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실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링
홍릉 2025.08.29.
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책소개

목차

1장 비즈니스와 프롬프트 엔지니어링
1.1 프롬프트 엔지니어링을 구성하는 것들
1.2 프롬프트 엔지니어링 프로세스와 설계 전략
1.3 비즈니스에서 필요한 프롬프트 엔지니어링 조건

2장 프롬프트 작성의 기본적 방법들
2.1 프롬프트 작성에서 기본적 방법이란
2.2 지시하기와 필요한 정보 제공하기
2.3 문제를 해결하고 오류를 고치는 기법
2.4 비교하고 분석하게 하는 방법
2.5 응답 개선을 위한 또 다른 방법들

3장 프롬프트 작성 팁: 패턴을 익혀라
3.1 유용한 단어와 표현 패턴
3.2 기억해야 할 명령 방식들
3.3 특수한 상황에서 필요한 프롬프트 패턴들
3.4 프롬프트 작성에서 실수하는 이유와 대책
3.5 프롬프트 엔지니어링에 대한 다양한 시각과 오해

4장 어떤 AI 도구에는 프롬프트를 어떻게
4.1 생성형 AI 도구들은 다양하다
4.2 도구, 모델, 버전에 따라 다른 프롬프트의 조건
4.3 도구에 맞는 프롬프트 작성 방법들
4.4 막강한 최고의 만능 도구가 있다면

5장 업무에 따른 AI 활용 차이점들
5.1 마케팅, 서비스와 HR의 AI 활용 방식 차이
5.2 조사, 기획, 분석, 평가 업무의 AI 활용 특성 차이
5.3 업무별로 다른 프롬프트 작성이 필요한 이유
5.4 다른 업무의 프롬프트를 참고하는 것의 가치와 주의사항

6장 마케팅: 광고, 블로그와 프로모션
6.1 제품소개 광고를 기획해 보자
6.2 마케팅용 블로그를 작성하기
6.3 강력한 프로모션 메시지 만들기

7장 고객 리뷰를 파헤치기
7.1 고객 리뷰와 분석은 디지털 비즈니스의 꽃
7.2 고객 리뷰 분석을 위한 준비작업들
7.3 고객 리뷰 분석 프롬프트 패턴들
7.4 고객 리뷰를 전략에 투입하기

8장 인재 채용 프로세스 효율 높이기
8.1 매력적인 채용 공고가 시작이다
8.2 지원 서류 분석의 효율화
8.3 체계적인 인터뷰 준비
8.4 인터뷰 결과 평가하기
8.5 채용 프로세스에서의 커뮤니케이션

9장 프로세스와 성과 관리 고도화
9.1 업무 프로세스 설계하기
9.2 타당하고 유용한 프로세스 지표
9.3 성과를 높이는 관리

10장 AI로 데이터를 분석하라
10.1 데이터 분석 단계와 기본적 분석 방법들
10.2 수치형 데이터 분석 예제- 슈퍼마켓 매출을 분석하라
10.3 범주형 데이터 분석 - 고객이 좋아하는 카테고리는
10.4 이상치와 결측치 발견과 처리
10.5 잘못된 AI 분석 결과를 고치기

11장 문서 작성과 검토
11.1 보고서 작성 최적화하기
11.2 회의록 작성
11.3 이메일 작성하기

12장 고급 수준의 프롬프트 작성 방법들
12.1 고급 기법으로 프롬프트를 작성하는 이유
12.2 깊은 사고와 성찰을 요구하는 방법들
12.3 문제 해결 및 창의적 사고를 촉진하는 기법
12.4 문화 또는 감정적 요소를 반영하는 기법
12.5 계속 등장하는 새로운 고급 기법들
12.6 AI 모델안에 고급 기법들이 내장된 경우

13장 신제품 개발
13.1 아이디어 생성 및 브레인스토밍
13.2 제품 로드맵 작성과 제품 개발 진행

14장 신사업 기획
14.1 신사업 기획의 현실과 변화
14.2 신사업 기획의 준비
14.3 시장 분석
14.4 경쟁사 분석
14.5 고객 분석
14.6 비즈니스 모델 설계

15장 심층적 비즈니스 인사이트 도출하기
15.1 AI가 도출하는 비즈니스 인사이트
15.2 인사이트 도출 프롬프트의 고급 패턴들

16장 심층적 인사이트 도출 사례 연구
16.1 문제유형별 비즈니스 인사이트 도출
16.2 데이터 시각화를 활용한 인사이트 도출

17장 프롬프트 관리와 재사용
17.1 프롬프트를 관리하라
17.2 템플릿이 있으면 편하다
17.3 프롬프트 관리와 템플릿 관리 차이와 장단점
17.4 프롬프트 재사용과 현실적인 고민들
17.5 프롬프트를 테스트 하기

18장 AI 발전과 프롬프트 엔지니어링의 미래
18.1 AI 기술이 발전하면 프롬프트 엔지니어링은
18.2 AI를 사용하는 기업은 어떻게 변화해 가는가
18.3 프롬프트 엔지니어링의 미래: 자동화와 전문화의 공존
18.4 프롬프트 엔지니어링의 더 중요한 의미 - 좋은 지시

저자 소개 2

데이터와 인사이트, 비즈니스 전략의 연결 분야를 개척해온 베테랑 컨설턴트다. 현재 리비젼컨설팅의 대표로 CRM, 데이터 분석, 머신러닝 기반 예측 모델링, 맞춤형 상품추천, 디지털 마케팅 전략을 기업 현장에서 직접 설계하고 실행해 왔다. AI의 비즈니스 응용을 연구해 경영학 박사 학위를 받았고, 유통·금융·제조·서비스·통신 등을 포함한 다양한 업종의 다양한 업무에서 많은 클라이언트들의 분석 기반 전략 실행을 지원해오고 있다. 근래에는 생성형 AI를 비즈니스 전략과 의사결정에 통합하는 ‘프롬프트 기반 비즈니스 혁신 방법론’ 개발에 집중하고 있다. 많은 대형 컨퍼런스와 세미나,
데이터와 인사이트, 비즈니스 전략의 연결 분야를 개척해온 베테랑 컨설턴트다. 현재 리비젼컨설팅의 대표로 CRM, 데이터 분석, 머신러닝 기반 예측 모델링, 맞춤형 상품추천, 디지털 마케팅 전략을 기업 현장에서 직접 설계하고 실행해 왔다.
AI의 비즈니스 응용을 연구해 경영학 박사 학위를 받았고, 유통·금융·제조·서비스·통신 등을 포함한 다양한 업종의 다양한 업무에서 많은 클라이언트들의 분석 기반 전략 실행을 지원해오고 있다. 근래에는 생성형 AI를 비즈니스 전략과 의사결정에 통합하는 ‘프롬프트 기반 비즈니스 혁신 방법론’ 개발에 집중하고 있다.
많은 대형 컨퍼런스와 세미나, 교육 프로그램, 컴퓨터월드와 블룸버그를 비롯한 여러 매체를 통해 경험과 인사이트를 전파했으며, 『CRM2.0 고객중심경영 업그레이드 전략』(2009), 『CEO를 위한 빅데이터』(2015)를 저술했다. 그의 직전 저작 『디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략: 실전! 챗GPT 프롬프트 엔지니어링』(2023)에서는 마케터들이 실전에 적용 가능한 프롬프트 전략을 체계적으로 정리해 소개했다.

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미국 캘리포니아 법인 Able 2 Care, Inc.의 대표로서 글로벌 디지털 헬스케어 플랫폼 구축을 주도하며, 북미 시장에서도 데이터 기반 혁신 역량을 축적했다. PwC 컨설팅 시절에는 국내 주요 대기업들을 대상으로 자금세탁방지를 포함한 다양한 데이터 기반 전략 컨설팅 과제들을 수행했다.
경영정보학 석사 및 경영학 박사 학위를 받았고, AI·머신러닝, 예측 분석, 디지털 트랜스포메이션을 결합하는 고차 전략적 사고 구조를 제시하는 데 능하다.

품목정보

발행일
2025년 08월 29일
쪽수, 무게, 크기
606쪽 | 크기확인중
ISBN13
9791156009856

추천평

AI 시대를 선도하고자 하는 모든 비즈니스 리더에게 필수적인 전략 플레이북이다.” - 조성준 (서울대학교 빅데이터 AI 센터장 )
상황에 맞는 최적의 질문을 스스로 설계할 수 있는 능력을 길러주는 책이다. - 장동인 (KAIST 김재철 AI대학원 책임교수 )
AI를 기술 설명 도구에서 시장 전략의 파트너로 격상시키는 최고의 지침서 - 조용원 (STMicroelectronics 아시아 담당 마케팅 상무)
AI를 단순한 ‘정보 검색 도구’가 아닌 ‘비즈니스 파트너’로 바라보게 될 것이다. - 이은희 (GC녹십자의료재단 이사장 )
막막함을 없애고, 처음부터 효과적인 프롬프트를 만드는 길잡이가 되어 줄 것이다. - 최규남 (GEMSS헬스케어 대표/부사장. 전 LG전자 상무)

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