AI에 같은 질문을 해도 사람마다 결과가 다릅니다. 어떤 사람은 한 번에 원하는 답을 얻고, 어떤 사람은 여러 번 시도해도 아쉬운 결과만 받아요. 차이는 프롬프트 기술이 아닙니다. 맥락을 얼마나 전달했느냐입니다. AI는 똑똑하지만 내 상황을 알지 못합니다. 내가 알려주지 않은 것은 추측할 수밖에 없고, 추측이 빗나가면 결과도 빗나갑니다.
맥락 없는 요청이 만드는 문제: "보고서 요약해줘"라는 요청을 AI에 보내면 AI는 최선을 다하지만, 누가 읽는지, 어떤 형식이어야 하는지, 얼마나 짧아야 하는지를 모릅니다. 그래서 무난하지만 내가 원하는 것과는 다른 결과가 나옵니다. 수정 요청이 반복되고, 결국 내가 직접 다시 쓰는 상황이 됩니다. AI가 나쁜 게 아니라, 맥락이 없으면 AI도 일반적인 답밖에 줄 수 없는 것입니다.
맥락의 4가지 요소: 좋은 맥락은 네 가지로 구성됩니다. 첫째, 목적 — 이 결과물로 무엇을 할 건가요? (경영진 보고용인지, 고객 제안용인지) 둘째, 독자 — 누가 읽나요? (전문가인지 비전문가인지) 셋째, 형식 — 어떤 모양이어야 하나요? (3문장 요약인지, 항목별 표인지) 넷째, 제약 — 반드시 지키거나 피해야 할 것은? (분량 제한, 사용 금지 표현 등). 이 네 가지를 채우는 데 1분이 걸리지 않습니다. 그리고 그 1분이 수정 요청 서너 번을 줄여줍니다.
나쁜 요청과 좋은 요청의 차이: "신제품 소개 글 써줘"는 막연합니다. 반면 "20대 직장인을 대상으로, 인스타그램 게시물용으로, 친근한 말투로, 3문장 이내로 신제품의 핵심 이점 하나만 강조하는 소개 글"이라고 하면 첫 시도부터 쓸 만한 결과가 나옵니다. 같은 AI, 같은 1분이지만 결과의 완성도가 완전히 달라집니다.
맥락을 전달하는 방식은 사람마다 다릅니다. 처음부터 완성된 맥락을 한 번에 전달하는 게 편한 사람(IPVS·IKVS 같은 통합·지시 성향)도 있고, AI와 대화하면서 맥락을 점점 구체화해가는 게 자연스러운 사람(EPVS·EKVS 같은 탐색 성향)도 있습니다. 어느 쪽이 옳고 그른 게 아니라, 내 방식을 알고 그 강점을 살리는 것이 핵심입니다. 내가 한 번에 정리하는 편인지, 대화로 다듬는 편인지부터 파악하면 맥락 전달이 훨씬 수월해집니다.