예제가 가득한 제미나이 길라잡이

예제가 가득한 제미나이 길라잡이
이승우 지음 / 정보문화사 / 2026년 4월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

요즘 챗GPT, 제미나이, 클로드와 같은 대형 LLM의 사용 인구가 더욱 많아지고 있다. 사용자 늘어나는 이유는 명확하다. 좋기 때문이다. 기술이 발달하기 전 인류의 지식 습득에는 상당한 시간이 걸렸다. 전파 속도도 더뎠으며 지식이 곧 힘인 시대였다. 인터넷이 발달하며 지식이 공유되는 속도가 늘어났고, AI 시대에 접어든 지금은 누구나 AI (이해의 편의를 위해 LLM을 AI라 칭하겠다.)에 한마디 질문만 하면 전문가 이상의 깊이 있는 정보를 몇 초내에 얻을 수 있다.

AI의 좋고 나쁨은 현재로서 논하기 어렵다. GPT, Gemini, Claude, Grok, Meta와 같은 빅테크 기업이 투자해서 만든 AI 중 GPT, Gemini, Claude는 다른 AI 대비 우위를 점하고 있다. 그러나 그 3가지 AI에서 우위를 찾는 건 어렵다. 서로 붉은 여왕의 게임을 하고 있기에 빠르게 새로운 기술을 적용하고, 경쟁 AI보다 월등한 성능을 내놓기 때문이다.

GPT가 AI 기술에 불을 지핀건 맞다. 2022년 11월 당시는 충격적이었다. GPT 이전의 AI와 이후의 AI는 차원이 다르기 때문이다. AI가 과거의 데이터를 학습했고, 확률적으로 답하기에 인간의 창의성 영역은 뛰어넘을 수 없다고 하지만, 인간 또한 무에서 유를 창출하는 존재는 못된다. 입력되고 경험한 것들이 많아야 창의적인 아이디어가 나온다. 그리고 흔히 인간이 떠올리는 창의적인 생각은 이미 누군가 한 번은 다 해봤던 생각이라고 말하기도 한다. 그런 관점에서 본다면 AI가 내놓는 답은 이미 세상에 존재하는 모든 정보를 습득한 상태에서 확률적으로 내놓는 답이다. 그걸 과연 창의적이지 못하다고 말할 수 있을까?

위에 쓴 생각은 <예제가 가득한 제미나이 길라잡이>를 읽고 든 생각이라기보다는 평소 AI에 관심 있는 나의 생각을 잠시 풀어쓴 것이다. 우선 내가 이 책을 읽게 된 이유도 위의 배경들이 맞물려 있기도 하다는 점은 말해두고 싶다.

이 책을 선택한 이유는 "예제"라는 키워드가 내 눈길을 사로잡았다. AI에게 우리는 질문하면 답을 받는다. 그러나 "어떤" 답을 받는지는 "얼마나 정확하게" 물었는지, "어떤 아웃풋"을 요구했는지에 따라 다르다. 대충 훑어볼 경우 큰 차이는 나지 않지만 프롬프트의 정교함에 따라 디테일의 차이는 크다. 그리고 그 차이는 결국 시간 단축으로 이어진다.

즉, AI를 잘 쓰기 위해서는 더 많은 예제, 활용 사례를 알아둬야 했다. 내가 목적했던 바를 이 책에서는 상당 부분 얻을 수 있었다. 이제 대부분의 사람들이 프롬프트를 어떤 구조로 만들어야 한다는 건 대부분 알고 있다. 역할(페르소나)를 부여하고, 내가 목표하는 바를 전달한 후, 원하는 아웃풋의 형태를 말해야 한다. 그런데 누가 이렇게 정교하게 프롬프트를 쓸까? 나도 모르는 걸 물어보는데 이런 걸 먼저 떠올릴 사람은 없다. <예제가 가득한 제미나이 길라잡이>는 이를 해결할 수 있는 좋은 팁을 알려줬다. 바로 프롬프트 템플릿과 메타 프롬프트라는 것이다.

프롬프트 템플릿을 구성하기 위해 제미나이에게 프롬프트를 물어보고 (메타 프롬프트) 이를 Gems에 반영하면 완벽한 프롬프트 템플릿이 되고, 필요할 대 Gems만 호출하면 구구절절하게 역할을 정하고, 원하는 결과물의 형태를 설명하지 않아도 된다.

제미나이의 장점은 Google 생태계를 뒷배로 둔 AI라는 점이다. 즉, 제미나이는 개별 LLM 상태라 아니라 독스, 슬라이드, 시트에 포함되어 직접적으로 도와줄 수 있다는 점이다. 나는 웹사이트로 제공되는 채팅창에서만 대화를 주고받기만 했는데, 개별 툴 안에서 대화하며 작업을 더 효율적으로 지원받을 수 있는 점은 처리하는 일의 성격에 따라 어떤 채널을 이용하는 게 가장 효과적일지 생각해 보게 하는 사례였다.

그리고 이 책에는 아주 효과적인 구글 생태계에서 AI 툴을 사용하는 방법이 소개되었다. 마지막 챕터에 짧은 분량을 할애해서 설명했는데 인상적이었다. 과정은 LLM (Deep Research) --> Google Docs --> Notebook LM (다중 Slide) --> LLM (Canvas) --> Google Slide로 이어지는 과정이다.

마치며

AI 기술의 발전은 과거 어떤 기술보다 빠르게 발전한다. 심지어 AI 전문가들도 이제는 AI가 내놓는 답변이 어떤 과정을 걸쳐 나왔는지 알 수 없다 말하고, 그 발전 속도와 크기를 예측할 수 없다고 말한다. 그렇기에 AI에 대해 긍정, 부정론 팽팽하지만 개인이 어떤 대세 흐름을 바꾸는 건 어렵다.

이미 기술은 계속해서 진화하고 있다. 사용도 더 쉬워지고 있다. 그렇지만 능숙하게 사용하는 사람의 수는 그다지 많지 않다. 평범하게 사용하는 사람과 능숙하게 사용하는 사람의 벽은 높지 않다. 활용하는 방법은 어렵지 않다. 조금의 시간만 투자하면 AI의 더 많은 리소스를 활용할 수 있다. 그 결과를 직장에서 업무 능력을 높이는데 활용해도 좋고, AI 시대에 성장하는 사람이 되는데 활용할 수도 있다.

다소 투박하게 표현된 내용이 많은 책일 수 있으나, 다른 Gemini 기술서에서 보지 못했던 정보들을 많이 담고 있다. 구글 생태계와 Gemini를 더 폭넓게 활용하고 싶은 사용자들에게 이 책이 도움 되리라 생각한다.