정보가 넘치는 시대에 요약은 선택이 아니라 전략이다. 요약은 단순한 축약이 아니라, 중요한 내용만 남기고 덜 중요한 부분을 걷어내는 기술이다. 생성형 AI는 요약 작업을 빠르고 정확하게 수행한다. 알고리즘을 기반으로 책, 글, 기사, 연설문, 보도자료 등 다양한 콘텐츠를 분석하고, 핵심만 남겨 간결한 요약문을 만들어낸다.
· 프롬프트 예시: “[책 제목, 저자, 발행처] 책 소개를 10줄로 요약해줘. 요점 중심으로 쓰고, 독자가 흥미를 가질 수 있게 작성해줘.”
---p.24, 본문「요약 기술」중에서

생성형 AI는 회의록 또는 회의 음성을 입력받아서 발언자를 구분하지 않고 핵심 논의 내용, 결정 사항, 후속 조치를 구조화된 요약으로 정리해준다. 누가 말했는지보다 어떤 내용을 논의했고 무엇이 논의되었으며, 어떤 결론에 도달했는지를 중심으로 정보를 재구성한다. 중요한 세부 사항도 빠지지 않도록 챙긴다.
· 활용 시나리오: 장시간 회의에서 놓친 중요한 내용을 확인하고 싶을 때, 음성 회의를 텍스트로 전환해 요점만 추려야 할 때
---p.26, 본문「회의 정리」중에서

생성형 AI와 브레인스토밍을 할 수 있고 결정의 순간에 이성적이고 합리적인 도움을 받을 수 있다. 생성형 AI는 실시간으로 아이디어와 문제 해결 방안을 내놓는다. 생성형 AI와 협업해서 만든 아이디어는 혼자 생각하는 것보다 항상 월등하다. 혼자 일하면서 의사소통할 수 있고 생산성까지 높일 수 있다. 이 모든 게 생성형 AI 덕분이다. 프리랜서, 1인 기업가, 콘텐츠 제작자는 대체로 혼자 일하지만, 결코 혼자가 아니다. 아무리 유능해도 혼자서는 벽을 느낄 수밖에 없다. 그럴 때 생성형 AI는 일터의 동료가 된다.
· 실천 체크리스트: 업무 우선순위를 생성형 AI에게 정리해달라고 요청한다. 이메일 초안, 제안서 포맷 등 반복 업무를 생성형 AI에게 위임한다.
---p.33, 본문「업무 동료」중에서

생성형 AI는 사용자 요청에 따라 데이터를 정리하고 정렬하며 집계하는 프로세스를 자동으로 실행한다. 방대한 데이터 셋을 더 빠르고 정확하게 다루어 필요한 자료를 추출하고 의미 있는 자료에 접근할 수 있도록 도와준다. 데이터는 힘이다. 문제는 데이터를 어떻게 다루느냐다. 생성형 AI는 그 해결사다.
· 프롬프트 예시: “다음 데이터에서 이메일 주소만 추출해줘” “이 표에서 날짜별 매출 평균과 최대값을 요약해줘” “CSV 파일의 고객 목록을 지역별로 분류해줘”
---p.45, 본문「데이터 정리」중에서

생성형 AI는 사용자의 기술, 학력, 경험, 성격적 강점을 입력받아 기업의 채용 조건에 맞춘 이력서와 자기소개서 초안을 구성해준다. 직무별로 선호되는 키워드, 자주 쓰이는 문장 스타일, 강조할 만한 경력 포인트 등을 반영해 맞춤형 콘텐츠를 만든다. 사용자가 원하는 서술 톤(‘간결’, ‘진정성’, ‘논리적’ 등의 서술 톤으로 글쓰기를 도와준다)도 적용할 수 있다. 초안 작성뿐 아니라, 문장의 흐름을 다듬거나 반복되는 표현을 정리하고, 주요 역량을 더 뚜렷하게 보여주는 피드백까지 제공한다.
· 활용 시나리오: 여러 기업에 맞춤형 이력서/자기소개서를 빠르게 작성해야 할 때, 자기 경험을 객관적으로 정리하는 게 어려울 때, 이력서와 자기소개서를 쓰고 다듬고 싶은데 시작이 막막할 때
---p.64, 본문「자기소개서」중에서

채용 공고는 기업이 세상에 건네는 첫 문장이다. 짧은 글 안에 회사의 철학, 분위기, 태도까지 담겨야 한다. 좋은 인재는 좋은 문장을 보고 온다. 생성형 AI는 채용 공고의 문장을 만드는 과정을 돕는다. 직무의 핵심을 꿰뚫는 문장, 검색에서 눈에 띄는 키워드, 자격요건과 우대사항, 명확한 역할 설명. 빠뜨리기 쉬운 항목까지 꼼꼼히 챙긴다. 특히 SEO(검색엔진최적화)를 고려한 문장 제안은 지원자의 검색 노출률을 높이고, 관심을 끌 수 있는 표현을 자연스럽게 녹여낸다. “단순한 ‘모집 공고’가 아니라, ‘함께 일하고 싶은 조직’”으로 보이게 하는 글. 그것이 생성형 AI가 만드는 채용 공고다.
· 프롬프트 예시: “스타트업에서 마케팅 담당자를 채용하려고 합니다. 핵심 업무, 자격요건, 우대사항 중심으로 채용 공고를 작성해 주세요.” “정규직보다는 프리랜서 협업자를 구인하려고 합니다. 자유로운 협업 분위기를 담아 주세요.”
---p.82, 본문「채용 공고」중에서

‘이런 소비자라면 어떤 제품을 선호할까?’ ‘어떤 콘텐츠를 봤을 때 반응할까?’ 이 질문에 생성형 AI는 대규모 소비자 데이터, 시장 트렌드, 언어 패턴 분석을 통해 놀라운 통찰을 제공한다. 기획자나 마케터는 보통 콘텐츠 릴(Content Reel) 같은 샘플 데이터 툴을 사용한다. 이 도구는 이름, 주소, 전화번호, 이메일, 아바타 이미지 같은 더미 데이터를 제공해서 UI/UX 테스트나 콘텐츠 디자인을 검토할 수 있게 해준다.
· 실천 체크리스트: 마케팅 문구 A/B 테스트용 콘텐츠 버전을 생성한다. 미래 소비 트렌드 예측을 요청하고, 그에 맞춘 시나리오를 구성한다.
---p.101, 본문「마케팅 분석」중에서

예를 들어, “이번 미팅의 목적은 예산 증액을 설득하는 것”이라고 입력하면, 생성형 AI는 다음과 같이 대응 방안을 구성한다. 나의 입장에서 주장할 수 있는 논거 3가지 · 상대가 반박할 수 있는 예상 논점 · 서로 윈윈할 수 있는 절충안과 대안 · 최종 제안의 설득력 있는 결론 구성. 회의를 준비하면서 생성형 AI에게 질문만 하면 ‘생각의 지도’를 만들어준다. 생성형 AI는 사용자가 핵심을 놓치지 않도록 도와준다.
· 프롬프트 예시: “고객사 A와 가격 협상을 위한 회의 준비를 도와줘. 상대의 입장에서 반대할 논리도 포함해서.” “이 회의의 목표는 내부 예산을 늘리는 것이야. 설득 논리와 관련 자료 조사해줘.”
---p.108, 본문「회의 준비」중에서

학습은 모두에게 똑같이 적용되는 정답이 없다. 학생마다 배움의 속도, 흥미, 이해 방식이 다르기 때문이다. 그래서 개인 맞춤형 학습이 중요하다. 생성형 AI는 바로 이 지점에서 강력한 역할을 한다. 학생이 입력하는 질문, 선택하는 학습 방식, 이전의 반응 등을 분석해 각자에게 최적의 학습 경로를 설계해준다.
· 프롬프트 예시: “나는 지금 자격증 시험을 준비 중이야. 초보자 수준이고 하루 2시간 공부할 수 있어. 3개월 안에 기본 개념을 익힐 수 있는 맞춤형 학습 계획을 만들어줘.” “일주일 동안 공부한 내용이 다음과 같아. 요약해주고, 어떤 개념이 부족한지도 알려줘. [학습 내용 입력]”
---p.177, 본문「자기주도 학습」중에서

“오늘 뭐 먹지?”라는 고민은 매일 반복된다. 배달 앱을 켜기 전에 냉장고를 열어보지만, 뭘 만들어야 할지 막막할 때가 많다. 이럴 때 생성형 AI는 의외로 든든한 주방 파트너가 된다. 직접 요리를 해주는 건 아니다. 하지만, 냉장고 속 재료만으로도 맛있는 한 끼를 만들 수 있도록 레시피를 제안해준다.
· 프롬프트 예시: “지금 냉장고에 양배추, 두부, 계란이 있어. 이걸로 만들 수 있는 저녁 메뉴 추천해줘. 조리 시간은 20분 이내로 부탁해.” “계란, 양파, 햄, 남은 김밥 재료가 있어. 브런치 스타일로 만들 수 있는 간단한
요리 알려줘.”