[아티클 읽기] AI를 잘 쓰는 기획자는 왜 질문부터 다를까?

내용 요약

• 이 아티클의 주요 메시지 : AI를 잘 쓰는 기획자는 답을 바로 요구하지 않고, 먼저 자신의 전제와 사각지대를 드러내는 질문부터 설계한다.
  • 요약
    

문제 상황

이 글은 서비스 기획자가 AI를 쓸 때 자꾸 실무 품질이 기대만큼 올라가지 않는 이유를, AI 성능이 아니라 질문 설계 방식에서 찾는다. 저자는 처음엔 AI를 많이 쓰면 일이 빨라질 거라 생각했지만, 실제로는 답을 고치고 다시 묻는 데 시간이 더 들었고, 문제는 “무엇을 물어야 하는지”를 잘못 잡는 데 있었다고 말한다. 특히 경력이 쌓일수록 정보 부족보다 질문에 깔린 전제 자체가 틀린 경우가 더 위험하다고 짚는다.

이를 설명하기 위해 광고 플랫폼 업무에 긴급 투입된 사례가 나온다. 저자는 처음에 “CTV 광고 시장 주요 플레이어를 비교해달라”는 식의 꽤 그럴듯한 프롬프트를 썼고, AI도 구조와 밸류체인을 깔끔하게 정리해줬다. 그런데 나중에 보니 문제는 AI가 틀린 게 아니라, 자신이 이미 낡은 비교 프레임 안에서 질문하고 있었다는 점이었다. 실제 시장은 기존 밸류체인 자체가 흔들리고 재편되는 중이었는데, 저자는 “무엇이 다른가”만 물었지 “무엇이 왜 뒤집히고 있는가”는 묻지 못했던 것이다.

프롬프트 재설계

이 경험 이후 저자는 프롬프트를 바꿨다고 한다. 예전처럼 “정리해줘, 비교해줘, 설명해줘”로 바로 답을 요구하는 대신, 먼저 내 접근 방식의 전제와 사각지대를 짚어달라고 묻기 시작했다. 즉 AI를 답변 엔진으로 쓰기보다, 전제 점검 도구로 쓰는 방향으로 전환한 것이다. 좋은 프롬프트란 더 많은 정보를 가져오는 질문이 아니라, 내가 무엇을 당연하게 보고 있는지 드러내는 질문이라는 게 글의 핵심 주장이다.

    저자가 제안하는 프롬프트 구조는 네 단계다.
    
    1. AI의 역할을 지정하고,
    2. 내가 현재 어떤 방식으로 접근하고 있는지 드러내고,
    3. 놓친 관점과 숨어 있는 전제를 먼저 짚어달라고 하며,
    4. 최근 변화가 기존 구조를 어떻게 흔들고 있는지 묻는다.
    이 방식의 장점은 AI가 결론을 대신 내려주는 게 아니라, **내가 어떤 순서로 생각해야 하는지 질문 목록을 먼저 가져오게 만든다**는 점이다.
    

AI 병렬로 사용하여 비교하기

또 저자는 여러 AI를 병렬로 써서 같은 주제에 대한 서로 다른 전제를 비교하는 방식도 유용했다고 말한다. 한 모델의 답변을 다른 모델에게 넘겨 “이 분석의 전제가 무엇인지, 그 전제가 흔들리면 결론이 어떻게 바뀌는지”를 반박하게 하면, 내가 어떤 프레임에 갇혀 있었는지가 더 잘 드러난다는 것이다. 여기서 중요한 것은 단순한 팩트 체크가 아니라, 서로 다른 질문 각도와 프레임을 비교하는 것이다.

명확한 출처 요구하기

출처 검증 방식에 대한 조언도 실무적이다. 예전에는 “출처를 알려줘”라고만 물었는데, 그러면 AI가 그럴듯한 링크를 붙이는 경우가 있어, 이제는 공식 블로그, IR 자료, 컨퍼런스 발표의 제목과 발행일을 요구한다고 한다. 즉 링크를 믿는 것이 아니라, 제목과 날짜를 기준으로 직접 실존 여부를 확인하는 습관이 중요하다는 것이다. 저자에게는 이 확인 과정이 선택이 아니라 기본 루틴이 되었다고 말한다.

정리 단계에서는 AI에게 더 많은 제한 두기

마지막으로 글은 탐색 단계와 정리 단계를 구분한다. 탐색 단계에서는 AI를 넓게 써도 되지만, 정리 단계에서는 오히려 더 좁고 신중하게 써야 한다고 강조한다. 즉 AI를 많이 쓰는 것이 중요한 게 아니라, 어떤 단계에서 어떤 역할로 쓰느냐가 더 중요하다는 관점이다.

흥미로운 점

• 저자가 단순히 AI를 많이 활용하는 사람이 아니라, 자신이 하고 있는 생각을 한 단계 추상화해서 프롬프트로 옮기는 능력을 보여준 점이었다.
• 이 글은 표면적으로는 프롬프트 작성법을 다루고 있지만, 실제로는 “어떤 질문을 해야 더 상위 문제에 도달할 수 있는가”를 보여주는 글처럼 느껴졌다. 단순히 정보를 정리해달라고 묻는 것이 아니라, 내가 어떤 전제를 깔고 있는지, 무엇을 놓치고 있는지, 지금 보는 구조가 왜 흔들리고 있는지를 먼저 드러내는 식으로 사고를 끌어올리는 과정이 인상적이었다.
• 특히 이런 방식은 AI를 잘 다루는 기술이라기보다, 문제를 더 높은 수준에서 다시 정의하는 사고력에 가깝다고 느꼈다. 앞으로는 단순히 답을 빨리 얻는 사람보다, 자신의 사고를 구조화하고 더 본질적인 질문으로 끌어올릴 수 있는 사람이 더 중요한 경쟁력을 가지게 될 것 같다는 생각이 들었다.

##이전에는 알지 못했거나 새롭게 배운 내용

• 밸류체인: 가치가 만들어지고 전달되는 흐름

• AI에게 바로 답을 요구하기보다 질문의 전제와 사각지대를 먼저 점검하게 만드는 프롬프트 방식이 실무적으로 매우 유용했다.

• ❌ 이전에 안좋았던 프롬프트

  "너는 10년 차 광고 플랫폼 기획자야. CTV 광고 시장의 주요 플레이어를 경쟁사 관점에서 비교해줘. 
  Roku, Amazon, Google의 사업 구조와 점유율을 정리해주고, 밸류체인별 차이도 설명해줘.”

• 👍 낯선 시장/ 도메인을 처음 파악할 때

  “네가 이 도메인을 맡은 서비스 기획자라면 지금 무엇부터 물어보겠어? 
  내가 지금 어떤 접근으로 이 문제를 보고 있는지 먼저 짚고, 그 접근에 깔린 전제가 무엇인지 말해줘. 
  그리고 최근 변화가 기존 구조를 어떻게 흔들고 있는지부터 설명해줘.”

• 👍 저자가 가장 자주 쓰는 프롬프트 구조 4단계

  1. AI의 역할을 지정한다.

  2. 내가 현재 어떤 방식으로 접근하고 있는지 드러낸다.

  3. 놓친 관점과 숨어 있는 전제를 먼저 짚어달라고 한다.

  4. 최근 변화가 기존 구조를 어떻게 흔들고 있는지 묻는다.

     “네가 [내 역할]을 맡은 서비스 기획자라면, 지금 이 문제에서 무엇부터 확인하겠어? 
     내가 현재 [내 접근 방식]으로 접근하고 있는데, 이 접근의 전제와 사각지대를 먼저 짚어줘. 
     특히 최근 [업계 변화/주요 사건]가 기존 
     [구조/관행]을 어떻게 흔들고 있는지 중심으로 정리해줘.”

• 👍 여러 AI를 병렬로 돌릴 때

  “다음은 나의 초기 분석이야
  [여기에서 앞서 받은 단계 요약 / AI 답변 붙여넣기]
  
  이 분석을 그대로 믿지 말고, 아래 순서로 검증해줘 
  
  1. 이 분석이 암묵적으로 깔고 있는 전제 3가지를 짚어줘
  2. 그 전제들 중 지금 시장 변화 때문에 흔들리고 있는 것이 있다면 설명해줘
  3. Roku, Amazon, Google 사례에서 특히 다시 확인해야 할 주장 3개를 골라줘
  4. 각 주장마다 공식 블로그 IR 자료, 컨퍼런스 발표 기준으로 어떤 종류의 출처를 확인해야 하는지 적어줘
  5. 마지막에는 "지금 상태에서 그대로 보고서에 쓰면 위험한 문장" 2개를 써줘
  
  출력형식 :
  - 숨은 전제
  - 흔들리는 이유
  - 재확인할 주장
  - 확인할 출처 종류
  - 위험한 문장 
  순서로 써줘

• 👍 내 생각을 정리하기 전에 질문 목록이 필요할 때

  “이 문제를 깊게 이해하기 위해 먼저 확인해야 할 질문들을 우선순위대로 정리해줘”

• 👍 출처 검증이 필요할 때

  “이 내용의 근거가 되는 공식 블로그 포스트, IR 자료, 컨퍼런스 발표의 제목과 
  발행일을 알려줘. 내가 직접 검색해서 실존 여부를 확인할 수 있어야 해.”  

• 👍 정리 단계용 프롬프트 예시

  지금까지 수집한 내용을 바탕으로,
  CTV 광고 시장 변화에 대한 서비스 기획자 관점의 핵심 시사점 3개를 정리해줘.
  
  조건:
  
  * 각 항목은 2문장 이하
  * 추상어, 선언형 표현 금지
  * 각 항목은 반드시
      1) 무엇이 바뀌고 있는지
      2) 그래서 서비스 기획자가 무엇을 확인해야 하는지
      순서로 작성
  * 기업별 비교가 아니라 시장 구조 변화 중심으로 작성
  * Roku, Amazon, Google은 예시로만 다루고, 핵심은 구조 변화에 둘 것
  
  출력 형식:
  
  * 시사점 1
  * 시사점 2
  * 시사점 3
  * 보고서 첫 장 제목 한 줄