DANTE’S AI FIELD GUIDE / LEARNING MAP
AI를 처음 맡기는 순간부터
반복해서 쓰는 일까지
여덟 단계, 마흔여덟 편의 길잡이.
지금 필요한 주제부터 골라도 좋습니다.
기초 48편의 진행 수에 포함하지 않습니다.
002·003은 다음 예고, 나머지는 예정입니다. 예정 제목과 순서는 집필·검수에 따라 달라질 수 있으며, 발행일은 정해 두지 않았습니다.
STAGE 01 / 001–006
1부. 기초: 무엇을 맡길 것인가
- 001발행됨
AI로 무엇을 할 수 있나: 생성·검색·자료 읽기·실행의 차이
작업 유형별 완료 증거를 구분한다.
- 002다음 예고
ChatGPT·Claude·Gemini: 서비스와 모델은 무엇이 다른가
제품·모델·요금제·접근 도구를 나눈다. 이름만으로 우열을 정하지 않는다.
- 003다음 예고
AI에게 첫 일을 맡기는 법: 목표·자료·제약·완료 조건
재사용할 작업 의뢰서를 직접 작성한다.
- 004예정
AI는 왜 틀리면서 확신하는가: 환각과 검증의 기본
잘못된 사실·인용·범위 확장을 대조한다.
- 005예정
모름·미확인·틀림은 다르다: 답변의 빈칸을 다루는 법
정보 부족과 반증을 구별하는 답변 표를 만든다.
- 006예정
무료로 충분할까: 내 작업으로 유료 AI의 필요를 판단하는 법
현재 가격·제공 조건 확인과 개인 작업 시험표를 분리한다.
STAGE 02 / 007–012
2부. 대화와 지시: 원하는 결과를 만드는 법
- 007예정
질문은 길수록 좋은가: 길이보다 요구사항이 중요한 이유
모호한 요청을 검수 가능한 요청으로 고친다.
- 008예정
좋은 예시를 주는 법: 형식을 배우게 하되 오류를 복제하지 않게
예시와 사실 자료의 역할을 구분한다.
- 009예정
마음에 들지 않는 답을 어떻게 고칠까: 수정 요청의 기술
유지·삭제·수정할 부분을 지정한 전후 사례를 만든다.
- 010예정
긴 대화에서 무엇이 빠지는가: 문맥을 관리하는 방법
확정 사항과 최근 작업 상태를 짧은 기록으로 분리한다.
- 011예정
메모리·프로젝트·파일·학습은 무엇이 다른가
제품별 공식 안내로 저장·검색·학습의 차이를 검증한다.
- 012예정
새 대화로 프로젝트를 옮기는 법: AI 작업 인수인계
결정·현재 상태·출처·미완료 항목의 인계 문서를 만든다.
STAGE 03 / 013–018
3부. 읽기와 조사: 근거를 확보하는 법
- 013예정
PDF를 정말 읽었을까: 텍스트·표·그림 확인하기
페이지별 접근과 핵심 근거 회수 여부를 대조한다.
- 014예정
링크를 주면 원문을 읽는가: 접근 실패를 알아보는 법
링크 존재·접근·읽은 범위·인용을 구별한다.
- 015예정
검색 출처가 있어도 틀릴 수 있다: 인용 검증의 순서
출처 실재·내용 지지·시점·적용 범위를 확인한다.
- 016예정
긴 보고서에서 답을 찾는 법: 요약보다 근거 추적
목차→질문 관련 범위→예외→결론 순서를 재현한다.
- 017예정
공식 자료끼리 다르면 무엇을 믿을까: 날짜와 버전 읽기
충돌표와 결론 보류 기준을 만든다.
- 018예정
내 자료만 줬는데 왜 틀릴까: 자료 기반 답변의 한계
자료 누락·검색 실패·해석 오류를 구별한다.
STAGE 04 / 019–024
4부. 분석과 업무: 결과를 믿을 수 있게 만드는 법
- 019예정
AI의 계산은 언제 믿을 수 있나: 설명과 실행을 구분하기
분모·단위·계산식·재계산 결과를 확인한다.
- 020예정
표가 맞아도 분석은 틀린다: 누락·중복·분모 점검
작은 가상 데이터로 집계 오류를 재현한다.
- 021예정
AI 시장조사에서 숫자를 만드는 실수를 막는 법
관측 사실·출처 추정·편집부 가정·계산을 나눈다.
- 022예정
AI 보고서를 검수하는 법: 사실·해석·제안 분리
문장별 성격과 근거 대응표를 만든다.
- 023예정
회의록에서 결정과 제안을 구별하는 법
조건·담당자·기한·미확정 상태를 보존한다.
- 024예정
AI 번역은 어디까지 믿을까: 뜻·어조·조건 검수
핵심 문장 원문 대조와 전문용어 확인을 보여준다.
STAGE 05 / 025–030
5부. 학습과 창작: 사람의 목적을 잃지 않는 법
- 025예정
AI로 공부하면 무엇을 해야 실력이 남을까
힌트·회상·설명·오답 점검의 학습 예시를 만든다. 효과 수치는 측정 없이 주장하지 않는다.
- 026예정
사업 문서를 AI와 만드는 법: 필요한 자료와 감추어야 할 자료
가상 사업 예시로 입력 범위와 검토 항목을 정한다.
- 027예정
내 경험을 AI로 글로 만드는 법: 없던 경험을 만들지 않기
사용자 사실과 AI 제안을 표시하는 편집 과정을 만든다.
- 028예정
AI 발표자료의 완성 기준: 논리·수치·편집 가능성
보이는 화면과 실제 편집·발표 결과를 함께 점검한다.
- 029예정
AI 이미지·영상을 업무에 쓰기 전 확인할 것
현재 제품 조건과 권리·동의 문제의 확인 범위를 정한다. 법률 단정은 공식 근거 없이 하지 않는다.
- 030예정
음성 AI가 말을 잘하면 일을 잘할까: 인식·해석·사실의 차이
세 영역별 시험 예시와 미검증 영역을 보여준다.
STAGE 06 / 031–036
6부. 개발과 자동화: 작동과 완료를 구별하는 법
- 031예정
코드를 몰라도 AI로 개발할 수 있나: 최소한의 검증법
요구사항·실행·오류·테스트·되돌리기를 익힌다.
- 032예정
화면을 보여주면 서비스가 만들어질까: 요구사항으로 바꾸기
화면·동작·데이터·권한·예외 흐름을 구별한다.
- 033예정
한 번 작동하는 코드와 운영 가능한 서비스의 차이
대표적인 실패 사례와 배포 전 확인표를 만든다.
- 034예정
AI가 코드를 고쳤을 때 확인할 것: 변경 내역과 복구
가상 저장소에서 변경 범위와 복원 절차를 검증한다.
- 035예정
자동화와 AI 에이전트는 무엇이 다른가
미리 정한 흐름과 동적 판단의 차이·비용·오류 지점을 설명한다.
- 036예정
AI에게 보내기·삭제·결제를 맡겨도 될까: 행동 승인 설계
모의 환경으로 권한·승인·완료·복구 경계를 만든다.
STAGE 07 / 037–042
7부. 전문가 기초: 시스템의 구조를 이해하는 법
- 037예정
토큰·문맥·출력 한도: 긴 자료가 실패하는 이유 읽기
입력·출력·비용·검색 범위를 제품별로 확인한다.
- 038예정
검색증강·임베딩·미세조정: 어떤 문제에 무엇이 필요한가
목표·자료·갱신 빈도에 따른 선택 기준을 만든다.
- 039예정
도구 호출과 MCP: 연결된다는 것과 권한이 있다는 것
공식 사양과 도구 실행 결과로 경계를 설명한다.
- 040예정
AI 여러 개가 동의하면 더 믿을 수 있나: 독립 검증 설계
서로 다른 답의 수보다 원자료와 평가 방법을 확인한다.
- 041예정
내 AI의 실력을 어떻게 측정할까: 평가셋과 실패 판정
정답·예외·모름을 포함한 작은 평가셋을 만든다.
- 042예정
속도·비용·신뢰성을 함께 비교하는 법
같은 업무·조건·반복 횟수로 측정 계획과 기록표를 만든다.
STAGE 08 / 043–048
8부. 운영과 안전: 반복해서 사용할 수 있게 만드는 법
- 043예정
문서 속 지시가 AI를 바꿀 수 있나: 프롬프트 인젝션 이해
읽을 자료와 실행할 지시를 구분하는 안전한 예시를 만든다.
- 044예정
입력한 데이터는 어디로 가는가: 보관·학습·삭제의 차이
소비자·기업·API의 현재 공식 정책을 구별해 확인한다.
- 045예정
API 키·접근 권한·지출 상한: 시작 전에 막아둘 위험
비밀정보를 노출하지 않는 예시로 권한과 비용 통제를 설계한다.
- 046예정
모델이 업데이트되면 기존 업무는 안전한가: 회귀시험
버전 기록과 이전 평가셋 재실행 방법을 제시한다.
- 047예정
AI가 한 일을 추적하는 법: 실행 기록·감사·되돌리기
요청·도구 결과·외부 상태·복구 기록을 분리한다.
- 048예정
나와 작은 팀을 위한 AI 업무 체계: 일을 맡기는 운영 매뉴얼
작업 분류·자료·권한·검수·비용·갱신 체계를 통합한다.
별도 트랙 / 최신 활용 해설
새 기능을 쓸 때 확인할 조건
기초편의 순서와 별개로, 달라진 기능과 실제 제공 조건을 살펴봅니다.
최신 활용 해설 001 · 발행됨ChatGPT에 새 한국어 음성: GPT-Live-1.1을 업무에 쓰기 전에 구별할 세 가지 ↗
인식·해석·사실과 실행을 구분하고, 내용을 확인할 수 있는 연습부터 시작합니다.