AI 실습 학습 포털 · 10차시
탑다운으로 설계하고, 딥리서치로 근거를 모으고, AI PBL로 프로젝트를 완성합니다. 차시마다 실습 프롬프트를 그대로 복사해 쓰고, 프로젝트 제너레이터로 나만의 지시문을 만듭니다.
AI 활용 실습 1 — 탑다운 설계
바텀업의 함정
자료부터 모으고 시작하면 끝이 보이지 않습니다. 무엇을 모아야 하는지도 모른 채 시간만 씁니다.
탑다운의 시작점
완성본의 목차와 마지막 장 결론을 먼저 씁니다. 그 결론을 지탱하려면 무엇이 필요한지가 곧 작업 목록이 됩니다.
3단 분해
산출물 → 구성 요소 → 각 요소를 만드는 작업. 세 단계면 대부분의 업무가 실행 가능한 크기로 쪼개집니다.
AI의 자리
AI는 분해를 도와주고 각 조각을 채웁니다. 무엇을 만들지 결정하는 것은 끝까지 사람의 몫입니다.
- 2일 과정에서 완성할 산출물 1건을 정했다
- 목차와 결론을 AI 없이 먼저 써 봤다
- 10개 이하의 작업표가 만들어졌다
- 가장 먼저 할 작업 3가지에 표시했다
AI 활용 실습 2 — 프롬프트 설계
R · 역할
누구로서 답할지 지정합니다. 전문성의 층위가 여기서 결정됩니다.
T · 작업
동사로 정확히. 하나의 프롬프트에는 하나의 작업만 넣습니다.
C · 맥락
배경·제약·이미 아는 것. 답의 품질을 가장 크게 좌우하는 항목입니다.
F · 형식
표·불릿·줄 수·톤. 재작업 시간을 없애는 항목입니다.
- 같은 질문의 두 결과를 비교해 차이 3가지를 적었다
- 맥락(C)에 3줄 이상을 채웠다
- 변수 5개 이내의 재사용 템플릿을 1개 완성했다
- 완성한 템플릿을 다른 입력으로 한 번 더 돌려 봤다
딥리서치 실습 1 — 기술·시장 조사
딥리서치가 하는 일
여러 출처를 스스로 찾아 읽고 종합합니다. 단발 질문과 달리 조사 과정을 여러 단계로 나눠 진행합니다.
성패는 범위 지정
범위가 넓으면 백과사전이 나옵니다. 기간·지역·산업·제외 대상을 명시할수록 쓸 수 있는 결과가 나옵니다.
교차검증 요구
같은 주장을 두 개 이상의 출처로 확인하라고 지시합니다. 확인되지 않은 것은 표시하게 만듭니다.
출처 등급
공식 통계·기업 공시·학술 문헌·언론·블로그 순으로 신뢰도를 구분해 표시하게 합니다.
- 조사 범위(기간·지역·제외 조건)를 명시했다
- 모든 수치에 출처가 붙은 리포트를 받았다
- 핵심 수치 3개의 원문을 직접 열어 확인했다
- 상충되는 주장이 있는 지점을 별도로 표시했다
딥리서치 실습 2 — 논문·특허 탐색
검색어가 절반
같은 물질도 정식 명칭·약어·상표명·구조명으로 흩어져 있습니다. 검색어 세트를 먼저 만들어야 놓치지 않습니다.
3등급 스크리닝
A 직접 관련 / B 목적은 같고 수단이 다름 / C 배경 참고. 원문은 A등급만 읽습니다.
번호는 반드시 확인
AI는 존재하지 않는 특허번호와 DOI를 매우 자연스럽게 만듭니다. 번호가 나오면 무조건 원문 대조입니다.
비교표로 남기기
읽은 문헌은 표로 정리해야 다음 사람이 다시 읽지 않습니다. 이것이 지식 자산의 시작입니다.
- 3개 언어 검색어 세트를 만들어 실제로 검색했다
- 후보 20건 이상을 모아 3등급으로 분류했다
- A등급 10건의 비교표를 완성했다
- 인용할 문헌번호를 원문에서 직접 확인했다
시뮬레이터 실습 1 — 성과·재무 모델
기술을 돈으로 번역
연구 성과는 "수율 3%p 개선"으로 말하지만 경영진은 "연 13억 절감"으로 듣습니다. 번역이 곧 설득입니다.
동등 매출 환산
같은 이익을 매출로 만들려면 얼마가 필요한지 계산하면, 원가 절감의 크기가 실감납니다.
시나리오 사고
하나의 숫자가 아니라 낙관·기준·비관 세 갈래로 봅니다. 어느 가정이 결과를 흔드는지가 보입니다.
손익분기점
고정비 ÷ 공헌이익률. 목표 매출이 왜 그 숫자인지 설명할 수 있게 됩니다.
- 수율 1%p가 우리 손익에서 얼마인지 말할 수 있다
- 동등 매출 환산의 의미를 설명할 수 있다
- 세 시나리오를 돌려 어느 가정이 가장 민감한지 확인했다
- 계산 결과를 경영진용 문단으로 바꿔 봤다
AI PBL 실습 1 — 문제 정의
나쁜 문제
"업무 효율을 높이고 싶다" — 범위가 없고 성공 여부를 판정할 수 없습니다.
좋은 문제
"선행기술 조사 1건에 평균 8시간이 드는데, 이 중 문헌 선별에 5시간이 든다" — 대상·현상·수치가 있습니다.
- 표면 현상과 근본 원인을 분리해 적었다
- 2일 안에 산출물이 나올 크기로 과제를 좁혔다
- 성공 기준을 숫자로 표현했다
- 과제 정의서 5줄을 완성했다
AI PBL 실습 2 — 근거자료 설계
자료가 아니라 주장 중심
모은 자료를 나열하면 보고서가 산만해집니다. 주장을 먼저 세우고 자료를 그 아래 붙입니다.
근거 공백 찾기
주장은 있는데 자료가 없는 칸이 곧 다음 조사 과제입니다. 이걸 찾는 것이 오늘의 목적입니다.
근거의 강도
직접 측정 > 공식 통계 > 학술 문헌 > 업계 추정 > 개인 의견 순으로 표시해 둡니다.
반증 자료도 남긴다
내 주장에 반하는 자료를 빼면 보고서 신뢰도가 떨어집니다. 반증을 다루는 것이 설득의 핵심입니다.
- 증명해야 할 주장을 5~7개로 정리했다
- 각 주장에 근거 강도를 표시했다
- 근거 공백을 찾아 추가 조사로 메웠다
- 예상 반론 5개와 대응 방향을 준비했다
AI PBL 실습 3 — 프로젝트 문서
기획서
문제 → 원인 → 해결안 → 기대효과 → 실행계획. 읽는 사람이 "왜 지금 이걸 해야 하나"에 답을 얻어야 합니다.
제안서
고객의 상황 → 우리가 이해한 과제 → 접근 방법 → 수행 역량 → 일정·비용. 상대의 언어로 씁니다.
과제계획서
배경·필요성 → 목표(정량) → 연구내용 → 추진체계 → 성과활용. 평가 지표가 목표에 숫자로 있어야 합니다.
공통 원칙
각 절의 첫 문장이 그 절의 결론입니다. 근거는 그 뒤에 붙입니다. 반대로 쓰면 읽히지 않습니다.
- 문서 유형을 정하고 골격을 만들었다
- 각 절의 첫 문장(결론)을 먼저 썼다
- 근거 맵의 자료를 해당 절에 배치했다
- 자체 점검으로 논리 구멍을 찾아 고쳤다
AI PBL 실습 4 — 보고서·논문 역량
서론
왜 이 연구가 필요한가. 선행연구의 공백을 지적하고 그 자리에 우리 연구를 놓습니다.
방법
남이 그대로 재현할 수 있을 만큼. 재현 불가능하면 결과의 신뢰도가 사라집니다.
결과
관찰한 것만. 해석·추측·의미 부여는 한 줄도 넣지 않습니다.
고찰
결과가 무엇을 뜻하는지, 선행연구와 어떻게 다른지, 한계는 무엇인지. 여기서만 추론합니다.
- 결과 절에 해석 문장이 하나도 없다
- 고찰에서 선행연구와의 차이를 밝혔다
- 연구의 한계를 스스로 적었다
- 상호 첨삭을 주고받고 수정했다
시뮬레이터 실습 2 및 성과 발표
- 프로젝트 시뮬레이터로 일정과 리스크를 점검했다
- 남은 관문 3가지를 표로 정리했다
- 5분 발표 대본과 슬라이드 5장 구성을 만들었다
- 다른 팀의 반론에 답변했다
- 산출물을 사내 공유 위치에 등록했다
프로젝트 제너레이터
① 탑다운 설계 생성기
② 딥리서치 생성기
③ AI PBL 과제 생성기
④ 프로젝트 문서 생성기
⑤ 보고서·논문 생성기
사내 교육용 자료입니다. 시뮬레이터의 수치는 공개 자료 기반 추정 모델이며 대외 인용·투자 판단에 사용할 수 없습니다.
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