지가 함께 작용한다. 가령 이용자가 AI에 "지난달 비용을 정산해줘"라고 지시하려면 AI는 어느 시스템에서 영수증과 결제 내역을 가져올지 알아야 한다. 회사의 비용 처리 기준과 승인권자, 자동으로 처리할 수 있는 범위도 파악해야 한다. 모든 조건을 사용자가 매번 설명하는 대신 필요한 정보를 적절한 시점에 불러오도록 시스템을 구성하는 역량이 중요해진 이유다.
 이에 따라 AI가 참고할 정보 전체를 구성하는 '맥락 엔지니어링'의 비중이 커질 전망이다. 프롬프트가 AI에 내리는 개별 지시라면 맥락은 관련 문서와 검색 결과, 대화 기록, 업무 규칙, 도구 설명까지 포함한다. 앤트로픽도 맥락 엔지니어링을 적절한 문구를 찾는 데 그치지 않고 원하는 행동이 나올 가능성을 높이도록 AI에 제공할 정보를 선별하고 관리하는 작업으로 설명하고 있다.
 자료를 무조건 많이 제공한다고 결과가 좋아지는 것은 아니다. 업무와 무관한 문서와 기록까지 한꺼번에 넣으면 AI가 핵심을 놓치고 처리 시간과 토큰 사용량도 늘어날 수 있다. 한 AI 스타트업 임원은 "정보가 정리돼 있지 않으면 AI가 도서관의 모든 책을 하나씩 꺼내보는 것처럼 일하게 된다"며 "불필요한 정보가 쌓이면 엉뚱한 내용을 가져오거나 환각이 발생할 가능성도 커진다"고 말했다. 많은 정보를 넣는 능력보다 업무에 필요한 정보만 골라 제때 제공하는 역량이 요구되는 셈이다.
 AI가 사용할 도구와 업무 순서를 짜는 '하네스 엔지니어링'도 새로운 과제로 떠오르고 있다. 하네스는 AI에 해야 할 일과 금지할 행동을 알려주고 사용할 도구와 권한, 작업 시작·종료 조건을 설정하는 실행 틀이다. 관리 역할을 맡은 에이전트가 업무를 잘게 나눠 다른 에이전트나 도구에 맡기고 결과를 취합하는 '오케스트레이션'도 여기에 포함된다. 공사장에서 작업반장이 설계도를 보고 작업자에게 일을 나눠준 뒤 결과를 확인하는 것과 비슷한 구조다.
 하네스 엔지니어링의 핵심은 AI가 내놓은 결과를 검사하고 기준에 미달하면 다시 작업하도록 만드는 데 있다. 생성형 AI는 같은 지시에도 다른 결과를 낼 수 있어 프롬프트를 한 번 잘 작성했다고 업무 품질이 계속 유지되지는 않는다. 기업이 성공 기준을 정하고 AI가 사용한 정보와 도구, 실행 결과를 기록한 뒤 오류가 발생하면 지침과 작업 절차를 고치는 반복 체계를 마련해야 하는 이유다.
 이러한 구조는 AI 운영 비용과도 연결된다. AI가 관련 시스템과 문서를 무작정 뒤지는 대신 필요한 정보와 도구를 바로 찾으면 작업 시간과 토큰 사용량을 줄일 수 있다. AI 스타트업 임원은 "한 번 작업하는 데 드는 토큰 가격보다 원하는 결과물을 얻을 때까지 들어가는 총비용을 봐야 한다"며 "설계도와 지침을 제공하면 AI가 헤매지 않아 토큰을 적게 쓰면서 정확도도 높일 수 있다"고 말했다.
 기업 AI 교육도 프롬프트를 작성하는 요령을 전파하는 데서 한발 더 나아가야 한다는 지적이 나온다. 현업의 업무를 AI가 처리할 수 있는 단위로 나누고 필요한 데이터와 도구를 연결한 뒤 접근 권한과 성공 기준을 정해야 한다는 것이다. 중요한 작업에는 사람이 중간 결과를 확인하는 '휴먼 인 더 루프'를 적용하고 오류가 반복되면 질문만 고치는 대신 맥락과 도구, 업무 절차를 함께 점검하는 방식이다.
 제조기업 AX팀 관계자는 "프롬프트는 여전히 AI에 목표와 조건을 전달하는 데 있어 필요하다"면서도 "지금은 코딩을 한 줄 한 줄 하는 시대는 지났다"고 말했다. 이어 "AI가 작성한 코드를 사람이 보고 조정하고 전체 구조를 짜는 능력이 더 중요해졌다"며 "AI로 생산성이 높아진 만큼 사람 한 명 한 명의 판단도 더 중요해지고 있다"고 강조했다.
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