GPTs 활용 사례: 프롬프트 대량 제작을 1/6로 줄인 방법
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팀제이커브
생산성을 높이는 가이드북
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AI Native로 살아가고자 하는 팀제이커브는 최근 새로운 크루로서 "AI 코치"들을 영입했습니다.
GPTs로 코치를 만드는 코치 AI 전체 구조 개요 다이어그램
이 코치들은 팀제이커브가 진행하는 다양한 기업 교육에서, 각 모듈의 전문 역할을 수행하며 참가자들이 교육 흐름에 자연스럽게 참여할 수 있도록 지원하는 역할을 맡게 됩니다.
팀제이커브에서 코치 제도를 만든 이유는 명확합니다. AI를 가장 잘 활용하는 방법은 AI의 언어와 '나'의 언어를 정교하게 일치시키는 것이고, 이를 모든 교육 현장에서 체계적으로 구현할 필요가 있었기 때문입니다. 그리고 그 기반이 되는 핵심 구조가 바로 프롬프트였죠.
그런데, 문제는 여기서 시작됐습니다. 정형화되고 고도화된 프롬프트를 여러 개 만드려면 상당한 시간과 리소스가 필요했습니다. 그래서 가장 단순한 접근 방식인 GPTs를 활용해 리소스를 최대한 줄여보기로 했습니다.
즉, 코치를 만드는 코치를 만들어보는 실험이었고, 그 제작 과정을 정리한 가이드를 여기 공유합니다.
이 글을 통해 배우실 수 있는 것
•
GPTs의 기초 개념
•
프롬프트 설계의 기본 구조
제작 가이드
팀제이커브의 교육은 모듈별 전문성이 뚜렷해, 각 모듈에 특화된 여러 명의 AI 코치(=프롬프트)가 필요했습니다. 이 프롬프트들은 하나의 통일된 템플릿을 유지하면서도 교육 내용에 따라 흐름이 달라지는 구조여야 했습니다.
고도화된 프롬프트 12개를 GPTs로 자동화하는 과정
그래서 우리는 '코치를 만드는 코치(GPTs)'를 만들기로 했고, 그 구조는 다음과 같습니다.
AI 코치 페르소나 생성을 위한 프롬프트 설계 예시 화면
1.
특정 인물(AI 코치)의 페르소나 생성
2.
교육 모듈 데이터 학습
3.
기존 작성된 "예시" 기반 Knowledge 적용
이렇게 결합된 페르소나와 모듈 데이터가 결합되면 최종적인 "AI 코치"가 되는데요, 한 단계씩 자세히 살펴보겠습니다.
1. 특정 인물(AI 코치)의 페르소나 생성
먼저, 생성할 AI 코치의 페르소나를 생성합니다. 이때의 페르소나는 팀제이커브가 추구하는 '인재상'에 어울리는 페르소나로 제작되었는데요. 성격, 말투 등 인물에게 인격을 부여하는 과정이죠.
AI 코치 페르소나 생성을 위한 프롬프트 설계 예시 화면
2. 교육 모듈 데이터 학습
다음은 교육 모듈에 대한 데이터를 학습시키는 과정입니다. 이전 팀제이커브에서 진행하고 있던, 교육 워크플로우를 프롬프트에 녹인다고 보시면 됩니다.
교육 모듈 워크플로우를 프롬프트에 학습시키는 과정 예시
그리고 이렇게 만들어진 프롬프트는 챗GPT의 지침으로 적용할 수 있습니다. 제미니를 사용 중이라면, GPTs나 Gems로 만들 수 있겠죠.
다만 보다 정확도를 높이기 위해서, 프롬프트가 제대로 작동하는지 수 차례 결과물을 테스트해 볼 필요가 있습니다.
3. 기존 작성된 "예시" 기반 Knowledge 적용
수 차례의 테스트 후 마음에 드는 결과물이 나왔다면, GPTs에 참고할 자료, 즉 "지식"으로 추가하면 좋습니다. 이렇게 하면 이전에 비해 원하는 결과물 형식대로 나올 가능성이 높아지거든요. 다만 예시는 파일 형식으로 업로드할 수 있으니, 되도록 .md 형식 혹은 .txt 형식으로 작성하시길 권장드립니다.
기존 예시 문서를 GPTs 지식으로 등록하는 설정 화면
이렇게 완성된 AI코치는 GPTs 형태로 구축해서, 팀 전체가 공유 및 활용할 수 있도록 배포되었습니다.
얼마나 시간이 줄었을까?
GPTs 없이 작업할 경우
프롬프트를 깊이 있게 만들어보신 분들은 아시겠지만, 고도화 작업은 시간이 꽤 필요합니다. 프롬프트 엔지니어링과 반복 테스트가 필수적이기 때문입니다.
전체 페르소나 프롬프트 예시
다행히 팀제이커브는 이미 교육 모듈 데이터가 있었기에, AI 코치 1명을 만드는 데 약 1시간이 걸렸습니다.
하지만 제작해야 할 코치가 총 24개였으니, 이틀 정도는 온전히 투입해야 하는 규모였죠.
GPTs 활용 후 단축된 시간
반면, 하나의 '정답 프롬프트'를 완성한 뒤 이를 Knowledge로 등록하고 GPTs를 구축해 반자동 방식으로 진행하자, 프롬프트 1개 제작 시간은 약 10분(검토 포함)으로 줄었습니다.
GPTs 활용으로 프롬프트 제작 시간이 대폭 단축된 결과 비교
이후 남은 11개를 만드는 데 걸린 시간은 약 1시간 30분 정도. 처음 시도하는 과정이라 검토에 시간을 들였다는 점을 감안하면, 실제로는 더 단축될 여지도 있어 보입니다.
알아두실 점
많은 분들이 GPTs 제작을 어렵게 생각하지만, 실전에서는 훨씬 간단합니다. 고난도 스키마나 API 연동 없이도, 단순 반복형 업무라면 5분 만에 GPT 하나를 만들고 업무 효율을 극적으로 끌어올릴 수 있습니다.
물론 고도화의 여지들은 다양하지만, 시작 자체는 매우 가볍게 할 수 있습니다.
유의사항
•
처음부터 완성형 GPT를 만들려고 하지 마세요. 먼저 1개의 '정답'을 만들고, 이를 Knowledge로 재사용하는 방식이 훨씬 정확하고 효율적입니다.
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