생성형 AI 입문자가 겪는 어려움과 해결 방안

2024-08-28

챗GPT를 시작으로 다양한 생성형 AI 서비스가 등장하면서 학습 범위가 크게 확대되어, 입문자들에게는 어려움이 증가하고 있습니다. 빠르게 발전하는 생성형 AI 기술을 따라가기 쉽지 않으며, 특히 뒤늦게 시작한 사람들은 큰 학습 부담을 느낍니다. 도구의 단순 사용과 실제 업무 활용 사이에는 큰 차이가 있어, 이를 극복하려면 많은 시간과 노력이 필요하기 때문입니다. 이러한 상황에서 생성형 AI를 효과적으로 학습하고 활용하는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 본 글에서는 개인적 경험을 바탕으로 생성형 AI 입문자들의 어려움을 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 합니다.

“저에게 있어 가장 효과적인 방법은 학습 내용을 정기적으로 블로그에 정리하는 것이었습니다. 이를 기반으로 전자책과 온라인 강의를 제작했고, 나아가 오프라인 강의와 개인 컨설팅을 통해 다양한 사람들과 소통했습니다. 이 과정은 예상보다 길어 약 3~4개월이 걸렸고, 그 이후에도 계속 진행되었습니다. 새로운 기술이나 도구가 나올 때마다 같은 방식으로 학습하고 적용했습니다. 또한, 이때도 모든 기술을 배우기보다는 자신에게 맞는 분야로 좁히는 것이 중요하며, 저에게 있어서는 글쓰기, 이미지(달리3), 영상 제작 순으로 깊이 있게 공부한 것이 크게 도움되었습니다.”

빠른 기술 발전과 새로운 서비스의 등장

생성형 AI 분야는 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 챗GPT로 시작해 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티 등 새로운 서비스가 계속해서 나오고 있죠. 이미지 생성에서는 달리, 미드저니가 있고, 최근에는 영상 생성 AI까지 등장했습니다. 이렇게 빠른 속도로 변화하는 기술을 따라가기란 쉽지 않습니다. 특히 늦게 시작한 사람들은 배워야 할 것이 너무 많아졌다고 느낍니다.

여기서 ‘퍼플렉시티(Perplexity)’는 이름이 낯설어서 여러 번 불러보며 외우려 노력했던 기억이 납니다. 이 서비스를 접한 후 지인들에게 퍼플렉시티가 구글 검색을 대체할 것이라는 의견을 내비치기도 하는데 공감하더군요.

단순한 사용을 넘어 실무 활용의 어려움

생성형 AI를 단순히 사용해 보는 것과 실제 업무에 활용하는 것은 차이가 큽니다. 이미지 생성 AI인 달리(DALL-E)를 예로 들면, 디자인이나 이미지 활용 경험이 부족할 경우 어려움을 겪을 수 있습니다. 원하는 결과를 얻으려면 적절한 프롬프트 입력이 중요한데, 이는 디자인 감각과 경험이 뒷받침되어야 합니다. 키워드 나열만으로는 만족스러운 이미지 생성이 어렵습니다.
또한 AI 생성 이미지를 프로젝트에 활용하기 위해서는 추가 작업이 필요합니다. 이미지 편집 도구를 사용한 보정 및 다듬기 과정이 요구되는데, 이 역시 기본적인 디자인 스킬이 필요합니다.

음악 생성 AI인 SUNO의 경우도 비슷합니다. SUNO를 효과적으로 사용하려면 음악 장르, 악기, 멜로디 등에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 음악 지식이 부족하다면 AI가 만들어낸 음악을 평가하고 개선 방향을 제시하기가 쉽지 않습니다.

이처럼 생성형 AI를 쉽게 접하고 사용해 봤지만, 오히려 해야 할 일이 더 많아진다고 느끼는 경우가 많을 것입니다

Tip: 실무 적용 시, 단순하고 쉬운 것부터 시작하세요. 메모한 내용을 챗GPT에 입력해 글을 생성하고 다듬어 보세요. 이 과정에서 새로운 아이디어를 얻고, 생성형 AI를 일상에서 활용하는 계기가 될 것입니다.

배움에 시간과 활용 방안 모색의 노력 필요

유튜브 등에서는 단기간에 생성형 AI를 배울 수 있다고 하지만, 현실은 다릅니다. 도구의 기본 사용법을 익히는 것은 비교적 쉽고 빠르지만, 이를 업무에 효과적으로 활용하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 글쓰기에 능숙한 사람은 챗GPT를 빠르게 도입할 수 있겠지만, 글쓰기 경험이 부족한 사람은 상당한 어려움을 겪을 수 있습니다.

게다가 생성형 AI 도구를 배운 후에도 구체적인 활용 방안을 찾는 것은 또 다른 도전입니다. 도구를 어느 정도 다룰 수 있다고 해서 어떤 분야에 어떻게 적용할지 바로 아이디어가 떠오르지는 않습니다. 자신의 업무나 관심사에 맞는 활용 방안을 모색하는 과정은 별도의 노력과 고민이 필요한 작업입니다.

따라서 생성형 AI 도구를 배운다고 해서 모든 문제가 즉시 해결되는 것은 아닙니다. 꾸준한 학습으로 도구에 대한 이해도를 높이는 한편, 창의적인 활용 방안을 찾기 위해 지속적으로 노력해야 합니다.

Tip: 배운 내용과 경험을 매일 블로그에 기록하는 습관을 들이세요. 외부 사용자와 소통하면서 새로운 활용 방안을 발견할 수 있습니다. 블로깅은 생성형 AI 활용 범위를 넓히는 데 도움이 됩니다.

배움에 대한 의지와 주변의 도움 필요

생성형 AI를 배우는 과정에서 어려움을 극복하려면 무엇보다 배움의 의지가 중요합니다. 생성형 AI를 배워야 하는 이유는 이미 많이 공유되고 있지만, 정작 중요한 것은 자신이 왜 배워야 하는지, 그리고 어떻게 활용할 것인지 고민하는 것입니다. 이는 개인마다 다르므로 스스로 답을 찾아가야 합니다.

혼자 배우기 어렵다면 관련 교육을 받거나 주변인의 도움을 구하는 것도 좋습니다. 생성형 AI에 익숙한 동료나 전문가와 대화하면 새로운 통찰을 얻고, 함께 학습하며 어려움을 해결할 수 있습니다. 주변의 지원과 조언은 생성형 AI 학습에 큰 힘이 됩니다.

Tip: 사용 중 생기는 궁금증은 유튜브 검색이나 지인에게 물어보세요. 꾸준히 궁금한 점을 해결하면 생성형 AI에 대한 이해도가 높아지고, 이는 활용도 향상으로 이어집니다.

생성형 AI 기술이 빠르게 발전하고 실무 활용이 쉽지 않으며, 배움에 많은 시간과 노력이 든다는 점을 고려하면 어려움을 느끼는 것은 당연합니다. 하지만 포기하지 않고 꾸준히 배운다면 생성형 AI는 분명 업무와 삶에 도움이 될 것입니다. 당장 눈에 띄는 성과가 나타나지 않더라도 천천히 나아가는 것이 결국 더 큰 성장으로 이어질 수 있습니다.

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글쓰기 작가 홍순성👉 https://sshong.com

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생성형 AI를 처음 접하면서 겪는 어려움들이 공감돼요. 특히 실무에서 바로 적용하기 어려운 부분들이 많은데 잘 풀어주셔서 감사합니다. AI 공부는 멈출 수 없을 것 같습니다.
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