매주 바뀌는 AI,
지도 한 장이면 끝

KCH 석탄개발본부 · AI 워크숍
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KCH 석탄개발본부 · AI 워크숍

매주 바뀌는 AI,
지도 한 장이면 안 헷갈려요

새 도구를 외우지 마세요. 변하지 않는 AI 진화 7단계 지도 위에 얹기만 하면 됩니다. 오늘, 그 지도를 손에 쥐어 드립니다.

7단계 지도 AI = 신입 애널리스트 시황검색 · 리포트 자동화 예시로 쉽게
AI를 한마디로

AI는 “시황 자료를 다 읽었지만 우리 본부 실무는 처음인 신입 애널리스트”

“이론은 다 배웠어요. 그런데 우리 실무는 처음이에요!

아는 건 방대함

거의 모든 뉴스·리포트·문헌을 읽음. 무엇이든 술술 대답.

가끔 자신있게 틀림

없는 가격·출처를 그럴듯하게 지어냄 (=환각).

그래서 “잘 시키는 법”이 핵심 — 오늘 그걸 지도로 배웁니다.

AI는 어떻게 “생각”할까?

사실은 매번 “다음 단어”를 확률로 고르는 것뿐

공이 핀에 부딪혀 떨어지듯, 매번 확률로 결정

“오늘 날씨가 정말 ___” 다음에 올 단어를?

좋네요62%
흐려요24%
춥네요14%

정답을 “아는” 게 아니라, 그럴듯한 걸 “고르는” 것. 그래서 가끔 자신있게 틀립니다.

변하지 않는 단 하나의 지도

AI 진화 7단계 — 지하철 노선도처럼

새 역(도구)이 생겨도 노선(흐름)은 그대로예요.

AI가 말한다1–2단계 · 오늘의 기초
AI가 도구를 쓴다3–5단계
AI가 스스로 굴린다6–7단계
지도 사용법

새 도구가 나오면?
“지도 위 어디?” 하나만 물으면 됩니다

AI가 말한다

1–2단계. 묻고 답한다. 오늘의 기초.

AI가 도구를 쓴다

3–5단계. 검색하고 버튼을 누른다. RAG·FC·MCP.

AI가 스스로 굴린다

6–7단계. 끝까지 알아서 반복. 에이전트.

“챗GPT 새 기능 나왔대!” → 당황 말고, 이 지도 어디에 꽂히는지만 보세요.

왜 계속 진화했을까?

신입이 부딪힌 3개의 벽 — 벽마다 다음 칸이 생겼어요

벽 ①

최신 시황을 몰라요

오늘의 ICI4·뉴스를 모름 (지식이 과거에 멈춤)

→ RAG 가 해결
벽 ②

우리 데이터를 몰라요

내부 정보지·가격 엑셀·보고서 양식에 접근 못 함

→ FC · MCP 가 해결
벽 ③

한 번에 하나만

업무 전체를 여러 단계로 이어서 처리하지 못함

→ 에이전트 가 해결

벽을 알면, 다음 칸이 왜 필요한지 저절로 보입니다.

3–5단계 · AI가 도구를 쓴다

“AI가 못 하는 게 아니라,
도구를 안 준 것이에요”

검색해서 답하고(RAG) · 버튼을 누르고(FC) · 한 표준으로 연결한다(MCP). 도구만 쥐어주면 손가락 하나 안 움직이고 끝납니다.

RAG = 정보지를 찾아 답하는 신입

모델은 그대로, 내부 정보지 검색창만 쥐어주는

❌ 그냥 AI

“이번 주 ICI4 하락 이유는?”

“네, 인도 수요 감소 때문에…”
→ 그럴듯하지만 출처 없는 추측 (환각!)

✅ RAG

내부 정보지를 먼저 검색하고…

7/3자 정보지 §2 인용 — 출처 명시”
→ 검색→인용→환각 0

비유: 정보지 철을 펴서 찾아 읽는 것 — 외우는 게 아니라, 그때그때 검색한다.

API = 누를 수 있는 버튼

버튼을 누르면 동작합니다 — 누가 누르든 똑같아요

가격 데이터

ICI·Newcastle ‘조회 · 차트’ 각 버튼이 곧 API

내부 정보지 폴더

각 시스템이 가진 “버튼 세트”가 API

사람이든 AI든

버튼은 같다 — AI도 그 버튼을 누를 수 있다

AI DESK SELECT B2 A1 C3 D4 ↑ PUSH ↑
알맞은 조치 선택!
Function Calling = 자판기

“메뉴를 보여주면,
알아서 누릅니다

“거래대금을 못 받고 있어요

→ AI가 가능한 조치 목록을 보고 스스로 ‘과거 유사사례 검색’을 선택. 해당 기능을 호출!

어떤 버튼을 누를지는 AI가 판단 — 우린 가능한 조치들만 보여주면 됩니다.

헷갈리지 않게

RAG와 FC, 딱 한 끗 차이

RAG = 정보지 펴서 읽기

정보를 가져온다. “지난주 정보지 뭐라고 했지?”

FC = 버튼 누르기

동작을 시킨다. “주간 리포트 초안 생성해줘.”

둘은 단짝

“주간 리포트” = 가격·정보지 확인(RAG) + 양식에 채워 초안 생성(FC). 대부분의 실무 자동화가 이 짝꿍으로 굴러갑니다.

MCP = 만능 충전 케이블(USB-C)

매번 새로 짜던 걸 하나의 표준으로

MCP한 표준 포트
가격DB
내부 정보지
문서관리
시장 일정

한 번 연결하면 어느 AI에서나 — 표준 커넥터로 더블클릭이면 끝.

한 마디로

“이번 주 시황 정리해서 주간보고 초안 만들어줘”

이 한 문장이 RAG + 생각 + FC로 자동 실행됩니다.

RAG

정보지·가격 검색

이번 주 가격·이슈 자료를 찾아 읽음

생각

핵심 요약

쟁점·기한·할 일 정리

FC

보고 초안 작성

팀 양식 그대로 정리
(발행은 사람이 확인)

한 번 연결해두면, 매주 반복 업무가 자동이 됩니다.

6–7단계 · AI가 스스로 굴린다

“한 번 가르치면,
다시 안 시켜도 됩니다

내 일하는 법을 스킬로 한 번 가르치고(점진적 공개), 그 스킬을 에이전트가 끝까지 알아서 실행합니다.

스킬 = 나만의 업무 매뉴얼

보고서 양식·작성 체크리스트를 한 번 가르침

😮‍💨 프롬프트

매번 “우리는 이런 형식으로 검토해요…”를 처음부터 다시 설명

→ 그 대화 한 번뿐

📋 스킬

체크리스트를 파일로 한 번 박아두면, 그 다음부터 매번 자동

→ 폴더 하나 = 스킬 하나

한 번 가르치면, 다시 안 시켜도 된다.

점진적 공개

“수백 개 만들어도 안 무겁습니다” — 접어두니까요

L1표지(제목 한 줄)항상 보임
“이 스킬은 무엇이고 언제 쓰는지” 한 줄만 평소 메모리에. 매우 가벼움.
L2본문(작성 지침)
실제로 필요해질 때만 펼쳐 읽음. 단계별 체크리스트가 여기에.
L3서식·예시
진짜 필요한 순간에만 꺼내는 표준 서식·예문. 평소엔 접혀 있음.

두꺼운 매뉴얼도 평소엔 표지(제목)만 보이고…

필요한 챕터만 펼쳐서 읽습니다.

책상이 안 무거운 이유. 수십 개 만들어도 OK.

에이전트 = 끝까지 스스로 도는 신입

챗봇은 한 번 답하고 끝, 에이전트는 루프

수집필요한 자료
행동도구 호출
관찰·판단충분한가?
↻ 끝까지 반복

챗봇

한 번 호출 → 답 → . 한 단계만.

에이전트 = LLM + 도구 + 반복

수집→행동→“다 됐나?” 스스로 판단하며 목표까지 반복.

“충분한지”를 스스로 판단하는 게 핵심.

에이전트의 운명

같은 AI라도 도구 + 지침으로 결과가 갈립니다

도구가 너무 적으면

하다가 멈춤 — 할 수 있는 게 없음

너무 많으면

엉뚱한 걸 고름 — 혼란

딱 맞으면

척척 — 알아서 끝냄

핵심 — 모델은 다 비슷한 AI. 진짜 차이는 지침(스킬) + 쥐어준 도구입니다.

나만의 시황 비서 에이전트

매일 아침 “오늘 브리핑 해줘” 한 마디면

밤새 가격·뉴스·일정을 스스로 모아 정리해 줍니다.

수집

가격·정보지·일정

오늘 챙길 것 모두 모음

종합

우선순위 제안

“이건 먼저 처리하세요”

정리

브리핑 한 장

아침마다 자동으로

읽기는 넓게, 쓰기·제출은 사람이 확인 → 실무에서도 안전.

지도는 그대로, 너는 어디든

오늘 손에 쥔 건 평생 자산입니다

내 시스템 프롬프트 1개 가격DB·정보지 연결된 작업공간 내 리포트 스킬 + 데일리 브리핑

도구는 매주 바뀌어도 이 7칸 지도는 그대로입니다.

지금, 딱 5분

내일 아침, AI에게 시켜볼 일
딱 1개를 적어보세요

그 한 줄이 오늘 워크숍의 진짜 결과물입니다. 거창할 필요 없어요 — “매주 반복하는 그 시황 정리, 그 검색”.

감사합니다 Q & A
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