CHAPTER 2

AI를 점점 더 잘 쓰는 4단계

오늘의 목표 AI를 잘 활용하는 흐름인 프롬프트 → 컨텍스트 → 하네스 → 루프를 이해하고, 내 가게 업무에 맞는 단계부터 적용합니다.

한눈에 보는 4단계

단계	핵심 질문	무엇을 더해 주나?	적합한 상황
1. 프롬프트	AI에게 어떻게 물을까?	역할·상황·요청	아이디어, 초안, 간단한 상담
2. 컨텍스트	AI에게 무엇을 보여줄까?	파일·자료·업무 배경	내 가게에 맞는 분석·문서 작업
3. 하네스	AI가 어떤 도구와 규칙으로 일할까?	도구·권한·작업 규칙	정해진 절차의 반복 업무
4. 루프	결과를 어떻게 검토하고 고칠까?	점검·재시도·종료 조건	자동화, 오류 확인, 여러 단계 업무

각 단계는 이전 단계로 해결하기 어려운 문제를 보완하며 발전해 왔습니다.

1. 프롬프트 엔지니어링: 질문을 구체적으로 만들기

프롬프트는 AI에게 내리는 질문이나 지시문입니다. 좋은 프롬프트는 AI가 어떤 전문가로, 어떤 상황을 고려해, 어떤 형식의 답을 내야 하는지를 분명히 알려줍니다.

기억할 공식: 역할 + 상황 + 요청

구성	넣을 내용	예시
역할	어떤 전문가처럼 답할지	당신은 20년 차 요식업 컨설턴트입니다.
상황	업종·지역·현재 문제	강남에서 3년째 파스타집을 운영하며, 주말 매출이 20% 감소했습니다.
요청	원하는 결과·개수·형식	원인 3가지와 이번 주 실행할 해결책을 알려주세요.

바로 써보는 템플릿

당신은 [전문 분야] 전문가입니다. 저는 [지역]에서 [업종]을 운영합니다. 현재 [고민·상황]입니다. [원하는 결과]를 [개수·형식]으로 알려주세요.

활용 도구: GPT, Claude, Gemini 등 대화형 AI

잘 맞는 일: 신메뉴 아이디어, 매출표 해석의 출발점, 홍보 문구 초안, 막연한 고민 정리

2. 컨텍스트 엔지니어링: AI에게 판단 근거를 보여주기

컨텍스트는 AI가 답을 잘 만들 수 있도록 함께 제공하는 배경 자료입니다. 질문을 잘 쓰는 것만큼, 무엇을 보여주는지가 중요합니다.

• "신메뉴를 추천해 줘"보다 최근 6개월 판매량과 고객 요청사항을 함께 주면 더 현실적인 제안을 받을 수 있습니다.
• 가게 철학, 응대 원칙, FAQ, 메뉴 결정 기록을 정리해 두면 AI가 매번 처음부터 설명을 듣지 않아도 됩니다.
• 자료가 많을수록 유용할 수 있지만, 개인정보와 민감 정보는 반드시 제외하거나 최소화합니다.

상황별 활용 예

필요 업무	제공할 컨텍스트	활용 예
신메뉴 기획	판매량, 고객 리뷰·요청, 계절 정보	메뉴 아이디어와 우선순위 도출
계약서 검토 보조	검토할 계약서·관련 기준	문서 안의 조항을 근거로 질문
사업계획서·제안서	사업 정보, 목표, 기존 자료	발표·문서 초안 생성
회의·통화 정리	녹음·회의 자료	핵심 논의와 할 일 정리

예시 도구: 이미지 생성·디자인 도구, NotebookLM, Canva, 미리캔버스, 클로바노트, 브루 등

전문 도구는 특정 업무에 필요한 컨텍스트가 미리 준비되어 있어, 목적이 분명할 때 더 편리합니다.

3. 하네스 엔지니어링: AI에게 도구와 작업 규칙 주기

하네스는 AI가 필요한 도구만 사용하고 정해진 규칙 안에서 일하도록 만드는 작업 환경입니다. 하네스 안에서 여러 단계를 스스로 수행하는 AI를 에이전트라고 합니다.

리뷰 답장 자동화 예시

구분	하네스에 넣을 내용
도구	리뷰 읽기, 답장 등록
규칙	별점 3점 이하는 사과·개선 약속 / 4점 이상은 감사
금지	이모지 사용 금지, 확실하지 않은 내용은 답장하지 않기
예외 처리	판단이 어려우면 사장님에게 알리기

이처럼 AI에게 '무엇을 할 수 있는지'와 '어떻게 행동해야 하는지'를 함께 정해 주면, 막연한 요청보다 일관되고 안전한 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 루프 엔지니어링: 확인하고, 고치고, 멈추기

루프는 AI가 한 번 실행하고 끝나는 대신, 결과를 점검하고 문제가 있으면 다시 고치도록 만드는 순환 구조입니다.

매출 분석 루프 예시

1. 첫 번째 AI가 이번 달 매출 데이터를 정리합니다.
2. 두 번째 AI가 이상하게 튀는 숫자와 근거를 확인합니다.
3. 세 번째 AI가 사장님용 보고서로 정리합니다.
4. 숫자의 원인이 불확실하면 원본 데이터를 다시 확인합니다.
5. 확인이 끝나면 보고서를 완성하거나, 판단이 어려운 항목을 사람에게 넘깁니다.

반드시 정할 것: 종료 조건

종료 조건이 없으면 AI가 같은 작업을 계속 반복해 시간과 비용이 늘어날 수 있습니다.

예: 이상치는 최대 3회까지만 재확인하고, 그래도 불확실하면 사장님에게 검토를 요청한다.

핵심: 자동화에는 '계속할 조건'뿐 아니라 '멈출 조건'이 반드시 필요합니다.

활용 예: Claude Code와 같은 작업형 AI, Zapier·Make 같은 앱 자동화 도구, 목표부터 초안까지 여러 단계를 연결하는 에이전트형 도구

단계별 선택 가이드

내 상황	먼저 해볼 단계
무엇을 물어봐야 할지 막막하다	프롬프트
우리 가게 자료를 바탕으로 답을 받고 싶다	컨텍스트
리뷰 답장·문의 분류처럼 정해진 일을 맡기고 싶다	하네스
결과 검토와 재시도까지 자동으로 돌리고 싶다	루프

오늘의 실습: 프롬프트 1개 보내기

아래 문장에서 대괄호만 내 가게 상황으로 바꿔, 대화형 AI에 입력해 보세요.

💬 프롬프트 예시 당신은 20년 차 [업종] 컨설턴트입니다. 저는 [지역]에서 [업종]을 운영하는 사장입니다. 요즘 [가장 걱정되는 상황]이 고민입니다. 가능한 원인 3가지와 이번 주에 바로 해 볼 수 있는 해결책을 알려주세요.

핵심 정리

프롬프트 — 역할·상황·요청을 분명하게 적는다.

컨텍스트 — AI가 판단할 수 있도록 필요한 자료를 함께 준다.

하네스 — 사용할 도구와 행동 규칙을 정한다.

루프 — 결과를 검토·수정하되, 재시도 횟수와 종료 조건을 둔다.

다음 챕터 예고 이 원리를 바탕으로 GPTs와 Gems를 활용해 나만의 AI 팀을 만드는 방법을 다룹니다.