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AI 4

AI로 설득력 있는 제안서 쓰는 법 — Claude·Perplexity 조합 실전 워크플로우

제안서 쓰는 데 3시간 걸리는 이유는 AI를 안 써서가 아니라, AI한테 잘못 부탁해서입니다.핵심 요약→ AI로 제안서 쓸 때 가장 흔한 실수: "제안서 써줘" 한 줄 입력 → 뻔한 결과물→ 핵심은 독자(의사결정자) 관점 설정 + 구조 먼저 잡기 + 반론 미리 막기→ 설득력 있는 제안서 구조: 문제 정의 → 해결책 → 근거 → 기대 효과 → 요청 사항→ Claude가 가장 강한 영역: 논리 구조 정리, 반론 예측, 톤 조정→ Perplexity가 강한 영역: 시장 데이터·경쟁사 정보 실시간 리서치→ 두 가지를 조합하면 리서치 → 구조화 → 초안 → 반론 대응까지 1시간 내 완성 가능→ 의사결정자 관점 시뮬레이션 프롬프트가 가장 효과적 — "CPO라면 어떤 질문을 할까"→ 제안서 완성 후 AI로 예상 반론..

AI 업무 적용 2026.06.04

AI 수익의 74%를 상위 20% 기업이 독식한다 — PwC 2026 AI 성과 연구

2026년 4월 13일, PwC가 충격적인 보고서를 냈어요.전 세계 25개 산업, 1,217명 임원 대상 조사 결과:AI가 만들어내는 경제적 가치의 74%→ 상위 20% 기업이 가져감나머지 80% 기업이 나눠갖는 건 26%AI에 다들 투자하는데, 돈 버는 곳은 극소수예요.왜 이렇게 차이가 나는가직관적으로는 이렇게 생각해요."상위 20%는 돈이 많아서""더 좋은 모델 접근권이 있어서""AI 전문가를 더 많이 고용해서"PwC 데이터는 다른 이유를 지목해요.상위 20%와 나머지 80%의 차이:나머지 80%:→ AI로 비용 절감→ AI로 업무 효율화→ 파일럿 프로젝트 계속 진행→ "AI로 기존 일을 더 빠르게"상위 20%:→ AI로 새로운 수익 창출→ AI로 비즈니스 모델 재발명→ 산업 경계를 넘어 새 시장 진..

AI 개발 2026.04.16

[기초] LLM이 더 똑똑하게 생각하게 만드는 법 — CoT, ToT, Self-Consistency 완전 비교

LLM을 쓰다 보면 이런 상황이 생겨요."분명히 풀 수 있는 문제인데 틀린 답을 내놓네. 어떻게 하면 더 정확하게 추론하게 만들지?"모델을 바꾸거나 파인튜닝하지 않아도 추론 방식을 바꾸는 것만으로 정확도를 크게 올릴 수 있어요. 이번 글에서는 세 가지 핵심 추론 기법 — Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency — 을 원리부터 실전 적용까지 비교해 드릴게요.왜 추론 기법이 필요한가LLM은 기본적으로 다음 토큰을 예측하는 모델이에요. 바로 답을 내놓으라고 하면 중간 과정 없이 확률적으로 그럴듯한 답을 생성해요. 복잡한 문제에서는 이게 틀릴 확률이 높아요.# 바로 답하기 — 틀리기 쉬움질문: "농부가 닭 17마리와 양 10마리를 키운다. 다리는 총 몇 개인..

LLM 2026.03.26

[AI 에이전트 개발 가이드] MCP, 스킬(Skills), 규칙(Rules) 비교 정리

1. 스킬(Agent Skills)이란 무엇일까요?스킬은 AI 에이전트에게 특정 작업을 어떻게 수행해야 하는지 가르쳐주는 '전문 매뉴얼'입니다. Anthropic에서 제안한 오픈 표준으로, 단순한 도구 사용을 넘어선 '절차적 지식'을 의미합니다.정체: 특정 분야의 지식, 워크플로우, 지침을 패키징한 것.형태: .claude/skills/ 폴더 내의 SKILL.md 파일 형태.역할: AI가 "이 상황에서는 이런 순서로 일해야 해!"라는 노하우를 배우게 함. 2. MCP vs 스킬: 실행과 정의의 차이많은 분이 헷갈려하시는 MCP와 스킬의 차이점을 비유를 통해 한눈에 비교해 보겠습니다.구분MCP (Model Context Protocol)스킬 (Agent Skills)비유AI에게 주는 '망치와 드라이버'AI..

AI Agent 2026.03.24
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