📘 1부: 프롬프트는 질문, 엔지니어링은 설계입니다
부제: 더 좋은 응답을 쉽게 얻는 법 LLM을 쓰다 보면 누구나 한 번쯤 이런 경험을 합니다. “어제는 잘하더니 오늘은 왜 이렇게 엉뚱하게 답하지?” “GPT가 작업 중간에 뭔가 잃어버린 것 같은데?” “이렇게 스펙을 정리했는데 왜 다른 걸 이해하지…?” 이 차이를 만드는 핵심 원인은 프롬프트를 어떻게 입력 혹은 설계했느냐입니다. 같은 모델에게 요청해도 결과가 다르게 나오는 이유죠….
AI 시대, PM(Product Manager)의 업무 변화
부제: 생성형 AI가 PM 역할을 어떻게 다시 설계하는가 서론 2025년, 생성형 AI는 더 이상 PM 업무를 ‘지원하는 도구’가 아니라 업무 구조 자체를 재설계하는 요인이 되었습니다. 아이디어 발굴, 시장 조사, 사양 초안 작성처럼 시간이 가장 많이 들던 반복 작업들은 AI가 빠르게 처리합니다. 반대로 PM은 전략적 판단, 조율, 제품 방향성 같은 비정형적 결정의 밀도를 높여야 하는…
삼성·네이버·현대차의 LLM 전략 비교
— 생성형 AI 시대, 세 기업은 어디로 가고 있을까 서론 2025년 현재, 생성형 AI는 더 이상 기술 부서의 실험이 아니라 기업 전략의 핵심 축이 되었습니다. 특히 국내 각 분야의 대표 기업인 삼성전자·네이버·현대자동차그룹은 각자의 산업 영역과 강점을 바탕으로 서로 다른 LLM 전략을 펼치고 있죠. 이번 글은 실제 AI 리서치 워크플로우(Perplexity → Notebook LM → ChatGPT)…
