AI를 ‘잘’ 쓰는 사람들의 공통점

- 도구가 아니라 시스템으로 접근하는 순간, 생산성이 바뀐다

😤 ChatGPT에게 “요약해줘” 라고 말하는 사람과,

🌟 AI로 자기 업무 프로세스를 통째로 다시 설계하는 사람.

같은 도구지만, 전혀 다른 결과 🪄 

즉 일하는 방식 자체가 갈리고 있다는 것.

1. AI를 ‘대화’로 쓰는 사람 vs ‘시스템’으로 쓰는 사람

• 비효율적인 좌측은 AI를 질문-응답 도구로 사용 - 요약하고, 정리하고, 아이디어를 생성하는 수준에 머문다.

• 효율적인 우측은 다르다.  업무를 분해하고 AI를 프로세스 안에 집어넣는다.

아래와 같은 단계들을 한 번에 지시한다.

🔸시장 리서치

🔸경쟁사 분석

🔸가설 도출

🔸반박 시뮬레이션

🔸보고서 초안 작성

🔸리스크 검증

🪄   위 단계를 한 번에 설계하고 효율적으로 진행한다. 

즉, AI를 ‘답변 생성기’가 아닌 사고 보조 시스템으로 사용한다. 

2. 프롬프트는 짧을수록 좋은 게 아니다

초보자는 이렇게 묻는다. 

“시장 분석해줘.”

그와 달리 고급자는 이렇게 지시한다.

🔺타겟 산업 정의

🔺데이터 범위 설정

🔺가정과 한계 명시 요구

🔺반대 관점 포함 요청

🔺숫자 기반 근거 제시 요구 (출처 필수!)

프롬프트는 질문이 아니라 업무 지시서이다. 그렇기에 지시전에 업무 파악은 필수.

🪄 AI에게 맡길수록, 더 구체적으로 써야 한다. 

3. AI를 한 번에 끝내지 않는다

AI를 잘 쓰는 사람은 한 번에 답을 받지 않는다. 

1차 초안 → 반박 요청 → 맹점 탐색 → 재작성 (검증 완료)

AI에게 “이 논리를 깨봐”라고 묻거나, “투자자 관점에서 공격해봐”라고 지시한다. 

이에 사고의 레이어가 쌓여서 업무의 밀도를 만들어낸다. 

🪄 이 차이가 곧 실력 차이다.

4. 자동화까지 가야  활용이다

자동화의 유무가 업무 격차를 만든다.

차이는 단순 활용도가 아니다. 성과의 속도와 규모가 차이다. 

하단 내용만 자동화 시켜보자. 

🔸노코드 자동화 툴 연결

🔸데이터 시트 연동

🔸반복 보고서 자동 생성

🔸CRM/ERP 데이터 활용

리포트 작성 → 데이터 업데이트 → 이메일 발송 이 모든 게 자동화 된다. 

우리가 할 것은 검토와 결정 뿐.

🪄 이 단계의 AI는  실행자가 된다.

5. 작은 기업이 유리한 이유

아이러니하게도, 보안 정책과 레거시 시스템이 많은 기업일수록 AI 활용이 느리다.

🔻API 접근 제한

🔻외부 도구 차단

🔻내부 자동화 금지

그 결과, 의사 결정권자는  “AI 별거 아니네”라는 결론을 내린다.

반면 작은 회사는 다르다.

손 하나가 급한 소규모 기업에게 인력 한 명은 곧 ‘전력’이다.여기에 조직 환경까지 겹치면, 속도는 더 빨라진다. 

🔺열린 커뮤니케이션 구조 
🔺비교적 단순한 프로세스
🔺빠른 실행과 수정이 가능한 결정 체계

🪄  생산성 격차가 바로 벌어진다.

6. 결국 이런 흐름이다

AI를 잘 쓰는 방법은 세 가지다.

1️⃣ 업무 구조로 파악 후 분리

2️⃣ 정확한 지시서의 프롬포트 작성

3️⃣ 자동화로 연결

결론적으로 같은 도구지만 깊이가 다르다. 

😵🧨 AI를 대화 상대로 쓰는 사람과
😎🎉 AI를 시스템에 편입시키는 사람.

6개월 뒤 생산성은 이미 다른 세계에 존재하게 된다.

지금 벌어지는 건 기술 격차가 아니라 사고 방식의 격차다.

💙 지난 주 EO 플래닛 공식 뉴스레터에 실린 칼럼이 궁금하시지 않나요? 💙
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