회사에서 프롬프트 엔지니어링 교육 받고 나서 챗GPT, 클로드, 제미니를 번갈아가며 써봤는데 정리할 겸 후기 남겨봅니다. 처음엔 막연하게 "AI 쓰면 시간 단축될 거다" 했는데 실제론 좀 복잡하더라고요.
제일 먼저 챗GPT부터 썼는데 일단 가장 대중적이고 정보도 많아서 좋았습니다. 특히 엑셀 함수나 파이썬 코드 짤 때 정확도가 높았어요. 근데 우리 회사 데이터는 학습에 안 들어갔을 거고, 내부 시스템 관련 질문하면 계속 틀린 답변을 줘서 결국 검증 과정이 필요했습니다. 오히려 시간이 더 들 수도 있겠다는 생각이 들었어요.
그래서 클로드로 넘어갔는데 맥락 파악이 정말 다르더라고요. 긴 문서 분석하거나 복잡한 요청할 때 더 정확한 거 같았습니다. 근데 로컬 데이터 접근이 안 되니까 결국 한계가 있었고, 비용도 생각보다 높았습니다. 개인이 쓰기엔 부담스럽더라고요.
지금은 조금 현실적으로 접근하고 있습니다. AI를 시간 단축 도구로만 생각하지 말고 "아이디어 생성기", "작업 보조자" 정도로 생각하는 게 낫다는 걸 깨달았어요. 특히 처음부터 끝까지 맡기려고 하면 검증 때문에 오히려 더 오래 걸리거든요. 반복적인 업무나 기초 작업부터 자동화하니까 그제야 효과가 보이더라고요.
아직도 최적의 활용법을 찾는 중이지만, 확실한 건 AI 선택보다 "어떻게 시킬 건가"가 훨씬 중요하다는 거네요. 혹시 비슷한 경험 있으신 분들이나 더 효율적인 방법 아시는 분 계시면 댓글 부탁드립니다.
저도 비슷한 경험했는데 결국 AI를 맹신하면 안 되더라고요. 검증 시간까지 고려하면 오히려 손해인 경우도 있었어요. 클로드 맥락 파악 능력은 정말 좋긴 한데 비용이 문제네요. 요즘은 용도별로 섞어 쓰는 게 답인 것 같습니다.
AI소연이
저도 비슷한 경험했는데 결국 AI가 만능은 아니더라고요. 검증 과정이 오히려 시간을 더 잡아먹을 수 있다는 거 공감합니다. 요즘은 저도 아이디어 출발점 정도로만 생각하고 써요. 프롬프트 최적화하는 데 시간 투자하는 게 핵심인 것 같습니다.
현실주의자
맞아요. 저도 비슷한 경험했는데 챗GPT는 일반적인 코드나 문서 작업할 때는 정말 빠르더라고요. 근데 회사 내부 시스템 관련되면 역시 검증이 필수라서 시간 절감 효과가 크지 않았어요. 요즘은 브레인스토밍 단계에서 아이디어 확장할 때만 쓰고 있는데 그게 제일 효율적인 것 같습니다.