"논문, 보고서 요약해줘"라고 AI한테 시키는 것이 '최악의 프롬프팅'

 

연구자 출신 리더가 AI와 자동화를 실무에 접목해 지식 작업의 생산성을 기하급수적으로 높인 사례를 중심으로, 리더가 AI를 어떻게 다르게 써야 하는지에 대한 원칙과 실천 지침을 제시한다.

 

핵심 사례로는 스코퍼스 API를 활용해 5일간 8,700편의 문헌을 수집·분류·연결 분석하여 분야의 흐름을 단기간에 파악하고, 이후 핵심 20편을 정밀 리뷰해 발표를 성공적으로 수행한 경험이 제시된다. 이는 모델 제작보다 데이터 파이프라인과 검증 설계에 집중하는 데이터 중심 전략, 그리고 AI를 팀 구성원처럼 관리하는 프롬프트 운영 체계의 중요성을 강조한다.

>또한 생성형 AI의 환각 리스크를 전제로 요약 대신 발췌 중심의 지시, 출처 검증, 수치 비교, 원문 스냅샷 보관 등 정확성 우선의 연구 운영 원칙을 제안한다. NotebookLM, SciSpace, Deep Research류 도구를 통한 근거 연결과 재확인 루프를 강조하고, 링크 직접 투입보다 PDF 변환과 본문만 추출하는 전처리 습관을 권장한다. 프롬프트는 업무 목적, 입력 자료, 산출 형식, 불확실 시 모른다고 답하도록 요구하는 지시 등 사람-조직 관리 원칙을 그대로 이식할 것을 권고한다.

> 개인 차원의 습관 설계(1,300일 일일 커밋, 새벽 집중, 금주)와 예술적 생성 AI 협업 경험은 프롬프트 정밀도·감수성·피드백 루프가 역량 격차를 크게 벌린다는 점을 보여준다. 스타트업은 AI 퍼스트 연구 운영 체계, 표준화된 프롬프트 가이드, 검증 중심의 데이터 파이프라인, 그리고 조직적 러닝 습관 설계를 결합해 실행해야 한다.