지난 1회차 해커톤에서 AI 개론과 프로토타이핑 강의로 학생들과 첫 인사를 나누었던 AI팀이, 이번에는 더 깊숙이 현장 속으로 들어갔습니다. 바로 ‘제1회 Hanyang A-Idea Challenge’ 2회차 해커톤에 우리 실무진들이 직접 멘토로 참여하게 된 것인데요.
단순히 강단 위에서 지식을 전달하는 것을 넘어, 이번 2회차에서는 AI팀의 실무자들이 각 팀의 조력자가 되어 1:1 밀착 멘토링을 진행했습니다. 밤낮없이 아이디어를 쥐어짜는 학생들의 곁에서 함께 고민하며, ‘책에 나오는 AI’가 아닌 ‘현업에서 살아 숨 쉬는 AI’를 전수하기 위해 치열한 시간을 보냈습니다.
이론과 실제 사이의 간극을 좁히고, 학생들의 반짝이는 아이디어를 비즈니스로 현실화했던 그 뜨거웠던 멘토링 현장의 기록과 실무자로서 느낀 솔직한 인사이트를 공유합니다.
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현업에서 LLM을 쓰는 법: '정론'보다 무서운 '맥락'의 힘
해커톤 현장에서 만난 학생들이 LLM(거대언어모델)을 다루는 모습을 한 단어로 정의하자면 '정론'이었습니다. "LLM은 이렇게 써야 한다", "프롬프트 구조는 이렇게 짜야 한다"와 같은 교과서적인 정답에 충실했죠.
하지만 정론에만 충실할 때 생기는 치명적인 문제가 있습니다. 바로 결과물이 '누구나 낼 수 있는 뻔한 수준'에 머문다는 점입니다. 실무에서 AI팀이 LLM을 활용해 '좋은 결과물'을 뽑아내는 핵심은 정답을 찾는 것이 아니라, 나의 특수한 상황에 가장 맞는 답을 도출해내는 것입니다. AI팀 팀원들은 학생들에게 단순히 질문을 잘하는 법이 아니라, 다음의 3가지 배경을 먼저 설정한 뒤 LLM에게 요청하는 법을 멘토링했습니다.
- 현재 나의 구체적인 업무 상황
- 해결해야 하는 업무의 본질
- 이 결과물이 어떤 이해관계자(고객, 상사, 협력사 등)와 엮여있는지
예를 들어, 단순한 마케팅 콘텐츠나 평가서를 만들더라도 이 글을 읽는 사람이 누구인지, 그들이 우리에게 기대하는 바가 무엇인지라는 '맥락'을 먼저 주입하는 것이죠.
실제로 학생들이 LLM을 쓰는 방법은 제가 AI팀에 합류하기 전에 인공지능 분야에서 일하지 않는 사람으로서 LLM을 쓰는 방법이었어요.
멘토링으로 알려주었던건 현업에서 발을 담그고 있는 사람이 현실적으로 사용하고 ‘좋은 결과물’로 분류되었던 것 위주로 멘토링했죠.
- AI팀, 지정은 컨설턴트
현업자 관점에서 본 UXUI와 디자인: "무엇을, 어떻게 검색할 것인가"
해커톤의 특성상 팀 내에 디자인 전공자가 없는 경우가 많습니다. 그러다 보니 학생들은 "디자인을 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요"라며 막막해하곤 하죠. 저희는 이들에게 뻔한 미적 감각을 요구하는 대신, 실무에서 즉시 통하는 두 가지 핵심 가이드를 제시했습니다.
1. 사용자의 눈으로 바라보기
디자인이 화려한지보다는 만드는 사람의 입장이 아니라 '처음 쓰는 사람'의 입장에서 무엇을 생각해야 하는지, 그리고 발표 자료 디자인에서 이것만은 꼭 지켜야 할 기본 원칙들에 대해 설명해주었습니다.
2. 레퍼런스보다 중요한 '검색의 기술’
보통 디자인 가이드라고 하면 핀터레스트나 비핸스, 모빈 같은 사이트를 보라고 권하기 쉽습니다. 하지만 AI팀은 전공자도 아닌 학생들에게 무작정 사이트를 던져주기보다, 우리가 늘 사용하는 구글에서 내가 필요한 정보를 찾기 위해 어떤 키워드로 검색해야 하는지 '방법'을 멘토링하였습니다.
현업자가 아닌 이상 애초에 어떻게 감을 잡아야 할지도 모르는 경우가 많은데, 실무에서 바로 써먹을 수 있는 구체적인 검색 키워드와 접근 방식을 알려줌으로써 학생들이 스스로 답을 찾아갈 수 있도록 도왔습니다.
- AI팀, 전유정 컨설턴트
서비스 기획의 함정: "누가 돈을 내는가?"라는 질문의 가치
해커톤처럼 짧은 시간 안에 결과물을 내야 하는 상황에서 팀원들은 쉽게 '매몰'됩니다. 눈앞의 기능을 구현하거나 당장 좋아 보이는 아이디어에만 몰입하다 보면, 정작 비즈니스의 근간이 되는 중요한 질문들을 놓치곤 하죠.
멘토링 중 만난 한 팀도 비슷한 고민에 빠져 있었습니다. "우리의 타겟은 누구인가?"라는 질문에 대해, "이상적인 사용자는 일반인이지만, 실제로 돈을 지불하는 주체는 기업(B2B)이지 않나?"라며 혼란스러워하고 있었죠.
AI팀은 이들에게 비즈니스 모델(BM), 타겟, 그리고 이해관계자를 각각 분리해서 생각하지 말라고 조언했습니다. 이 세 가지는 별개의 요소가 아니라 하나의 사슬처럼 엮여 있습니다. 이를 따로 떼어놓고 어느 한쪽(예: 일반 사용자)에만 억지로 포커싱하는 순간, 서비스의 전체 방향성이 흔들리게 됩니다.
가장 기억에 남는 일화는 AI에 대한 교육 뿐만 아니라 서비스 자체에 대한 기획에 대해 멘토링을 제공할 때였어요.
저는 학생들이 매몰되어 보지 못했던 “BM-이해관계자의 교차점”을 짚어주며, 이 세 지점을 관통하는 단 하나의 서비스 방향성이 무엇인지 스스로 생각할 수 있도록 가이드했죠.
치열하게 토론하던 세 명의 학생이 동시에 유레카!라는 표정으로 의견을 한 가지로 좁힌 것이죠.
- AI팀, 안혜인 컨설턴트
해커톤이 학생에게 주는 진짜 이점: 정제되지 않은 '날것'의 실무 경험
학생들도 시간이 지나면 결국 사회에 나와 실무자로 활동하게 됩니다. 요즘은 워낙 콘텐츠와 교육이 많아 학생들의 수준이 예전보다 훨씬 높아졌다는 느낌을 받았습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 배제할 수 없는 차이는, 현업에서 구르며 얻은 실무자의 ‘경험’ 그 자체였습니다.
이번 해커톤처럼 실무자와 학생이 직접 맞닿는 환경에서는 다음과 같은 강력한 이점이 생깁니다.
1. 실무자의 '솔직함'을 만나는 시간
중간에 누군가 검사하거나 감시하는 환경이 아니다 보니, 멘토인 실무자는 심리적으로 더 솔직해질 수 있습니다. 업무를 하며 실제로 겪었던 어려움이나, 일을 더 편하게 하기 위해 고민했던 '지름길' 같은 비하인드 스토리들을 가감 없이 공유하게 됩니다. 학생들은 돈을 주고 콘텐츠를 사도 듣지 못할 ‘현장의 진짜 이야기’를 듣게 되는 것입니다.
2. 가장 필요한 것을 배우는 양방향 소통
대규모 학습이나 정해진 강의에서는 질문이 한정적일 수밖에 없습니다. 하지만 실무자가 나의 멘토로 지정되면 학생들도 솔직해집니다. 자신의 질문이 가치 평가를 받을까 봐 걱정하지 않고, 지금 나에게 가장 필요한 질문을 던지게 됩니다.
기존의 교육이나 콘텐츠는 누군가 학습하기 좋게 한 번 정제된 것입니다.
그만큼 깔끔하지만, 역설적으로 '날것'의 현장에서만 느낄 수 있는 세세한 맥락들이 빠지기 마련이죠.
그에 반해 이런 해커톤처럼 실무자↔학생이 바로 컨택되는 상황에서는 아무래도 정해진 커리큘럼을 넘어,
자신의 상황에서 가장 가려웠던 부분을 실무자의 경험을 통해 즉각적으로 해소할 수 있는거죠.
- AI팀, 박준수 컨설턴트
이번 멘토링은 AI팀에게도, 학생들에게도 매우 만족스러운 경험이었습니다. 정해진 정답을 뱉어내는 '정론'에 익숙했던 학생들이 실무자의 현실적인 조언을 통해 나만의 답을 찾아가는 과정, 그리고 복잡하게 얽혀있던 고민들이 '유레카'라는 외침과 함께 하나로 좁혀지던 순간들은 각 컨설턴트들에게도 기억에 남는 지점이죠.
결국 실무자의 경험이란 단순히 지식을 전달하는 것이 아니라, 현장에서만 느낄 수 있는 '날것의 감각'을 공유하는 것이라 생각합니다. 이론에만 매몰되지 않고, 비즈니스의 핵심과 사용자의 관점을 동시에 꿰뚫어 볼 수 있는 실무 교육의 힘. AI팀은 앞으로도 실무 기반의 AI 교육을 더욱 확대해 나갈 예정입니다.
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지난 1회차 해커톤에서 AI 개론과 프로토타이핑 강의로 학생들과 첫 인사를 나누었던 AI팀이, 이번에는 더 깊숙이 현장 속으로 들어갔습니다. 바로 ‘제1회 Hanyang A-Idea Challenge’ 2회차 해커톤에 우리 실무진들이 직접 멘토로 참여하게 된 것인데요.
단순히 강단 위에서 지식을 전달하는 것을 넘어, 이번 2회차에서는 AI팀의 실무자들이 각 팀의 조력자가 되어 1:1 밀착 멘토링을 진행했습니다. 밤낮없이 아이디어를 쥐어짜는 학생들의 곁에서 함께 고민하며, ‘책에 나오는 AI’가 아닌 ‘현업에서 살아 숨 쉬는 AI’를 전수하기 위해 치열한 시간을 보냈습니다.
이론과 실제 사이의 간극을 좁히고, 학생들의 반짝이는 아이디어를 비즈니스로 현실화했던 그 뜨거웠던 멘토링 현장의 기록과 실무자로서 느낀 솔직한 인사이트를 공유합니다.
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현업에서 LLM을 쓰는 법: '정론'보다 무서운 '맥락'의 힘
해커톤 현장에서 만난 학생들이 LLM(거대언어모델)을 다루는 모습을 한 단어로 정의하자면 '정론'이었습니다. "LLM은 이렇게 써야 한다", "프롬프트 구조는 이렇게 짜야 한다"와 같은 교과서적인 정답에 충실했죠.
하지만 정론에만 충실할 때 생기는 치명적인 문제가 있습니다. 바로 결과물이 '누구나 낼 수 있는 뻔한 수준'에 머문다는 점입니다. 실무에서 AI팀이 LLM을 활용해 '좋은 결과물'을 뽑아내는 핵심은 정답을 찾는 것이 아니라, 나의 특수한 상황에 가장 맞는 답을 도출해내는 것입니다. AI팀 팀원들은 학생들에게 단순히 질문을 잘하는 법이 아니라, 다음의 3가지 배경을 먼저 설정한 뒤 LLM에게 요청하는 법을 멘토링했습니다.
예를 들어, 단순한 마케팅 콘텐츠나 평가서를 만들더라도 이 글을 읽는 사람이 누구인지, 그들이 우리에게 기대하는 바가 무엇인지라는 '맥락'을 먼저 주입하는 것이죠.
현업자 관점에서 본 UXUI와 디자인: "무엇을, 어떻게 검색할 것인가"
해커톤의 특성상 팀 내에 디자인 전공자가 없는 경우가 많습니다. 그러다 보니 학생들은 "디자인을 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요"라며 막막해하곤 하죠. 저희는 이들에게 뻔한 미적 감각을 요구하는 대신, 실무에서 즉시 통하는 두 가지 핵심 가이드를 제시했습니다.
1. 사용자의 눈으로 바라보기
디자인이 화려한지보다는 만드는 사람의 입장이 아니라 '처음 쓰는 사람'의 입장에서 무엇을 생각해야 하는지, 그리고 발표 자료 디자인에서 이것만은 꼭 지켜야 할 기본 원칙들에 대해 설명해주었습니다.
2. 레퍼런스보다 중요한 '검색의 기술’
보통 디자인 가이드라고 하면 핀터레스트나 비핸스, 모빈 같은 사이트를 보라고 권하기 쉽습니다. 하지만 AI팀은 전공자도 아닌 학생들에게 무작정 사이트를 던져주기보다, 우리가 늘 사용하는 구글에서 내가 필요한 정보를 찾기 위해 어떤 키워드로 검색해야 하는지 '방법'을 멘토링하였습니다.
서비스 기획의 함정: "누가 돈을 내는가?"라는 질문의 가치
해커톤처럼 짧은 시간 안에 결과물을 내야 하는 상황에서 팀원들은 쉽게 '매몰'됩니다. 눈앞의 기능을 구현하거나 당장 좋아 보이는 아이디어에만 몰입하다 보면, 정작 비즈니스의 근간이 되는 중요한 질문들을 놓치곤 하죠.
멘토링 중 만난 한 팀도 비슷한 고민에 빠져 있었습니다. "우리의 타겟은 누구인가?"라는 질문에 대해, "이상적인 사용자는 일반인이지만, 실제로 돈을 지불하는 주체는 기업(B2B)이지 않나?"라며 혼란스러워하고 있었죠.
AI팀은 이들에게 비즈니스 모델(BM), 타겟, 그리고 이해관계자를 각각 분리해서 생각하지 말라고 조언했습니다. 이 세 가지는 별개의 요소가 아니라 하나의 사슬처럼 엮여 있습니다. 이를 따로 떼어놓고 어느 한쪽(예: 일반 사용자)에만 억지로 포커싱하는 순간, 서비스의 전체 방향성이 흔들리게 됩니다.
해커톤이 학생에게 주는 진짜 이점: 정제되지 않은 '날것'의 실무 경험
학생들도 시간이 지나면 결국 사회에 나와 실무자로 활동하게 됩니다. 요즘은 워낙 콘텐츠와 교육이 많아 학생들의 수준이 예전보다 훨씬 높아졌다는 느낌을 받았습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 배제할 수 없는 차이는, 현업에서 구르며 얻은 실무자의 ‘경험’ 그 자체였습니다.
이번 해커톤처럼 실무자와 학생이 직접 맞닿는 환경에서는 다음과 같은 강력한 이점이 생깁니다.
1. 실무자의 '솔직함'을 만나는 시간
중간에 누군가 검사하거나 감시하는 환경이 아니다 보니, 멘토인 실무자는 심리적으로 더 솔직해질 수 있습니다. 업무를 하며 실제로 겪었던 어려움이나, 일을 더 편하게 하기 위해 고민했던 '지름길' 같은 비하인드 스토리들을 가감 없이 공유하게 됩니다. 학생들은 돈을 주고 콘텐츠를 사도 듣지 못할 ‘현장의 진짜 이야기’를 듣게 되는 것입니다.
2. 가장 필요한 것을 배우는 양방향 소통
대규모 학습이나 정해진 강의에서는 질문이 한정적일 수밖에 없습니다. 하지만 실무자가 나의 멘토로 지정되면 학생들도 솔직해집니다. 자신의 질문이 가치 평가를 받을까 봐 걱정하지 않고, 지금 나에게 가장 필요한 질문을 던지게 됩니다.
이번 멘토링은 AI팀에게도, 학생들에게도 매우 만족스러운 경험이었습니다. 정해진 정답을 뱉어내는 '정론'에 익숙했던 학생들이 실무자의 현실적인 조언을 통해 나만의 답을 찾아가는 과정, 그리고 복잡하게 얽혀있던 고민들이 '유레카'라는 외침과 함께 하나로 좁혀지던 순간들은 각 컨설턴트들에게도 기억에 남는 지점이죠.
결국 실무자의 경험이란 단순히 지식을 전달하는 것이 아니라, 현장에서만 느낄 수 있는 '날것의 감각'을 공유하는 것이라 생각합니다. 이론에만 매몰되지 않고, 비즈니스의 핵심과 사용자의 관점을 동시에 꿰뚫어 볼 수 있는 실무 교육의 힘. AI팀은 앞으로도 실무 기반의 AI 교육을 더욱 확대해 나갈 예정입니다.
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