모든 도구를 외우지 않고, 어떤 업무에 어떤 종류의 AI가 필요한지 구분합니다.
1-1 AI는 어디까지 왔나 — 한 장의 발전표
「Artificial Intelligence」라는 명칭은 존 매카시가 1955년 연구 제안서에서 사용했고, 1956년 다트머스 여름 연구 프로젝트를 계기로 하나의 연구 분야로 자리 잡았습니다. 그 뒤 70년의 흐름과 오늘 쓰이는 도구를 하나로 이어 붙이면, AI가 지금 어느 단계에 와 있는지가 한눈에 보입니다.
자료 확인 · Dartmouth — Artificial Intelligence coined at Dartmouth
표에서 두 줄만 눈여겨보면 됩니다
2017년 Transformer는 문장을 앞에서부터 한 단어씩 읽던 방식을 버리고 문장 전체의 관계를 한 번에 계산하는 구조입니다. 긴 문서를 통째로 다룰 수 있게 된 출발점이며, 「긴 자료를 읽고 정리한다」는 이 책의 모든 실습이 여기서 가능해졌습니다.
그리고 마지막 줄이 지금 우리가 서 있는 자리입니다. 대화가 아니라 업무 수행으로 넘어온 단계이고, 이 책의 제목이기도 합니다.
이 책이 집중하는 두 도구
표에는 12개가 있지만 실습에서 계속 쓰는 것은 ChatGPT와 Claude 둘뿐입니다. 나머지는 「이럴 땐 저 도구」를 판단할 때 참고합니다 (2-3 선택 지도).
1-2 꼭 알아야 할 열한 가지 용어
처음부터 모두 외우기보다 각 용어가 어떤 역할을 하는지 이해하는 데 집중합니다. 이 책을 읽다가 막히면 이 카드로 돌아오면 됩니다.
AI 모델 · LLM
질문을 이해하고 답을 만드는 AI의 두뇌. LLM은 많은 글을 학습해 문장을 만드는 대규모 언어 모델
실무에서 확인할 것 · 모델마다 글쓰기 · 조사 · 코딩 · 속도 · 비용이 다릅니다프롬프트
AI에게 보내는 질문이나 작업 지시
실무에서 확인할 것 · 목표 · 참고 자료 · 조건 · 결과 형식을 함께 줍니다토큰
AI가 글을 읽고 만들 때 쓰는 작은 글자 조각. 글자 수 · 단어 수와 같지 않습니다
실무에서 확인할 것 · 대화가 길수록 소모가 늘고, API에서는 비용이 됩니다컨텍스트 윈도우
AI가 한 번에 참고할 수 있는 정보의 최대 크기
실무에서 확인할 것 · 한도를 넘으면 오래된 내용이 빠지거나 요약됩니다할루시네이션
AI가 틀린 내용을 사실처럼 만들어내는 현상
실무에서 확인할 것 · 날짜 · 수치 · 인용문은 반드시 원문에서 다시 확인 (8-2)멀티모달
글뿐 아니라 이미지 · 음성 · 영상 · 파일을 함께 처리하는 능력
실무에서 확인할 것 · 입력과 출력 형식이 무엇인지 확인합니다에이전트
답변에서 멈추지 않고 계획을 세우고 도구를 써서 결과를 확인하는 AI
실무에서 확인할 것 · 어떤 행동까지 허용할 것인지 정합니다 (8장)MCP
AI와 외부 자료 · 도구를 연결할 때 쓰는 공통 규칙
실무에서 확인할 것 · MCP 자체는 모델도 데이터베이스도 아닌 연결 규격 (부록 A)커넥터 · 플러그인
커넥터는 특정 서비스와 AI를 실제로 잇는 기능, 플러그인은 지침 · 도구 · 설정을 묶은 꾸러미
실무에서 확인할 것 · 무엇을 읽고 무엇을 수정할 수 있는지 권한 확인 (부록 A)스킬
AI가 특정 작업을 정해진 순서로 수행하도록 만든 작업 설명서
실무에서 확인할 것 · 반복 업무를 표준화할 때 씁니다API
프로그램이 AI에게 요청을 보내고 결과를 받는 통로
실무에서 확인할 것 · 화면만 쓰는 사용자는 몰라도 됩니다가장 자주 걸리는 두 가지
- 컨텍스트 윈도우 — 자료를 많이 넣을수록 좋아지지 않습니다. 필요 없는 자료가 많으면 AI가 중요한 내용을 찾기 어려워집니다. 5장에서 「자료는 많이가 아니라 정확하게」를 강조하는 이유입니다.
- 할루시네이션 — 말을 잘한다고 사실이 맞는 것은 아닙니다. 8장의 검토 체크리스트가 이 문제 하나를 위해 존재합니다.
커넥터 · MCP · API처럼 연결에 관한 용어는 부록 A에서 실무 관점으로 다시 구분합니다.
1-3 AI가 잘하는 일과 사람이 해야 하는 일
도구를 고르기 전에 경계를 한 번 그어두면 이후 모든 판단이 쉬워집니다. 이 경계가 흐려질수록 결과를 검토하는 데 드는 시간이 늘어납니다.
AI가 잘하는 일
- 많은 양의 자료를 빠르게 읽고 정리한다
- 정해진 형식으로 초안을 만든다
- 같은 작업을 지치지 않고 반복한다
- 여러 안을 빠르게 만들어 비교하게 해준다
- 규칙이 분명한 분류와 변환을 처리한다
사람이 해야 하는 일
- 그중 무엇이 중요한지 정한다
- 조직의 맥락과 관계를 고려해 표현을 고른다
- 반복할 가치가 있는 작업인지 판단한다
- 어느 안을 채택할지 결정하고 책임진다
- 규칙이 없는 예외를 처리한다
AI에게는 「무엇을 만들지」를 맡기고,
사람은 「무엇이 맞는지」를 맡습니다.
모든 AI를 배우지 말고, 내 업무가 대화 · 검색 · 이미지 · 영상 · 업무 수행 중 어디에 속하는지 먼저 정합니다.
가장 많이 쓰이는 두 도구, ChatGPT와 Claude가 서로 어떻게 다른지 봅니다.