AI LLM 툴 실무 적용 방법
2025. 5. 13.
*지난 1차 웨비나 내용을 기반으로 작성된 게시글입니다.
AI 협업은 더 이상 선택이 아닙니다.
마케팅/콘텐츠/데이터/세일즈 전 영역에서, LLM은 아이디어·실행·분석을 가속화합니다.
이번 웨비나에서는 현업에서 바로 쓰는 구조를 공유드렸습니다.
Chapter 1. AI 시대, 마케터의 역할이 달라졌다
데이터 기반 예측과 개인화가 표준이 되었습니다.
반복 작업은 AI가, 맥락과 판단은 사람이 맡습니다.
👉 핵심은 ‘협업 설계’는 프로세스에 AI를 심는 일입니다.
Chapter 2. ChatGPT 이해 & 프롬프트 엔지니어링
좋은 결과는 좋은 질문에서 나옵니다.
역할·맥락·형식·톤을 명시하면 품질이 급상승합니다.
👉 프롬프트는 ‘사양서’처럼, 입력의 구체성이 곧 출력의 정확도입니다.
Chapter 3. 실무 활용 8가지 케이스
① 리서치/트렌드 정리 – 출처 기준·포맷 통일
② 콘텐츠 캘린더 – 주차/이벤트/채널별 슬롯화
③ 카피라이팅 – USP·페르소나·CTA 변수 고정
④ 고객응대 스크립트 – FAQ→시나리오화
⑤ 데이터/표 정리 – CSV/테이블→핵심 인사이트 추출
⑥ 보고서/전략 초안 – 템플릿 기반 목차 자동화
⑦ 톤앤매너 반영 – 브랜드 가이드 프롬프트 고정
⑧ API/자동화 – 반복 플로우를 Make/시트로 연결
Chapter 4. 카피 & 콘텐츠 기획 실습 포인트
홍보형은 혜택·시의성, 참여형은 행동 동사·보상,
문제해결형은 pain→solution→proof 흐름을 표준화합니다.
AI는 ‘초안 엔진’, 사람은 ‘맥락 편집자’로 역할 분담하세요.
Chapter 5. AI 활용 시 주의사항
AI는 강력하지만, 한계와 리스크도 분명합니다.
① 데이터 편향성: 결과 해석 시 주의 필요
② 정보 최신성 한계: 데이터 업데이트 시기 고려
③ 기계적 문장 생성: 사람이 맥락을 다듬어야 함
④ 저작권·프라이버시: 법적·윤리적 고려 필수
⑤ 과의존 문제: 전략적 사고 없이 의존할 경우 성과 하락
👉 AI는 ‘사람을 대체’하는 것이 아니라, 사람의 역량을 증폭하는 협력자로 접근해야 합니다.
* 본 게시글은 요약본이기에, 웨비나 자료와 함께 영상을 시청하시길 바랍니다.
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한 줄 요약
✏️ AI LLM 툴은 단순한 도구가 아니라, 잘 묻고 잘 다루는 순간 업무를 혁신하는 실무 파트너가 됩니다.