AI리더 부트캠프 2회차 - 4D, GCAO?

1. OKR 3개월을 설계하는 언어

O 목적: 어디로 가고 싶은가? (가슴 뛰는 문장)

AI로 혼자 MVP를 만들 수 있는 사람이 된다.

KR: 핵심 지표를 어떻게 확인할까? (숫자로 증명, 측정이 돼야 함)

KR1 MVP 2개

KR2 유저 피드백 20건

KR3 MVP 만드는 과정을 SNS에 10개 이상 게시물로 남긴다.

클로드 분석 및 수정 후 OKR

O  AI로 혼자 2개 웹앱 MVP 완성.

KR1 MVP1·2 배포(각 1개, 12주 내).

KR2 20건 유저 피드백 수집·반영.

KR3 SNS 10회 개발 과정 공유로 100명 리치.

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2. AI란

• ‘판단’에서 ‘생성’을 하게 됨
• 판단 예시 : 신용평가, 스팸 분류, 얼굴 인식, 점수계산 생성 예시 : 기획서, 코드 초안, 이미지 등
• 빠른 인턴 → 검증 필요, 프롬프트 명확, 반복을 통해 개선해야함. 업무 배분 필요

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3. LLM? 패턴을 학습한 기계

• 인터넷에서 찾아주는 정보가 아닌 추론임. 학습한 패턴으로 생성, 결과가 그 순간 새로 만들어지는 것으로 만들어내는 도구
• LLM = 똑똑한 자동완성 기능
• 단점

1. 거짓말 → 출처 명시, 스스로 검증시키기
2. 학습 시점 이후를 모름 → 웹서치 켜야함
3. 텍스트 유한함 → 요약, 쪼개기
4. 계산 정확도 이퀄 추론 능력 아님 → 계산기, 코드 실행
5. 학습 데이터의 편향을 반영 → 다양한 관점 의도적 요청
6. 자기가 뭘 모르는지 모름 → “확실한가?” 명시적으로
7. 단기 기억 → 긴프로젝트는 클로드 프로젝트 사용이 유리 / 중간에 요약 요청 / 막힐 때 새 채팅으로 핵심만

• 넣으면 안되는 정보 잘 판단하기

QUICK EXERCISE

Q1 내가 쓰는 시간 중, AI에게 넘길 수 있는 일은? 가장 반복적이고 귀찮은 일 3개. 그리고 그게 전체 일과의 몇 %인지.

운동 기록, 인바디 분석, 식단관리 (30%)

Q2 AI가 답변을 만들면 내가 바로 용도로 쓸 상상이 가는 일은? 우리 보고서? 고객 이메일? 채용공고? "검증 없이 나가면 위험한 일"과 구분해주세요.

검증 없어도 사용해도 되는 것

운동기록인바디 분석 내용

꽃, 식물 정보 찾기

맛집 추천 받기

관광지 추천 받기

검증이 필요한 것

운동계획

식단계획

이메일

Q3 과거 내가 AI에게 실망했던 순간 — 왜 안 됐을까? 프롬프트가 짧았나? 맥락을 안 줄었나? 모델이 달랐나? 3분간 내 경험을 후회없이 자연어로 써보세요.

운동 기록, 체중, 인바디 결과, 목표 등을 공유했는데 목표를 기억하지 못하거나 날짜 계산이 틀리고, 말해준 내용이 이전과 다르게 안내해주면 당황스럽고 혼란스러웠다.

Q4 3개월 뒤, AI와 일하는 내 모습을 한 문장으로? 예 · "매일 아침 30분, 어제 피드백을 AI와 분석해 오늘 할 일 3개를 정하는 사람." · 4분 혼자 쓰기 · 1분 짝과 공유 · 생각을 족박하지 말기

운동기록을 통해서 피드백 받기

💡클로드 사용 꿀팁 : Sonnet 먼저. 부족하면 Opus. 넘치면 Haiku.

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4D와 GCAO

4D

1. 위임 Delegation "이 일, AI에게 맡길까 말까?" 언제 · 어떻게 AI를 투입할지 결정.

[판단용 질문] ai 맡길 때 최악의 시나리오는? 내 결과물 검증 가능? ai가 더 신속, 정확, 창의적인가?

낮은 전문성+낮은 반복성 : AI 증강
낮은 전문성+높은 반복성 : 완전 자동화
높은 전문성+낮은 반복성 : 사람주도+ai보조
높은 전문성+높은 반복성 : ai초안 → 사람검수

1. 서술 Description "내가 원하는 걸 얼마나 정확히 설명?" 목표 · 맥락 · 제약을 녹여 쓴다.GCAO 의미 질문

   Goal	목표	무엇을 얻고 싶은가? 결과물이 아니라 '목적'
   Context	맥락	어떤 상황·역할·제약? 산업 · 대상 · 이미 시도함?
   Action	행동	구체적으로 뭘 해달라? 동사로 명확히
   Output	출력	어떤 형태로 받고 싶은가? 길이 · 포맷 · 톤 · 예시

   • 예시
   • [Goal] 10~20대 대상 AI 학습 앱의 런칭용 기획서를 작성해서 투자 파트너에게 공유. [Context] · 오즈코딩스쿨 AI리더캠프 기획자 · 타깃: AI를 처음 접하는 고등학생 · 대학생 · 경쟁: 뤼튼, 딥러닝.AI · 차별점: 한국어 · Claude 통합 · 블로그 연동 [Action] 다음 5개 섹션을 순서대로 작성: 1. 문제 정의 2. 타깃 페르소나 3. 솔루션 4. 차별화 5. 12주 로드맵 [Output] · 각 섹션 250~300자 · 헤딩 + bullet · 톤: 논리적 · 자신감 · 마지막에 "가장 큰 리스크 3가지" 추가
   XML? 이름표 붙이기

   <생일선물>
     <받는사람>민수</받는사람>
     <내용>레고</내용>
     <편지>생일 축하해!</편지>
   </생일선물>
   
   <!-- AI한테 주는 지시문도 똑같이 -->
   <instruction>
   요약해줘
   </instruction>
   <text>
   원문...
   </text
   

2. 지시, 예시, 맥락에 이름표를 붙여 섞이지 않게 경계선 만든다.
3. 분별 Discernment "이 답, 진짜 쓸 만한가?" 출력물을 평가 · 검증한다. 답을 검증하는 5가지 질문
   1. 사실인가? 출처 · 숫자 · 인용이 실제로 존재하는가
   2. 최신인가? 학습 컷오프 이후 정보를 다루진 않는가
   3. 논리적인가? 인과관계 · 비약 · 순환 논증 여부
   4. 포괄적인가? 빠진 관점 · 반대 입장이 없는가
   5. 나에게 맞나? 우리 상황 · 맥락이 반영되었는가
   💡 꿀팁 : 이 답에서 가장 의심되는 부분 3개를 짚어줘.
4. 성실 Diligence "윤리적 · 투명하게 썼는가?" 책임 · 투명성 · 안전

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Claude 핵심기능

프로젝트 : 맥락, 파일 기반 대화방

→ 매번 설명 X, 업로드 문서 답변에 반영, 톤과 맥락, 역할 분리

아티팩트 : 실행되는 산출물

→ 결과물이 바로 작동됨(md파일, 혼합 차트, html 페이지, 로고, 체크리스트

 

 

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오늘 수업을 들으면서

AI 리더 캠프를 수강하기까지 한 달 넘게 기다리다 보니, 처음에 이 과정을 듣고 싶었던 이유나 열정이 조금 사그라든 상태였다.
그래서 ‘3개월 동안 가슴 뛰는 목표를 적어보라’는 말에 처음에는 “내가 그런 게 있었나?” 하는 생각에 잘 안적어졌다.

그런데 곰곰이 떠올려 보니 “아, 맞다! 내가 만들어보고 싶었던 게 있었지” 하고 생각이 나서 적는데 다시 조금씩 그 때의 열정이 생각나서 좋았다. 그래서 그 아이디어를 실제로 구현해보는 것을 목표로 잡았고, 완벽하지 않더라도 스스로 MVP를 만들어보면 좋겠다는 생각으로 OKR을 설정하게 되었다.

정말 3개월 뒤에 내가 이룰 수 있었으면 좋겠다.

그리고 오늘 수업에서 가장 인상 깊었던 내용은 “AI는 답이 아니다”라는 점이다. AI가 틀릴 수도 있다는 걸 알고 있으면서도, 그동안 스스로 생각하고 점검하기보다는 AI를 정답처럼 받아들이고 있었던 제 모습을 돌아보게 되었고.

또 기억나는 걸로는 4D와 GCAO, XML을 배웠는데, 익숙하지 않아서 아직은 어색하지만 앞으로 더 익숙해질 수 있도록 많이 연습하고 스스로 생각하는 힘을 키워야겠다는 생각이 들었다.