AXHUB 강의 · 입문 L2
AI에게 일 시키는 법
— 신입에게 하듯
"프롬프트 엔지니어링"을 몰라도 된다. 신입에게 일을 시켜본 적이 있다면, 필요한 감각은 이미 있다. 이 강의는 그 감각을 다섯 개의 습관으로 옮긴다.
1통째로 주지 않는다
"보고서 알아서 써와"라고 신입에게 말하지 않는다.
AI도 같다. 통째로 던지면 뻔한 결과물이 온다.
일을 단계로 쪼개면 결과가 달라진다. 실사용 후기들의 결론도 같다 — 거창한 요청 한 방보다 단계별 짧은 지시가 낫다.
① 이 엑셀에서 전월 대비 20% 이상 변한 항목만 찾아줘
② 찾은 항목을 원인 추정과 함께 표로 정리해줘
③ 팀장 보고용으로 3줄 요약해줘
당신의 업무 하나를 골라 ①②③으로 쪼개 적어보고, 순서대로 시켜본다.
점검: 각 단계의 결과물을 눈으로 확인하고 다음 단계로 넘어갔는가.
2맥락을 먼저 준다
신입에게 회사 소개 없이 일을 시키지 않는다.
요청 전에 세 가지를 말해준다 — 우리가 누구인지, 누가 읽을 글인지, 어떤 톤이어야 하는지.
같은 요청도 읽는 사람이 정해지면 문장이 달라진다.
우리는 동네 필라테스 스튜디오야. 읽는 사람은 3개월 이상 안 온 회원.
부담 주지 않는 톤으로, 재등록 할인 안내문을 4문장으로 써줘.
두 버전을 다 시켜보고 결과를 비교해보면 차이가 몸으로 느껴진다.
점검: 지시문에 "누구에게·무슨 톤" 두 가지가 들어 있는가.
3좋은 결과가 뭔지 말해준다
신입은 당신 머릿속의 기준을 모른다. AI도 모른다.
잘 된 예시 하나를 보여주는 게 설명 열 줄보다 빠르다.
[잘 된 예시 붙여넣기]
이제 이 기준으로 아래 건을 처리해줘.
[새 자료 붙여넣기]
점검: "좋은 결과의 예시"를 한 번이라도 보여줬는가.
4결과는 반드시 검토한다
신입의 첫 보고서를 그대로 상사에게 올리지 않는다.
AI 결과물도 마지막엔 사람이 본다. 특히 숫자, 이름, 날짜, 링크는 무조건 원본과 대조한다.
이건 비효율이 아니다 — 사람이 예외만 검토하는 구조가 건별로 다 승인하는 것보다 성과가 두 배 이상 좋았다(51개 사례 분석).
내가 원본과 대조할 거야.
대조 목록을 AI에게 뽑게 하면 검토가 빨라진다.
점검: 오늘 내보낸 것 중 대조 없이 나간 숫자가 있는가.
5가르친 것을 남긴다
신입을 가르치면 교육 자료가 남는다.
잘 먹힌 지시문, 실패한 요청, 우리 말투 기준을 한 곳에 쌓는다.
이 축적은 도구를 바꿔도 남는다. 성패를 가른 최난관의 77%는 모델이 아니라 이런 운영이었다.
형식 — 업무명 / 지시문 전문 / 주의할 점
점검: 오늘 만든 지시문이 서랍에 들어갔는가.
잘 안 될 때
다음 강의 → L3. 사장님 가게의 첫 AI — 리뷰 답변부터 · 전체 목차
근거: 스탠퍼드 Enterprise AI Playbook(예외만 검토 +71% vs 건별 승인 +30% · 최난관의 77%는 기술 밖) · 실사용 후기(단계별 지시가 효율적) · "AI는 신입 직원에 가깝다"(1인 사업자 후기). 출처 전체는 axhub.net 사례 라이브러리에 있습니다. 실습 지시문은 따라 하기용 예문입니다.