생성형 AI

2026 생성형 AI를 위한 프롬프트 가이드

질문의 한 끗 차이가 비즈니스의 성과를 결정합니다

Salesforce Korea

2025-12-19 5분 분량

P.C.R.O 프레임워크 기반의 명확한 업무 지시: 단순 질문이 아닌 역할과 배경을 담은 ‘업무 지시서’를 통해 AI 답변의 품질을 결정하세요.
멀티턴 대화를 통한 결과물의 점진적 고도화: AI와 실시간으로 피드백을 주고받는 ‘공동 기획’ 과정을 통해 비즈니스 맥락을 완성하세요.
개인의 프롬프트 노하우를 팀의 자산으로 확장: 검증된 프롬프트를 라이브러리로 공유하여 조직 전체의 업무 경쟁력을 상향 평준화하세요.

새해 업무 계획을 세우며 AI에게 첫 질문을 던져보셨나요? 혹시 내가 원하는 결과가 나오지 않아 “역시 AI는 아직 활용하기 어렵네”라며 창을 닫으신 적은 없으신가요?

“여러분은 지금 어떤 방식으로 지시하고 계신가요?”

단순한 ‘질문’을 던지고 계신지, 아니면 명확한 ‘업무 지시서’를 주고 계신지에 따라 AI는 평범한 챗봇이 되기도 하고, 여러분의 가장 유능한 파트너가 되기도 합니다. 2026년, AI 에이전트 시대에 걸맞은 실전 프롬프트 전략을 공개합니다.

AI의 지능을 깨우는 ‘P.C.R.O’ 프레임워크

전문가처럼 일하는 AI를 원하신다면, 아래 4가지 요소를 기억하세요.

P (Persona – 역할 부여): AI에게 ‘전문가’라는 가면을 씌워주세요. (예: “너는 10년 차 B2B 마케팅 전략가야”)
C (Context – 배경 설명): 타겟은 누구인지, 우리 브랜드의 목표는 무엇인지 최대한 많은 정보를 공유하세요.
R (Restriction – 제약 사항): 하지 말아야 할 것을 정해주세요. 글자 수 제한이나 특정 금지어를 설정하는 것만으로도 품질이 달라집니다.
O (Output Format – 출력 형식): 표, 리스트, 보고서 등 내가 실무에 바로 사용할 수 있는 형태를 지정하세요.

실전 비교: 당신의 프롬프트는 어느 쪽인가요?

똑같은 업무를 지시해도 결과는 천차만별입니다. 실무에서 흔히 발생하는 차이를 직접 확인해 보세요.

구분	❌ 나쁜 예	✅ 좋은 예
프롬프트	“우리 회사 새 CRM 홍보 이메일 써줘”	“전문 카피라이터로서(P), IT 팀장 타겟(C)의 CRM 홍보 메일을 써줘. 불렛 포인트를 사용하고(O), 전문 용어는 가급적 배제해줘(R).”
결과물	어디서 본 듯한 뻔하고 일반적인 내용	수정 없이 바로 발송 가능한 고품질 초안

프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 GPT 제품이나 챗봇과 같은 생성형 AI 도구에 매우 구체적인 질문을 하거나 상세한 정보를 제공하여 최상의 결과를 얻는 행위입니다. 어떤 사람들은 이를 “AI 위스퍼링” 이라고 부르기도 하는데, 이는 본질적으로 생성형 AI 제품이 여러분이 질문한 문장이나 프롬프트에 대하여 창의적이고 올바른 답변을 제공할 수 있도록 안내하기 때문입니다.

개인 및 비즈니스용으로 인공지능 도구의 인기가 높아짐에 따라 좋은 프롬프트 엔지니어링 기술은 쿼리(질문) 작성에 도움이 될 수 있습니다. 프롬프트가 더 구체적이고 상세할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 더불어 매우 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 제품에게 알버트 아인슈타인과 같은 유명 인물의 관점에서 답변하도록 요청하여 해당 인물의 시각에서 응답을 받아볼 수 있습니다. 이러한 결과는 주로 인터넷에 있는 다량의 데이터에서 추출되지만, 프롬프트를 세밀하게 조정하고 문맥을 추가함으로써 더 정교하고 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다.

더 나은 생성형 AI 프롬프트를 작성하기 위한 6가지 팁

더 정교한 결과물을 얻고 싶다면 다음 6가지 체크리스트를 활용해 보세요.

구체적인 톤앤매너 지정: AI에게 단순히 “친절하게 써줘”라고 하기보다, “신규 고객에게 신뢰감을 줄 수 있도록 비즈니스에 적합한 격식 있는 톤으로 작성해줘”와 같이 상황과 대상에 맞는 분위기를 구체적으로 명시하세요.
사고의 단계 유도(Chain of Thought): 결론만 묻지 말고 “최종 답변을 내놓기 전, 단계별 논리적 근거를 먼저 생각해서 보여줘”라고 지시해 보세요. AI가 스스로 추론 과정을 거치며 훨씬 정교하고 논리적인 해답을 찾아냅니다.
부정문보다는 긍정문 사용: “~하지 마”라는 금지 명령은 AI에게 혼란을 줄 수 있습니다. “~는 제외하고, 300자 이내의 간결한 핵심 요약 위주로 작성해줘”처럼 해야 할 일을 명확하게 정의할 때 AI는 더 정확하게 반응합니다.
명확한 예시 제공(Few-shot): 백 마디 설명보다 한 줄의 예시가 강력합니다. 원하는 느낌의 샘플 문장이나 기존 작업물을 하나만 제공해도, AI는 여러분의 의도를 완벽히 파악하여 기대치에 부합하는 결과물을 내놓습니다.
복잡한 작업의 모듈화: 커다란 프로젝트를 한 번에 요청하기보다 ‘개요 짜기 – 자료 조사 – 초안 작성 – 퇴고’처럼 단계를 나누어 요청해 보세요. 작업이 세분화될수록 각 단계의 완성도가 비약적으로 올라갑니다.
모른다고 말할 자유 부여: AI가 그럴듯한 거짓말을 하는 ‘환각(Hallucination) 현상’이 걱정되시나요? “모르는 정보나 불확실한 내용은 지어내지 말고 ‘확인 불가’라고 답해줘”라고 미리 설정해보세요. 답변의 신뢰도를 크게 높일 수 있습니다.

단판 승부가 아닌 ‘대화’로 완성하는 멀티턴(Multi-turn) 전략

완벽한 프롬프트 한 줄을 작성해야 한다는 부담감을 버리세요. 2026년의 고도화된 AI 모델은 사용자와의 연속적인 대화를 통해 맥락을 파악하는 능력이 탁월합니다. 첫 번째 답변이 만족스럽지 않다면 창을 닫는 대신 ‘점진적 구체화(Iterative Refinement)‘를 시도해 보세요.

비판적 검토 요청: “방금 작성한 초안에서 논리적으로 부족한 부분 3가지만 지적해 주고, 그걸 보완해서 다시 써줘.”
관점의 확장: “이번에는 마케팅 팀장이 아닌, 예산을 승인해야 하는 재무 담당자의 시각에서 이 보고서를 다시 검토해줘.”
데이터 기반의 심화: “이 전략을 뒷받침할 수 있는 최신 시장 트렌드나 통계 수치를 추가해서 내용을 보강해줘.”

AI는 단 한 번의 명령을 수행하는 도구가 아니라, 실시간으로 피드백을 주고받으며 결과물의 완성도를 높여가는 공동 기획자(Co-creator) 임을 잊지 마세요.

이러한 개인의 대화 기술이 팀 전체의 노하우로 쌓일 때 비즈니스의 진짜 혁신이 시작됩니다.

나만의 비법을 팀의 자산으로, ‘프롬프트 라이브러리’ 구축

최고의 프롬프트는 한 번 쓰고 버리는 일회용 소모품이 아닙니다. 업무 효율을 극대화하는 프롬프트를 발견했다면, 이를 팀원들과 공유하고 표준화하는 ‘프롬프트 라이브러리(Prompt Library)’를 구축해 보세요.

성공 사례 아카이브: 잘 작동했던 프롬프트와 그 결과물을 기록하여 팀 전체의 시행착오를 줄입니다.
가변형 템플릿 제작: 상황에 따라 핵심 키워드(타겟 제품, 캠페인 목적 등)만 갈아 끼울 수 있는 팀 전용 ‘프롬프트 템플릿’을 만듭니다.
협업 중심의 진화: 동료의 프롬프트에 새로운 아이디어를 더해 더 정교한 ‘팀 시그니처 프롬프트’로 발전시킵니다.

2026년의 비즈니스 경쟁력은 개인의 천재성이 아닌, 팀 전체가 AI를 도구 삼아 집단지성을 발휘할 수 있는 시스템에서 결정됩니다. 개인이 발견한 한 줄의 힌트를 조직의 거대한 자산으로 전환해 보세요.

2026년의 새로운 기준, ‘추론’과 ‘데이터’

생성형 AI 도구는 완벽하지 않으며 인간이 아닙니다. 대화를 나누는 것처럼 느껴질 수 있지만 사실은 데이제 프롬프트는 단순히 글을 쓰는 단계를 넘어섰습니다. AI가 스스로 논리적인 단계를 밟아 생각하게 만드는 ‘사고의 사슬(Chain of Thought)’을 유도해야 합니다.

특히 세일즈포스의 에이전트포스(Agentforce)처럼 실제 기업 데이터(CRM)와 연결된 환경에서 프롬프트를 사용해 보세요. AI는 비로소 우리 조직의 맥락을 완벽히 이해한 ‘진짜 해결책’을 제안할 수 있습니다.