AI를 활용하여 능력을 발휘하는 최고의 조언

크래프터 - 나는 AI로 인생을 바꿨다
비기 지음 / 모티브 / 2026년 9월

이 서평은 네이버카페 #책책책책을읽읍시다 의 소개로

출판사로부터 서적을 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

생성형 AI를 써본지 꽤 많은 시간이 흘렀습니다. 어느새 일상 속에서 사용하지 않는 것이 이상할 정도로 자리를 잡고 있습니다. 물론 저에게도 말입니다. 나름대로 잘 활용한다고 생각하고 있는데, 문제는 막상 써보면 생각만큼 원하는 답이 잘 나오지 않는다는 겁니다. “왜 이렇게 엉뚱하게 답하지?” 싶을 때도 있고, 한참 설명했는데도 비슷한 결과만 반복될 때도 있습니다. 이 책은 바로 그 지점에서 멈추는 분들을 위한 책인 것 같습니다. AI의 성능을 탓하기 전에 내가 어떤 정보를 주고, 어떤 식으로 질문했는지부터 점검해보자는 이야기가 있습니다. 딱 저에게 해당되는 이야기였습니다.

저자 역시 처음부터 AI를 잘 다룬 사람은 아니었습니다. 회사에서 열린 사내 AI 경진대회에 마지못해 참여했고, 처음에는 엉뚱한 답이 돌아오는 수준이었다고 합니다. 그런데 한 번 실패하고 끝내지 않고, 왜 안 되는지 질문을 바꾸고 표현을 바꾸며 계속 시도합니다. 그 과정을 수백 번 반복하면서 AI에게 말을 거는 방식에도 일정한 구조가 있다는 걸 발견합니다.

이 부분은 꽤 현실적이었습니다. AI를 쓰다 보면 한두 번 질문하고 ‘별로네’ 하고 접기 쉽습니다. 물론 유료 무료 차이는 있겠지만, 그래도 거기서 멈추는 경우가 꽤 있지요. 그런데 책에서 말하는 것은 원하는 결과가 안 나왔을 때가 오히려 다음 질문의 시작이라고 봅니다. 잘 안 된 결과 하나하나가 ‘어디가 부족했는지’를 알려주는 단서라는 겁니다. 스스로 찾아나가야 하는 부분이겠지요?

이미지를 만드는 과정에서도 비슷한 이야기가 나옵니다. 처음에는 ‘아름다운 해변의 일몰 사진’ 정도로 입력하지만, 결과가 나쁘지는 않아도 매번 비슷한 방향으로 나옵니다. 결국 문제는 AI가 아니라 ‘아름다운’이라는 말을 너무 대충 던졌다는 것이었습니다. 누군가에게 아름다운 해변은 몰디브일 수도 있고, 제주 바다일 수도 있고, 흐린 노르웨이 해변일 수도 있습니다. 내가 머릿속에 그리고 있는 장면을 AI가 알아서 맞혀주기를 기대했던 셈이지요.

이 대목을 읽고 나니 AI를 사용할 때 생각보다 자주 했던 실수라는 생각이 들었습니다. AI가 말을 잘 알아듣게 하려면 내가 먼저 원하는 것을 꽤 구체적으로 알아야 합니다. 의외로 이게 쉽지 않습니다. 대충 던지면 대충의 결과값이 나옵니다. AI가 만능은 아니니까요. 정말 뼈저리게 느끼는 부분이었습니다.

책에는 실전 활용법도 많이 나옵니다. 예를 들어 SNS를 시작할 때 무턱대고 글을 올리기보다, 잘하는 계정을 몇 개 골라 공통점을 살펴보고 그 형식 중 지금의 나도 따라 해볼 수 있는 것을 골라보라고 합니다. 단순히 베끼라는 뜻은 아닙니다. 잘되는 결과의 구조를 보고, 거기에 내 이야기를 얹으라는 쪽으로 보입니다. 이 정도만 해도 AI를 ‘대신 해주는 도구’가 아니라 ‘정리하고 비교해주는 조력자’로 쓰는 느낌이 납니다. 물고기를 잡아주는 것이 아니라, 물고기를 잡는 법을 알려주는... 어디선가 많이 듣던 말이지요?

책의 핵심은 제목이기도 한 CRAFTER 공식입니다. Context는 맥락, Role은 역할, Action은 지시, Format과 Example은 형식과 예시, Thinking은 사고 과정, Evidence는 근거, Refinement는 검증과 개선을 뜻합니다. 외워야 되나 싶은데, 읽어보면 거창한 공식은 아닙니다. AI에게 일을 시키기 전에 왜 이 일을 하는지, 어떤 역할로 답해야 하는지, 정확히 무엇을 해달라는지, 결과를 어떤 형태로 받을지 하나씩 확인하는 방식으로 정리해 보란 말입니다.

개인적으로 가장 실용적으로 느껴진 부분은 ‘빠뜨리지 않게 도와주는 점검 도구’라는 설명이었습니다. AI에게 말을 걸 때 우리는 이미 머릿속에 알고 있는 정보는 굳이 설명하지 않는 경우가 많습니다. 그런데 AI 입장에서는 그 정보가 없으면 다른 방향으로 답할 수밖에 없습니다. 예를 들어 오랜만에 연락하는 지인에게 결혼 축하 메시지를 써달라고 하면서 관계나 말투를 하나도 알려주지 않으면, 어디서나 볼 법한 인사가 나오는 게 당연합니다. 그런 걸 필요한 것으로 바꾸는 생각은 본인이 해야지요. 그런 점은 확실히 잘 짚어주었습니다.

이 책이 괜찮았던 이유는 단순히 ‘AI로 돈을 벌었다’는 성공담으로만 가지 않는다는 점입니다. 실제로 저자는 AI를 활용해 콘텐츠 제작과 강의, 컨설팅 등으로 활동 영역을 넓혔지만, 책의 중심은 결과보다는 시행착오에 있습니다. 한 번에 잘하는 사람의 이야기보다 틀린 답을 받아가며 질문을 바꾼 경험이 더 많아 상당히 참고가 되었습니다.

물론 AI를 어느 정도 사용해본 사람이라면 ‘맥락을 줘라’, ‘예시를 줘라’, ‘구체적으로 질문하라’ 같은 내용은 이미 알고 있을 수 있습니다. 아주 새로운 비법을 기대한다면 익숙하게 느껴질 수도 있겠습니다. 그래도 장점은 그런 내용을 CRAFTER라는 하나의 틀로 정리해 두었다는 것입니다. 필요할 때 책을 처음부터 다시 읽지 않아도 질문을 던지기 전에 빠진 것이 없는지 확인하는 체크리스트처럼 머리속에 띄운다면 큰 도움이 되겠네요. 이 책에서 얻은 건 그런 것이었습니다.

읽고 나니 AI를 잘 쓰는 사람은 질문을 화려하게 쓰는 사람이 아니라는 생각이 들었습니다. 자기가 무엇을 원하는지 알고, 필요한 정보를 빠뜨리지 않고 설명할 수 있는 사람에 더 가깝습니다. 결국 AI가 아무리 좋아져도 ‘대충 알아서 해줘’만으로 내가 원하는 결과가 계속 나오기는 어렵겠지요.

크래프터는 AI를 더 똑똑하게 만드는 책이라기보다, AI를 쓰는 내가 질문을 조금 더 제대로 만드는 방법을 알려주는 책이었습니다. 결국은 뭐 비슷한 말이지만, 사용자가 중요하다는 점을 확실히 얻게 된 거 같습니다. 필요할 때 한 번씩 CRAFTER 항목을 떠올리는 것만으로도 AI와 씨름하는 시간을 꽤 줄일 수 있겠다는 생각이 들었습니다. Context Role Action Format Example Thinking Evidence Refinement 입니다. 잘 기억해야겠습니다.