AI 프롬프트, 자세하고 길게만 쓴다고 해서 무조건 좋은 프롬프트는 아닙니다.
명확한 틀 없이 길게 썼다가는 엉뚱한 결과물이 나올 수 있죠. AI 프롬프트가 주관적이고 모호하면 결과물이 들쭉날쭉하게 됩니다. 또 요구가 너무 많고 서로 상충하면 AI가 안전하게 무난한 결과를 내놓습니다. 맥락을 모르는 경우엔 엉뚱한 답을 하기도 하죠.
생성형 AI의 답변이 만족스럽지 못하다면, 그 답은 AI 프롬프트에 있습니다.
AI 프롬프트는 ‘글’이 아니라 ‘설계도’입니다. 중요 기둥을 세우고, 목적과 범위, 형식, 제약 등을 명확히 하는 것이 중요하죠. 좋은 프롬프트와 나쁜 AI 프롬프트는 여기서 갈립니다.
나쁜 AI 프롬프트는 맥락이 부족하고, 요청이 모호하며, 규칙이나 예시가 없습니다. 반대로 말하면 좋은 AI 프롬프트는 어떤 맥락(Context)하에, 무엇을(Ask), 어떤 조건에서(Rules), 어떤 레퍼런스(Examples)처럼 만들라는 형태를 띄죠. 이를 CARE 프레임워크라고 합니다.
CARE 프레임워크는 비즈니스 전략·기획부터 콘텐츠 마케팅, 기술 문서화, 고객 커뮤니케이션, 데이터 추출 및 정규화 등 다양한 업무에서 활용할 수 있습니다. 생성형 AI 사용자의 니즈를 구조화 및 표준화하여 여러 작성자가 공유할 수 있고, 형식과 기준 등이 정립되어 예측·재현 가능한 결과를 내며, 그에 따라 재사용하거나 확장이 용이하다는 것이 CARE 프레임워크의 특장점입니다.
오늘은 CARE 프레임워크에 기반한 필수 요소 4가지로 좋은 AI 프롬프트 작성법을 살펴봅니다.
맥락(Context)
상황을 설명하는 맥락(Context)은 프롬프트의 가장 첫 번째 틀입니다.
새로 합류한 팀원이나 컨설턴트에게 도움을 요청한다고 생각하고, 현재 상황을 어떻게 설명할지 떠올리면 됩니다. 말하자면 현재 어떤 AI 페르소나와 어떤 배경(Background)에 있는지를 우선 설정하는 것인데요. 이는 AI가 과제에 어떻게 접근할지 올바르게 이해하도록 돕습니다.
AI에게 부여할 페르소나(직무·경력, 거주지, 담당 제품)를 비롯해 업종, 회사 유형, 브랜드 포지셔닝, 현재 프로젝트, 타깃 오디언스/사용자 프로필, 리서치 인사이트, 현재 작업 과제 등등 AI가 수행할 과제와 관련된 맥락을 부여합니다.
맥락을 제하는 AI 프롬프트 작성법
- 페르소나 (직무·경력, 거주지, 역할 등)
“넌 15년차 시니어 UX 디자이너야. 캐나다에 거주하며, 선글라스·도수 안경을 판매하는 글로벌 아이웨어 기업에서 이커머스 사이트를 담당하고 있어.“
- 해결하려는 문제 (프로젝트, 사용자 프로필, 작업 항목, 참고 자료 등)
“고객은 품질과 진정성, 자기 표현을 중시하는 패셔너블한 청년층이야. 넌 현재 고객이 계정에 로그인하는 화면을 설계하는 프로젝트를 진행 중이고, 이메일 및 비밀번호가 시스템과 일치하지 않을 때 보여줄 오류 메시지를 작성하고 있어. 첨부된 스크린샷을 참고하여 현재 설계 중인 화면을 파악해.”
요청(Ask)
AI가 수행해야 할 작업을 지정합니다.
원하는 작업을 구체적이고 명확하게 지시해야 하는데요. 질문형이든 명령형이든 구체성을 갖춘 동사로 지시하는 것이 중요합니다. 이런 의미에서 이 항목을 요청(Ask)이 아닌 행동(Action)이라 부르기도 합니다. AI가 행할 과업과 기대하는 결과물이 드러나야 합니다.
요청에서는 필요에 따라 아래와 같은 항목을 포함합니다.
- 역할(Role): 어떤 역할을 행동해야 하는가?
- 출력(Output): 무엇을 만들어야 하는가?
- 단계(Steps): 어떤 절차를 따를 것인가?
- 개수(Number): 몇 개의 버전이 필요한가?
요청을 설명하는 AI 프롬프트 작성법
- 역할
”이 과제에서 넌 직관적이고 평이한 언어에 집중하는 UX 라이터의 관점을 갖추어야 해.”
- 작업 단계, 개수, 출력
- 로그인 오류 메시지 15개 생성해.
- 제공한 평가 기준에 따라 상위 5개 선별해.
- 순위를 매긴 후 그 이유를 설명해.”
“다음 단계를 모두 따르고, 건너뛰지 마.
- 출력
“1열은 메시지, 2열은 선정 이유로 구성된 표로 최종 5개를 제시해. “
규칙(Rules)
톤, 스타일, 분량 및 기타 제약 조건 등 출력물에 대한 가이드라인을 설정합니다. 이런 이유로 규칙(Rules)이 아닌 결과(Results)라 부르기도 하는데요. 원하는 결과물의 기준과 모양을 지정한다고 생각하시면 됩니다. 이 항목에서는 톤 & 보이스, 분량, 용어 및 스타일 가이드, 법·보안 규정, 브랜드·제품 룰 등을 포함합니다.
또한 규칙을 1) ‘금지’와 같은 강력한 단계, 2) ‘가능하면 지키기’와 같은 중간 단계, 3) ‘상황 따라 선택’과 약한 단계로 구분하여 사용하면 AI가 우선순위를 구분하여 더 양질의 결과물을 낼 수 있습니다.
규칙을 제시하는 AI 프롬프트 작성법
- 톤
“친근한 대화체이되, 지나치게 캐주얼하거나 산만하지 않게”
- 분량
“100자 이내, 2문장 이내”
- 스타일 가이드
“평이한 언어 사용, 애매하거나 모호한 표현 금지. 사용자 비난 금지, 해결책이나 권고 제공, 수동태 지양”
예시(Examples)
단순히 ‘프로페셔널하게’, ‘좋은 글처럼’, ‘읽히기 좋게’ 등의 지시만 있으면 만족스러운 결과를 얻기 어렵습니다.
원하는 좋은 결과물의 기준을 샘플로 보여주면 보다 원하는 기준을 일관되게 충족하는 산출물을 얻을 수 있습니다.
선호하는 형식, 스타일, 접근법 등을 구체적으로 보여주는 자료를 제공하는 것인데요. 좋은 예시와 함께 나쁜 예시도 제공하면 AI가 니즈를 더 잘 이해하고, 원하는 품질을 구현할 가능성이 높아집니다.
단, 너무 긴 샘플은 피하고 핵심만 담은 예시를 1~3개 정도 제공해야 합니다. 예시 데이터가 너무 많으면 AI가 복사, 붙여넣기식 결과물을 낼 수 있습니다.
예시를 보여주는 AI 프롬프트 작성법
- 좋은 예시
“[무료 배송까지 12달러 추가]와 같은 메시지처럼, 행동 지침을 명확하게 제시해. 이 사례는 사용자가 장바구니에서 목표 달성 조건을 명확히 할 수 있어서 좋거든.”
- 나쁜 예시
“개발자가 제안한 [Invalid credentials; please check your email and password.]는 과도하게 형식적이고 기술적이야.”
우리 조직 실무엔 어떻게 적용할까? 팀스파르타가 알려드립니다
좋은 프롬프트의 조건, 알긴 알겠는데 우리 조직 실무에 맞게 500% 활용하는 법은 여전히 막연하신가요?
실제로 여타 AI 프롬프트와 같이 CARE 프레임워크도 단 한 번으로 만족할 만한 답을 얻기 어렵습니다. 첫 번째 산출물을 평가하고 정제하면서 지속적으로 개선하는 과정이 필요하죠. 명령을 빠짐 없이 준수했는지, 좀 더 보완할 핵심·세부 규칙은 없는지, 여러 산출물을 편집·재조합은 어떻게 하는지 등등의 추가 작업을 거칠수록 퀄리티가 좋아지죠.
단, 이러한 과정은 산업과 직무·직급에 따라 달라집니다.
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