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DORI-AI
DORI-AI 에디터
AI를 쓰다 보면 이런 생각이 든다.
“이번엔 분명히 잘 설명했는데 왜 결과가 또 애매하지?”
이럴 때 많은 사람이 프롬프트를 더 길게 쓰려고 한다.
하지만 대부분의 경우,
문제는 설명이 아니라 ‘기준’ 이다.
0. AI 결과가 흔들리는 진짜 이유
AI는 질문받은 만큼만 일한다.
그 이상도, 그 이하도 아니다.
결과가 애매할 때를 보면 대부분 이 중 하나다.
- 목적이 불분명하다
- 기준이 없다
- 어디까지 원하는지 안 정했다
👉 AI는 판단하지 않는다.
판단은 사람이 해야 한다.
1. 프롬프트보다 먼저 필요한 것
많은 초보자는 이렇게 생각한다.
“프롬프트만 잘 쓰면 AI가 다 알아서 해주겠지.”
하지만 실무에서는 반대다.
프롬프트 이전에 필요한 3가지
- 이걸 왜 하는가
- 누가 볼 결과물인가
- 어디까지가 성공인가
이 3개가 없으면 프롬프트가 아무리 길어도 결과는 흔들린다.
2. 사람이 먼저 정해야 할 핵심 3가지
① 목적 — 이 작업의 끝은 어디인가
AI에게 맡기기 전에
이 질문에 답할 수 있어야 한다.
- 읽히기만 하면 되는가
- 설득해야 하는가
- 내부 참고용인가
예를 들어:
- “보고서”라도
- 상사용인지
- 고객용인지
결과는 완전히 다르다.
👉 목적이 다르면
👉 좋은 결과의 기준도 달라진다.
② 기준 — 무엇을 잘했다고 할 것인가
AI는 “적당히”, “무난하게”를 모른다.
그래서 기준이 필요하다.
기준의 예시는 이런 것들이다.
- 분량: A4 1장 이내
- 톤: 과장 없이 차분하게
- 대상: 비전공자 기준
이걸 안 주면
AI는 자기 기준으로 판단한다.
👉 그리고 그 기준은
👉 대부분 당신 기준과 다르다.
③ 범위 — 어디까지 맡길 것인가
이걸 정하지 않으면
AI는 항상 과하게 일하거나
엉뚱한 데까지 간다.
예를 들면:
- 초안까지만 필요한데
- 결론까지 써버리는 경우
그래서 이렇게 말해야 한다.
“초안까지만 만들어줘.
판단과 수정은 내가 할게.”
3. 실무 예시로 보면 더 명확해진다
예시 1 — 보고서 작성
❌ 실패
“보고서 하나 써줘”
✅ 기준 정리 후
- 목적: 내부 공유
- 기준: 핵심만, 1페이지
- 범위: 초안까지만
👉 결과가 훨씬 안정된다.
예시 2 — 블로그 글
❌ 실패
“잘 읽히는 글 써줘”
✅ 기준 정리 후
- 독자: AI 초보자
- 톤: 설명 위주
- 목표: 이해
👉 “조회수용 글”과는 완전히 다른 결과.
예시 3 — 회의 요약
❌ 실패
“회의 정리해줘”
✅ 기준 정리 후
- 필요한 것: 결정 사항 + 할 일
- 형식: 불릿 포인트
- 분량: 한 화면
예시 4 — 아이디어 정리
❌ 실패
“아이디어 좀 줘”
✅ 기준 정리 후
- 범위: 지금 당장 실행 가능한 것
- 개수: 5개
- 설명: 한 줄씩
예시 5 — 비교 정리
❌ 실패
“툴 비교해줘”
✅ 기준 정리 후
- 대상: 초보자
- 기준: 사용 난이도 중심
- 결론: 추천 대상 포함
4. AI를 쓰면서 가장 많이 하는 착각
착각 1
AI가 똑똑하면 기준도 알아서 잡아줄 거라는 생각
👉 아니다.
👉 AI는 기준 없는 일을 제일 못한다.
착각 2
한 번에 끝내려고 하는 것
👉 초안 → 판단 → 수정
👉 이 과정을 생략하면 항상 다시 하게 된다.
5. 지금 단계에서 꼭 가져가야 할 습관
아직 자동화도, 에이전트도 필요 없다.
지금은 이것만 해도 충분하다.
- AI에게 맡기기 전
→ 목적 한 줄 쓰기 - 결과 받기 전
→ 기준 다시 확인 - 결과 받은 후
→ 판단은 직접 하기
이 습관이 쌓여야
다음 단계가 의미를 가진다.
체크리스트 — 나는 기준을 정하고 있는가?
- [ ] 이 작업의 목적을 한 줄로 말할 수 있다
- [ ] 결과물의 대상이 명확하다
- [ ] 잘 됐다고 판단할 기준이 있다
- [ ] AI에게 맡길 범위를 정했다
- [ ] 판단은 내가 하고 있다
오늘 바로 해볼 것 3가지
-
AI에게 시키기 전에
“이걸 왜 하는지” 한 줄로 써보기 -
결과물을 보고
“이건 잘 됐고, 이건 별로다” 기준 말로 설명해보기 -
다음 작업에서는
AI에게 ‘초안까지만’ 맡겨보기
AI를 잘 쓰는 사람은
AI에게 일을 잘 시키는 사람이 아니다.
사람이 먼저 생각이 정리된 사람이다.
다음 가이드에서는
👉 왜 하나의 AI로 모든 걸 하려 하면 실패하는지를 다룬다.