챗GPT의 부족한 답변은 어설픈 질문 때문 ‘Step by step’ 피드백 반복하면서 물어야

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Article at a Glance

보고서 작성, 데이터 분석을 넘어 프로그래밍 코드까지 짜주는 챗GPT의 등장에 실무 현장에서는 이를 활용해 생산성과 업무 효율을 높이려는 시도가 활발하다. 그러나 사람과 비교했을 때 챗GPT의 지능은 아직 낮은 수준이다. 처음부터 완벽한 대답을 기대해선 안 된다. 답변이 만족스럽지 못하더라도 구체적으로 얻고자 하는 내용에 대해 반복 질문하며 답변의 질을 높여 나가는 것이 챗GPT 활용법의 핵심이다.

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DBR은 AI 전문 기업 알고리즘랩스와 함께 ‘챗GPT 마스터 클래스’를 상시 운영합니다. 현재 2024년 5월 29, 30일 양일간 진행될 챗GPT 마스터 클래스 2기 과정 참여자를 모집 중입니다. 문의는 02-361-1527, www.dbredu.com

1억8000만 명. 2024년 3월 기준 챗GPT의 월간 사용자 수다. 보고서 작성, 데이터 분석, 프로그래밍 코드까지 짜주는 챗GPT의 등장에 실무 현장에서는 이를 활용해 생산성과 업무 효율을 높이려는 시도가 활발하다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 챗GPT와 같은 생성형 AI 기술이 개발의 대중화를 견인하는 데 핵심 역할을 할 것이라며 ‘모두가 프로그래머인 시대’라고 표현하기도 했다. 이에 DBR은 생성형 AI를 업무에 활용하고자 하는 실무자들을 위해 ‘챗GPT 마스터 클래스’를 4월 4, 5일 양일에 걸쳐 개최했다. 챗GPT를 활용한 데이터 분석 및 업무 자동화, 나만의 챗봇 만들기, 챗GPT를 활용한 AI 모델링 등 챗GPT를 업무 비서로 활용하며 현업의 문제를 해결하는 방법을 실습을 통해 집중 교육했다. 국내에서 손꼽히는 AI 전문가 손진호 알고리즘랩스 대표가 진행한 챗GPT 마스터 클래스의 주요 실습 내용을 요약 소개한다.

코파일럿으로 신사업 기획하기

마이크로소프트(MS)의 코파일럿은 챗GPT와 다르다. 챗GPT는 2023년 4월까지의 정보를 업데이트한 반면 MS 코파일럿은 실시간 정보 검색이 가능하다. 따라서 최신 정보나 진위 여부를 파악하는 등 검색에 특화된 작업에는 MS 코파일럿이 적합하다. 코파일럿으로 ‘지방 소멸’과 ‘부동산’이라는 두 키워드로 시장조사를 해보겠다. 지방 소멸에 대응하기 위한 부동산 정책을 조사하기 위해 “지방 소멸과 부동산을 연계해 사회적 문제를 대응하고 있는 해외 사례를 찾아줘”라고 입력해보자. 코파일럿은 국내, 독일, 일본의 소멸 위기 지역이 추진하는 다양한 정책을 관련 링크와 함께 제시해준다. 이처럼 깊이 있는 내용을 조사하거나 해외 사례 리서치가 필요할 때 코파일럿이 유용하다. 신뢰할 수 있는 레퍼런스를 제공해주기 때문에 시장조사 시간을 비약적으로 단축할 수 있다.

코파일럿이 추천해준 레퍼런스 중 ‘지방 소멸의 위기 대응 추진 사례와 시사점’이 담겨 있는 국토연구원의 자료가 있다. 이 리포트에서 힌트를 얻어 청년층을 대상으로 한 사업을 통해 지역 이주 및 정착을 유도하는 사업을 기획해본다고 하자. 신사업 기획 및 보고서 작성은 별도의 지식 없이도 챗GPT를 활용해 충분히 해낼 수 있는 업무다. MS 코파일럿이 정보 검색에 특화돼 있다면 챗GPT는 정보를 바탕으로 아이디어를 구체화하는 데 적합하다. 특히 비즈니스 모델 캔버스, AARRR 퍼널1 1Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(유지), Referral(추천), Revenue(수익)의 앞 글자를 따서 붙여진 이름으로 추상적인 고객 여정을 다섯 단계로 구분한 것. 닫기 등 프레임워크를 활용하면 속도감 있게 기획을 해나갈 수 있다.

먼저 챗GPT에 “안녕? 너는 신사업 개발 책임자야”라며 역할을 부여했다. 챗GPT는 “안녕하세요! 네, 신사업 개발 책임자로서 어떤 도움을 드릴 수 있을까요? 새로운 아이디어나 전략, 혹은 어떤 지원이 필요하신가요?”라고 답했다. 이후 “청년층이 지역의 유휴 공간 혹은 자원을 활용한 사업을 통해 지역에 일시적으로 유입된 후 영구적으로 거주하도록 유도하는 신사업을 진행하려고 해. 이 신사업을 비즈니스 모델 캔버스 구조로 정리해줘”라고 프롬프트를 입력했다. 챗GPT는 몇 초 만에 신사업 내용을 일목요연하게 정리했다. 아래는 챗GPT가 내놓은 답변의 일부다.

1. 고객 세그먼트(Customer Segments):
청년층, 지역 사업주 및 지자체

2. 가치 제안(Value Propositions):
지역사회 발전에 기여하는 기회 제공: 유휴 공간 및 자원을 활용해 사업 기회를 제공하고 지역의 경제적, 사회적 발전에 도움을 줍니다.
저렴한 주거 및 사업 활동 공간 제공: 저렴한 주거 환경과 사업 활동을 위한 공간을 제공해 청년들이 사업을 시작하고 성장할 수 있는 환경을 조성합니다.

3. 채널(Channels):
지역 커뮤니티 네트워크: 지역의 대학, 커뮤니티 센터, 소셜미디어 플랫폼 등을 통해 청년들에게 사업 기회를 알리고 지원합니다.
협력 파트너 및 중개 업체: 협력 파트너 및 중개 업체를 통해 유휴 공간과 자원을 확보하고 청년들에게 제공합니다.

4. 고객 관계(Customer Relationships):
개별화된 지원 및 상담: 청년들과의 개별 상담을 통해 사업 참여 및 지역 거주에 대한 지원을 제공합니다.
지속적인 커뮤니케이션: 지속적인 커뮤니케이션을 통해 청년들과의 관계를 유지하고 지역 거주에 대한 장기적인 관심을 유도합니다.

5. 수익 모델(Revenue Streams):
임대료 및 서비스 수익: 유휴 공간의 임대료와 함께 추가적인 서비스를 제공해 수익을 창출합니다.
사업 참여 수수료: 사업에 참여하는 청년들로부터 일정 비율의 수수료를 받습니다.

6. 핵심 활동(Key Activities):
유휴 공간 및 자원 확보: 지역 내 유휴 공간이나 자원을 확보하고 정비해 사업에 활용합니다.
청년들의 지원 및 교육 프로그램 제공: 청년들을 위한 사업 참여 및 지역 거주에 필요한 지원 및 교육 프로그램을 제공합니다.

챗GPT가 출력한 내용이 너무 간략하다면 원하는 대답을 얻을 때까지 피드백을 반복한다. 이때 마법의 단어가 있다. 바로 ‘Step by step’이다. MIT대의 연구 결과, ‘Step by step’을 넣었을 때 모든 답변의 퀄러티가 높아지는 것으로 나타났다. 상세한 답변을 얻기 위해 “핵심 활동(Key Activities)을 구체적으로 설계할 수 있도록 Step by step으로 핵심 활동을 다시 제안해줘”라고 입력했다. 그러자 챗GPT는 핵심 활동을 단계별로 제시했다.

1. 탐색 및 평가(Exploration and Assessment):
지역 내 유휴 공간 및 자원을 조사하고 파악합니다. 공간의 상태, 이용 가능성, 잠재적인 활용 방안 등을 평가하고 우선순위를 정합니다.

2. 협력 파트너 확보(Partnership Development):
지역 정부, 기관, 사업 주도 단체 등과 협력 파트너십을 형성합니다. 협력 파트너와의 협의를 통해 유휴 자원을 확보하고 필요한 지원을 받을 수 있는 방안을 모색합니다.

3. 유휴 자원 확보(Resource Acquisition):
협력 파트너와의 협의를 통해 유휴 공간이나 자원을 확보합니다.
임대 계약 또는 협약을 체결해 유휴 자원을 활용할 수 있는 근거를 마련합니다.
(이하 답변 생략)

챗GPT의 답변이 만족스럽지 못하더라도 섣불리 포기해선 안 된다. 답변 내용 중 더 구체적인 대답을 듣고자 하는 사안에 대해 반복해서 질문하며 답변의 질을 높여 나가는 것이 챗GPT 활용법의 핵심이다. 이번에는 다음 단계로 넘어가 고객 확보를 위한 프롬프트를 입력했다. “위 비즈니스 모델 캔버스 내용을 토대로 실제 고객을 확보하는 일련의 과정을 AARRR 방식으로 제시해줘”라고 요청했다. 그러자 챗GPT는 Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익), Referral(추천) 프레임워크에 맞춰 작업을 정리해줬다.

Acquisition(획득):
지역 커뮤니티 활동: 지역 내 이벤트 및 모임을 통해 청년들에게 사업을 알리고 관심을 유발합니다.
디지털 마케팅: 소셜미디어 및 온라인 광고를 통해 사업에 대한 인지도를 높이고 관심 있는 청년들을 모집합니다.

Activation(활성화):
체험 프로그램 제공: 무료 또는 저렴한 체험 프로그램을 통해 관심 있는 청년들을 사업에 참여하도록 유도합니다.
개별 상담 및 지원: 사업에 관심을 보인 청년들에게 개별 상담 및 지원을 제공해 활동에 참여하도록 유도합니다.

Retention(유지):
지속적인 지원 및 교육: 참여한 청년들에게 지속적인 지원 및 교육 프로그램을 제공해 사업에 대한 관심과 참여를 유지합니다.
커뮤니티 활동 유도: 청년들 간의 상호작용과 협력을 촉진하는 커뮤니티 활동을 유도해 사업에 대한 소속감을 높입니다.

Revenue(수익):
유료 프로그램 제공: 추가 서비스나 심화 교육 프로그램을 유료로 제공해 수익을 창출합니다.
임대료 수입: 사업에 참여한 청년들로부터 유휴 공간이나 자원의 임대료를 수령해 수익을 올립니다.

Referral(추천):
만족도 조사 및 추천 프로그램: 만족도 조사를 실시해 만족한 고객들에게 추천 프로그램을 제공해 새로운 고객 확보에 기여합니다.
소셜 공유 및 커뮤니티 활동 유도: 고객들에게 사업을 소개하고 소셜미디어를 통해 홍보를 유도해 추천을 촉진합니다.

앞서 사용한 AARRR, 비즈니스 모델 캔버스뿐만 아니라 각 직무별로 활용할 수 있는 툴이 다를 것이다. 각 직무별로 자주 사용하는 프레임워크를 활용해 업무의 맥락과 정보를 충분히 제시하면서 답변을 유도하면 챗GPT를 효과적으로 사용할 수 있다. 일례로 페르소나를 설정해 고객 여정을 설계하는 것도 가능하다. 챗GPT에 “가상의 페르소나 2명을 만들어 위 AARRR 프로세스가 긍정적으로 진행되는 경우 1명과 부정적으로 진행되는 경우 1명을 Customer Journey Map(고객 여정 지도) 형식으로 작성해줘”라고 요청했다. 아래는 챗GPT가 긍정적인 경험과 관련해 내놓은 답변이다.

페르소나 1: 긍정적인 경험을 갖는 경우
이름: 지현
나이: 26세
직업: 대학 졸업 후 취업 준비 중
관심사: 사회 참여, 창업, 지역 발전

Customer Journey Map:

획득(Acquisition):
지역 커뮤니티 활동 및 소셜미디어 광고를 통해 사업에 대한 정보를 얻음

활성화(Activation):
무료 체험 프로그램에 참여하고 개별 상담을 통해 사업에 대한 이해도를 높임

유지(Retention):
지속적인 지원과 교육 프로그램을 통해 사업에 대한 관심을 유지함

수익(Revenue):
유료 프로그램에 참여해 추가 서비스를 이용하고 임대료를 지불함

추천(Referral):
만족도가 높아 추천 프로그램에 참여하고 친구들에게 사업을 추천함

위 내용을 바탕으로 피드백을 주면서 답변의 질을 높여 나가면 챗GPT는 고객 한 명의 디테일한 여정을 설계할 수 있다. 짧은 시간에 가상 고객을 만들고 시뮬레이션까지 해볼 수 있는 것이다. 물론 챗GPT가 처음 내놓은 답변이 만족스럽지 않을 수 있지만 피드백을 통해 개선하며 원하는 답변을 유도할 수 있다. 무엇보다 한 명의 담당자가 몇 시간 이상 생각해서 정리할 내용을 단 몇 초 만에 만들어낸다는 점에서 챗GPT의 활용 가치는 충분하다. 인간 담당자가 가진 업무 전문성을 바탕으로 양질의 피드백을 제공한다면 챗GPT와 함께 충분히 성과를 낼 수 있다. 실습에서 활용한 버전은 GPT-3.5이지만 이보다 진보한 모델인 GPT-4를 활용한다면 훨씬 더 높은 퀄러티의 정보도 기대할 수 있다.


데이터에서 인사이트 뽑아내는 챗GPT

알파고가 등장한 2017년 당시 우리나라의 AI 도입률은 1%였다. 그런데 지난해 산업통상자원부가 발표한 민간 기업의 AI 등록률 역시 1%였다. 기업의 AI 도입이 더딘 큰 원인 중 하나는 기술에 대한 장벽이다. 그러나 챗GPT는 이 장벽을 부술 강력한 무기다. 코딩이나 프로그래밍을 하지 않고도 데이터 분석을 할 수 있기 때문이다. GPT-4에는 데이터 분석에 필요한 기능이 내장돼 있다. 포르투갈의 한 은행 데이터로 실습을 진행해 보겠다. 통화 횟수와 시간, 요금 등 고객의 통화 및 이탈 여부 데이터를 GPT-4에 입력해 분석을 요청했다. “고객 서비스에 전화한 횟수와 이탈 관계를 파악할 수 있는 그래프를 그려줘”라고 프롬프트를 입력하자 챗GPT는 분석한 데이터를 그래프로 시각화하고 인사이트를 도출했다.

“고객 서비스에 전화하는 횟수가 적을 때는 이탈률이 상대적으로 낮습니다. 그러나 서비스에 4번 이상 전화하는 경우 이탈률이 높아지는 것을 볼 수 있습니다. 특히 4회 이상 전화한 고객 중 상당수가 이탈했습니다. 고객 서비스에 여러 번 전화하는 것은 고객 만족도 또는 경험이 좋지 않음을 나타낼 수 있으며, 이는 고객의 이탈률에 큰 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있습니다.”

이렇게 챗GPT가 내놓은 인사이트를 바탕으로 실무자는 CS센터에 한 번 전화한 고객이 다시 전화하지 않도록 고객 경험을 개선하는 기획안을 작성할 수 있다. 챗GPT가 관련 데이터를 토대로 몇 초 만에 내놓은 시각화 자료를 객관적인 근거로 제시한다면 설득력은 한층 더 높아질 것이다. (그림 2)

필요한 건 기술에 대한 배려

챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 훌륭하게 성장하고 있는 기술이다. 그러나 사람과 비교했을 땐 아직 지능이 낮은 수준이다. 이때 필요한 건 기술에 대한 사람의 배려다. 처음부터 완벽한 대답을 기대해선 안 된다. 처음엔 10점짜리 답변만 기대하고 반복적으로 피드백하며 20점, 50점 등 답변의 질을 점점 높여나가는 스킬이 필요하다. 이렇게 배려하며 활용한다면 챗GPT라는 나만을 위한 전문가를 상시 보유하며 업무를 수행할 수 있다. 실무에서 IT팀과 소통하면서 질문하기 두려웠던 적이 있을 것이다. 바쁜데 이런 사소한 것까지 물어봐도 될지, “이런 것도 모르냐”며 무시당하는 게 아닐지 고민해본 적이 있다면 챗GPT를 가까이에 두고 활용해보자. 챗GPT는 무안을 주지 않는 존재다. 핀잔이나 압박도 주지 않는다. 반복적으로 피드백하며 인내하고 배려할 준비만 돼 있다면 챗GPT는 나만을 위한 전문가가 기꺼이 돼줄 것이다.