GPT, 어디까지 써봤고 어떻게 써야 했는지 – 구조부터 전략까지

GPT가 상황에 따라 다르게 응답하는 이유는 '문맥 구성 방식'에 있다. 이 글에서는 InterUX에서 설계한 Light Prompt와 Dense Prompt 전략을 바탕으로, GPT가 더 똑똑하게 판단할 수 있도록 프롬프트를 어떻게 구성해야 하는지 구체적인 예시와 함께 설명한다. 온보딩 UX를 중심으로 실전 적용 사례와 판단 흐름 기반 설계까지 다룬다.처음 'Dense Prompt'라는 표현을 들었을 때, 딥러닝에서 자주 등장하는 dense layer가 먼저 떠올랐다. 단어 자체가 ‘정보를 빽빽하게 담는다’는 느낌을 주기 때문에, 처음엔 그런 기술적 의미에서 가져온 표현인가 싶었다. 하지만 LLM 활용 맥락에서 사용하는 Dense Prompt는 그런 학습 구조나 수학적 정의와는 다르다. 여기서의 Den..

들어가며AI 도입은 더 이상 어렵지 않다.ChatGPT로 테스트하고, GPT API를 붙이는 정도는 대부분의 스타트업이 쉽게 시도할 수 있다.기술의 진입장벽은 낮아졌지만, 이상하게도 성과는 거의 없다.이유는 간단하다.기술이 아니라, 조직의 문화와 구조가 준비되지 않았기 때문이다.대부분의 조직은 “어떻게 붙일까”에만 집중하지만,실제로 중요한 질문은 **“우리는 AI를 받아들일 준비가 되어 있는가?”**이다.AI는 도입한다고 작동하지 않는다.데이터를 다뤄본 경험이 없는 조직은, 결국 AI도 다룰 수 없다.반복 개선 없이 기술만 붙인다고 변화는 생기지 않는다.데이터 없는 AI 도입은, 운전면허 없이 자율주행차를 도입하는 것과 같다.1. 왜 실패하는가?1.1 데이터를 다뤄본 경험 없이 AI를 도입하려는 조직 구..

GPT는 단순히 질문을 던지는 창이 아니라, 설계된 구조에 반응하는 도구다. 무엇을 묻느냐보다, 어떻게 틀을 짜고 묻느냐가 결과의 질을 결정짓는다.따라서 활용의 시작은 명확한 목적과 구조 설정이다. 어떤 결과물을 원하는지, 어떤 방식으로 표현되기를 기대하는지, 어떤 조건을 고려해야 하는지를 미리 구성한 뒤 요청해야 한다.예를 들어 전략 문서를 만들고자 한다면 다음과 같은 흐름이 된다:목적: 이 문서로 독자가 어떤 판단을 내릴 수 있어야 하는가?형식: 항목 중심인가, 서술 중심인가? 도식화가 필요한가?조건: 타깃 독자는 누구이며, 어떤 배경지식을 전제로 해야 하는가?이와 같은 정보가 명확히 정리된 상태에서 GPT에 요청하면, 단순한 아이디어 생성 수준을 넘어 기획자의 의도를 반영한 출력물이 생성된다.GPT..