AX스쿼드 · 2026.05

도구는 AI,
방향은 우리

프롬프트 쓰기부터 자산화까지 — AI와 함께 일하는 방식을 바꾸는 2시간

👩‍🏫 강사: 이진아 (AX스쿼드) ⏱️ 2시간 🏪 대상: 편의점 사업지원부문 📅 2026년 5월 27일

오늘 이야기할 것

AI를 진짜 잘 쓰는 사람들의 4단계 흐름을 함께 살펴봅니다

Part 1

프롬프트 쓰기

사고력과 AI 활용의 출발점

→

Part 2

바이브코딩

프롬프트로 프로덕트 만들기

→

Part 3

하네스 엔지니어링

일관된 결과물 만들기

→

Part 4

자산화

개인 노하우 → 조직 자산

✅ 이 워크샵이 특별한 이유: "AI 사용법"이 아니라 "AI와 함께 생각하는 법"을 다룹니다. 도구를 익히는 게 아니라, 도구를 쓰는 사람이 어떻게 사고해야 하는지를 배웁니다.

AI를 어떻게 쓰고 계세요?

지금 AI를 쓰고 있다면, 여러분은 이미 시작한 겁니다

"AI가 대신 생각해준 게 아니에요. AI랑 대화하다 보니, 제 생각이 바뀐 거예요."

여러분은 지금 AI를 어떤 상황에서 쓰고 있나요? 많은 분들이 비슷한 세 가지 패턴으로 씁니다.

패턴 1

💭 생각 꺼내기

뭔가 쓰고 싶은데 어디서 시작해야 할지 모를 때. 일단 AI한테 말을 걸어봅니다.

패턴 2

🔍 논리 확인

내 아이디어가 맞는지, 빠진 게 없는지 AI에게 물어봅니다.

패턴 3

🔄 제자리맴돌 때

같은 고민을 반복하고 있을 때, AI와 대화하면 새로운 관점이 생깁니다.

✅ AI는 답변 생성기가 아닙니다 — AI는 사고 검증기입니다. 여러분의 생각을 구조화하고, 구멍을 찾아주고, 더 나은 출발점을 만들어줍니다.

저는 AI를 이렇게 쓰고 있어요

강사 이진아가 FDE 데이터 교육을 기획할 때 AI를 어떻게 활용했는지

1단계: 덜 정리된 상태로 시작했습니다

보통 우리는 "정리가 다 됐을 때" AI에게 물어보려 합니다. 하지만 AI는 오히려 조각난 생각을 정리해주는 도구입니다. 덜 정리된 상태로, 사실·제약·가설을 함께 넣어보세요.

📋 복사해서 붙여넣기

fde를 위한 데이터 활용하기 교육을 하려고 해.

fde는 상품 기획자들인데 데이터를 잘 모르는 사람들이야.
데이터를 잘 알아서 더 잘 기획하게 도와주고 싶어.

근데 내가 교육 설계를 잘 모르고,
또 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어.

뭘 먼저 해야 할까?

ℹ️ 왜 이 프롬프트가 작동하는가? "fde가 누구인지", "내가 원하는 게 무엇인지", "내가 모르는 게 무엇인지"를 동시에 담았습니다. 맥락이 풍부할수록 AI는 더 유용한 질문을 돌려줍니다.

2단계: AI가 내 생각을 흔들었습니다

처음 가설은 "순한맛 / 매운맛" 두 단계 난이도 구분이었습니다. AI가 세 번 검증 질문을 던졌고, 결국 분류 체계 자체가 바뀌었습니다.

😰 Before — 초기 가설

순한맛 / 매운맛
난이도 중심 분류

→ 막연하고 검증하기 어려운 구분

✅ After — AI 검증 후

데이터 구조·조회 설계
데이터 기획·모델링
역할 중심 분류

→ 조각난 생각이 검증 가능한 구조로

✅ AI와 대화를 거치면서 처음의 막연한 아이디어가 검증 가능한 구조로 바뀌었습니다. 이것이 AI를 사고 검증기로 쓰는 방법입니다.

이런 상황, 있지 않으신가요?

상황	실제 예시
시작점을 모를 때	"이 업무 어디서부터 시작해야 하지?"
확신이 없을 때	"내 아이디어가 맞는 건지 모르겠어"
제자리를 맴돌 때	"계속 같은 생각만 반복하고 있어"

ℹ️ 확신이 없거나, 정리가 안 되는 업무 — 완벽하게 정리하고 나서 물어볼 필요가 없습니다. 조각난 상태로 시작하는 것이 오히려 더 좋은 출발점입니다.

프롬프트, 이렇게 넣어보세요

4가지 요소만 갖추면 전문가급 프롬프트가 완성됩니다

처음엔 다 갖추지 않아도 괜찮습니다. 하나씩 추가할수록 결과가 좋아집니다.

① 페르소나

AI의 역할 지정

"너는 교육 설계 전문가야."

② 맥락

상황과 배경 설명

"AI를 잘하고 싶은 부문의 멤버 10명이 모이는 자율 모임이야."

③ 지침

원하는 것 명시

"첫 모임에서 뭘 하면 좋을지 설계해줘."

④ 데이터 형태

출력 형식 지정

"회차별로 주제, 활동, 예상 소요 시간을 표로 정리해줘."

4요소를 합친 완성 프롬프트

📋 복사해서 붙여넣기

너는 교육 설계 전문가야. (① 페르소나)

AI를 잘하고 싶은 부문의 멤버 10명이 모이는 자율 모임이야.
참여자는 AI 경험이 거의 없고, 실무에서 바로 쓸 수 있는 것을 배우고 싶어해. (② 맥락)

첫 모임에서 뭘 하면 좋을지 설계해줘. (③ 지침)

회차별로 주제, 활동, 예상 소요 시간을 표로 정리해줘. (④ 데이터 형태)

ℹ️ 4요소를 한 번에 다 쓸 필요는 없습니다. 처음엔 ②맥락 + ③지침만으로 시작해도 됩니다. 결과가 마음에 안 들면 하나씩 추가해보세요.

대화가 길어지면 이렇게 재구성합니다

턴을 줄여나가는 것이 곧 내 사고가 정교해지는 증거

"핵심: 중요한 건 모델이 아니라, 생각을 재현 가능한 입력으로 다시 만드는 일입니다."

대화가 10턴, 20턴이 넘어가면 AI도 맥락을 잃고 답변 품질이 떨어집니다. 이때 해야 할 것은 새 대화를 시작하는 게 아니라, 대화를 재구성하는 것입니다.

Step 1

맹신하지 않기

AI가 틀릴 수 있다는 걸 전제로

→

Step 2

압축 요청

"핵심 3가지로 요약해줘"

→

Step 3

직접 검토

요약본을 내가 직접 확인

→

Step 4

교차검증

다른 AI, 다른 관점으로 확인

단계	방법	왜 하는가
맹신하지 않기	모든 답변을 검토하는 습관	AI는 틀릴 수 있음을 전제로 시작
압축 요청	"지금까지 논의한 내용을 핵심 3가지로 정리해줘"	긴 대화를 압축해 맥락을 재정비
직접 검토	요약된 내용을 내가 읽고 수정	AI가 놓친 부분을 사람이 보완
교차검증	다른 AI, 다른 관점으로 재확인	한 AI의 답변만 믿는 것 방지

✅ AI에게 잘 설명하는 사람이, 데이터를 잘 설계하는 사람이 됩니다. 멀티턴 재구성 연습이 곧 데이터 감각 훈련입니다.

바이브코딩 — 입코딩

코딩을 몰라도 됩니다. 문제를 잘 정의하는 사람이 잘 만듭니다

"문제를 정의하는 사람이 잘해야, AI가 잘 만들어줍니다."

바이브코딩이란?

바이브코딩은 "입코딩"이라고도 불립니다. 개발자에게 요청하던 자리에 AI를 앉혀놓은 것입니다. 건축가에게 "3층짜리 카페를 짓고 싶어요"라고 말하는 것처럼, AI에게 만들고 싶은 것을 말로 설명하면 됩니다.

😰 Before

기획자 → 개발자에게 요청
→ 오래 걸리고
→ 수정도 어렵고
→ 내 머릿속 그림과 다름

✅ After

기획자 → 그 자리에 AI를 앉힘
→ 바로 결과물 확인
→ 수정도 말로 하면 되고
→ 내가 원하는 방향으로

⚠️ 바이브코딩의 핵심 조건 — AI가 잘 만들려면, 여러분이 문제를 잘 정의해야 합니다. 막연한 프롬프트 → 막연한 결과물. 구체적인 프롬프트 → 원하는 결과물.

편의점 픽업 앱 — 디테일의 차이

같은 아이디어도 프롬프트의 구체성에 따라 결과물이 완전히 달라집니다

막연한 프롬프트 vs 구체적인 프롬프트

❌ 막연한 프롬프트

편의점 앱으로 픽업하는
프로세스를 앱으로 만들어줘

→ 일반적인 픽업 서비스. 내가 원하는 구체적인 플로우는 나오지 않음.

✅ 구체적인 프롬프트

역할 + 브랜드 제약 + 구체적 화면 목록 + 화면 수 명시

→ GS25 브랜드의 픽업 프로토타입. 6개 화면 플로우까지 완성.

완성 프롬프트 — GS25 픽업 프로토타입

📋 복사해서 붙여넣기

너는 리테일 O4O(Online-to-Offline) 앱의
'클릭 시연 가능한 인터랙티브 프로토타입' 제작자야.

[Instruction]
- GS25 브랜드 아이덴티티 반영 (초록색, 공식 느낌)
- 내부자료/실데이터 업로드 금지. 더미 데이터만 사용.
- 목표는 개발이 아니라 소통용 시연이다.
- 단일 HTML 파일로 동작. 버튼/탭 클릭으로 화면 전환.

[Task — 아래 6개 화면을 순서대로 만들어줘]
1) 상품 리스트: 검색창 + 카테고리 필터 + 상품 카드
2) 상품 상세: 가격/행사 배지 + '픽업 점포 선택' 버튼
3) 점포 선택: 내 주변 점포 5개 (거리/재고 여부)
4) 쿠폰/행사 적용: 쿠폰 목록 + '최대 혜택 자동 적용' 토글
5) 결제 확인: 주문 요약 + '결제하기' 버튼
6) 결제 완료: QR 코드 + 픽업 유효시간

ℹ️ 두 프롬프트의 차이는? 두 번째에는 페르소나 + 브랜드 제약 + 구체적 화면 목록이 담겨 있습니다. AI는 생각하는 기계가 아닙니다. 여러분이 무엇을 원하는지 정확히 알아야 정확한 결과를 만듭니다.

✅ 바이브코딩의 진짜 실력은 코딩 실력이 아니라 기획하는 실력입니다. 화면을 몇 개 만들지, 어떤 플로우로 갈지, 어떤 브랜드 느낌을 줄지 — 이것을 말로 설명할 수 있는 사람이 AI를 잘 쓰는 사람입니다.

하네스 엔지니어링 — AI로 일관된 결과물 만들기

같은 AI를 써도 매번 다른 결과가 나오는 이유, 그리고 해결책

"AI를 잘 다루는 건 기획 스킬이에요."

혹시 이런 경험 있으신가요?

좌절 1

처음엔 잘 됐는데...

다음날 같은 프롬프트를 넣었더니 결과가 달라졌어요.

좌절 2

어디서 고쳐야 하지?

어느 부분을 수정해야 할지 모르겠어요.

좌절 3

처음부터 다시...

결국 처음부터 다시 해야 했어요. 이걸 반복하는 게 맞나요?

좌절 4

팀원한테 넘기면?

팀원한테 넘겼더니 전혀 다른 결과물이 나왔어요.

하네스(Harness)란 무엇인가?

하네스는 마차에서 말에게 묶는 끈입니다. 힘센 말(AI)을 내가 원하는 방향으로 제어하기 위한 도구입니다. 하네스 엔지니어링은 AI라는 강력한 도구를 내 의도대로 움직이게 하는 기술입니다.

하네스 엔지니어링	생활 비유
AI에게 역할 지정	말에게 "이 방향으로 가"라고 끈으로 안내하기
맥락 문서 제공	마차가 어디로 가야 하는지 지도 쥐어주기
출력 형식 지정	목적지에 어떤 짐을 내려놓아야 하는지 명시하기
검증 기준 설정	제대로 도착했는지 확인하는 표지판 세우기

✅ 해야 할 것

맥락을 충분히 제공하기
역할(페르소나)을 명확히 지정하기
출력 형식을 구체적으로 명시하기
검증 기준을 미리 정해두기

⚠️ 하지 말아야 할 것

결과물을 그대로 맹신하기
검증 없이 바로 사용하기
AI가 알아서 하겠지 기대하기
맥락 없이 짧은 명령만 입력하기

PRD — 기획 스킬을 문서로 만들면

PRD 하나로 어떤 AI한테 시켜도 같은 결과가 나옵니다

PRD(Product Requirements Document, 요구사항 정의서)는 여러분의 기획 스킬을 문서로 만든 것입니다. 문서로 만들면 팀 전체가 쓸 수 있고, 6개월 후에도 같은 결과를 재현할 수 있습니다.

📋 PRD 4가지 핵심 구성요소

#	질문	작성 예시
1	누구의 문제인가?	"편의점 점주" "30대 직장인" 처럼 구체적으로
2	어떤 상황인가?	"발주할 때 매번 엑셀을 열어서 재고를 직접 확인..."
3	어떻게 해결할 것인가?	기능 목록, 화면, 플로우를 구체적으로
4 ⭐	완성 기준은? (가장 중요)	"로그인 없이 3번 클릭으로 발주 완료"처럼 측정 가능하게

ℹ️ "완성 기준"이 가장 중요한 이유 — 완성 기준이 없으면 AI도, 사람도 "다 됐다"는 걸 알 수 없습니다. 완성 기준은 Human-in-the-Loop의 출발점 — 사람이 어느 시점에 검토하고 판단해야 하는지를 정의합니다.

PRD 작성 시작 프롬프트

📋 복사해서 붙여넣기

너는 프로덕트 매니저야. 내가 만들고 싶은 걸 PRD로 정리해줘.

[내가 해결하려는 것]
편의점 점주가 매일 아침 발주할 때 어떤 상품을 얼마나 주문해야 할지
매번 감으로 결정해서 재고 손실이 나고 있어.

[원하는 PRD 형식]
1. 사용자 정의
2. 문제 상황 (현재 vs 이상적인 상황)
3. 핵심 기능 목록
4. 완성 기준 (측정 가능한 형태로)

명확한 PRD가 만드는 차이

상황	명확한 PRD가 있다면
6개월 후 다시 만들 때	PRD를 그대로 AI에 넣으면 재현 가능
팀원이 이어받을 때	PRD만 전달하면 같은 결과물 가능
다른 AI 도구로 바꿀 때	Claude·Kiro·V0 어느 툴에 넣어도 유사한 결과

Human-in-the-Loop

사람이 검증하는 지점을 AI 흐름 안에 설계하는 것

"귀찮은 건 AI에게, 중요한 건 사람에게. 그 경계를 설계하는 것이 우리의 역할입니다."

AI가 아무리 잘 만들어줘도, 사람이 확인하지 않으면 위험합니다. Human-in-the-Loop는 AI 작업 흐름 안에 사람의 검증 포인트를 설계하는 것입니다.

2단계로 설계하는 방법

PRD에 기준 써두기

완성 기준을 PRD에 명시해서, 검증할 때 기준이 생기게 합니다.

ℹ️ 예시: "발주 추천 수량이 최근 7일 판매량 ±20% 범위 내인지 확인"

AI 흐름 안에 검증 단계 넣기

AI가 결과물을 낼 때 자동으로 사람의 검토 요청이 들어오도록 설계합니다.

ℹ️ 예시: "발주서 생성 후, 점주가 최종 확인 버튼을 눌러야 주문이 완료됨"

✅ 반복적이고 기계적인 작업은 AI가 합니다. 판단이 필요한 순간, 책임이 따르는 결정은 반드시 사람이 합니다. 그 경계를 설계하는 것이 하네스 엔지니어링의 핵심입니다.

조직의 자산으로 남기기

이 세 가지만 남기면 팀원 누구든, 어떤 AI든 재현 가능합니다

"이게 자산이에요. 한 번 만들어두면 팀 전체가 씁니다."

개인이 터득한 AI 활용 노하우는 그 사람이 자리를 비우면 사라집니다. 하지만 세 가지만 남겨두면 누구든 재현할 수 있습니다.

📄

PRD

문제 정의
요구사항
검증 기준

✏️

프롬프트

재현 가능한 입력값
(복사해서 쓸 수 있는 것)

📋

맥락 문서

왜 이렇게 만들었는지
의사결정 이유

ℹ️ 왜 세 가지인가? PRD는 무엇을 만들어야 하는지를 정의하고, 프롬프트는 그것을 AI에게 어떻게 말해야 하는지를 기록하며, 맥락 문서는 왜 그 결정을 했는지를 설명합니다. 이 세 가지가 있으면 6개월 후 혼자서도, 처음 합류한 팀원도 같은 결과물을 만들 수 있습니다.

결국 중요한 건 생각하는 힘

AI가 아무리 발전해도, 무엇이 중요한지 판단하는 것은 사람이 합니다. AI를 잘 쓰는 사람은 AI보다 똑똑한 사람이 아니라, 자신이 원하는 것을 잘 정의하는 사람입니다.

"귀찮은 건 AI에게, 중요한 건 사람에게."

그 경계를 설계하는 것이 우리의 역할입니다.

오늘 배운 것 최종 체크리스트

AI를 사고 검증기로 쓰는 방법을 안다
프롬프트 4요소 (페르소나/맥락/지침/데이터형태)를 안다
멀티턴 재구성 4단계 (맹신금지→압축→검토→교차검증)를 안다
바이브코딩 = 입코딩. 문제를 잘 정의하는 사람이 잘 만든다는 것을 안다
하네스 엔지니어링 = AI를 내가 원하는 방향으로 제어하는 기술임을 안다
PRD 4요소 (누구의 문제/어떤 상황/어떻게 해결/완성 기준)를 안다
Human-in-the-Loop를 PRD에 설계하는 방법을 안다
자산화할 세 가지 (PRD/프롬프트/맥락문서)를 안다

✅ 수고하셨습니다! 오늘부터 AI를 답변 생성기가 아닌 사고 검증기로 사용해보세요. 내 업무에서 반복적이고 패턴 있는 작업 하나부터 시작하면 됩니다 🎉

Appendix — 클로드 메모리 관리 예시

강사 이진아가 실제로 Claude에 설정해둔 메모리 내용을 공개합니다

ℹ️ Claude 메모리란? Claude에게 "앞으로 항상 이렇게 해줘"라고 설정해두는 지침입니다. 매번 같은 설명을 반복하지 않아도, AI가 여러분의 작업 방식을 기억하고 일관된 방식으로 도와줍니다.

날짜	메모리 내용
2026-02-20	사용자는 이진아. 한국어로 대화. 기획 전문가이며 데이터 교육 설계를 주로 다룸.
2026-03-05	결론을 먼저 말하고 근거를 뒤에 설명하는 방식으로 답변해줘.
2026-03-18	답변이 너무 길어지면 핵심 3가지로 압축해서 먼저 보여줘.
2026-04-02	교육 설계 관련 질문에는 학습자 관점(무엇을 배우는가)을 항상 포함해줘.
2026-04-15	내 아이디어의 논리적 구멍을 적극적으로 찾아서 질문해줘. 동의만 하지 말 것.
2026-05-01	PRD 작성 시 '완성 기준'을 빠뜨리면 반드시 추가하도록 제안해줘.

✅ 메모리 설정의 핵심: "나는 이런 사람이고, 이렇게 대화하고 싶다"를 AI에게 알려주는 것입니다. 여러분만의 메모리를 하나씩 추가해보세요. AI가 점점 여러분의 작업 파트너에 가까워집니다.

첫 메모리 설정 시작 프롬프트

📋 복사해서 붙여넣기

앞으로 나와 대화할 때 이렇게 해줘:

1. 결론을 먼저 말하고, 근거를 뒤에 설명해줘
2. 내 아이디어의 논리적 구멍을 찾아서 질문해줘 — 동의만 하지 말 것
3. 답변이 길어지면 핵심 3가지로 먼저 요약해줘
4. 한국어로 대화하되, 전문 용어는 영어를 유지해줘

이걸 기억해둬.

용어가 어렵다면? 클릭해서 쉬운 설명 보기

용어	쉬운 설명
바이브코딩 (Vibe Coding)	코드 없이 말로 프로그램을 만드는 방식. 우리 식으로는 "입코딩".
하네스 엔지니어링	AI를 원하는 방향으로 제어하는 기술. 마차의 끈(하네스)처럼 힘을 방향 잡는 것.
PRD (Product Requirements Document)	제품 요구사항 문서. 무엇을 만들지, 누구를 위해, 어떻게 검증할지 적어놓은 기획서.
Human-in-the-Loop	AI 작업 흐름 안에 사람이 검토하는 단계를 넣는 것. 자동화하되, 중요한 판단은 사람이.
멀티턴 (Multi-turn)	AI와 여러 번 주고받는 대화. 턴을 줄일수록 내 생각이 정교해진 증거.
자산화	개인이 쌓은 노하우를 팀이 쓸 수 있는 문서(PRD/프롬프트/맥락 문서)로 남기는 것.
O4O (Online-to-Offline)	온라인에서 주문하고 오프라인 매장에서 받는 방식. 편의점 픽업 서비스가 대표적.

AI와 함께 더 잘 생각하는 법

😰 AI를 이렇게 쓰면

답을 구하러 AI에 접속
나온 답을 그대로 사용
매번 처음부터 시작
팀원 바뀌면 노하우 사라짐

✅ AI를 이렇게 쓰면

생각을 정리하러 AI와 대화
결과를 검증하고 수정
PRD/프롬프트/맥락 문서 축적
팀 전체가 쓸 수 있는 자산 완성

"오늘부터 AI를 답변 생성기가 아닌 사고 검증기로 사용해보세요."

AI = 사고 파트너 + 검증 도구 + 구조화 엔진

도구는 AI,방향은 우리

오늘 이야기할 것

AI를 어떻게 쓰고 계세요?

💭 생각 꺼내기

🔍 논리 확인

🔄 제자리맴돌 때

저는 AI를 이렇게 쓰고 있어요

1단계: 덜 정리된 상태로 시작했습니다

2단계: AI가 내 생각을 흔들었습니다

이런 상황, 있지 않으신가요?

프롬프트, 이렇게 넣어보세요

AI의 역할 지정

상황과 배경 설명

원하는 것 명시

출력 형식 지정

4요소를 합친 완성 프롬프트

대화가 길어지면 이렇게 재구성합니다

바이브코딩 — 입코딩

바이브코딩이란?

편의점 픽업 앱 — 디테일의 차이

막연한 프롬프트 vs 구체적인 프롬프트

완성 프롬프트 — GS25 픽업 프로토타입

하네스 엔지니어링 — AI로 일관된 결과물 만들기

혹시 이런 경험 있으신가요?

처음엔 잘 됐는데...

어디서 고쳐야 하지?

처음부터 다시...

팀원한테 넘기면?

하네스(Harness)란 무엇인가?

PRD — 기획 스킬을 문서로 만들면

PRD 작성 시작 프롬프트

명확한 PRD가 만드는 차이

Human-in-the-Loop

2단계로 설계하는 방법

PRD에 기준 써두기

AI 흐름 안에 검증 단계 넣기

조직의 자산으로 남기기

PRD

프롬프트

맥락 문서

결국 중요한 건 생각하는 힘

오늘 배운 것 최종 체크리스트

Appendix — 클로드 메모리 관리 예시

첫 메모리 설정 시작 프롬프트

AI와 함께 더 잘 생각하는 법

도구는 AI,
방향은 우리