생성형 AI 활용 연구소

  Gemini 활용 전문가 팁 Gemini Deep Research 200% 활용법 AI에게 '알아서' 리서치를 시키는 것을 넘어, '최고의 결과물'을 받아내는 2단계 프롬프트 전략 Google Gemini의 'Deep Research' 기능, 정말 강력하죠. 하지만 "어떻게 질문해야 이 기능을 제대로 쓸 수 있을까?" 고민해 본 적 없으신가요? 원하는 답변 대신 너무 광범위하거나 초점이 맞지 않는 결과를 받아보고 실망한 경험도 있으실 겁니다. 오늘은 이 고민을 한 번에 해결해 드릴, 정말 간단하면서도 강력한  ' 2단계 메타 프롬프팅'  전략을 소개합니다. 이 방법은 AI 전문가가 아닌 일반 사용자 누구나 따라 할 수 있으며, 여러분을 단순한 '질문자'에서 AI의 잠재력을 이끌어내는 '프로젝트 감독'으로 만들어 줄 것입니다. 핵심 아이디어는 이렇습니다. "최고의 리서치 프롬프트를 내가 직접 쓰는 대신,  Gemini에게 '최고의 프롬프트를 만들어달라'고 먼저 요청 하는 것" 입니다. AI가 자기 자신을 가장 잘 아는 원리를 이용하는 거죠! 2단계로 완성하는 '전문가급 리서치' 이제부터 딱 두 단계만 따라 해보세요. 놀라운 결과물을 얻게 될 겁니다. 1  프롬프트 '설계도' 요청하기 먼저, 우리가 어떤 정보를 원하는지 Gemini에게 알려주고, 그에 맞는 완벽한 'Deep Research 실행용 프롬프트'를 만들어달라고 요청합니다. 아래 템플릿을 복사해서 여러분의 주제에 맞게 내용을 채워보세요. # 페르소나 당신은 Google Gemini의 'Deep Research' 기능에 대해 완벽하게 이해하고 있는 최고의 프롬프트 엔지니어입니다. 당신의 임무는 사용자의 연구 목표를 기반으로, Deep Research 기능의 성능을 극한까지 끌어낼 수 있는 가장 효과적이고 정교한 ...

AI와 자연스러운 대화법 프롬프트 엔지니어링은 이제 그만, 동료와 대화하듯 소통하세요 핵심 철학 AI는 복잡한 명령어가 필요한 기계가 아닙니다. 자연스러운 대화로 협업하는 지능적인 파트너입니다. 프롬프트 패러다임의 변화 초기 생성형 AI 시대 (2022-2023) 한계:  제한적 추론 능력, 정적 학습 데이터, 단순 패턴 매칭 결과:  복잡한 프롬프트 엔지니어링 기법 필수 Chain-of-Thought   Few-shot Learning   Role Playing 현재 AI 시대 (2024-2025) 발전:  강화된 추론 능력, 실시간 웹 검색, 심층 리서치 결과:  자연스러운 대화만으로 충분한 성능 실시간 검색   고도화된 추론   맥락 이해 🔄 패러다임 전환의 핵심 AI의 능력이 향상되면서  "사용자가 AI에 맞춰야 하는 시대" 에서  "AI가 사용자에게 맞춰주는 시대" 로 변화했습니다. 1 맥락 제공하기 동료에게 업무를 요청할 때처럼, 상황과 배경을 자연스럽게 설명해주세요. "고객 발표용 자료를 만들어야 하는데, 비전문가들이 이해하기 쉽게 설명하고 싶어요." 2 단계적 대화 한 번에 완벽한 결과를 기대하지 말고, 대화를 통해 점진적으로 발전시켜나가세요. "먼저 전체 구조부터 잡아볼까요? 그다음에 세부 내용을 채워넣죠." 3 명확한 의도 표현 복잡한 구조 대신, 왜 이것이 필요한지 목적을 솔직하게 말해주세요. "팀 회의에서 사용할 건데, 논점을 명확하게 정리하고 싶어요." 4 자연스러운 피드백 마음에 들지 않는 부분이 있으면 편하게 수정을 요청하세요. 협업의 일부입니다. "이 부분은 좀 더 구체적으로 설명해줄 수 있을까요? 예시도 넣어주시고요." Before vs After 복잡한 프롬프트 엔지니어링 당신은 10년 이상의 경험을 가진 마케팅 전문가로서 행동하세요. AIDA 프레임워크를 사용하여 포괄적인 마케팅 전략을 수립하세요. 다음을 포함하세요: ...

2025년, 사람들은 생성형 AI를 실제로 어떻게 활용하고 있을까? Harvard Business Review 아티클 심층 분석 2025년 4월 9일 자  Harvard Business Review (HBR) 에 실린 Marc Zao-Sanders의 아티클 "How People Are Really Using Gen AI in 2025"는 지난 1년간 생성형 AI(Generative AI) 사용 방식의 놀라운 변화와 현재 트렌드를 심도 있게 분석합니다. 이 글에서는 해당 아티클의 주요 내용과 함께 흥미로운 그래프 및 삽화를 자세히 살펴보겠습니다. 원문 아티클은 HBR 웹사이트( 여기 )에서도 확인하실 수 있습니다. [삽화 설명 - 표지]  아티클 표지에는 안드레아 우치니(Andrea Ucini)의 삽화가 사용되었습니다. 기하학적 형태로 각지게 표현된 회색톤의 인물 두상이 등장하며, 이 인물은 둥근 안경을 쓰고 있습니다. 안경알에는 렌즈 대신 푸른 하늘과 흰 구름이 비치고 있습니다. 이는 생성형 AI가 우리에게 새로운 시각, 통찰력, 혹은 더 넓은 디지털 세상(클라우드)을 보여주는 창이 될 수 있음을 상징하는 듯합니다. 또는 AI의 잠재력이나 때로는 불투명한 작동 방식에 대한 은유일 수도 있습니다. 서론: 생성형 AI, 1년 간의 변화와 새로운 연구의 필요성 저자는 1년 전 생성형 AI 활용 사례에 대한 글이 큰 반향을 일으켰다고 언급하며, 그 이후 AI, 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 관심은 더욱 증폭되었다고 말합니다. 사용자 관심은 두 배로 증가했고, AI 투자는 급증했으며, 정부의 입장도 명확해졌습니다. 이에 HBR 편집진과 저자는 연구를 업데이트할 필요성을 느꼈습니다. 지난 12개월 동안 맞춤형 GPT(Custom GPTs), DeepSeek, Grok과 같은 새로운 모델의 등장, 구글의 팟캐스트 생성기 NotebookLM 출시, OpenAI의 새로운 모델 통합 인터페이스 약속, AI가 중간 추론 단계를 공유하여 더 나은...

  Perplexity Labs: AI 기반 프로젝트 자동화의 혁신 Perplexity가 2025년 5월 29일 공식 출시한  Labs 는 단순한 검색을 넘어 실제 프로젝트 결과물을 생성하는 혁신적인 AI 도구입니다.  Pro 구독자 전용 으로 제공되는 이 기능은 기존의 정보 검색 패러다임을 완전히 바꾸어, 사용자의 아이디어를 스프레드시트, 대시보드, 웹 애플리케이션, 리포트 등의 실제 결과물로 변환합니다. 목차 1. Perplexity Labs의 핵심 개념 2. 주요 기능과 구체적 사용 사례 3. Deep Research와 Labs의 차이점 4. 접근성 및 요금 정보 5. 결론 6. 테스트 예시 및 참고 자료 Perplexity Labs의 핵심 개념 Perplexity Labs는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 복잡한 프로젝트를 수행하는 생산성 도구입니다. 기존 Perplexity가 '24시간 답변 기계'라면, Labs는 '전담 팀'과 같은 역할을 수행한다고 회사는 설명합니다. 이 도구는 보통 5-30분의 자율 작업 시간을 투자하여 웹 브라우징, 코드 실행, 차트 생성, 이미지 제작 등의 다양한 도구를 활용해 종합적인 결과물을 만들어냅니다. 작동 원리 Labs는 다음과 같은 5단계 프로세스로 작동합니다: 1 작업 계획 AI가 프로젝트를 분석하고 단계별 작업을 계획합니다. 2 코드 생성 및 실행 데이터 구조화, 수식 적용, 차트 생성을 위한 코드를 작성하고 실행합니다. 3 이미지 생성 프로젝트에 필요한 시각적 자료를 생성합니다. 4 미니 앱 개발 간단한 인터랙티브 웹 애플리케이션을 개발합니다. 5 자산 관리 생성된 모든 파일들을 'Assets' 탭에서 정리하고 다운로드 가능하게 합니다. 주요 기능과 구체적 사용 사례 1. 대시보드 및 데이터 시각화 Labs는 복잡한 데이터를 인터랙티브 대시보드로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 1971년부터 2025년까지 NASDAQ 성과를 보여주는 인터랙티브 대시보드 만들어줘 라고...