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채널.H

AI가 SQL을 써주는 시대, 우리는 무엇을 공부해야 할까? (저자 인터뷰 ②)

현재의 SQL은 개발자만의 언어가 아니라 분석가, 마케터, 영업 직무까지. 필요하다면 누구나 직접 데이터를 효율적으로 활용하도록 돕는 도구입니다. 특히 AI를 사용하면 빠르게 쿼리를 만들 수 있지만 그만큼 데이터가 왜 그렇게 나왔는지 설명하고 검증하는 능력의 중요도도 함께 높아집니다. Part 2에서는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』정미나 저자가 직접 겪은 튜닝 경험, 같은 쿼리를 반복해서 해체하는 쿼리 분석 훈련법, 그리고 생성형 AI가 발전한 뒤 SQL 실무가 향할 방향을 들어봅니다.Q7. 데이터 분석가나 마케터처럼, 개발자가 아닌 사람에게도 SQL은 여전히 유효한가요? 요즘엔 오히려 데이터 분석가나 마케터 분들에게 SQL이 더 핫하다고 느껴질 정도로 비개발자 분들의 배우고자 하는 니즈가 매우 커졌음을 느낍니다. 불과 몇년 전까지만 해도 데이터 추출은 개발자들의 몫이었는데요, 이제는 직접 필요한 데이터를 추출하시는 비개발자 분들이 굉장히 많아졌어요. 얼마 전 강의에서 만난 수강생 분은 강의 시간에 대답도 너무 잘 하시고 SQL도 잘 작성하셔서 당연히 개발자일거라고 생각했는데 알고보니 영업 직무를 하고 계신다고 하더라구요. 깜짝 놀랐습니다.이렇듯 SQL은 앞으로도 더욱 많은 분들에게 매력적인 언어일 것이라고 생각해요. Q8. 저자님께서 직접 경험하신 SQL 성능 문제 중, 가장 인상 깊은 ‘튜닝 사례’가 있다면 들려주세요. 그 경험이 이 책의 어떤 부분에 녹아 있는지도 궁금합니다. 튜닝의 매력이 극대화 되는 순간은 아주 조금 고쳤을 뿐인데 엄청나게 속도가 빨라졌을 때이죠. 실제로 WHERE 절만 살짝 수정하여 5분 넘게 걸리던 쿼리를 0.5초로 바꾼 적이 있는데요, 매우 짜릿한 순간이었습니다. 자세한 내용은 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』의 ‘인덱스를 타지 못하게 하는 비효율 SQL’ 파트를 참고해 주세요! Q9. 다양한 프롬프트 예제가 담겼지만, 프롬프트보다 ‘직접 쿼리를 분석할 줄 아는 능력’을 더 강조하셨어요. 그런 능력은 어떻게 기를 수 있을까요? 쿼리 분석 능력은 새로운 걸 많이 학습하기보다는 같은 쿼리를 반복해서 해체해보는 연습으로 길러집니다. 제가 실제로 트러블 슈팅을 하며 썼던 방법인데요,WHERE 절의 조건문을 하나씩 지워보면서 결과가 어떻게 바뀌는지 확인JOIN을 INNER에서 LEFT OUTER로 바꿨을 때 데이터가 어떻게 달라지는지 확인GROUP BY 컬럼을 하나씩 줄이거나 늘리면서 통계의 의미가 어떻게 달라지는지 확인이런 식으로 의도적으로 쿼리를 해체해가며 연습을 하는 거죠. 프롬프트 실력은 단기간에 늘 수 있지만 쿼리를 분석하는 능력은 쿼리를 직접 읽고, 고쳐보고, 설명해보는 시간을 반드시 가져야 생길 수 있다고 생각합니다. Q10. 그간 해오신 유튜브 강의와 수험서, 또 이 책 역시 ‘독자들이 이해하기 쉽게 전달’하는 구성이 돋보입니다. 어려운 SQL 개념을 독자들이 직관적으로 이해하게 하는 저자님만의 설명 방식이나 노하우가 있을까요? 서당개 삼년이면 풍월을 읊는다고 제가 기나긴 시간을 IT 업계에서 일했기 때문에 여기까지 온 것이지 저도 대학 시절이나 신입 시절에는 개발자로서 매우 부족한 사람이었어요. 컴퓨터공학을 전공한 것도 그냥 점수 맞춰서 간 거라서 당시 컴맹 수준이었던 제게 개발 코드나 데이터베이스, SQL 등은 거의 외계어 수준이었다고나 할까요. 제가 그랬기 때문에 공부하시는 분들이(특히 비전공자 분들) 어느 부분에서 헤맬지가 너무 눈에 보이고 어떻게 설명을 해야 쉽게 이해가 될 것인지도 대략적으로 예상이 가서 그걸 책이나 강의에 많이 녹이는 편입니다. 독자분들께 감사 인사를 받을 때마다 제 방식이 어느 정도 통한 것 같아 뿌듯함을 느끼고 있어요. Q11. SQL과 AI의 결합은 이제 막 시작된 변화처럼 보입니다. 향후 챗GPT나 코파일럿 같은 생성형 AI가 발전하면, SQL 실무 환경은 어떤 방향으로 진화할 거라 예상하시나요? 앞으로 실무에서의 SQL은 '작성'의 시대에서 '검증과 설계'의 시대로 완전히 넘어갈 것입니다. 쿼리문을 직접 타이핑하는 시간보다 AI와 대화하며 논리를 정교화하는 시간이 늘어날 것이고 "Text-to-SQL" 기술이 고도화되면서 비개발 직군도 데이터에 직접 접근하기가 훨씬 쉬워질 거라고 생각해요. AI가 데이터 배포 패턴을 실시간으로 학습하여 인덱스를 자동으로 생성하거나 쿼리를 리팩토링하는 자율 주행 데이터베이스의 비중도 커지지 않을까 예상이 되는데요, 이제 AI가 데이터의 맥락을 오해하지 않도록 데이터 카탈로그를 잘 관리하고 비즈니스 로직을 설계하는 데이터 아키텍트로서의 역량이 더욱 중요해질 것으로 생각됩니다. Q12. 마지막으로『퀵스타트 SQL with 챗GPT』를 통해 독자들이 궁극적으로 무엇을 얻어가길 바라시는지, 그리고 독자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 자유롭게 말씀해주세요. 이 책을 통해 독자들이 궁극적으로 얻어가길 바라는 것은 기술적인 장벽의 해소와 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있는 시간입니다. SQL 문법은 AI가 더 잘 알 수 있습니다. 하지만 어떤 데이터를 어떤 목적으로 추출할지 파악하는 것은 여전히 인간의 몫이죠. 독자들이 단순히 쿼리를 작성하는 법을 넘어, AI에게 올바른 비즈니스 맥락을 전달하는 프롬프트 설계 능력을 갖추기를 바랍니다. 잘못 작성된 SQL로 시스템 장애가 났을 경우 AI는 거기에 대한 책임을 져주지 않습니다. 반드시 SQL 학습이 동반되어야 하는 이유예요. AI가 주는 답을 그대로 복사해 붙이는 사람이 될 것인지, AI를 활용해 1시간 걸릴 작업을 1분 만에 끝내고 더 가치 있는 인사이트를 뽑아내는 사람이 될 것인지는 오직 여러분의 활용 능력에 달려 있습니다. 이 책이 그 여정의 든든한 가이드가 되길 소망합니다.우리는 매일 데이터를 조회하고, 집계하고, 분석하고, 성능 문제로 고민합니다. AI의 등장으로 작업 시간은 줄었지만, 마음 한편엔 걱정도 있습니다. 'AI가 만들어준 SQL을 우리는 얼마나 이해하고, 얼마나 믿고 사용할 수 있을까?' 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는 단순히 SQL 문법을 대신 써주는 AI 사용법이 아닙니다. SQL과 생성형 AI를 접목해 업무 생산성을 끌어올리는 방법을 알려주는 실전 가이드입니다. 기본 SQL 구문부터 튜닝 개념까지 자연스레 연결해 데이터베이스 지식을 빠르게 익힐 수 있죠. 또한 프롬프트 설계 → SQL 생성 → 실행 계획 분석 → 튜닝과 리팩터링으로 이어지는 실무 흐름 전체를 하나의 학습 경험으로 따라갑니다. AI 시대에 중요한 것은 쿼리를 대신 써주는 도구가 아니라, 쿼리를 이해하고 판단할 수 있는 사람의 기준입니다. 이 책은 챗GPT를 맹신하지도, 배제하지도 않습니다. SQL 실무자를 위한 가장 현실적인 AI 협업 가이드입니다.

AI가 SQL을 써주는 시대, 우리는 무엇을 공부해야 할까? (저자 인터뷰 ①)

SQL을 배우는 사람도, 가르치는 사람도 챗GPT를 켜두고 시작하는 시대입니다. 그런데 “AI가 쿼리를 만들어줬으니 끝”이라고 생각하는 순간, 결과는 틀어지고 성능은 무너질 수 있습니다. 20년 차 SQL 전문가로 강사, 작가, 그리고 크리에이터로 활동하며 최근에는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』를 출간한 정미나 저자는 AI 시대의 SQL 실력을 ‘작성’이 아니라 ‘검증과 설계’로 재정의합니다. Part 1에서는 AI로 SQL 생산성을 높이는 현실적인 범위, 그리고 초보자가 놓치기 쉬운 기본기와 좋은 프롬프트의 조건을 중심으로 이야기를 나눕니다.Q1. SQL 업계에서는 이미 유명하시지만, SQL을 처음 접하는 독자분들을 위해 간단한 자기소개를 부탁드립니다. 안녕하세요, 데이터 분야 강사로 활동하고 있는 정미나입니다. 저는 2006년부터 개발자로 직장 생활을 시작했는데요, 10년 차 들어섰을 무렵 우연히 SQL 튜닝 관련 강의를 듣게 되었고 갑작스레 피어난 열정으로 여기까지 오게된 것 같습니다. 2019년부터 <SQL전문가 정미나> 유튜브 채널을 운영하고 있으며 지금까지 네 권의 책을 집필하기도 했어요. Q2. AI로 SQL 생산성을 극대화하는 접근이 신선한데요, AI로 SQL 생산성을 얼마나 높일 수 있나요? 특히 많은 AI 툴 중에서도 챗GPT에 초점을 맞추신 이유도 궁금합니다. 실무에서 자주 사용하는 SQL은 대부분 일정한 패턴을 가지고 있어요. 저는 이커머스 업계에서 일하면서 매월 결제 수단별로 매출을 계산하는 SQL을 수행하며 데이터를 추출했었는데요, 특별한 이벤트가 없는 한 매번 동일한 SQL에 날짜 조건만 바꿔서 사용하고는 했었죠. AI에게 100% 모든 것을 맡길 수는 없겠지만 이렇게 반복적으로 수행되는 복잡한 쿼리가 있을 때 초안을 요청하면 생산성이 두 배 이상 빨라진다고 생각합니다. 그리고 사실 간단한 쿼리는 직접 작성하는 게 좋다고 생각해요. 안 그럼 정말 뇌가 퇴화될지도 모른다는… 챗GPT를 선택한 이유는 점유율 때문이었어요. 다른 LLM들이 빠르게 발전하고 있긴 하지만 여전히 68%라는(2025년 12월 기준) 압도적인 점유율을 차지하고 있고 실제로 강의 현장을 나가보면 수강생 분들이 챗GPT를 가장 많이 이용하시더라구요. 하지만 그렇다고 해서 이 책의 내용이 챗GPT 한정은 아닙니다. 동일한 프롬프트를 클로드에 입력해도 거의 동일한 답변을 받을 수 있을 거예요. Q3. SQL 지식이 부족한 독자도 이 책을 따라올 수 있을까요? 또한 이 책이 특히 누구에게 도움이 될까요? 이 책은 SQL 지식이 부족한 분들을 위해 만들어졌어요. 요즘에 강의를 나가보면 챗GPT를 당연하게 켜두고 실습을 하시는 분들이 많더라구요. 시험이나 레포트마저 AI를 이용해서 제출하는 학생들이 있다고 하니 이미 그걸 막는 건 불가능해졌다고 생각돼요. 한 가지 안타까운건 나의 지식이 10 정도인데 70 정도 난이도의 SQL을 AI에게 요청한 뒤 이해하지도 못한 SQL을 실습 답안으로 제출하는 거죠 본인이 모르는 채로 AI를 활용하게 되면 언젠가는 사고가 터질 수밖에 없다고 생각합니다. 이왕 활용한다면 영리하게 활용했으면 좋겠다는 생각에 이 책을 집필하게 되었어요. Q4. AI가 쿼리를 대신 써주는 시대에, SQL 실력은 어떻게 정의되어야 한다고 보시나요? ‘SQL을 잘 안다’는 의미가 예전과 어떻게 달라졌는지도 궁금합니다. SQL은 여전히 공부를 해야 하는 영역입니다. 프로그래밍도 마찬가지겠지만 가장 좋은 것은 내가 요청을 하면서 AI가 어떤 답변을 줄지 예측이 가능한 거라고 생각해요. 머릿속에 어떻게 작성해야 할지에 대한 생각은 있지만 그걸 일일이 손으로 작성하기에는 시간이 걸리니 몇 초내에 작성이 되도록 요청을 하는 거죠. 말 그대로 비서로 쓰는 거예요. 그런 의미에서 SQL을 잘 안다는 것은 AI가 틀린 답변을 주었을 때 그것을 잡아낼 수 있는 능력이라고 생각해요. 실제로 요청사항이 복잡해질수록 의도한 방향과 다른 SQL을 답변하는 경우가 종종 생기는데 저는 그럴 때마다 AI를 혼내기도 합니다ㅎㅎ Q5. 책에서는 ‘AI에게 SQL을 시키기 전 알아야 할 기본기’를 강조하셨습니다. 실제로 실무자들이 놓치기 쉬운 SQL 기본기는 무엇이라 생각하시나요? 많은 분들이 SQL 기본기라고 하면 문법이나 함수 사용법을 떠올리는데 실무에서 더 자주 놓치는 기본기는 데이터를 어떻게 묶고, 언제 줄이고, 왜 그렇게 나오는지 설명할 수 있는 능력이라고 생각합니다.예를 들어 WHERE 절과 HAVING 절의 차이, INNER JOIN을 썼을 때와 OUTER JOIN을 썼을 때 결과가 어떻게 달라지는지, 집계 전에 필터링을 해야 하는지 이후에 해야 하는지 등등과 같은 부분은 문법은 알아도 데이터 흐름 관점에서 이해도가 부족한 경우가 많아요. 이 상태에서 AI에게 SQL을 맡기면 결과는 나오지만 왜 틀린 결과가 출력되는지, 왜 성능이 떨어지는지 판단하지 못하게 됩니다. 그래서 그런 기본기 역시 탄탄하게 보충할 수 있도록 책을 집필했어요. 기본기부터 확실히 잡은 뒤 AI를 사용했으면 합니다. Q6. 책에는 서브쿼리/JOIN 자동화, 인덱스 자동화 설계 등 다양한 프롬프팅 예제가 담겼는데 저자님께서 생각하시는 ‘좋은 프롬프트’의 기준은 무엇인가요? 그리고 초보자들이 AI에게 SQL을 시킬 때 가장 많이 하는 실수는 어떤 걸까요? 제가 생각하는 좋은 프롬프트의 핵심은 '맥락의 구체성'과 '제약 조건의 명확함'입니다. 단순히 "SQL 작성해줘"라고 말하는 것은 신입 사원에게 “알아서 일 해”라고 시키는 것과 같죠. 좋은 프롬프트는 다음 세 가지 요건을 충족해야 해요. ① 스키마에 대한 친절한 설명AI는 데이터베이스의 구조를 모릅니다. 테이블명, 컬럼명, 그리고 컬럼 간의 관계(PK/FK)를 명확히 정의해 줄수록 정확도가 기하급수적으로 올라가죠. ② 비즈니스 로직의 상세화"매출 상위 고객을 뽑아줘" 보다는 "2025년 한 해 동안 결제 완료 상태인 주문을 기준으로, 총 결제 금액이 가장 높은 고객 10명을 뽑아줘. 단, 탈퇴 고객이나 휴면 고객은 제외해줘."가 훨씬 좋은 프롬프트입니다. ③ 출력 형식과 성능에 대한 가이드서브쿼리를 선호하는지, JOIN을 선호하는지, 혹은 특정 인덱스를 타야 하는 상황인지를 명시하는 것이죠. 좋은 프롬프트는 AI가 '추측'하게 만들지 않고 '수행'하게 만듭니다. 초보자들이 가장 흔하게 범하는 실수는 AI를 전지전능한 신으로 오해하여 검증 없는 맹신을 하는 거예요. 실제로 강의 시간에 수강생이 실습으로 작성한 SQL에 대해 왜 이렇게 작성했는지에 대한 질문을 했을 때 “챗GPT가 이렇게 하라고 했어요.”라는 답변을 들은 적이 있는데요, AI가 작성한 SQL이 문법적으로 완벽해 보인다고 해서 데이터의 결과값까지 정확한 것은 아닙니다. 초보자들은 AI가 준 쿼리를 그대로 실행하고 결과가 나오면 성공이라고 생각하죠. 하지만 조인 조건이 잘못되어 데이터가 뻥튀기되거나, 예외 케이스가 누락되는 경우가 많이 있어요. 반드시 눈으로 확인하고 직접 검증하는 절차가 필요합니다.다음 편(Part 2)에는 이어서 비개발자 직군의 SQL 활용, 5분짜리 쿼리를 0.5초로 만든 튜닝 사례, 쿼리 분석 능력을 키우는 연습법, 그리고 생성형 AI 이후 SQL 실무 환경의 변화 등을 다룹니다.

스프링 부트(Spring Boot) 신입 백엔드 개발자가 가장 많이 묻는 실무 핵심 질문 5가지

자바 백엔드 개발자로서 첫발을 내딛거나 실무에 적응 중인 주니어 개발자라면 누구나 한 번쯤 "지금 내가 잘하고 있는 걸까?"라는 의구심이 들기 마련입니다. 기술적인 선택부터 유지보수를 위한 설계 원칙까지, 실무의 문턱에서 자주 마주하는 다섯 가지 고민에 대한 현업의 실무 가이드를 전해드립니다. Q1. 자바 개발자는 스프링과 스프링 부트 외에 다른 프레임워크를 공부할 필요가 없나요? A. 자바 백엔드 개발자에게 스프링 생태계는 필수이자 주력 도구입니다. 국내외 수많은 기업이 스프링 부트를 주력으로 삼고 있으며, 이를 제대로 이해하는 것만으로도 실무에서 충분히 좋은 기회를 얻을 수 있는 것이 사실입니다. 하지만 "스프링 외의 다른 프레임워크는 정말 공부할 필요가 없는가?"라는 질문에는 조금 더 입체적인 시각이 필요합니다. 스프링 부트 외에도 Micronaut, Quarkus, Vert.x 등 JVM 기반의 다양한 경량 프레임워크가 존재합니다. 이들은 각각 빠른 부팅 속도나 클라우드 최적화, 리액티브 프로그래밍 등 저마다의 뚜렷한 강점을 가지고 있습니다. 이러한 프레임워크들을 가볍게 경험해보는 것만으로도 개발자로서의 시야가 크게 넓어집니다. 나아가 Express.js, FastAPI, Django 등 다른 언어 기반의 프레임워크를 체험해보는 것도 추천합니다. 타 생태계의 백엔드 구조를 접해보면 "왜 스프링은 이렇게 동작하는지", "이 구조가 왜 정말 필요한지"와 같은 본질적인 질문을 던지게 됩니다. 실제로 스프링 부트의 복잡함에 당황했던 분들이 FastAPI처럼 단순한 프레임워크를 직접 다뤄보며 오히려 스프링 부트 설계의 필연성과 객체지향적 가치를 더 깊이 이해하게 되는 경우가 많습니다. 결론적으로, 지금 당장은 스프링 부트에 집중하되 기본기를 다진 후 여유가 생길 때 타 프레임워크를 가볍게 경험해 보는 것이 장기적인 성장에 큰 자양분이 됩니다. Q2. 기능 구현만으로도 시간이 부족한데, 왜 테스트 코드를 꼭 작성해야 하나요? A. 실무에서 초반에는 기능 구현만으로도 벅차 테스트 코드를 추가로 작성하는 작업이 비효율적으로 느껴지기 쉽습니다. 하지만 실무 환경에서 단 한 번에 완벽한 코드를 만드는 경우는 거의 없다는 점을 기억해야 합니다. 테스트 코드가 없다면 새로운 기능을 추가하거나 기존 로직을 수정할 때마다 애플리케이션의 다른 코드에 어떤 악영향을 주었는지 파악하기가 매우 어려워집니다. 특히 스프링 부트 기반의 애플리케이션은 프로젝트 규모가 커질수록 빌드와 실행에 소요되는 시간이 늘어납니다. 방금 수정한 코드가 제대로 동작하는지 확인하기 위해 매번 전체 앱을 빌드하고 실행해서 API를 호출해야 한다면, 그 과정에서 소모되는 시간은 무시할 수 없는 수준이 됩니다. 테스트 코드는 이 반복적인 확인 시간을 획기적으로 아껴주어 전체적인 개발 및 유지보수 시간을 단축해 줍니다. 무엇보다 실무에서는 "어제까지 잘 동작하던 코드가 오늘 갑자기 문제를 일으키는" 일이 자주 발생합니다. 이때 테스트 코드가 있다면 어떤 코드에서 문제가 발생했는지, 기대하는 결과와 실제 결과가 어떻게 다른지를 빠르게 파악할 수 있습니다. 서비스가 복잡해질수록 테스트 코드가 없는 수정 작업은 공포가 되지만, 테스트 코드가 있다면 내가 무엇을 바꿨고 어디까지 안전한지 확신을 가질 수 있습니다. 처음부터 완벽한 테스트를 쓰려고 애쓰지 않아도 괜찮습니다. 간단한 입력값이 정상 동작하는지 확인하는 수준부터 시작해 보세요. Q3. 데이터베이스 연동 시 JPA를 사용하는 것이 항상 가장 좋은 방법인가요? A. JPA는 자바 진영의 공식 표준 ORM 인터페이스이며, 스프링 부트 역시 JPA와의 연동을 가장 강력하게 지원합니다. 실무에서 JPA가 널리 쓰이는 이유는 높은 생산성과 유지보수성 때문입니다. 엔티티 클래스만 잘 정의하면 CRUD 작업이나 기본 쿼리를 자동으로 처리해 주므로 반복적인 SQL 작성의 번거로움을 덜 수 있고, 트랜잭션 관리나 캐싱 같은 부가 기능도 효율적으로 활용할 수 있습니다. 하지만 JPA가 모든 상황에서 항상 최적의 정답인 것은 아닙니다. 복잡한 통계 쿼리나 대용량 데이터 처리가 필요한 경우, JPA의 내부 동작 원리를 깊이 이해하지 못한 상태에서는 성능 이슈나 예상치 못한 버그에 직면할 수 있습니다. 영속성 컨텍스트나 지연 로딩 같은 JPA의 핵심 메커니즘은 초보자가 마스터하기에 꽤 복잡하며, 데이터베이스 고유의 기능을 직접 활용해야 할 때는 한계가 있을 수밖에 없습니다. 따라서 현업에서는 JPA 하나만 고집하기보다 상황에 맞춰 MyBatis나 QueryDSL 등을 혼용하는 경우가 많습니다. 실제로 많은 기업이 80~90%의 일반적인 기능은 Spring Data JPA로 구현하고, 복잡한 쿼리나 성능이 중요한 영역은 MyBatis나 SQL 직접 작성을 통해 보완합니다. 입문 단계에서는 JPA 위주로 실습하며 감을 익히고, 점차 복잡한 상황에 맞게 다른 방식을 병행하는 유연함을 길러가는 것이 권장됩니다. Q4. 비즈니스 요구사항이 복잡해질 때, JPA 코드 구조를 어떻게 잡아야 유지보수가 쉬울까요? A. 복잡한 요구사항 앞에서도 흔들리지 않는 코드를 만들려면 '책임의 분리(Separation of Concerns)'라는 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 각 계층이 맡아야 할 역할을 명확히 나누면 수정이 필요할 때 어느 부분을 건드려야 할지 한눈에 파악할 수 있고, 여러 개발자가 협업할 때 발생하는 혼란도 크게 줄일 수 있습니다. • 비즈니스 로직은 서비스 레이어에 집중하세요: 엔티티는 데이터 구조와 관계를 담당하고, 리포지토리는 데이터 접근 책임만 집니다. 여러 엔티티를 조합하거나 특정 업무 규칙을 적용하는 복잡한 상황은 모두 서비스 레이어에서 처리해야 합니다. 이렇게 책임을 나누면 비즈니스 로직이 바뀌어도 엔티티나 리포지토리에 영향을 주지 않아 코드가 깔끔해집니다. • DTO를 통한 입출력 분리: 현업에서는 엔티티 객체를 API의 응답값으로 직접 사용하는 경우가 거의 없습니다. API 스펙에 맞춰 설계된 DTO를 별도로 두고, 엔티티와 DTO 사이의 변환 로직을 관리해야 합니다. 이를 통해 엔티티 구조가 바뀌어도 API 스펙을 안정적으로 유지할 수 있습니다. • 리포지토리는 쿼리 본연의 역할에 충실하게: 간단한 CRUD 기능은 리포지토리에서 처리하되, 매우 복잡한 통계나 조인이 필요한 경우라면 별도의 커스텀 리포지토리나 QueryDSL 등을 활용해 관리하는 것이 좋습니다. • 엔티티는 최대한 '순수'하게 유지하세요: 엔티티는 데이터베이스 테이블 구조와 매핑되는 객체이므로 데이터와 관계를 표현하는 데만 집중해야 합니다. 복잡한 로직이나 외부 연동 코드를 넣으면 유지보수가 매우 어려워집니다. 또한 연관관계는 단방향 위주로 설정하고 지연 로딩(FetchType.LAZY)을 적극적으로 활용하는 것이 실무의 정석입니다. 결론적으로 엔티티 설계와 API 설계를 독립적으로 분리하여 생각하는 습관이 프로젝트의 안정성을 크게 높여줍니다. Q5. 구글 계정 같은 소셜 로그인 기능도 JWT와 스프링 시큐리티로 구현이 가능한가요? A. 구글, 네이버, 카카오와 같은 소셜 로그인 기능 역시 JWT와 스프링 시큐리티를 결합하여 완벽하게 구현할 수 있습니다. 스프링 시큐리티는 소셜 로그인을 위해 'OAuth2 클라이언트' 기능을 제공하며, 이를 통해 사용자가 소셜 계정으로 인증에 성공하면 해당 정보를 백엔드 애플리케이션에서 활용할 수 있게 해줍니다. 구체적인 흐름을 살펴보면, 사용자가 소셜 로그인에 성공했을 때 백엔드에서는 전달받은 이메일 등의 사용자 정보를 바탕으로 JWT를 새로 발급하여 프런트엔드에 전달합니다. 프런트엔드는 이 토큰을 저장해두었다가 이후 인증이 필요한 API를 호출할 때마다 헤더에 실어 보냅니다. 백엔드에서는 소셜 로그인 성공 후 실행되는 onAuthenticationSuccess 메서드 등에서 JWT를 생성해 클라이언트에 반환하도록 구현합니다. 이 방식을 사용하면 초기 인증 과정은 구글이나 카카오 같은 외부 서비스가 담당하고, 그 이후의 인증 유지나 API 권한 체크는 우리가 직접 발급한 JWT를 통해 우리 서비스만의 인증 구조로 관리할 수 있게 됩니다. 현대적인 백엔드 서비스에서 가장 보편적으로 활용되는 구조이므로 익숙해질 필요가 있습니다. 실무에 대한 궁금증을 해소하는 데 도움이 되셨나요? 백엔드 개발의 세계는 방대하지만, 이러한 기본 원칙들을 하나씩 적용하다 보면 어느덧 단단한 실력을 갖춘 개발자로 성장한 자신을 발견하게 될 것입니다. 더 깊이 있는 내용이 궁금하시다면, 『스프링 부트 개발자 온보딩 가이드』에서 확인해 주세요. 위 콘텐츠는 『스프링 부트 개발자 온보딩 가이드』를 재구성하여 작성되었습니다.

넷플릭스는 어떻게 내 취향을 귀신같이 알까? (수포자도 이해하는 AI의 비밀)

오늘 아침 출근길, 혹은 등굣길에 스마트폰으로 무엇을 하셨나요? 아마 유튜브가 추천해 주는 영상을 홀린 듯이 클릭하거나, 멜론이나 스포티파이가 골라준 '오늘의 추천 음악'을 들으셨을지도 모릅니다. 점심 메뉴를 고르기 위해 맛집을 검색하고, 낯선 약속 장소를 찾아가기 위해 지도 앱을 켰을 수도 있겠죠. 우리는 이 모든 것이 'AI(인공지능)' 덕분이라는 걸 알고 있습니다. 그런데 가끔 소름 돋을 때가 있습니다. "도대체 얘는 나를 어떻게 이렇게 잘 알지?" "아니, 기계가 어떻게 사람 말을 알아듣고 대답을 해?" 마치 마법처럼 느껴지는 이 기술들, 사실 그 뚜껑을 열어보면 우리가 학창 시절 지겹도록 배웠던 수학이 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 오늘은 마법 같은 일상을 만드는 진짜 주인공, 수학 이야기를 해보려 합니다. 겁먹지 마세요! 수식이 쏟아지는 이야기는 아니니까요. ^_~ ✔️“너랑 나랑은 각도가 좁아!” ㅡ 추천 알고리즘의 비밀 넷플릭스나 유튜브가 내 취향을 저격하는 원리는 의외로 도형 시간에 배웠던 개념과 관련이 있습니다. AI는 나와 다른 사람들의 취향을 화살표(벡터)로 그립니다. 그리고 그 화살표 사이의 '각도(코사인 유사도)'를 잽니다. 만약 나와 친구의 취향 화살표 사이의 각도가 좁다면? AI는 ‘아, 이 두 사람은 취향이 비슷하구나!’라고 판단합니다 .평가값을 기반으로 사용자1, 사용자2, 사용자 4를 벡터로 표현합니다. 사용자 1과 유사한 사람은 누구인가요? 그래서 친구가 재미있게 본 영화를 나에게도 슬쩍 추천해 주는 것이죠. 복잡한 심리 분석이 아니라, 각도를 재는 수학이 당신의 주말 순삭을 책임지고 있었던 겁니다. ✔️챗GPT는 사실 주사위를 굴린다? ㅡ 생성형 AI의 비밀 요즘 과제나 업무 할 때 챗GPT 없으면 불안하시죠? 기계가 어떻게 사람처럼 자연스러운 문장을 쓸까요? 사실 챗GPT는 문법을 이해하는 게 아니라, '확률 게임'을 하고 있는 것입니다. 수많은 데이터를 학습한 뒤, "지금 문맥에서 '사과'라는 단어 뒤에 올 가장 적절한 단어는 무엇일까?"를 수학적으로 계산합니다. ‘사과’ 뒤에는 ‘맛있다’가 올 확률 70%, ‘빨갛다’가 올 확률 20%... 이런 식으로 끊임없이 확률 주사위를 굴리며 문장을 완성해 나가는 것이죠. 확률 계산의 중요한 역할을 하는 건 ‘트랜스포머(Transformer)’라 하는데요. 대규모 언어 모델을 실현하는 수학적 모델로, 2017년 구글이 공개한 논문 ‘Attention Is All You Need’에서 제안되었습니다. 현재 대표적인 AI 기술의 핵심이 된 혁신적인 모델이죠! 지금 개발되고 있는 최첨단 AI 대부분이 트랜스포머를 기반으로 하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이 트랜스포머 구조를 수학적 관점에서 들여다보면 어떤 세상이 보일까요? ✔️내비게이션에 우주의 법칙이? ㅡ 위치 측정의 비밀 우리가 매일 쓰는 내비게이션에는 무려 아인슈타인의 '상대성 이론'이 숨어 있습니다. 상대성 이론, 많이 들어는 봤지만 내비게이션에 활용되고 있다니 새롭지 않나요? 지구 상공을 빠르게 도는 인공위성의 시간은 우리가 사는 지상의 시간보다 아주 미세하게 느리게 갑니다. 이 시간의 오차를 수학적으로 보정해 주지 않으면, 내비게이션이 알려주는 내 위치는 매일 수 킬로미터씩 빗나가게 됩니다. 우리는 매일 운전대를 잡을 때마다 우주의 법칙을 활용하고 있었던 셈입니다. 위 내용은 『AI를 움직이는 수학 이야기』내용을 재구성하여 작성하였습니다. 지금까지 살펴본 것처럼 우리 삶을 바꾸는 기술 뒤에는 언제나 수학이 있습니다. AI 시대, 세상을 움직이는 기술의 비밀이 궁금하다면『AI를 움직이는 수학 이야기』를 확인해 보시기 바랍니다.

2026년, AI 모델이 똑똑해질수록 당신의 ‘설계’가 더 중요해지는 이유

새해가 밝았습니다. 작년 말부터 쏟아져 나온 키워드는 단연 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 이제 AI는 단순히 채팅창에서 답변만 하는 존재가 아닙니다. 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하고, 복잡한 업무 프로세스를 완결 짓는 ‘행동하는 주체’로 진화하고 있습니다. 하지만 이 흐름 속에서 많은 개발자와 기획자들은 묘한 허무함과 불안함을 동시에 느낍니다. GPT-5, 제미나이 3.0 같은 모델들이 나올 때마다 이런 생각이 들기 때문이죠. "모델이 이렇게까지 똑똑해졌는데, 우리가 하던 복잡한 엔지니어링이 이제 무슨 의미가 있지? 그냥 모델 API만 잘 연결하면 끝나는 거 아닐까?" 혹시 이런 고민을 하고 계신다면, 저는 단호하게 ‘아니요’라고 답하고 싶습니다. 오히려 모델이 똑똑해질수록 ‘맥락(context)을 설계하는 공학’은 더 중요해집니다. 모델은 '엔진', 당신은 '아키텍트'입니다 자동차를 생각해 봅시다. 아무리 자동차 엔진(LLM)이 강력해도, 그 엔진을 얹을 섀시나 조향장치, 그리고 어디로 달려야 할지 알려주는 내비게이션이 없다면 그것은 그저 시끄러운 고철 덩어리에 불과합니다. 모델이 똑똑해질수록 역설적으로 인간 아키텍트의 역할은 더 중요해집니다. 모델은 ‘어떻게(how)’ 답할지는 알지만, 우리 조직의 데이터 중 ‘무엇(what)’을 근거로 생각해야 하는지, ‘어떤 맥락(context)’을 유지해야 하는지는 모르기 때문입니다. 이것이 바로 ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어 ‘컨텍스트 엔지니어링’으로 나아가야 한다고 주장하는 이유입니다. 에이전트 시대의 핵심 역량, 컨텍스트 엔지니어링 2024년까지 우리가 했던 일이 AI에게 ‘말 잘하는 법(프롬프트)’을 가르치는 것이었다면, 에이전트 시대인 지금은 AI에게 ‘일할 수 있는 환경(컨텍스트)’을 설계해주는 것이 핵심입니다. 프롬프트가 AI에게 지시를 내리는 것이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있도록 배경지식과 작업 기억을 시스템적으로 주입하는 공학입니다. 출처: 『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』p.30 현업에서 마주치는 Smart Fool AI를 해결하려면 다음과 같은 설계가 필요합니다. ✅ AI의 단기 기억 상실 출처: 『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』p.26 ‘아까 말한 그거!’를 기억 못 하는 에이전트. 단순히 대화 로그를 쌓아두는 게 능사가 아니라는 것을 잘 보여주는 사례이기도 합니다. ‘단기 기억(대화 요약)’과 ‘장기 기억(벡터 저장소)’을 구분하여 설계하는 전략이 부족하기 때문입니다. AI가 어제 나눈 회의 내용을 기억하고 오늘 업무에 반영하게 만드는 것, 이게 바로 에이전트의 기초 체력이죠. ✅ 환각을 통제하는 외부 뇌 출처: 『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』p.68 아무리 모델이 좋아져도 우리 회사 내부 규정까지는 모릅니다. RAG를 단순히 검색 도구로만 쓰지 않고, ‘지식 큐레이터 에이전트’가 스스로 논문을 찾고 요약하고 지식 베이스를 갱신하도록 만드는 컨텍스트 수명 주기 관리 기법이 필요합니다. ‘죽어있는 데이터’가 아니라 ‘살아 숨 쉬는 지식’을 구축하는 방법을 알아야 합니다. ✅ 행동하는 AI의 통제권 AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동합니다. 하지만 ‘고객 DB를 삭제해줘’ 같은 위험한 명령을 따르면 안 되겠죠. 에이전트가 지능을 구현하는 감지(perception), 판단(decision), 행동(action), 학습(learning). 이 4가지 핵심 기능이 어떻게 협력하고, 그 중심에서 컨텍스트가 어던 역할을 하는지 이해하면 에이전트의 작동 원리를 완벽하게 파악하고, 활용할 수 있습니다. 많은 분들이 묻습니다. “모델이 업데이트되면 지금 배우는 컨텍스트 엔지니어링 기술이 무의미해지는 것 아닐까요?” 물론 특정 라이브러리 사용법은 변할 수 있습니다. 하지만 지식의 흐름을 설계하고, AI에게 우리 조직만의 고유한 맥락을 주입하는 ‘공학적 원리’는 변하지 않습니다. 앞으로 GPT-6, GPT-7이 등장하여 AI 지능이 인간을 초월하더라도, 이 책에서 다루는 컨텍스트 설계의 원칙들은 여러분의 가장 강력한 무기가 될 것입니다. 국내 최초로 컨텍스트 엔지니어링을 다룬 책『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』 는 단순히 코드를 따라 치는 매뉴얼이 아닙니다. 만약 그랬다면, 새로운 모델이 나올 때마다 책장의 장식품으로 전락했겠지요. 이 책은 현업에서 마주하는 막막한 문제들을, ‘살아 숨 쉬는 에이전트’를 통해 해결해 나가는 치열한 과정을 담은 실전서입니다. 매일 반복되는 코드 수정이 지겹다면?단순한 자동 완성을 넘어, 프로젝트의 맥락을 이해하고 버그를 스스로 수정하는 주니어 개발자 에이전트를 설계합니다. 이를 통해 에이전트에게 ‘작업 기억’을 부여하는 법을 배웁니다. 쏟아지는 최신 정보를 따라가기 벅차다면?매일 아침 최신 논문을 검색하고, 우리 팀에 필요한 핵심 내용만 추려 학습하는 의료 연구원 에이전트를 구축합니다. 단순 검색이 아닌, 지식을 선별하고 갱신하는’지식 큐레이션 파이프라인’을 내 손으로 만듭니다. 기계적인 챗봇 답변에 고객 이탈이 발생해 고민이라면?“지난번에 문의한 그 건은 어떻게 됐나요?”라고 묻는 VIP 고객을 즉시 알아보고 맞춤 응대를 하는 고객센터 에이전트를 만듭니다. 대화의 ‘장기 기억(long-term memory)’을 설계하여 진짜 사람 같은 경험을 제공하는 기술을 익힙니다. 결국, 설계하는 자가 살아남습니다. AI가 모든 것을 해주는 세상, 역설적으로 그 AI가 ‘무엇을 근거로’ 일해야 할지 설계하는 당신의 능력은 대체 불가능한 가치가 될 것입니다. 2026년, 에이전트 시대를 헤쳐나갈 확실한 나침반이 필요하다면 『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』를 펼쳐보세요.

자바 백엔드 개발자를 위한 온보딩 가이드: 스프링 부트(Spring Boot) 핵심 요소와 IoC·DI·AOP 정리

• 현대 소프트웨어 아키텍처와 스프링 부트의 역할 스프링 부트는 자바 기반 프레임워크인 스프링의 서브 프로젝트로, 웹 애플리케이션, REST API 서버, 마이크로서비스, 배치 처리, CLI 애플리케이션 등 다양한 스프링 기반 결과물을 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 도구이자 라이브러리 모음입니다. 기존 스프링 프레임워크는 강력한 기능을 제공함에도 불구하고 설정과 구성 과정이 복잡하다는 기술적 문턱이 존재했습니다. 스프링 부트는 이러한 복잡한 설정을 간소화하여 개발자가 최소한의 설정만으로도 애플리케이션을 신속하게 시작할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 개발자가 비즈니스 로직 구현에 더 집중할 수 있는 환경을 제공하며, 프로젝트 초기 단계에서 발생하는 설정의 어려움을 획기적으로 줄여주는 역할을 수행합니다. • 실무 환경에서의 스프링 부트 주요 활용 분야 스프링 부트는 현재 백엔드 개발 시장에서 가장 널리 쓰이는 기술 스택 중 하나입니다. 주로 다음과 같은 프로젝트 환경에서 그 진가를 발휘합니다. 활용 분야주요 특징 및 역할API 서버 개발프론트엔드나 타 백엔드 서비스와의 통신을 위한 REST API 및 GraphQL API 구축마이크로서비스 아키텍처독립적으로 배포 가능한 경량 서비스 개발 시 구조적 이점 제공배치 처리대규모 데이터 처리 및 정기적인 스케줄링 작업을 효율적으로 구성 스프링 부트를 활용하는 업무는 대부분 프론트엔드와 연동될 API 서버를 구축하거나 확장성 있는 마이크로서비스 아키텍처를 구현하기 위한 목적일 가능성이 큽니다. • 스프링 부트를 지탱하는 4대 내부 핵심 요소 스프링 부트의 생산성은 단순히 스프링 위에 얹어진 기능 때문이 아니라, 이를 구성하는 네 가지 핵심 요소의 유기적인 결합에서 비롯됩니다. 1. 독립적인 실행을 보장하는 ‘내장 웹서버’ 스프링 부트는 별도의 외부 웹서버를 설치할 필요 없이 독립적인 실행이 가능하도록 설계되었습니다. 내장 웹서버는 서블릿 엔진을 포함하고 있어 자바 서블릿을 실행하고 HTTP 요청을 처리하는 소프트웨어 컴포넌트 역할을 수행합니다. 기본 서버: 기본적으로 Tomcat을 사용합니다.선택적 활용: 프로젝트 요구사항에 따라 Jetty나 Undertow로 교체가 가능합니다.장점: 개발 및 배포 과정이 단순해지며 인프라 설정의 번거로움이 사라집니다. 2. 의존성 관리를 최적화하는 ‘스프링 부트 스타터’ 스프링 부트 스타터는 특정 기능을 구현하기 위해 필요한 라이브러리들을 미리 구성된 패키지 형태로 제공합니다. 작동 원리: Maven이나 Gradle 빌드 파일에 스타터를 추가하면, 필요한 모든 의존성을 중앙 저장소에서 자동으로 다운로드하여 프로젝트에 통합합니다.대표 사례: 웹 개발을 위한 spring-boot-starter-web, 데이터베이스 연동을 위한 spring-boot-starter-data-jpa, 보안을 위한 spring-boot-starter-security 등이 있습니다.효과: 개발자는 복잡한 라이브러리 간의 버전 관리나 설정을 직접 수행할 필요 없이 필요한 기능만 선택적으로 포함할 수 있습니다. 3. 설정의 자동화를 실현하는 ‘자동 구성(Auto-Configuration)’ 자동 구성은 애플리케이션 실행 시 개발자가 명시적으로 설정하지 않은 빈(Bean)과 설정을 자동으로 구성해주는 기능입니다. 데이터소스 설정: 설정 파일에 데이터베이스 연결 정보가 있으면 이를 기반으로 데이터소스 빈을 자동 생성합니다.JPA 설정: 관련 라이브러리가 존재하면 EntityManagerFactory와 TransactionManager 등 핵심 빈을 생성하고 엔티티와 테이블 간의 매핑을 처리합니다.유연성: 대부분의 기본 설정을 자동으로 처리하지만, 복잡한 요구사항이 생길 경우 개발자가 이를 오버라이드하거나 재정의할 수 있습니다. 4. 운영 관리의 효율성을 높이는 스프링 부트 ‘액츄에이터(Actuator)’ 액츄에이터는 운영 환경에서 애플리케이션의 상태를 모니터링하고 관리하기 위한 엔드포인트를 제공합니다. 제공 정보: 메트릭, 상태 확인(Health Check), 환경 정보, 로그 등을 쉽게 조회할 수 있습니다.제어 기능: 의존성 추가만으로 포함이 가능하며, 보안 설정에 따라 엔티티의 노출 범위나 활성화 여부를 세밀하게 조정할 수 있습니다. • 스프링 부트 활용을 위해 반드시 알아야 할 핵심 개념 스프링 부트의 다양한 편의 기능을 효과적으로 활용하기 위해서는 스프링 프레임워크의 뿌리가 되는 핵심 개념들을 이해해야 합니다. 1. 제어의 역전(IoC, Inversion of Control)과 스프링 빈(Spring Bean) 전통적인 프로그래밍에서는 개발자가 객체를 직접 생성하고 생명 주기를 관리했습니다. 그러나 IoC(Inversion of Control) 환경에서는 이 관리 주체가 프레임워크(스프링 컨테이너)로 넘어갑니다. 스프링 빈: IoC 컨테이너가 생성하고 관리하는 객체를 의미합니다.관리의 장점: 객체 간의 결합도를 낮추고 유연성과 테스트 용이성을 크게 향상시킵니다.EJB와의 차이: 과거의 EJB보다 가볍고 설정이 간단하며 유연한 경량성을 제공하는 것이 특징입니다. 2. 의존성 주입(DI, Dependency Injection) DI는 IoC를 구현하는 구체적인 방법으로, 객체가 필요로 하는 의존성을 개발자가 코드에서 직접 생성하지 않고 스프링 컨테이너가 런타임에 자동으로 주입해 주는 방식입니다. 자동 주입: @Autowired와 같은 애너테이션을 통해 컨테이너에 보관된 빈을 필요한 곳에 할당합니다.개발자 편익: 객체 간의 의존 관계를 직접 관리할 필요가 없어지며, 주입된 빈을 즉시 사용할 수 있어 생산성이 향상됩니다. 3. 관점 지향 프로그래밍(AOP, Aspect Oriented Programming) AOP는 비즈니스 로직과 공통 관심사(로깅, 보안, 트랜잭션 등)를 분리하여 모듈화하는 프로그래밍 방식입니다. 핵심 원리: 공통된 관심사를 한 곳에 모아 관리함으로써 코드의 중복을 줄입니다.실무적 이점: 비즈니스 로직 안에 로그 출력이나 보안 체크 로직을 직접 구현하지 않아도 되므로, 코드가 깔끔해지고 재사용성이 높아집니다. 스프링 부트는 내장 웹서버, 스타터, 자동 구성, 액츄에이터라는 핵심 요소를 통해 자바 개발의 효율성을 극대화합니다. 이러한 기능들은 IoC, DI, 빈 관리, AOP라는 스프링의 핵심 원리 위에서 동작하며, 개발자가 더욱 견고하고 유연한 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕습니다 . 이 글에서 다룬 핵심 원리들이 실제 프로젝트 환경(WSL2, Docker, MySQL)에서 어떻게 구현되는지, 그리고 REST API를 넘어 GraphQL API까지 확장하는 실무 프로세스가 궁금하시다면 『스프링 부트 개발자 온보딩 가이드』에서 확인해 주세요. 위 콘텐츠는 『스프링 부트 개발자 온보딩 가이드』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

‘좋은 질문’이 ‘좋은 SQL’을 만든다 - 데이터 분석을 위한 챗GPT 활용법

‘좋은 질문’이 ‘좋은 SQL’을 만든다 - 데이터 분석을 위한 챗GPT 활용법 ✅ SQL 작성에 AI(챗GPT)를 활용한다고? AI 시대를 맞아 데이터가 모든 비즈니스의 핵심 동력이 된 것은 물론, 데이터 양 또한 기하급수적으로 늘고 있습니다. 따라서 데이터와의 대화 언어인 SQL의 중요성은 계속 커져가고 있습니다. 관계형 데이터베이스와 SQL은 여전히 전 세계 데이터 저장소의 근간을 이루고 있기 때문이죠. SQLD 준비해봤다면 봤을 법한 ‘그’ 썸네일! 이때, 특히 SQL 작성에 AI(챗GPT)를 활용해 생산성을 ‘폭발’시킬 수 있는 분들이 있는데요. 책『시대에듀 유선배 SQLD 합격노트』, 유튜브 채널 <SQL전문가 정미나> 등으로 많은 수강생의 SQL 공부를 도운 정미나 저자는 특히 이 세 직군의 사람들에게 큰 도움이 될 것이라 이야기 합니다. ① SQL 기본 문법은 배웠지만 실무 활용에는 서툰 주니어 개발자② 직접 데이터를 추출하고 가공하는 SQL 활용 능력을 요구받는 마케터, PM, PO③ 느린 쿼리와 매일 씨름하며 생산성 향상을 바라는 모든 데이터 관련 직군 누구나 쉽게 접근 가능한 챗GPT를 제대로 활용한다면, 두려움 없이 데이터를 다룰 수 있게 될 것입니다. ✅왜 하필 챗GPT를 사용하나요? 요즘 업무에서 사용하는 생성형 AI는 챗GPT 뿐 아니라 제미나이, 퍼플렉시티, 코파일럿 등 저마다 뛰어난 성능을 가진 다양한 툴이 있는데요. 그 중에서도 SQL에 AI를 접목하고자 할때는 챗GPT를 추천합니다. 첫째, 학습의 효율을 극대화하기 위함입니다. 챗GPT는 복잡한 SQL 문법의 초안을 빠르게 생성하고 다양한 상황에 대한 예제를 즉각적으로 제공하며, 마치 개인 튜터처럼 어려운 개념을 쉽게 설명해줍니다. 둘째, 실제 업무 생산성 향상을 위해서입니다. 비즈니스 요구사항을 자연어로 설명하여 쿼리 초안을 얻을 수 있고, 튜닝을 위한 다양한 접근 방식을 제안받을 수 있습니다. 핵심은 챗GPT가 SQL 지식을 대체하는 것이 아니라 여러분의 SQL 능력을 가속화하는 도구라는 것입니다. AI 시대에는 내가 무엇을 할 수 있는 지를 아는 것만큼이나 AI에게 무엇을 질문해야 효율적인 답변을 얻을 수 있는 지를 아는 것 또한 중요합니다. 이 책은 바로 그 질문의 기술, 즉 프롬프트 엔지니어링부터 시작하여 SQL의 실전 활용까지 전 과정을 담고 있습니다. 챗GPT 같은 인공지능 모델은 사용자의 입력(프롬프트)을 바탕으로 다음에 이어질 텍스트를 예측하여 응답을 생성하기 때문에 프롬프트가 어떻게 구성되는가에 따라 아웃풋의 품질, 방향성, 정확도가 극적으로 달라질 수 있습니다. SQL을 효과적으로 작성하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 핵심은 다음과 같습니다. ① 정확한 목표 설정: 무엇을 원하는지 명확히 정의한다.② 구체적인 조건 제시: 대상 언어, DBMS, 출력 형식 등을 명확히 전달한다.③ 모델 행동 통제: “예시를 보여줘”, “단계별로 설명해줘”, “SQL만 출력해” 등 응답 스타일을 제어한다. ✅나쁜 프롬프트 VS 좋은 프롬프트 지금부터 AI에게 SQL을 요청할 때 어떤 질문이 좋은 질문이고 어떤 질문이 오해를 불러일으키는지 구체적인 예시와 함께 알아보도록 합시다. 고객별 매출 쿼리 좀 만들어줘. 이 질문은 겉보기에는 간단해 보이지만, 핵심 정보가 빠져 있습니다. 이때 AI는 누락된 정보를 스스로 추측해야 하는데, 그 결과 부정확하고 추상적인 쿼리가 생성될 가능성이 높습니다. 어느 정보가 누락되었는지 살펴보겠습니다. 결국 이런 질문은 AI가 추측 기반으로 쿼리를 작성하게 만들며 사용자는 그 결과를 다시 수정, 검토해야 하는 번거로움을 겪게 됩니다. 반면, 좋은 질문은 다음의 4가지 요소를 포함하고 있습니다. 명확한 목표: 무슨 결과가 필요한지 구체적으로 설명한다. 예) “상품별 월 매출 합계를 보여줘”조건 지정: 기간, 지역, 필터링 조건 등을 명확히 제시한다. 예) “2025년 1월부터 6월까지, 서울 지역만”데이터 구조 공유: 테이블 스키마를 제공한다. 예) “SALES 테이블: SALE_DATE, REGION, AMOUNT”출력 요구: 형식, 정렬, 집계 방법 등을 구체적으로 지정한다. 예) “최근 순으로 정렬하고 TOP 10만 보여줘” ✅ 나쁜 질문을 좋은 질문으로 바꾸는 방법 그렇다면 나쁜 질문들을 어떻게 좋은 질문으로 바꿀까요? 위에서 설명한 ‘좋은 질문을 위한 4가지 요소’를 포함한 구체적인 예시로 좀 더 명확하게 이해해봅시다. ✔️ “최근 매출 알려줘”→ ‘최근’의 기준이 불명확하고, 대상 테이블 정보가 없음.→ (수정) “ORDERS 테이블에서 30일간의 일별 매출 합계를 보여줘(PostgreSQL 기준)” [ORDERS 테이블 칼럼 정보 제공] ✔️ “고객 분석 SQL 작성해줘”→ 분석 기준, 조건, 지표가 없음.→ (수정) “CUSTOMERS 테이블에서 2025년 기준 연령대별 고객 수를 집계해줘. 연령대는 10 단위로 구분해줘.” [CUSTOMERS 테이블 칼럼 정보 제공] ✔️ “이 쿼리 좀 고쳐줘” → 어떤 문제가 있는지 설명하지 않음.→ (수정) “아래 쿼리가 에러가 나는데 이유를 분석해줘. Oracle 기준이고 오류 내용은 다음과 같아….” ✔️ “그냥 쿼리만 줘” → 컨텍스트 부족으로 불안정한 결과 발생.→ (수정) “쿼리만 출력해줘. 설명 없이 Oracle 기준 SQL만 주면 돼.” 예시를 보니 더 명확해지셨죠? 이렇듯 프롬프트, 즉 요구사항이 구체적이고 정확할수록 쿼리의 품질도 쭉쭉 상승합니다. 그리고 테이블 구조를 공유할 때에는 가능하면 해당 테이블의 DDL 스크립트를 공유하는 것이 가장 정확합니다. 이러한 프롬프트 구조는 챗GPT에게 정확한 입력을 제공해 실무에 바로 적용할 수 있는 SQL 결과를 받을 확률을 높여줍니다. 다음은 실제 같은 의도를 가지고서 챗GPT에게 각각 다른 질문을 했을 경우의 예시입니다. ✔️ 간단한 질문을 던졌을 때 답변으로 제시한 쿼리가 나쁘지는 않지만 실제로 돌려보면 해당 테이블이 없다는 에러가 발생하게 됩니다. ✔️자세한 요청을 했을 때 AI에게 구체적이고 자세하게 요청해서 얻은 쿼리입니다. 이를 그대로 복사해서 붙여넣기한 뒤 실행해보면 원하는 데이터가 출력되는 것을 확인할 수 있을 것입니다. 위 콘텐츠는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』에서 발췌하여 재구성한 내용입니다. AI가 단순히 질문에 답변만 하는 도구로 쓰이던 시기는 이미 지났습니다. 이제 우리는 패턴화된 활용 방식을 정립함으로써, AI를 활용하여 SQL 작성·튜닝·리팩터링까지 전 과정에 걸쳐 생산성을 극대화할 수 있게 되었죠. 챗GPT를 제대로 쓰는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이는 어떤 상황에서 어떤 패턴으로 활용하는가에 달려 있습니다. 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는 여러 실무 환경에서 맞이할 수 있는 데이터 문제들을 AI를 통해 해결할 수 있도록 안내합니다. 기본적인 SQL 작성 시간을 줄여주는 것은 물론, 가장 효과적이고 빠른 튜닝 방법을 안내받는 방법, 대량의 데이터를 관리하는 방법 등 데이터를 직·간접적으로 다루는 모든 이에게 꼭 필요한 내용이 담겨 있습니다. 책의 여정을 통해 데이터의 가치를 최대한으로 끌어내는 ‘AI 기반 SQL 전문가’가 되고 싶으시다면 아래 챌린지에 참여해 보시기 바랍니다. 세미나 자세히 보기

AI가 자꾸 틀리는 진짜 이유? 우리가 놓쳐온 컨텍스트 엔지니어링

2022년 겨울, 챗GPT가 처음 세상에 등장했을 때 우리는 모두 ‘마법’을 본 듯했습니다. 막힘없이 글을 쓰고 코드를 짜며 그림까지 그려내는 모습은 미래가 눈앞에 펼쳐진 듯한 충격이었고, 많은 사람들은 생성형 AI가 업무 생산성을 폭발적으로 끌어올릴 것이라 기대했습니다. 더 나은 답을 얻기 위해 기발한 프롬프트를 고안하는 데 열광했고, 서점의 매대는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 책들로 채워졌습니다. 우리는 질문을 잘하는 것이 AI 시대의 핵심 능력이라 믿었습니다. 하지만 그 열기가 조금씩 가라앉으면서 냉정한 현실이 드러났습니다. 생성 AI는 정교하게 질문해도 AI는 우리 회사의 내부 데이터를 몰랐고, 방금 나눈 중요한 대화를 금세 잊어버렸습니다. 때로는 그럴듯한 거짓말, 즉 ‘환각’으로 우리를 당황하게 만들기도 했습니다. 놀라운 도구임은 분명했지만, 매번 결과를 검증하고 수정해야 하는 AI는 ‘똑똑한 파트너’라 부르기에는 결정적인 무언가가 부족해 보였습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 사람이 프롬프트 엔지니어링에서 해답을 찾으려 했습니다. 더 구체적이고 더 정교한 질문을 던지면 AI가 더 똑똑해질 것이라 기대했습니다. 물론 좋은 프롬프트는 여전히 중요합니다. 그러나 아무리 화려한 질문 기술을 구사해도, AI가 본질적으로 안고 있는 한계는 완전히 사라지지 않았습니다. 그 지점에서 저는 깨달았습니다. 문제의 본질은 ‘질문의 기술’이 아니라, AI에게 올바른 판단을 내릴 수 있게 해주는 ‘배경지식’, 즉 컨텍스트(Context)에 있다는 사실을 말입니다. AI는 당신의 회사 내부 규정을 모르고, 프로젝트의 코드 구조를 알지 못합니다. 심지어 방금 전에 나눈 대화의 핵심 맥락조차 기억하지 못합니다. 이러한 배경지식과 작업 기억이 없는 AI에게 완벽한 결과물을 기대하는 것은, 신입사원에게 아무런 사전 설명 없이 “알아서 잘 해봐”라고 말하는 것과 다르지 않습니다. 물론 기술은 숨 가쁘게 발전하고 있습니다. 이 원고를 마무리하는 시점에 등장한 최신 모델들은 과거의 고질적인 환각 문제를 놀라울 정도로 개선했고, 추론 능력 또한 비약적으로 향상되었습니다. 그렇기에 누군가는 이렇게 반문할지도 모릅니다. “이제 모델이 이렇게 똑똑해졌다면, 복잡한 엔지니어링은 더 이상 필요 없는 것 아닐까?” 하지만 제 대답은 분명합니다. 모델이 아무리 똑똑해져도, 무엇을 근거로 생각해야 하는지, 그리고 우리 조직만의 고유한 지식을 어떻게 주입할 것인지는 여전히 인간의 몫입니다. 이 책은 바로 그 ‘근본’에 집중합니다. 특정 모델의 사용법을 나열하는 매뉴얼이 아니라, AI가 어떤 데이터를 먹고 자라야 하는지, 그 지식의 흐름을 어떻게 설계해야 하는지를 다루는 불변의 공학 원리를 설명합니다. 그래서 앞으로 GPT-6, GPT-7이 등장해 AI의 지능이 지금보다 훨씬 더 발전하더라도, 이 책에서 다루는 컨텍스트 설계의 원칙은 변하지 않는 가치를 지닐 것입니다. 또한 이 책은 단순히 문서를 AI에게 주입하거나 RAG 시스템을 구축하는 방법을 설명하는 기술서에 그치지 않습니다. AI를 ‘채팅 파트너’에서 벗어나, 조직의 맥락을 이해하고 스스로 판단하며 행동하는 동료로 진화시키는 과정에 대한 기록입니다. 집필을 시작할 당시 저는 독자들에게 ‘AI를 잘 만드는 법’을 전하려 했지만, 원고의 마지막 장을 마무리할 즈음 제 생각은 달라졌습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 단순한 시스템 구축 기술이 아니라, AI라는 새로운 지성체를 조직과 사회 안에서 안전하고 유용하게 운영하기 위한 철학이었습니다. 우리는 이제 AI의 답변에 감탄만 하는 관찰자가 아닙니다. AI가 편향되지 않은 윤리적 판단을 내리고, 보안 위협으로부터 안전하며, 지속적으로 성장할 수 있도록 그 ‘환경’을 설계하는 컨텍스트 아키텍트가 되어야 합니다. AI를 단순히 사용하는 데 머무를 것인가요, 아니면 AI의 지능과 사고 구조를 설계하는 사람이 될 것인가요. 이 책이 여러분을 AI와의 진정한 협업이 시작되는 새로운 엔지니어링의 세계로 안내하는 든든한 나침반이 되기를 바랍니다. 박경민_『컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트』저자AI의 성능은 놀라울 정도로 발전했지만, AI는 여전히 어제의 대화를 잊고, 우리 조직의 내부 데이터를 모르며, 종종 그럴듯한 거짓말을 합니다. 이건 AI 모델의 문제가 아니라, 'AI에게 무엇을 근거로 생각하게 했는가'입니다. 『컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트』는 질문 기술인 프롬프트를 넘어, AI에게 배경지식과 상황 정보를 체계적으로 주입하는 '컨텍스트 엔지니어링'에 주목합니다. 이를 통해 AI의 지능을 보다 유용하게 활용할 수 있는 '불변의 설계 원칙'을 제시하죠. 이 책에서는 '컨텍스트 엔지니어링'의 개념과 핵심 도구는 물론 실제 업무 현장의 문제 해결 사례와 나만의 AI 에이전트 구축 방법을 제시하여 내용을 바로 실무에 적용할 수 있도록 돕습니다. AI 시대에 중요한 것은 “AI가 대신 해주는 것”이 아니라 AI가 무엇을 보고, 무엇을 근거로, 어떻게 판단하도록 설계할 것인가입니다. 이 책은 특정 모델 사용법을 가르치지 않습니다. 모델이 바뀌어도 유효한, AI 아키텍트의 기준과 설계 원칙을 제시합니다. AI를 단순한 도구로 쓰는 단계에서 벗어나, 신뢰할 수 있는 동료로 만드는 방법을 지금 확인해 보시기 바랍니다.

[AI 팀워크 전략 가이드] AI 팀플레이의 성패를 결정짓는 5가지 전략

▶ [AI 팀원 영입 가이드] 챗GPT·퍼플렉시티·코파일럿 등 직무별 배치 전략▶ [AI 팀원 활용 가이드] 챗GPT·퍼플렉시티 등 'AI 팀플레이'로 프로젝트 3일 만에 끝내기 (워크시트 포함) AI 팀원을 영입했다고 해서 곧바로 일이 수월해지는 것은 아닙니다. 우리가 AI 팀원과 한 팀으로 움직이려면 역할 설계와 업무 분담을 해야 합니다. AI 팀원들이 각자 역할을 잘 수행하더라도, 그 팀의 성과는 결국 리더인 사람에게 달려 있습니다. AI는 뛰어난 퍼포머이지만, 사람이 중심이 되어 이들을 조율하고 효과적으로 이끄는 리더십이 뒷받침될 때 비로소 진정한 팀플레이가 완성되기 때문입니다. 리더로서 AI 팀을 성공적으로 이끌기 위한 5가지 실전 전략을 상세히 소개합니다. • 전략 1: 명확한 프롬프트로 AI를 움직여라 AI는 정확한 요청에만 정확하게 반응하는 팀원입니다. “이거 좀 해주세요”라는 식의 막연한 지시에도 답은 돌아오지만, 원하는 수준의 결과와는 거리가 먼 경우가 많습니다. 그 원인은 대부분 프롬프트, 즉 요청문이 막연하거나 불완전하기 때문입니다. 특히 챗GPT처럼 텍스트 기반으로 응답하는 AI는 질문의 목적, 대상, 톤 등 맥락을 구체적으로 전달해야만 실무에 적합한 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 구체적으로 요구하기: 챗GPT와 같은 텍스트 기반 AI는 질문의 목적, 대상, 톤 등 맥락을 구체적으로 전달해야 실무에 적합한 결과물을 만듭니다.AI 협업 역량 강화: 구체적인 프롬프트는 AI가 불필요하게 되묻는 단계를 없애 신속하게 결과를 얻게 합니다.의도 왜곡 방지: 명확한 가이드라인은 대화가 길어지며 메시지의 방향이 흐려지는 것을 막아줍니다. • 전략 2: 비판적 시각으로 AI를 활용하라 우리는 매일 방대한 정보를 접하지만, 그중 진짜 의미 있는 정보를 가려내고 해석하는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 퍼플렉시티(Perplexity)와 같은 AI는 질문을 요약하고 출처를 제공하지만, 이를 단순한 요약 도구가 아닌 비판적 해석을 위한 파트너로 보아야 합니다. 같은 자료를 기반으로 해도 판단하는 주체의 역할과 시각에 따라 전혀 다른 결론이 나옵니다. 퍼플렉시티는 단순히 정보를 요약해주는 AI가 아니라, 판단을 위한 재료를 수집해주는 팀원이므로 질문을 던질 때는 맥락과 목적을 명확히 해야 합니다. 또 결과를 받아들일 때는 ‘이 정보가 우리 맥락에서 어떤 의미가 있는가’라는 관점으로 비판적으로 해석해야 합니다. 퍼플렉시티를 비판적 리서치 파트너로 활용하기 위해서는 다음 3단계가 필요합니다: 관점에 따른 해석: 동일한 정보라도 판단하는 사람의 관점에 따라 해석이 완전히 달라질 수 있음을 인지해야 합니다.리서치 파트너십: AI를 단순 요약 도구가 아닌, 질문 설계·출처 비교·맥락 반영이라는 단계를 거치는 리서치 파트너로 대해야 합니다.질문의 비판적 설계: "장단점이 뭐야?"라는 질문보다 "실패 사례는 무엇인가?"처럼 판단을 유도하는 질문을 던져야 더 풍부한 시야를 얻습니다. • 전략 3: 디자인하기 전에 메시지 흐름부터 설계하라 AI 디자인 도구는 슬라이드를 손쉽게 만들어주지만, 전체적인 흐름과 톤을 설계하는 일은 사람의 역할입니다. 서론-본론-결론 구조와 메시지가 정리되지 않으면, 아무리 화려한 디자인을 입혀도 설득력 있는 메시지를 만들기 어렵습니다. 사람이 먼저 누구를 설득할 것인지(목적), 어떤 데이터를 중심으로 할 것인지(강조점), 어떤 흐름으로 전달할 것인지(구조)를 설계해야 비로소 완성도 높은 시각 자료가 탄생합니다. 목적 정의: 누구를 설득하고 어떤 행동을 끌어낼 것인가?강조점 설정: 어떤 데이터와 메시지를 가장 비중 있게 다룰 것인가?구조 설계: 청중의 논리 구조에 맞춰 어떤 순서로 정보를 배치할 것인가? • 전략 4: 명확한 맥락과 결과물 구조를 충분히 제시하라 AI는 맥락과 문서 구조가 갖춰져야 제대로 작동합니다. 무엇을 만들지, 왜 만드는지, 달성할 목표와 필요한 결과물 형태를 분명히 알려줄 때 비로소 바로 활용 가능한 결과물을 내놓습니다. 이번에는 코파일럿(Copilot)을 통해 맥락의 중요성을 살펴보겠습니다. 코파일럿과 협업할 때는 무엇을 위해 만드는지, 달성할 목표는 무엇인지, 어떤 형태의 결과물이 필요한지를 분명히 알려주어야 합니다. 청중의 정보 수준: 타깃 청중을 반영해야 즉시 활용 가능한 결과물이 나옵니다.분량 및 형식: 문장 개수나 구체적인 실행 단계를 지정해야 합니다.감성적 톤: 비전 공유나 위기 강조 등 목적에 맞는 감성적인 표현을 포함하도록 설정할 수 있습니다. • 전략 5: 확신에 찬 답도 의심하고 검증하라 AI는 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 꾸며 마치 사실인 것처럼 답변하는 ‘할루시네이션’ 오류를 범하기도 합니다. 존재하지 않는 수치나 잘못된 정보를 최신 정보처럼 전달하는 오류는 잘못된 의사결정과 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다. AI의 답을 실질적 결과물로 전환하는 최종 책임은 사람에게 있습니다. 신뢰할 수 있는 정보인지 검증하고 최종 판단을 내리는 리더의 역할은 여전히 필수적입니다. 출처 명시 요구: 인용, 발언, 통계 등 신뢰성이 핵심인 콘텐츠는 반드시 출처를 명확히 요구해야 합니다.데이터 교차 검증: AI가 생성한 수치는 구글 검색 등 외부 채널을 통해 진위를 확인해야 합니다.경계하는 습관: 서비스 화면의 안내 문구처럼 AI는 실수를 할 수 있음을 인지하고 사용해야 합니다. AI 팀원의 활용은 단순한 기술의 변화를 넘어 리더십의 확장을 의미합니다. AI에게 방향을 제시하고, 그들의 결과물을 비판적으로 해석하며, 최종적인 가치를 부여하는 리더의 역량이 결합될 때 비로소 성공할 수 있습니다. 위 5가지 전략을 통해 AI를 수동적인 도구가 아닌, 실무 효율을 극대화하는 강력한 파트너로 운용해 보시기 바랍니다. 위 콘텐츠는 『AI 팀원이 다 해줌』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

[AI 팀원 활용 가이드] 챗GPT·퍼플렉시티 등 'AI 팀플레이'로 프로젝트 3일 만에 끝내기 (워크시트 포함)

업무 요청은 언제나 갑작스럽고 마감은 늘 빠듯합니다. 만약 3일만에 끝내야 하는 프로젝트가 갑자기 주어졌다면 어떨까요? 직접 모든 자료를 조사하고, 문서를 만들고, 디자인까지 손대려 한다면 다른 업무는 마비될 것이 뻔합니다. 보낸 사람: HR팀 <recruit@company.com> 받은 사람: 전략 기획팀 이 팀장 날짜: 2025년 5월 13일(화) 오후 2:16 제목: 채용 설명회 발표 참여 요청드립니다(5/16 콘퍼런스) 안녕하세요, 이 팀장님. 오는 5월 16일(금) 예정된 2025 상반기 채용 설명회 관련하여 안내드립니다. 이번 설명회에는 각 부서의 팀장이 직접 참여해 신입사원 지원자들에게 팀의 업무 방향과 비전을 소개할 예정입니다. 전략 기획팀도 발표팀으로 포함되었으며, 발표 시간은 15분 내외입니다. 발표 자료는 5월 15일(목) 오전까지 전달 부탁드리며, 사내 LED 패널용 홍보 이미지도 함께 요청드립니다. (※ 현장 게시용 및 사내 포스터로 사용 예정) 감사합니다. 많은 준비 부탁드리며, 필요하신 사항은 언제든지 HR팀으로 연락주시기 바랍니다. HR팀 드림 이럴 때 가장 중요한 것은 모든 일을 혼자 감당하려는 마음을 내려놓는 것입니다. 반복적이고 구조적인 업무는 AI 팀원에게 맡기고, 우리는 전략과 판단에 집중해야 합니다. 이제 프로젝트는 나 혼자만의 업무가 아닌, AI 팀원들과 함께하는 협업의 장이 됩니다. 1. 챗GPT와의 킥오프: 업무의 지도 그리기 AI 팀원과 일할 때 가장 먼저 해야 할 일은 무엇을 위해, 어떤 방식으로 할지 프로젝트의 방향을 설정하는 것입니다. 이때 방향성 설정의 출발은 기획 총괄 역할의 챗GPT와 함께하는 것이 효과적입니다. 배경 정보 전달: 어떤 맥락에서 어떤 결과물을 만들고 싶은지 상세히 설명합니다.발표의 목적 정의: 단순 정보 제공을 넘어 ‘이 팀에서 일하고 싶다’는 매력을 전달하도록 방향을 잡습니다.슬라이드 구조 제안: 팀의 정체성부터 AI와 협업하는 혁신적인 모습까지 포함된 5장 분량의 구조를 도출합니다. ✅챗GPT 답변:1. 발표의 목적신입사원에게 전략 기획팀의 정체성과 필요성을 명확히 설명한다.전략 기획팀이 회사 전체의 방향과 우선순위를 설계하는 팀이라는 점을 전달한다.팀의 보이지 않는 기여가 어떻게 조직에 영향을 미치는지 인식시킨다.단순한 정보 제공을 넘어 ‘이 팀에서 일하고 싶다’라는 매력을 느끼게 한다. 2. 발표 방향항목설명대상 이해조직 구조나 전략 용어에 익숙하지 않은 신입사원스타일실적 대신 스토리 중심 + 시각적 예시 중심 + 쉬운 언어포커스‘무엇을 했는가’보다 ‘왜 이 팀이 필요한가’, ‘어떻게 일하는가'톤앤매너전문가답지만 과하지 않고, 친근하지만 가볍지 않게 3. 핵심 메시지(Key Messages)우리는 회사가 ‘올바른 방향’으로 움직이게 만드는 팀이다.보이지 않는 것처럼 보여도, 모든 의사결정의 기준은 기획에서 시작된다.기획은 ‘아이디어’를 넘어 ‘실행의 설계’다.우리는 다양한 부서와 함께 문제를 재정의하고 길을 찾는다. 4. 발표 구조 제안(5장 기준)슬라이드제목① 전략 기획팀은 어떤 팀인가요?회사 전체를 바라보며 방향을 설계하는 팀이라는 정체성 강조② 우리는 이렇게 일합니다일의 방식 소개(문제 정의→방향 설정→실행 설계), 협업 사례 포함③ 우리는 이런 가치를 만듭니다보이지 않는 기여를 ‘왜 중요한가’로 설득(예: 기획 없으면 어떤 혼란이 생기는가)④ 우리는 AI와 함께 일합니다챗GPT, 퍼플렉시티 등과의 협업 방식 소개(디지털 전환형 전략팀 이미지)⑤ 앞으로 함께할 당신에게“기획은 누구의 몫인가?”에 대한 메시지+팀의 개방성 강조(“당신도 전략을 만들 수 있다”) 2. 업무 분장: 적재적소에 AI 전문가 배치하기 기획안이 나왔다면 이제 어떤 AI 팀원에게 어떤 역할을 맡길지 결정할 차례입니다. 각 AI 도구의 강점에 맞춰 업무를 분담하면 성과를 극대화할 수 있습니다. ✅챗GPT 답변:담당 분야AI 팀원주요 역할기획 총괄챗GPT발표 목적·흐름 설계, 핵심 메시지 정리, 발표 원고 초안 작성운영 지원 총괄코파일럿(Word/PPT)발표 문서 정리, 슬라이드 작성 및 자료 구조화, 할 일 목록 정리전략 분석 총괄퍼플렉시티전략 기획팀 역할 관련 외부 사례 리서치, 키워드 및 비교 자료 수집디자인 총괄미리캔버스/브루/감마슬라이드 디자인 구성, 도식화/그래픽 디자인, 레이아웃 편집※ 팀장(사람)은 전체 기획 총괄자: 타임라인 운영, 품질 점검, 최종 승인 3. 실전 실행: D-3 타임라인 준비하기 이제 3일이라는 짧은 시간 안에 프로젝트를 완성하기 위한 구체적인 타임라인을 가동합니다. ✅챗GPT 답변:날짜작업 목표세부 내용담당D-3(오늘)발표의 구조 설계발표 목적 및 핵심 메시지 정리, 발표 흐름 5 슬라이드 안 구성챗GPT, 퍼플렉시티콘텐츠 초안 작성발표 대본 초안, 키 슬라이드 문장 도출챗GPT참고 자료 수집유사 사례, 전략 기획팀 트렌드 리서치퍼플렉시티D-2 오전디자인 방향 정리시각 자료 방향 설정, 도식 구성안 정리감마, 브루슬라이드 템플릿 설정레이아웃 기본 구성, 문구 적용코파일럿, 미리캔버스D-2 오후슬라이드 1차 완성전체 슬라이드 구성 및 텍스트 입력코파일럿, 미리캔버스피드백 1차 반영기획자 검토 → 수정 지시팀장(사람)D-1 오전발표 리허설용 버전 완성발표 흐름 점검, 발표자용 스크립트 작성챗GPT, 코파일럿D-1 오후최종 디자인 반영색상, 시각 자료, 애니메이션 적용브루, 미리캔버스리허설 실행말하기 톤, 흐름 점검발표자, 팀장(사람)D-day발표 당일현장 확인, 백업자료 준비, 진행코파일럿, 발표자 4. 사람의 역할: 전략과 최종 판단 AI가 든든한 팀원이 되어주지만, 프로젝트의 방향을 설정하고 조율하는 최종 결정은 우리의 몫임을 잊지 마세요. 이 팀장은 챗GPT가 준 메시지 초안을 검토해 어조를 조율하고, 각 AI 도구가 만든 결과물을 검토하여 최종 품질을 점검합니다. AI의 역량을 전략적으로 활용할 때 우리는 더 짧은 시간 안에 더 높은 완성도의 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 5. 워크시트: ★나만의 AI팀 직접 설계하기★ 이제 나의 상황에 맞게 AI팀을 직접 설계해볼까요? 다음 워크시트를 작성하며 여러분의 일상 업무 중 어떤 부분을 AI 팀원에게 맡길 수 있을지 고민해 보세요. 다음 네 가지 기준에 따라 분류하고 빈칸을 채워보세요. 많은 시간을 할애해야 하는 비효율적 업무형식이 정해져 있고 자주 반복되는 업무집중이 필요한 기획/전략 또는 창의적 업무정보를 시각화해야 하는 콘텐츠 제작 업무 1단계: 많은 시간을 쓰는 비효율적 업무, 반복적인 업무, 창의적 업무, 시각화 업무로 나의 업무를 분류합니다. 1단계분류 기준시간 소모 큰 업무반복 업무기획/창의 업무시각화 업무업무 예시• 대용량 보고서 작성• 자료 정리• 녹취 정리• 회의록 작성• 정기 보고서• 뉴스 클리핑• 기획안 초안• 메시지 구성• 전략 설계• 슬라이드 구성• 카드뉴스• 포스터 제작1단계나의 업무 2단계AI 팀원 2단계: 각 업무에 가장 적합한 AI 팀원을 배정합니다.AI 팀원역할/전문 분야주요 업무 상황챗GPT기획·초안·텍스트 정리아이디어 정리, 기획안·제안서 등 텍스트 초안퍼플렉시티전략·인사이트 조사외부 데이터 조사, 트렌드 비교 리서치코파일럿문서 자동화 전문가표·체크리스트·요약본 등 반복 서식 자동 생성감마/미리캔버스시각 콘텐츠 설계발표 자료, 카드뉴스 등 시각적 설계브루영상 편집 전문가영상 제작, 자막 영상, SNS 클립 제작 지금까지 AI 팀원들과 함께 채용 설명회를 준비하는 과정을 살펴보았습니다. AI는 단순한 도구를 넘어 여러분의 든든한 파트너가 될 준비가 되어 있습니다. 어떤 맥락에서 어떤 결과물을 만들고 싶은지 AI와 대화해 보세요. 업무의 무게는 가벼워지고 결과물의 퀄리티는 높아지는 놀라운 변화를 경험하게 될 것입니다. 이 시나리오에서 소개한 챗GPT 기획법 외에도, 퍼플렉시티를 활용한 심화 전략 수립, 코파일럿을 이용한 문서 자동화, 그리고 감마와 미리캔버스로 완성하는 전문가급 디자인 공정의 상세한 노하우는 『AI 팀원이 다 해줌』에서 모두 확인하실 수 있습니다. 위 콘텐츠는 『AI 팀원이 다 해줌』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

[AI 팀원 영입 가이드] 챗GPT·퍼플렉시티·코파일럿 등 직무별 배치 전략

오늘날의 비즈니스 환경에서 AI는 더 이상 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 이제는 AI를 내 업무를 함께 수행하고 성과를 내는 진정한 '팀원'으로 바라봐야 하는 시대가 되었습니다. 혼자서 모든 일을 감당하며 버티는 시대는 끝났으며, 새로운 협업 방식을 선택해야 합니다. 업무 병목 지점을 해결해 줄 다양한 AI 팀원들의 특징과, 이들을 효과적으로 영입하여 활용하는 구체적인 기준을 소개합니다. 1. 왜 지금 AI 팀원이 필요한가요? 많은 직장인이 반복적인 작업에 치여 정작 중요한 업무에 집중하지 못하는 문제를 겪고 있습니다. AI 팀원을 투입하면 다음과 같은 변화가 가능합니다. 시간 소모적 업무의 해방: 회의록 작성, 메일 회신, 자료 조사 같은 반복 작업에 뺏기는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.업무의 정교함 향상: AI는 문서 작성, 전략 분석, 콘텐츠 제작에서 때로는 사람보다 더 날카롭게 핵심을 짚어냅니다.창의성 집중: AI가 반복 작업을 맡는 동안, 사람은 전략을 고민하고 아이디어를 다듬는 창의적인 판단에만 집중할 수 있습니다. 다음 표는 AI 팀원 도입 전과 후,업무 처리 방식이 어떻게 달라지는지를 구체적인 예시로 보여줍니다. 내 업무에 맞는 도구 하나만 잘 선택해도 지금 당장 작지만 확실한 변화를 만들어낼 수 있습니다.그렇다면 중요한 질문이 남습니다. “나에게는, 우리 팀에는 어떤 AI 팀원이 필요할까요?” 2. 나에게, 우리팀에게 적합한 AI 팀원 선택 가이드 (1) 기획 및 창작 파트너: 챗GPT(ChatGPT)주요 역할: 기획 총괄핵심 강점: 새로운 아이디어가 필요한 브레인스토밍 지원, 보고서 및 제안서 초안 작성, 방대한 데이터 요약.추천 상황: 프로젝트 초기 단계에서 아이디어를 구조화하고 문서의 뼈대를 잡아야 할 때 가장 효과적입니다. (2) 실무형 생산성 파트너: 코파일럿(Copilot)주요 역할: 운영 지원핵심 강점: 엑셀 데이터 정리, 파워포인트 슬라이드 자동 생성, 아웃룩 이메일 초안 작성 및 요약.추천 상황: 마이크로소프트 365 앱을 주로 사용하며, 일상적인 사무 업무의 속도를 높이고 싶을 때 필수적입니다. (3) 전략형 리서치 파트너: 퍼플렉시티(Perplexity)주요 역할: 전략사업 총괄핵심 강점: 시장조사, 트렌드 분석, 경쟁사 사례 조사 및 정보의 출처 제공.추천 상황: 정확한 근거와 데이터를 기반으로 의사결정을 내려야 하거나, 최신 시장 흐름을 빠르게 파악해야 할 때 적합합니다. (4) 디자인 팀: 캔바, 감마, 브루주요 역할: 디자인 및 미디어 총괄캔바(Canva): 전문 역량 없이도 텍스트 입력만으로 홍보 이미지 및 멀티 채널 콘텐츠 제작.감마(Gamma): 텍스트를 입력하면 자동으로 구조화된 카드형 문서 및 발표 자료 생성.브루(Vrew): 대본 입력만으로 자막 영상 및 숏폼 콘텐츠 자동 생성. 3. AI 팀원 도입 전 영입 판단 기준 무작정 AI 도구를 도입하기보다, 아래의 두 가지 기준을 통해 나에게 정말 필요한지 먼저 따져봐야 합니다.첫째, 업무의 '반복성'과 '비중'을 파악하세요.팀 내 업무 중 매일 같은 형태의 보고서를 정리하거나 방대한 자료를 검토하는 일이 있는지 살펴봅니다. 그 작업이 전체 업무에서 차지하는 비중이 커서 다른 중요한 일을 방해하고 있다면, AI 팀원을 투입할 적기입니다. 둘째, '사람만의 가치'를 창출할 시간을 확보할 수 있는지 따져보세요.단순히 시간을 절약하는 것에 그쳐서는 안 됩니다. 절약된 시간을 활용해 창의적인 기획, 전략 수립, 대인관계가 필요한 협업 등 사람만이 할 수 있는 일에 더 집중할 수 있어야 영입의 의미가 있습니다. 결국 중요한 것은 ‘각각의 AI 팀원이 어떤 역할을 맡아야 그 역량을 효과적으로 발휘할 수 있는가’ 를 분명히 파악하는 일입니다. 4. AI 팀원과 협업을 위해 고려할 점 AI 팀원을 배치하기로 결정했다면, 다음의 실행 환경을 고려해야 합니다. 배치 영역 결정: 어떤 업무에 배치하는 것이 가장 효율적인지 역할을 분명히 파악합니다.접속 환경 확인: 해당 AI가 앱, 브라우저, 혹은 기존 협업 툴 중 어디에서 가장 잘 작동하는지 체크합니다. 프롬프트 및 단계 설정: 효과적인 활용을 위해 어떤 방식으로 명령어를 입력할지, 어떤 단계부터 업무를 맡길지 설계합니다. AI 팀원은 단순히 기술의 변화가 아니라, 우리의 업무 문화를 바꾸는 현실적인 해결책입니다. 나의 업무에 맞는 도구 하나를 선택하는 것만으로도 당장 업무의 무게를 덜고 더 높은 성과를 낼 수 있습니다. 지금 어떤 AI 팀원이 가장 필요하신가요? 각기 다른 강점을 지닌 AI 인재들을 살펴보시고, 필요한 업무에 최적화된 맞춤형 파트너를 영입해 보시기 바랍니다. 위 콘텐츠는 『AI 팀원이 다 해줌』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

지치지 않고 꾸준하게, 블로그 글쓰기를 지속하는 5가지 기본 시스템

블로그 운영이 작심삼일로 끝나는 이유 어떤 목표를 가지고 블로그나 SNS를 시작해본 적 있나요? 며칠 동안은 사진도 정리하고, 글도 쓰고, 좋아요와 공유 하나에도 기뻐하면서 즐겁게 운영하지만 어느 순간 글쓰기가 부담으로 바뀌고 결국 멈춘 경험이 있지 않나요? 아마 많은 분들이 고개를 끄덕일 것입니다. 실제로 국내 조사에 따르면 블로그 운영자의 절반 이상이 3개월을 넘기지 못하고 활동을 중단합니다. 특히 초보자일수록 아이디어 고갈, 시간 부족, 성과 부재로 포기하기 쉽다고 합니다. 누군가는 ‘의지가 약해서’라고 생각하지만, 사실 이것은 개인 문제가 아니라 많은 사람이 겪는 공통된 현상입니다. 블로그와 SNS는 누구나 시작할 수 있지만 꾸준히 이어가는 사람은 많지 않습니다. 처음에는 열정적으로 계획을 세우고 글감을 메모장에 적어두기도 합니다. 하지만 며칠이 지나면 글쓰기가 버거워지고, 결국 멈추게 됩니다. 문제는 글쓰기 능력이 아니라 꾸준히 이어갈 수 있는 동력과 시스템의 부재에 있습니다. 그렇다면 왜 이런 현상이 반복될까요? 1) 글감이 바닥나는 순간, 멈추게 된다 누구나 시작한 지 첫 주에는 하고 싶은 이야기가 넘쳐납니다. 소소한 일상, 여행, 업무 경험 등 다양한 글감이 떠오르지만, 시간이 지나면 “오늘은 무슨 주제로 쓸까?”라는 막막함이 밀려옵니다. 이때 대부분의 문제 원인은 글감을 찾는 방식에 있습니다. 즉흥적으로 주제를 정하다 보면 금세 고갈되기 마련입니다. 특히 트렌드와 무관한 일상 글은 검색 노출이나 반응이 약해지면 그만큼 의욕이 떨어집니다. 글감은 단순히 머릿속에서 찾는 것이 아니라 분석과 조사, 경험 목록화로 주제를 확보해야 합니다. 키워드 분석 도구 같은 도구를 활용해 독자들의 관심사를 조사하고 ‘주제 뱅크’를 만드는 것이 좋습니다. 이는 단순히 높은 조회수를 얻기 위함이 아니라 꾸준히 글을 쓰기 위한 동력이 됩니다. 2) 블로그 글쓰기가 피로해지는 이유 두 번째 장벽은 글쓰기 피로감입니다. 막상 주제를 정해도 글이 잘 풀리지 않을 때가 있습니다. 문장이 어색하거나 반복적인 표현만 떠오르면 스스로의 글에 자신감이 없어지고 자연스럽게 손이 멈춥니다. 이런 상황이 반복되면 채널을 운영하는 것은 스트레스로 변합니다. 문제는 대부분 ‘완벽하게 쓰려는 습관’에 있습니다. 초안부터 완성본까지 한 번에 쓰려고 하면 피로가 쌓일 수밖에 없습니다. 실제로 글을 잘 쓰는 사람들은 초안을 가볍게 적고 여러 번 고치며 완성도를 높입니다. 피로감을 줄이려면 ‘처음부터 완벽해야 한다’는 부담을 내려놓고, 초안부터 빠르게 적는 것이 필요합니다. 3) 블로그 운영을 포기하게 되는 가장 큰 이유 많은 사람이 채널 운영을 그만두는 또 다른 이유는 결과가 바로 나타나지 않기 때문입니다. 글을 몇 편 올려도 조회수가 늘지 않고, 댓글이나 공유가 없으면 '모두가 관심 없는 이야기를 혼자 쓰고 있는걸까?’라는 의문이 듭니다. 사실 블로그와 SNS는 성과가 눈에 보이기까지 시간이 필요합니다. 검색 엔진에 노출되려면 일정한 기간 동안 충분한 게시글이 쌓여야 하고, 팔로워도 꾸준한 활동이 있어야 늘어납니다. 그러나 이 기간을 버티지 못하고 중도에 멈추는 경우가 많습니다. 성과는 나지 않지만 이 초반 시기가 이후 조회수와 팔로워를 크게 늘리는 데 필요한 데이터를 축적하는 시기입니다. 실제로 많은 블로거가 몇 개월 동안 방문자가 없다가 쌓아 둔 글 덕분에 특정 기간 이후 검색 유입이 폭발적으로 느는 경험을 합니다. 즉, 초반의 성과 부재는 실패가 아니라 성장의 준비 과정입니다. 어떤 주제가 반응을 얻는지, 어떤 표현이 클릭을 유도하는지 경험이 쌓이면 나중에 큰 자산이 됩니다. 지속 가능한 블로그 글쓰기를 위한 5가지 기본 시스템 많은 사람이 채널 운영을 시작할 때 가장 먼저 고민하는 것은 ‘무슨 글을 쓸까’입니다. 그러나 더 중요한 질문은 따로 있습니다. ‘어떻게 하면 꾸준히 이어갈 수 있을까’입니다. 주제 선택은 일시적인 고민일 뿐, 지속성은 채널을 오래 살아 있게 만드는 핵심입니다. 초반에 이 부분을 잡아 두면 중도에 멈추지 않습니다. 꾸준함을 만드는 기본 습관은 다음 5가지로 정리할 수 있습니다. ① 첫 글은 가볍게 시작하기많은 사람이 첫 글부터 완성도를 높이려 합니다. 그러나 처음부터 명작을 쓰겠다는 목표는 오히려 큰 부담이 됩니다. 첫 글은 단순히 ‘시작했다’는 기록이면 충분합니다. 채널을 시작하게 된 이유나 최근 관심 있는 주제를 간단히 적는 정도도 괜찮습니다. 중요한 것은 첫 글을 업로드했다는 경험 자체가 첫 성취로 남는다는 점입니다. 이는 이후 글쓰기를 이어가는 힘이 됩니다. ② 카테고리 먼저 만들기글이 쌓이면 주제 관리가 어려워집니다. 초반부터 카테고리를 정해 두면 효율적으로 글을 이어갈 수 있습니다. 여행, 독서, 업무 팁처럼 3~4개의 큰 카테고리를 잡아 두면 글감이 정리되고, 독자도 채널의 흐름을 한눈에 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 여행, 책, 일상이라는 3가지 카테고리만 있어도 이후 글이 자연스럽게 분류되어 관리가 쉬워집니다. ③ 짧은 글도 꾸준히 올리기어느 정도 분량을 채워야 한다는 부담 때문에 시작조차 못 하는 경우가 많습니다. 하지만 초반에는 분량이 중요하지 않습니다. 500~1000자의 짧은 글이라도 괜찮습니다. 중요한 것은 글을 꾸준히 쓰고 올린다는 사실입니다. 짧은 글이 쌓이면 채널은 살아 있는 공간이 됩니다. 분량은 이후에 차차 늘리는 것도 가능합니다. ④ 작은 반응도 기록으로 남기기처음에는 성과가 잘 보이지 않아 지치기 쉽습니다. 이럴 때는 댓글 하나, 조회수 소폭 증가 같은 작은 반응을 기록해 두는 것이 도움이 됩니다. 이는 다음 글을 쓰는 동력이 됩니다. 눈에 띄지 않는 변화라도 기록해두면 나중에 자신감을 되찾는 계기가 됩니다. ⑤ 혼자 쓰지 말고 교류하기채널은 혼자 글을 쓰는 공간이 아닙니다. 다른 채널에 댓글을 남기거나 서로 교류하면 그만큼 팔로워도 늘고, 채널을 보는 시야도 확장됩니다. 중요한 것은 ‘읽히는 경험’을 쌓는 것입니다. 누군가 반응해준다는 사실이 글을 쓰는 즐거움과 동력을 만들어 줍니다. 이러한 교류는 채널을 ‘혼자 쓰는 일기장’에서 ‘함께 나누는 공간’으로 바꿔 줍니다. 이처럼 운영 초기에는 작은 습관을 쌓는 것이 핵심입니다. 완성도를 높이려 하기보다 시작과 지속에 집중하는 것, 여기에 챗GPT 같은 AI 도구를 더하면 꾸준함은 훨씬 쉬워집니다. 작은 실천이 결국 블로그 성장을 이끄는 힘이 됩니다. ✅ 오늘 바로 실천하는 블로그 글쓰기 실천 체크리스트 ✓ 첫 글 올리기: 500자 정도로 시작 기록 작성하기✓ 카테고리 설정하기: 관심사 중심으로 3~4개 큰 틀 만들기✓ 짧은 글 쓰기: 분량과 관계없이 주 2~3편 꾸준히 올리기✓ 작은 성과 기록하기: 댓글·조회수 등 눈에 띄는 변화를 메모하기✓ 교류 습관 들이기: 하루 한 번은 다른 블로거, 채널 운영자와 소통하기위 콘텐츠는『팔리는 블로그 & SNS 글쓰기 with 챗GPT』에서 발췌하였습니다. 내 추억을 보관하기 위해, 혹은 여러 사람과 정보를 나누거나, 인플루언서가 되기 위해 만들어놓은 블로그나 인스타그램, 스레드 등 SNS 채널...… 블로그 글쓰기부터 SNS 채널 운영, 어디서부터 어떻게 해야할지 몰라 텅 비어있다면? 챗GPT 로 해결할 수 있습니다. 아이디어 구체화부터 내 스타일을 반영한 나만의 AI 글쓰기 도구 만들기까지. 블로그를 보다 쉽게 운영하기 위한 AI 도구 사용법을 『팔리는 블로그 & SNS 글쓰기 with 챗GPT』저자 북 세미나에서 확인해 보시기 바랍니다. 세미나 바로 가기

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