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에이전트(Agentic AI)는 “대답”을 잘하는 AI가 아니라, 목표를 받아 일을 쪼개고 도구를 쓰며 결과물을 끝까지 만들어내는 AI 작업 방식입니다. 그래서 우리는 질문을 잘하는 것만으로는 부족해지고, 업무를 “과정”으로 설계하는 역량이 더 중요해졌습니다. 이 글에서는 에이전트형 AI가 돌아가는 원리와, 실제 업무에서 무엇이 어떻게 달라지는지 사례로 정리합니다.

복잡한 이론 대신, 누구나 바로 따라 할 수 있는 **프롬프트 엔지니어링 3단계(①상황 설명 ②역할·목표 지정 ③형식·예시 제시)**를 정리하고, 일상·업무·가족 관계에 바로 적용할 수 있는 한국어 예시 프롬프트를 함께 제공합니다. 한 줄 프롬프트를 잘 쓰는 비결보다, “AI에게 말을 어떻게 건네야 하는지”라는 실전 감각을 만드는 데 초점을 맞췄습니다.

생성형 AI와 데이터센터 인프라는 전기뿐 아니라 막대한 양의 물을 사용하며, 이는 서서히 기후·수자원 문제와 연결된 새로운 윤리 쟁점으로 떠오르고 있습니다. 특히 물 부족 지역에 집중적으로 지어지는 AI 데이터센터는, AI 혜택을 누리는 사람들과 물 비용을 떠안는 지역 주민 사이의 불균형을 낳고 있습니다. 이 글에서는 AI 인프라가 물을 어떻게 사용하는지, 앞으로 우리가 고려해야 할 기준은 무엇인지 차분히 정리합니다.

프롬프트를 잘 쓰는 사람은 “감으로” 쓰지 않고 패턴 단위로 재사용합니다. 이 글에서는 OpenAI·Gemini·Prompting Guide 등에서 공통으로 권장되는 프롬프트 엔지니어링 기법을 바탕으로, 실무에서 바로 복사해 쓸 수 있는 12가지 프롬프트 패턴을 정리합니다. 각 패턴마다 “언제 쓰는지, 어떻게 구조를 짜는지, 실무 예시는 무엇인지”까지 담았기 때문에, 우리가 프롬프트 가이드나 템플릿으로 바로 가져가서 활용할 수 있도록 구성했습니다.

프롬프트 엔지니어링은 “모델에게 어떤 말을 어떻게 건네야 원하는 답을 얻을 수 있는가”를 다루는 실무 기술입니다. 좋은 프롬프트는 단순히 길게 쓰는 것이 아니라 목표·맥락·형식·제약을 구조적으로 설계하는 것에서 시작됩니다. 이 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리를 5가지로 정리하고, 각각을 바로 복사해 써볼 수 있는 예시와 함께 설명합니다.

많은 책과 기사에서 1956년 다트머스 회의를 “인공지능의 탄생”이라고 부르지만, 실제로는 이미 그 이전에도 똑똑한 기계에 대한 연구와 논의는 진행되고 있었습니다. 이 글에서는 다트머스 회의가 왜 상징적으로 ‘AI의 출생 신고서’로 불리게 되었는지, 당시 연구자들이 어떤 기대와 오해를 가지고 있었는지, 그리고 오늘날 우리가 이 사건을 어떻게 현실적으로 이해해야 하는지 정리합니다. 다트머스 회의를 둘러싼 신화와 실제를 구분해 보면, 현재 AI 붐을 바라보는 데도 도움이 되는 몇 가지 교훈을 얻을 수 있습니다.