일주일 만에 다시 마주한 AX 팀의 얼굴에는 새로운 기대감이 엿보였습니다. 5W1H 프레임워크라는 무기 덕분에 AI와 좀 더 친해진 것 같다는 피드백도 있었죠.
좋습니다. 그렇다면 보고서 작성의 첫 단계인 ‘리서치’ 과정으로 넘어가 보죠. 여러분은 자료 수집을 하는 단계에서는 어떤 어려움을 겪고 계신가요? 구체적인 사례가 있다면 더 좋겠네요.
이번에는 인사팀의 안 대리가 기다렸다는 손을 들었습니다.
요즘 MZ 세대들의 퇴사율이 높아져서 걱정입니다. 팀장님이 이유는 무엇인지와 다른 회사들은 어떤 대책들을 마련하고 있는지를 조사해 보라고 하시는데, 정보는 엄청나게 많지만 뭘 봐야 할지 감이 안 잡히네요. 보고서 제출은 다가오는데, 종일 자료만 찾아보다가 정작 보고서는 한 줄도 못 쓰고 있습니다.
기획서나 제안서, 그 시작은 언제나 리서치입니다. 이때 대부분의 시간을 정보 '수집'에 투입합니다. 그렇게 모은 정보가 곧 나의 실력이라는 착각에 빠지기도 하죠. 이제 그 낡은 방식을 끝낼 시간입니다.
나만의 ‘AI 리서치팀’ 세팅하기
우리는 흔히 좋은 기획서는 시간을 많이 들여야 한다는 생각에 사로잡혀 있습니다. 좋은 기획서는 '손품'과 '엉덩이 싸움'에서 나온다는 믿음이 있죠. 성실함이라는 함정에 빠져 리서치 시간의 90%를 정보 '수집'에 사용합니다.
하지만 진짜 가치는 수집한 정보 더미 속에서 "그래서 무엇을 해야 하는가(So What)"라는 통찰을 찾아내는 단 10%의 시간에 있죠. '심층 리서치(이하 딥리서치)' 기능은 바로 이 시간의 비중을 역전시키는 가장 강력한 무기입니다. 우리의 역할을 단순 '수집가'에서 핵심을 꿰뚫는 '전략가'로 바꿔주게 되죠.
딥리서치는 일반 AI 사용과 어떤 면에서 다를까요?
일반 AI 사용과 딥리서치는 근본적으로 다릅니다. 몇 가지 핵심적인 차이점을 비교해 보죠.
첫째, 일반 최근에는 AI에게 질문을 해도 대략 5~10개 정도의 소스를 확인 후 답변을 합니다. 하지만 딥리서치는 200~250개의 신뢰도 높은 웹사이트, 논문, 기사를 분석하여 답변을 생성합니다. 사람이 직접 하면 며칠 걸릴 일을 단 몇 분만에 해내는 거죠.
둘째, 조사 계획 수립: 프롬프트를 입력하면, 단순하게 키워드 기반으로 찾는 것이 아닙니다. 가장 적절한 조사 방향과 목차를 스스로 설계한 뒤 리서치를 시작합니다. 또 조사를 진행하면서 추가로 확인한 결과를 토대로 다음 계획을 수립하고 실행하죠.
셋째, 투명한 출처 제시: 모든 내용의 근거가 된 원문 소스의 링크를 함께 제공하여, 결과물의 신뢰도를 높이고 추가적인 팩트체크를 용이하게 합니다.
현재 대부분의 LLM 서비스에서 딥리서치 기능을 제공하고 있지만 대표적인 곳은 아무래도 '챗GPT'나 '제미나이'입니다. 다만 무료에서는 챗GPT가 월 10회, 제미나이가 5회로 사용이 제한적인데, 퍼플렉시티를 포함해서 다양한 서비스들을 병행해서 활용한다면, 무료 버전의 사용 횟수 제한을 어느 정도 보완할 수 있습니다.
그래서, 딥리서치 어떻게 쓰나요?
그럼 딥리서치를 직접 사용해 보죠. 제미나이를 예시로 진행해 보도록 하겠습니다. 먼저 프롬프트 창에서 도구를 선택한 뒤 Deep Research를 클릭합니다.
다음은 프롬프트를 입력할 단계인데요. 지난 시간에 학습했던 5W1H 프레임워크를 사용하면 됩니다. 앞서 안 대리가 질문했던 것처럼 인사팀에서 조사해야 할 ‘MZ세대 퇴사율’ 관련된 리서치를 가정하고 5W1H를 생각해 보죠.
What (과제): MZ세대 직원의 높은 퇴사율 원인과 해결 방안 조사
Who (역할): 최고의 HR 전문가이자 조직문화 컨설턴트
Why (목표): 실질적인 인재 유지 전략 수립
How (방식): 원인 분석 후, 기업들의 성공 사례 제시
When (시기): 최근 3년 트렌드 중심
Where (범위): 국내 F&B 기업 위주, 일본 사례 포함
이 여섯 가지 요소에 마지막으로 원하는 결과 형식(Format)까지 요청을 해주면 됩니다. 여러분도 직접 한번 프롬프트를 작성하고 제미나이에 입력해 보세요. 딥리서치 선택하는 것 잊으시면 안 됩니다.
프롬프트를 입력하면 제미나이가 리서치 계획을 수립하고 다시 승인을 요청합니다. (참고로 챗GPT에서는 사용자의 의도를 파악하기 위한 보충 질문을 합니다) 그대로 '연구 시작'을 클릭하면 제미나이는 몇 분 지나지 않아 아래와 같이 우리가 요청했던 형식대로 완성된 보고서 초안을 만들어 주죠.
여기서 끝이 아닙니다. 상단의 공유 및 내보내기 버튼을 클릭하면 ‘Docs로 내보내기’를 통해 팀원들과 곧바로 공동 편집을 시작할 수도 있고, 왼쪽 하단 프롬프트 창을 통해 제미나에게 수정 및 보완을 요청할 수 있죠.
주목할 만한 것은 ‘만들기’ 기능입니다. 이 기능을 활용하면, 수십 페이지의 리서치 결과를 재가공할 수 있습니다. 예를 들어 인터랙티브 한 웹사이트 형태로 변경을 하거나, 오디오로 내용을 요약해서 들을 수 있죠.
이곳 웹사이트(링크)를 클릭하시면 이렇게 만든 웹사이트를 직접 확인해 볼 수 있습니다. 단, 카카오톡이나 다른 서비스에서 클릭하면 브라우저 환경 상 보이지 않을 수 있으니 크롬에서 열어 보세요.
방대한 문서의 핵심 도출에서 내부 자료 분석까지..
이번 세션을 시작하며 유난히 걱정스러운 얼굴을 하던 안대리의 얼굴이 다소 밝아진 듯했습니다.
최프로님, 그런데 사람이 앉으면 눕고 싶다고.. 이걸 다 읽고 핵심을 파악하기는 여전히 만만치 않을 것 같은데요. 하지만 일정표를 보니 이 부분은 다음 시간에 해결책을 알려주실 것 같네요
그래서 제 질문은, 지금 분석한 것은 외부에 공개된 자료들 뿐이라서, 제가 다른 회사 인사팀 친구에게 받은 자료나 계열사 자료들처럼 웹사이트에서 검색되지 않는 자료들을 함께 분석할 수 있는 방법은 없을까요?
안대리의 말대로, 검색된 결과만 가지고 결론을 도출한다면 우리 회사만의 노하우를 반영하기 어렵습니다. 이미 알고 있는 것보다 되려 후퇴한, 뻔한 얘기만 반복하는 꼴이 될 수도 있죠. 어쩌면 이것이 직장인들이 AI를 잘 쓰지 않게 되는 핵심적인 이유일 수도 있습니다.
방대한 자료에서 핵심을 빠르게 찾는 문제와 검색되지 않는 내부 자료를 안전하게 분석하는 문제. 이 두 가지 문제를 한 번에 해결해 줄 존재가 있습니다. 다음 세션에는 딥리서치와 환상의 짝꿍을 이를 노트북LM을 소개해 드리겠습니다.
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