프롬프트 엔지니어링 다음 단계로 진화하는 AI
최근 AI 활용 전문가들 사이에서 "프롬프트 피로감"이라는 용어가 등장했습니다. 아무리 정교한 프롬프트를 작성해도 AI가 일관성 있는 결과를 내지 못하고, 매번 새로운 대화에서 처음부터 설명해야 하는 번거로움이 계속되었습니다. MIT의 AI 연구팀은 2024년 12월 논문에서 "현재 프롬프트 엔지니어링의 효과는 상황별 맥락 정보의 20%만 활용하고 있다"라고 지적하기도 했죠. 단순히 질문을 잘하는 것만으로는 AI의 진짜 잠재력을 끌어낼 수 없다는 현실이 명확해진 것입니다.
프롬프트 엔지니어링의 가장 큰 한계는 AI가 여전히 "기억상실증 환자"의 딜레마입니다. LLM은 최신 정보를 모르고, 이전 대화를 까먹으며, 계산도 자주 틀리고, 사용자가 누구인지도 잘 파악하지 못합니다. 스탠퍼드 대학의 인간중심 AI 연구소는 2024년 보고서에서 "현재 대화형 AI의 가장 큰 문제는 맥락 연속성의 부재"라고 진단했습니다. 아무리 좋은 질문을 던져도 AI는 여전히 그때그때 다른 사람과 대화하는 것처럼 행동합니다.
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컨텍스트 엔지니어링은 이런 한계를 근본적으로 해결하는 새로운 접근법입니다. 좋은 질문을 만드는 것을 넘어, AI가 효과적으로 작업할 수 있는 완전한 환경을 설계하는 것이 핵심입니다. 정보 검색 시스템 연결, 대화 기억 시스템 구축, 실무 도구 연동, 개인화 프로필 설정 등 네 가지 핵심 요소로 AI를 위한 생태계를 설계하는 일입니다. 마치 신입사원에게 업무 환경을 완벽하게 제공하는 것처럼 AI에게 필요한 모든 조건을 갖춰주는 것이죠.
개인이 컨텍스트 엔지니어링을 준비하려면 먼저 자신이 자주 사용하는 정보의 소스들을 체계적으로 분류하고, AI가 접근할 수 있도록 구조화하는 방법을 체계화해야 합니다. 구글 드라이브, 노션, 옵시디언 같은 도구들을 단순 저장소가 아닌 AI가 활용할 수 있는 지식 베이스로 재구성하는 연습이 필요하죠. 단순히 파일을 정리하는 수준을 넘어, AI가 효율적으로 탐색하고 활용할 수 있는 정보 생태계를 설계하는 능력이 핵심 역량이 됩니다.
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메모리 시스템 설계도 매우 중요한 역량입니다. AI가 개인의 선호도, 작업 패턴, 의사결정 기준을 학습하고 기억할 수 있도록 체계적인 프로필을 구축해야 합니다. 이는 상황별 판단 기준과 우선순위를 명확히 정의하는 작업입니다. 예를 들어 "업무 관련 이메일은 즉시 알림, 개인적인 연락은 오후 6시 이후 확인" 같은 구체적인 룰셋을 만들어야 합니다. AI가 나를 제대로 이해하고 대신 판단할 수 있으려면, 나 자신의 행동 패턴과 가치 기준을 먼저 명확히 정의할 수 있어야 합니다.
도구 연동 능력도 필수적인 준비 요소입니다. 직접 자동화 에이전트 등을 제작해서 AI가 실제 업무를 처리할 수 있는 환경을 만드는 방법을 익혀야 합니다. 이메일 발송, 캘린더 관리, 문서 생성 등 반복적인 업무를 AI가 자동으로 처리할 수 있도록 워크플로우를 설계하고 에이전트를 만드는 능력이 중요해집니다. 프로그래밍을 모르더라도 AI와 다양한 도구들을 연결해 자동화된 작업 환경을 구축할 수 있는 시대가 열리고 있습니다.
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컨텍스트 엔지니어링의 등장은 앞으로 좋은 프롬프트를 작성하는 능력만큼 AI가 일할 수 있는 환경을 설계하는 능력이 중요해진다는 뜻입니다. 정보 설계, 메모리 구축, 도구 연동, 개인화 설정 등 네 가지 영역의 프로세스 엔지니어링 능력을 갖추지 않으면, AI 활용 격차는 기하급수적으로 벌어지겠죠. 프롬프트 엔지니어링이 AI와 대화하는 방법이었다면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI를 나의 분신으로 만드는 기술입니다. 결국 공부해야 합니다.
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발행인 '생각' 소개ㅣ클로드와 글쓰는 기획자. 인공지능 스토리텔링 디렉터. 어린 시절부터 영화에 관심이 많았다. 본업인 기획과 PR을 하면서 인사이트 클럽 프롬프트 디렉터로 국내 최대 규모의 AI 스토리텔링 커뮤니티를 운영 중이다. 브런치/링크드인/오픈챗을 포함 약 7,000명이 활동하고 있다.💌 커피챗 신청 |
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