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오늘 강의에서 활용한 프롬프트들입니다.

강의 종료 후 다운받아 이용하세요.

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첨부의 보고서를 검토해줘. 다음 체크포인트를 기준으로 평가하고 개선 방안을 제안해줘.

1. 메시지의 명확성: 각각의 섹션과 전체 보고서의 핵심 메시지가 명확한가

2. 논리적 흐름: 주장과 근거의 연결이 논리적인가

3. 청자 적합성: 경영진에게 적합한 톤과 깊이를 유지하는가

4. 시각적 효과: 도식이 메시지를 강화하는가

5. 실행 가능성: 결론 및 제안이 구체적이고 현실적인가

위의 각 항목별로 점수(1~5)와 구체적인 개선 제안을 정리해줘.

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실습 자료: 사전 분석 자료

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실습 자료: 사전 분석 자료

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사전 분석 자료 pdf 4개가 포함된 압축파일입니다.

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실습 자료: 보고서 리뷰 자료

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실습 자료: 보고서 리뷰 자료

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보고서 리뷰에 활용할 보고서 샘플입니다.

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보고서리뷰_샘플_에이닷 수익화 및 B2B 확산 전략 제안

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여러분들이 생각하시는 보고서 작성 pain point를 댓글로 남겨 주세요!

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구조화된 목차 및 스토리라인을 도출하고 이를 스토리보드로 빠르게 구성함으로써 보고서 작성 시 유용한 도구로 활용 가능해 보여서 좋았습니다.

# data[].attributes.subject
구조화된 목차 및 스토리라인을 도출하고 이를 스토리보드로 빠르게 구성함으로써 보고서 작성 시 유용한 도구로 활용 가능해 보여서 좋았습니다.

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형식지정 기법 프롬프트 예시: 이메일 작성

# data[].attributes.subject
형식지정 기법 프롬프트 예시: 이메일 작성

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#명령문

당신은 회사의 ‘영업 매니저’입니다. 아래 제약조건과 입력문을 바탕으로 최고의 이메일을 출력해 주세요.

#제약 조건

- 비즈니스 메일 에티켓을 지킨다.

- 요점을 명확히 한다.

- 예의 바르고 정중한 표현을 사용한다.

- 문장은 간결하게 알기 쉽게 쓴다.

# 출력형식

[보내는 사람]

[인사말], [핵심 목적 1문장]

[본문 및 주요 내용]

[맺음말 및 마무리 인사]

#입력문

- 지비에프메타에 다음 주 화요일 3시 온라인 미팅을 요청하는 메일을 써줘.

- 미팅 주제는 ‘사내 인공지능 서비스 도입 문의’야.

# data[].attributes.headline
AI 비교: 문체 변경하기

# data[].attributes.subject
AI 비교: 문체 변경하기

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아래 입력문의 보고서를 활용해 ‘위기 극복을 위한 비전 선포식 연설문'으로 다시 작성해줘.

# 입력문

[보고서 제목] 2025년 2분기 시장 점유율 감소 현황 및 분석 보고

1. 개요

2025년 2분기(4월~6월) 당사 A 서비스의 시장 점유율은 35%로, 전 분기 대비 5%p 감소하였습니다. 특히 주요 경쟁사인 B사의 신규 서비스 출시 이후, 20대와 30대 사용자층에서 이탈 현상이 두드러지게 나타났습니다. 이는 젊은 세대의 트렌드 변화에 대한 대응이 미흡했고, 경쟁사 대비 차별화된 콘텐츠 부재가 주요 원인으로 분석됩니다.

2. 원인 분석

경쟁사 B사의 시장 잠식: B사의 'Z-라이프' 서비스는 인공지능 기반의 맞춤형 콘텐츠 추천 기능을 강점으로 내세우며 빠르게 시장을 확대했습니다.

고객 경험(CX) 저하: 당사 서비스의 복잡한 UI/UX는 신규 사용자의 진입 장벽으로 작용했습니다. 또한, 고객 문의에 대한 응대 속도가 경쟁사 대비 느리다는 피드백이 다수 접수되었습니다.

혁신 부재: 지난 1년간 서비스의 큰 변화가 없어 사용자들에게 '구식'이라는 인식을 주게 되었으며, 특히 트렌드에 민감한 젊은 층의 이탈을 가속화했습니다.

3. 문제점 진단

현재와 같은 추세가 지속될 경우, 시장 점유율은 더욱 하락할 것으로 예상됩니다. 핵심 고객층인 2030세대를 다시 확보하기 위한 특단의 대책이 시급합니다.

# data[].attributes.headline
AI 비교: 보고서 초안

# data[].attributes.subject
AI 비교: 보고서 초안

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# 지시문

당신은 AI 컨텐츠 서비스의 기획팀장이다. 아래 제약조건과 입력문을 참고하여 최근 3개월간 가입자 감소 현황을 분석하고, 이에 대한 개선 방안을 담은 보고서를 작성해야 한다.

# 제약조건

- 보고서의 논리적 흐름: 현재 상황(문제점) → 원인 분석 → 해결 방안 순으로 작성해야 함

- 분석의 객관성: 모든 내용은 입력문에 제공된 데이터를 기반으로 서술해야 함

- 한국어의 유려함: 한국인이 직접 쓴 것처럼 자연스럽고 유려한 문장으로 작성해야 함

- 전문성: 통계 수치를 활용하여 분석의 깊이를 더하고, 개선 방안은 구체적으로 제시해야 함

- 분량: 한국어 3000글자 수준으로 작성

# 출력 형식

- 보고서 제목, 보고 개요, 가입자 현황 분석, 문제점 및 개선 방안, 결론 및 제언 순서로 작성

# 입력문

- 서비스명: 에이아이디아

- 분석 기간: 2025년 5월 1일 ~ 2025년 7월 31일 (3개월)

- 전체 가입자 수: 5월(2,500만 명) → 6월(2,450만 명) → 7월(2,400만 명)

- 주요 감소 연령대: 20대(전월 대비 5% 감소), 30대(전월 대비 3% 감소)

- 주요 이탈 원인(추정):

경쟁 서비스의 등장: '에이스타' 서비스가 출시되며 20대와 30대 사용자층을 흡수

콘텐츠 부족: 특히 젊은 세대가 선호하는 엔터테인먼트, 교육 콘텐츠가 부족하다는 사용자 피드백

UI/UX 불편: 복잡한 메뉴 구조와 낮은 직관성으로 사용자 이탈 발생

- 개선 방안(아이디어):

단기: 인기 유튜버 협업 콘텐츠 제작, 2030세대 타겟 광고 캠페인

장기: 사용자 맞춤형 추천 기능 도입, UI/UX 전면 개편 프로젝트 추진

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AI 비교: 구조화, 시각화

# data[].attributes.subject
AI 비교: 구조화, 시각화

# data[].attributes.body
위의 보고서를 1페이지 인포그래픽 혹은 대시보드로 시각화해줘. 전체 내용을 잘 반영할 수 있도록 최적의 구성과 모듈을 기획한 후, 적절한 위치에 배치하고 세련된 색상과 모던한 느낌으로 시각적으로 다듬어줘.

# data[].attributes.body
아래의 CFO 관점을 반드시 반영해서 리뷰해 줘. 특히 '실행 가능성' 항목을 평가할 때는 아래 질문들에 대한 답이 명확히 제시되었는지를 핵심 기준으로 삼아줘.

1. 수익성 검증: 매출 목표와 비용 추정 근거, 허점, 추가로 필요한 데이터

2. 리스크 식별: 실패할 경우 회사의 재무적 손실 추정, 재무 리스크와 방어 계획

3. KPI의 구체성: 사업 방향성 평가를 위한 구체적인 과정 지표 여부

# data[].attributes.body
아래의 CEO 관점을 반드시 반영해서 리뷰해 줘. 특히 '메시지의 명확성'과 '논리적 흐름'을 평가할 때는, 단순한 명료함을 넘어 우리의 비전과 전략에 부합하는 '격'이 있는 메시지인지를 핵심 기준으로 삼아줘.

1. 전략적 차별성: 시장의 규칙을 새로 쓰는 '게임 체인저' 관점이 있는가, 우리만이 할 수 있는 접근 방식이 명확한가

2. 비전과의 연결성: 전사 비전과의 명확한 연결성, 담대한 미래상 제시 여부

3. 기회 확장성: 다른 자산/서비스/기술과의 시너지, 확장 가능성

# data[].attributes.body
아래의 유관부서 팀장 관점을 반드시 반영해서 리뷰해 줘. 특히 '실행 가능성' 항목을 평가할 때는, '우리 부서와의 현실적인 협업 가능성'을 핵심 기준으로 삼아줘.

1.  구체적인 협업 요구사항: 타 부서와의 협업 구체성, 명확한 요구사항 포함 여부

2.  R&R(역할과 책임)의 명확성: 우리 부서와 타 부서 역할/책임 구분, 갈등 발생 시 의사결정 구조 등

3.  자원 배분의 현실성: 인력, 기간 현실성, 기존 부서 기존 로드맵에의 영향 고려

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보고서 작성 및 리뷰 교안 (0813)

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(조성은) 리딩기업 AI 전환 트렌드와 시사점

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(조성은) 리딩기업 AI 전환 트렌드와 시사점

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(조성은) 리딩기업 AI 전환 트렌드와 시사점

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GJ_리딩 기업의 AI 전환 트렌드와 시사점

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GJ_리딩 기업의 AI 전환 트렌드와 시사점

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리딩 기업의 AI 전환 트렌드와 시사점_GJ

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(김기철) 리딩 기업들의 AI 전환 트렌드와 시사점 분석 보고서

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(김기철) 리딩 기업들의 AI 전환 트렌드와 시사점 분석 보고서

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리딩 기업들의 AI 전환 트렌드와 시사점 분석 보고서_김기철

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AI 전환 전략 보고서

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AI 전환 전략 보고서

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AI 전환 전략 워크샵 보고서

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AI 전환 전략 워크샵 보고서

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(보고서)_AI 전환 전략 워크샵 보고서

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(윤창훈) 리딩 기업 AI 전환 트렌드 분석 보고서

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(윤창훈) 리딩 기업 AI 전환 트렌드 분석 보고서

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(AI보고서)_리딩 기업 AI 전환 트렌드 분석 보고서

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(김현주)전략보고서 과제

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(김현주)전략보고서 과제

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김현주_전략보고서

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AI 혁신 생태계 구축을 통한 산업 선도권 확보 전략

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앞으로 보고서 작성 및 리뷰 뿐만 아니라

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앞으로 보고서 작성 및 리뷰 뿐만 아니라, 팀내외 모든 회의나 미팅에도 AI를 활용할 수 있도록/활용하는 방법을 찾아보도록 하겠습니다.

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여러가지 AI Tool 을 활용한 보고서 작성과 리뷰 방안에 대해서 배웠고 활용할 수 있었음

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실제 4가지 AI를 직접 비교해보고 실행

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실제 4가지 AI를 직접 비교해보고 실행해보는 부분이 가장 좋았습니다. 그동안 개인적으로 혼자 했던 것에서 배운 사람(^^) 입장에서 좀 더 정교하게 활용할 수 있을 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
마크다운을 활용해 지시사항과 제약요건과 출력형식 등으로 나누어서 프롬프트를 체계적으로 입력함으로서 생성형AI tool을 보다 효과적을 활용할 수 있게 되었습니다.

# data[].attributes.subject
마크다운을 활용해 지시사항과 제약요건과 출력형식 등으로 나누어서 프롬프트를 체계적으로 입력함으로서 생성형AI tool을 보다 효과적을 활용할 수 있게 되었습니다.

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현실적이며 바로 업무에 적용할 수 있는 AI tool을 배운 점이 좋았습니다. 특히 다양한 AI tool의 특성을 이해하고 이를 활용할 수 있는 역량을 갖추게 되어 뿌듯합니다.

# data[].attributes.body
여러가지 AI Tool 들이 있음에도 모르고, 외면했는데, 하루종일 업무를 떠나서 집중하여 많은 것을 배울 수 있어서 좋았음

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보고서 작성, 시각화 , 리뷰 등 다양한

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보고서 작성, 시각화 , 리뷰 등 다양한 방식으로 실습을 할 수 있었던 점

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AI 프롬프트 활용법을 제대로 실습하고 

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AI 프롬프트 활용법을 제대로 실습하고 배운 것 같습니다. 이번 교육에서 가장 좋았던 부분이고, 4개 AI를 서로 비교해 보니 개인적으로는 클로드가 좀 더 낫지 않나 생각이 됩니다.

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보고서 구조화, 스토리라인 도출

# data[].attributes.subject
보고서 구조화, 스토리라인 도출

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자료 검토에 대해 구조화 시켜 스토리라인 도출하여 보고서를 작성하는 것이 유용하여 좋았습니다.

# data[].attributes.headline
도표, 그래프 등을 산출하는 것을 실행해보지 못해서 아쉬웠습니다. 생성형AI가 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있는데 그간 간과했던 부분이 있었는데 앞으로 변화 상황을 보면서 잘 활용해 보려 합니다.

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도표, 그래프 등을 산출하는 것을 실행해보지 못해서 아쉬웠습니다. 생성형AI가 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있는데 그간 간과했던 부분이 있었는데 앞으로 변화 상황을 보면서 잘 활용해 보려 합니다.

# data[].attributes.headline
에이닷 비즈를 활용하여 보고서 리뷰 받을

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에이닷 비즈를 활용하여 보고서 리뷰 받을 수 있다는 부분은 생각을 못했던거 같습니다. 사내 보고서의 경우 보안 이슈로 외부에서 활용이 어려울 것으로 생각했는데, 앞으로 보고서 작성 / 리뷰시에 도구로 충분히 활용할 수 있을것 같습니다.

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실습이 있어서 이를 통해 AI Tool 사용에 좀더 친숙해진 것 같아 좋았습니다

# data[].attributes.headline
그 동안 AI를 접할 수 있는 기회도 많

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그 동안 AI를 접할 수 있는 기회도 많았고, 일부 사용은 했지만, 조금 더 나아갈려고 노력이 부족한 점을 반성함

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Gen AI의 무궁무진한 기능들과 능력을

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Gen AI의 무궁무진한 기능들과 능력을 알게 되어 매우 놀랐고, 엄청나게 다양한 Gen AI 서비스와 상품들이 이미 시장에 나왔다는 것에 놀랐습니다!

이러한 새로운 기능과 서비스 등 새로운 세상을 배우게 되어 매우 감회가 남다릅니다.

# data[].attributes.headline
강의와 실습을 반복하는 가운데 활용 역량

# data[].attributes.body
강의와 실습을 반복하는 가운데 활용 역량이 조금씩 향상되는 것 같았습니다. 짧은 시간 효율적인 강의/학습이 진행되었다고 생각합니다.

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오늘 짧은 시간이였지만, 실제 실습도 해

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오늘 짧은 시간이였지만, 실제 실습도 해보면서 보고서 작성/리뷰를 배웠는데요. 혼자서 잘 할 수 있을까 라는 의문도 듭니다. 모르는 부분은 누군가에게 물어보고 싶은데, 금일 교육에 대한 A/S(^^)도 가능한지요?

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동일 질의에 대한 LLM Tool 별 성능/특징의 차이를 비교/대조하며 Use Case별 최적화 사용법을 습득할 수 있었음

4종 시각화 Tool 정보를 습득할 수 있었음

# data[].attributes.body
다양한 AI Tool을 활용하여 충분히 써보고 경험을 전파하도록 하겠습니다.

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특히 Claude를 구독하지 않고 있었는

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특히 Claude를 구독하지 않고 있었는데 여러가지 AI 도구들을 비교하면서 Claude를 앞으로 자주 활용할 수 있는 좋은 계기가 될거 같습니다.

# data[].attributes.body
동일 질의에 대한 LLM Tool 별 성능/특징의 차이를 비교/대조하며 Use Case별 최적화 사용법을 습득할 수 있었음

4종 시각화 Tool 정보를 습득할 수 있었음

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보고서를 어떻게 Prompt에서 가이드 

# data[].attributes.body
보고서를 어떻게 Prompt에서 가이드 하고 지시하느냐에 따라서 보고서의 품질이 천지 차이가 난다는 것을 알게 되었고, 앞으로 매우 익숙해져서 새로운 기능들을 빨리 활용해 봐야 할 것 같습니다.

# data[].attributes.body
AI Tool 사용 기초에서부터 이를 통해 보고서를 효과적으로 리뷰하는 방법을 배웠습니다

# data[].attributes.body
AI Tool을 활용해서 보고서를 작성/리뷰하는 것 뿐만 아니라, 구성원에게도 전파해서 효율적인 팀으로 거듭나길

# data[].attributes.body
AI Tool을 통해 보고서의 구조와 스토리라인을 구성하는 방법을 배웠으며, 특히 구성원들이 작성한 보고서를 구체적으로 리뷰하는 방법도 알게 되어 유용했습니다.

# data[].attributes.headline
다양한 생성형AI tool을 활용해 보고, 최적의 활용 방법을 찾아 봐야겠습니다.  참고로, 보고서 리뷰에 4개 AI tool을 돌려보니, 클로드가 가장 깐깐하게 낮은 점수를 주었지만 실질적인 제안사항을 담은 개선 방안을 제시하는 장점이 있었고, Gemini는 점수를 후하게 주지만 개선방안을 제시하지 않는 경우도 많아서 리뷰 기능이 좀 떨어지는 것이 아닌지 하는 합리적의심(?)이 들었고, ChatGPT와 에이닷비즈는 중간 수준의 점수를 부여했지만, 개선선방안의 구체성이 조금 떨어지긴 했습니다.

# data[].attributes.subject
다양한 생성형AI tool을 활용해 보고, 최적의 활용 방법을 찾아 봐야겠습니다.  참고로, 보고서 리뷰에 4개 AI tool을 돌려보니, 클로드가 가장 깐깐하게 낮은 점수를 주었지만 실질적인 제안사항을 담은 개선 방안을 제시하는 장점이 있었고, Gemini는 점수를 후하게 주지만 개선방안을 제시하지 않는 경우도 많아서 리뷰 기능이 좀 떨어지는 것이 아닌지 하는 합리적의심(?)이 들었고, ChatGPT와 에이닷비즈는 중간 수준의 점수를 부여했지만, 개선선방안의 구체성이 조금 떨어지긴 했습니다.

# data[].attributes.body
평소 잘 쓰지 않았던 Claude의 유용성을 느낄 수 있었고, 다양한 Tool에 대한 경험 및 프롬프트를 통해 보다 정교한 답변을 얻어낼 수 있었습니다.

# data[].attributes.headline
보고서 내 시각화 또한 매우 중요한 요소

# data[].attributes.body
보고서 내 시각화 또한 매우 중요한 요소이나 이 부분까지 충분히 실행해 보지 못해 아쉬웠습니다.

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다양한 스크립트 작성 방식을 익힐 수 있

# data[].attributes.body
다양한 스크립트 작성 방식을 익힐 수 있었음

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보고서 작성에 대해 AI 도구 사용 방법

# data[].attributes.body
보고서 작성에 대해 AI 도구 사용 방법 뿐만아니라 단계별 AI 도구 활용 방법에 대해 자세히 알수 있었고, 작성 단계 뿐만 아니라 페르소나 부여를 통해 리뷰하는 과정도 참고해서 앞으로 활용 할 수 있을 것 같습니다.

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시각적 구조화, Look&Feel 최적화 관련 AI 활용법을 배우고 싶었는데 강의에 거의 담겨있지 않아 아쉬움

# data[].attributes.headline
AI 통한 보고서 시각화 방법도 배우고 

# data[].attributes.body
AI 통한 보고서 시각화 방법도 배우고 싶은데 다른 세션에서 준비되면 좋을것 같습니다

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세상이 이렇게 빨리 변하고 있는데 너무 

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세상이 이렇게 빨리 변하고 있는데 너무 안주하고 살고 있었다고 느꼈고, 이미 수많은 사람들이 Gen. AI를 활용해서 업무 품질을 향상 시키고 있었다는 것에 속상할 정도록 뒤쳐진 느낌이었습니다. 지금이라도 빨리 시작해서 전문가가 되도록 하겠습니다.

# data[].attributes.body
중간중간 업무를 병행할 수 밖에 없는 환경이어서 다소 실습 시간이 모자라서 아쉬웠습니다. 좀 더 집중해서 수업받을 수 있었다면 좋았을 것 같네요

# data[].attributes.headline
차기 과정에서는 시각적 구조화, Look

# data[].attributes.body
차기 과정에서는 시각적 구조화, Look&Feel 최적화 관련 AI 활용법이 담겨있길 바랍니다.

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에이닷 비즈도 글로벌 AI Tool만큼 빨리 성장했으면 좋겠습니다!

# data[].attributes.headline
보고서 내용은 외부 반출이 어려운 점을 

# data[].attributes.body
보고서 내용은 외부 반출이 어려운 점을 고려할때 에이닷 비즈를 자주 활용해야 겠지만, 현 시점 기준으로는 다른 서비스 대비 열위라서 어려운 부분이 아쉬웠습니다.

# data[].attributes.headline
실제 업무에 활용하는 주제로 실습하지 못

# data[].attributes.body
실제 업무에 활용하는 주제로 실습하지 못했던 점

# data[].attributes.body
다양한 AI 툴이 존재하지만 무슨 툴을 사용하는 것 보다 어떻게 사용하는 것이 중요하다는 것을 다시금 느꼈습니다.

# data[].attributes.body
Word, PPT 등Text 중심에서 Excel 등 숫자함수도 분석하여 보고서화할 수 있는 수준을 기대합니다

# data[].attributes.body
Gen AI 서비스를 활용해서 더 많은 지식확보는 물론 업무에 활용함으로써 제 업무 뿐만 아니라 제 조직의 업무 효율성이 올라갈 수 있다는 기대감에 꽉 차게 되었습니다.

수업 내내 집중 할 수 있도록 재미있게 강의해주시고 준비해주신 모든 분들께 감사드립니다!

# data[].attributes.headline
Text 중심의 보고서는 어느정도 가능하

# data[].attributes.body
Text 중심의 보고서는 어느정도 가능하나, PPT 등 시각적 요소가 추가된 보고서는 아직 활용할 수준에는 미흡함

# data[].attributes.headline
도출하고자 하는 결론에 맞는 논리적 구조

# data[].attributes.body
도출하고자 하는 결론에 맞는 논리적 구조의 프롬프트를 더 배워야 할 듯합니다.

# data[].attributes.body
지난 번에도 비슷한 AI 교육을 들었는 데 금방 잊어버리고 사용하던 AI Tool만 사용해서 너무 아쉬웠어요. 오늘 배운 걸 잊지 않고 꼭 업무에서 잘 사용할 수 있었으면 합니다. 마지막으로, 우리회사가 만드는 에이닷비즈도 여타 AI 서비스와 비슷한 수준으로 올라오길 바라봅니다.

# data[].attributes.headline
AI를 활용한 보고서 작성 수준이 생각보

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AI를 활용한 보고서 작성 수준이 생각보다 높아서 향후 보고서 작성에 도움이 될것이라고 판단합니다

# data[].attributes.headline
기존 보고서를 보다 객관적으로 리뷰할 수

# data[].attributes.body
기존 보고서를 보다 객관적으로 리뷰할 수 있는 계기가 되어 지속적으로 활용해 보고 싶습니다. 한편, 잘 쓰지 않던 에이닷의 새로운 활용처를 발견한 것 같아 반가웠습니다. 외부 Tool이 아무리 좋아도 보안 등의 이슈로 파일을 업로드 하여 쓸 수 없어 그 활용의 한계가 뚜렸했습니다. 일부라도 에이닷을 통해 업무 생산성을 높일 수 있는 단초가 될 수 있으리라 생각됩니다.

# data[].attributes.headline
이번 학습을 통하여 보다 다양한 AI 툴

# data[].attributes.body
이번 학습을 통하여 보다 다양한 AI 툴을 활용할 수 있을 듯합니다.

# data[].attributes.body
Gemmini, Chat GPT, Claude 등 다양한 AI 기술을 직접 체험해본 귀중한 시간이었습니다.

# data[].attributes.body
오늘 교육에 대한 팀장님의 소중한 의견을 부탁드립니다!