💾 현재의 변화

• 반정형, 비정형 빅데이터의 처리와 해석이 훨씬 빠르고 쉬워졌어요!

*정형 데이터: Excel 같은 표 형식 데이터

*반정형 데이터: 언제, 누가, 무엇을, 어떻게 했는가에 대한 로그 데이터

*비정형 데이터: 동영상처럼 형태가 고정되지 않은 데이터. 사실 세상 대부분의 데이터가 비정형

• 자연어 처리가 고도화되고, AI가 처리할 수 있는 데이터 종류도 크게 확장되고, 멀티모달(Multi-Modal) AI 시대가 되었어요.

🔮 흥미로운 변화들

• AI도 ‘감정 상태’를 가져요: 물론 인간의 감정보다는 ‘수학적으로 계산된 기능적 감정(functional emotion)’이에요.

• 멀티 에이전트/에이전틱 AI 개념: 각자 다른 전문성을 가진 AI를 따로 세팅해야 해요. 한 명이 모든 일을 다 잘할 수 없는 것처럼, AI도 마찬가지예요. (물론, 이렇게 하면 토큰이 많이 들어가요!)

• .md 파일 형태로 저장: 그러면 AI가 데이터를 더 잘 이해해요.

💡 기억할 것들

1️⃣ 이제는 아이디어 싸움이에요!

창의성과 ‘누가 먼저 실행하느냐’의 싸움이에요.
설계도를 잘 만들어야 해요. 아직은 AI가 스스로 뛰어난 설계도를 만들기엔 조금 부족해요.

2️⃣ AI에게 적절한 기억을 줘야 해요 🧠

이제는 Prompt Engineering보다 Context Engineering의 시대예요.
AI에게 ‘어떤 데이터’를 주는지가 중요하고, ‘기억을 어떻게 관리’하느냐가 핵심이에요.
잊어야 할 정보는 잊게 하고, 필요한 정보만 유지해야 해요.
예를 들어 특정 작업만 하고 AI가 그걸 ‘잊도록’ 하는 관리가 필요해요.

가끔은 리셋 후 제로베이스 설계가 더 나을 때도 있어요.

3️⃣ AI가 일을 잘하려면 ‘뛰어난 사수’가 필요해요 👩🏻‍🏫

• 구체적인 목표를 설정해주세요.

• 그 일을 해야 하는 이유와 맥락을 설명해주세요.

• 체계적이고 구체적인 가이드라인을 주세요.

• 단계적인 피드백을 주고, 상황에 따라 조율해주세요.

• 목표 달성을 위한 핵심 데이터를 정확하게 제공해주세요.

4️⃣ AI 네이티브 시대, 인간의 핵심 역량 💪

• 목표 설정: 큰 방향은 인간이 잡아야 해요!

• 평가와 판단: GO, Stop and Reset, Revise의 세 가지 판단이 중요해요. 이 과정에서 인간의 ‘더 잘하고 싶은 욕구’와 경험이 필요해요.

• 방향성 피드백: “잘 모르겠는데 다시 해 와” 대신, “내 경험으로 봤을 때 이 부분을 이렇게 하면 더 좋아질 것 같아”라는 식으로 구체적인 방향을 제시해야 해요.

*대표 이미지 출처: 미드저니