백지에서 시작하던 신사업 검토, 네 개 AI가 교차 리서치합니다
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"이번 달에만 신사업 검토 요청이 세 건 들어왔습니다. 그런데 작년에 비슷한 걸 한 것 같은데 찾을 수가 없어요."
신사업기획팀 팀장님이 사전 미팅에서 하신 말씀입니다. 검토는 계속 하는데 결과가 개인 폴더에 흩어져 남아, 같은 주제를 다시 볼 때마다 처음부터 시작하고 있었습니다.
사전 조사에서 확인한 것
지난 2년치 검토 자료를 받아 봤습니다. 서른 건 남짓이었는데 문제가 셋이었습니다.
파일명만으로는 무슨 검토였는지 알 수 없고, 근거가 된 원본 조사 자료는 남아 있지 않았습니다.
① 어디 있는지 모른다 — 담당자 개인 드라이브, 메일 첨부, 공유 폴더에 흩어져 있었습니다. 파일명이 "검토안_최종_v3"이라 열어 보기 전에는 뭔지 모릅니다.
② 근거가 남아 있지 않다 — 보고서에 "시장 규모 4조원"이라고 적혀 있는데 어디서 온 숫자인지 알 수 없었습니다. 조사한 원본이 남아 있지 않았습니다.
③ 조사가 한 사람 관점이었다 — 담당자가 검색한 것만 봅니다. 다른 관점에서 봤으면 나왔을 정보가 빠졌습니다.
팀장님이 원한 건 조사 속도가 아니라 "두 번째 검토는 첫 번째보다 빨라지는 구조" 였습니다.
설계 — 자산화를 커리큘럼에 넣었다
이 과정에서 가장 중요한 판단이었습니다.
리서치 교육을 하면 대개 "빨리 찾는 법"에서 끝납니다. 그러면 조사는 빨라지는데 여전히 개인 폴더에 쌓입니다. 반년 뒤 상황이 똑같습니다.
그래서 14시간 중 4시간을 자료를 다시 검색되는 형태로 남기는 데 배정했습니다. 담당자분께는 이렇게 말씀드렸습니다 — "이 차시가 있고 없고가 반년 뒤를 가릅니다."
진행 — 실제 검토 과제로
교육을 위한 예제를 쓰지 않았습니다. 그 시점에 실제로 검토 중이던 주제 다섯 개를 조별로 나눠 진행했습니다. 교육이 끝나면 그대로 보고에 올라갑니다.
사전 준비 — 검토 주제를 먼저 받았다
교육 3주 전에 팀에서 그 시점에 실제로 검토 중이거나 곧 들어올 주제를 다섯 개 받았습니다. 이걸 안 받으면 첫날 오전을 주제 정하는 데 씁니다.
받아 보니 범위가 제각각이었습니다. 어떤 건 "이 카테고리 진입 여부"처럼 넓고, 어떤 건 "이 업체와 제휴할지"처럼 좁았습니다. 사전에 범위를 조정해 2일 안에 결론까지 갈 수 있는 크기로 맞췄습니다.
1단계 — 프롬프트를 만드는 프롬프트
좋은 리서치 프롬프트를 쓰려고 애쓰는 대신, 그 일부터 AI에게 맡기는 방식을 먼저 다뤘습니다. 주제와 목적 두 줄만 주면 상세 프롬프트가 나옵니다.
참가자분들이 놀란 지점은 사람이 빠뜨리는 항목을 채워 준다는 것이었습니다. 규제 환경이나 진입 장벽처럼, 급하게 쓰면 놓치는 항목이 자동으로 들어왔습니다.
2단계 — 네 곳에 같은 질문을
같은 프롬프트를 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity에 각각 돌렸습니다. 시간이 걸리는 작업이라 실행을 걸어 두고 그동안 정리 방법을 다뤘습니다.
결과가 나오자 흥미로운 일이 벌어졌습니다. 네 결과의 시장 규모 추정치가 전부 달랐습니다. 3조 8천억부터 5조 2천억까지 퍼져 있었습니다.
여기서 이 교육의 핵심 훈련이 나왔습니다 — 차이가 난다는 것 자체가 정보입니다. 왜 다른지 파고들었더니 산정 범위가 달랐습니다. 어떤 곳은 온라인만, 어떤 곳은 오프라인 포함이었습니다.
첨부한 4개 AI 리서치 결과를 대조해 줘. - 단순 요약 금지. 중복을 제거하고 통합한다. - 정량 데이터가 다르면 왜 다른지 짚는다. - 추정치와 사실을 구분해 표기한다. - 추가 확인이 필요한 지점을 목록으로 남긴다.
시장 규모 추정
ChatGPT 5.2조 온·오프라인 합산
Gemini 3.8조 온라인 전용
Claude 4.6조 온라인 + 일부 오프라인
Perplexity 4.1조 (산정 기준 미명시)
→ 범위를 먼저 정의하지 않으면 비교가 무의미.
보고서에는 "온라인 3.8~4.1조" 로 범위 제시 권장.
[추가 확인 필요]
· Perplexity 추정치의 원 출처
· 오프라인 채널 포함 여부에 대한 사내 정의하나를 골라 단정하지 않고 범위로 제시합니다.
3단계 — 통합은 요약이 아니다
네 결과를 이어 붙이는 게 아니라 대조하는 방식을 훈련했습니다. 공통으로 나온 것 · 한 곳에서만 나온 것 · 서로 어긋나는 것 세 칸으로 나눠 정리합니다.
통합 결과에 "확인 필요" 목록을 반드시 넣게 했습니다. 모르는 것을 모른다고 적어 두면 다음 사람이 거기서부터 시작할 수 있습니다.
어긋나는 항목만 원문 출처를 열어 확인했습니다. 전부 확인하면 시간이 없고, 어긋나는 것만 보면 대부분 걸러집니다.
4단계 — 다시 찾을 수 있게 남기기
교육 이틀째 오후 전체를 여기에 썼습니다.
파일명에 번호를 붙여 순서를 남기고, 결과물만이 아니라 쓴 프롬프트도 함께 저장하게 했습니다. 다음에 비슷한 주제를 조사할 때 주제만 바꿔 재실행하면 됩니다.
그리고 지난 2년치 검토 자료 서른 건을 한 곳에 모아 올렸습니다. "작년에 우리가 뭐라고 했지"를 물어보면 근거와 함께 답이 나오는 상태를 만들었습니다.
5단계 — 쌓인 것에 물어보기
마지막 시간에 지난 2년치 자료를 올려 두고 질문을 던져 봤습니다.
"작년에 이 카테고리 검토했을 때 진입을 접은 이유가 뭐였지"를 묻자 근거와 함께 답이 나왔습니다. 물류 원가 구조 때문이었고, 그때 계산한 표까지 함께 나왔습니다.
이 순간이 이 교육에서 반응이 가장 컸습니다. 팀장님이 "이걸 진작 했으면 지난달 검토가 절반은 줄었겠네요"라고 하셨습니다. 조사를 빨리 하는 것보다 이미 한 조사를 다시 찾는 쪽이 더 큰 절감이었던 것입니다.
이 방식으로 안 되는 것
- 비공개 시장 데이터는 못 찾습니다. 유료 리서치 보고서가 필요한 영역은 여전히 구매해야 합니다
- AI가 결론을 내주지 않습니다. 진입 여부 판단은 기획자가 합니다. 이 과정이 줄이는 건 판단 전까지의 수집·정리 시간입니다
- 최신 정보에 한계가 있습니다. 이번 주에 나온 뉴스는 도구마다 반영 시점이 달라, 시의성이 중요한 주제는 별도 확인이 필요합니다
- 자산화는 규칙을 지켜야 유지됩니다. 한 사람이라도 개인 폴더에 두기 시작하면 다시 흩어집니다
운영 준비 — 어디에 쌓을지 먼저 정했다
자산화가 목적인 교육이라 저장 위치를 먼저 정해야 했습니다.
팀 공유 드라이브에 폴더 규칙을 만들었습니다. 주제별 폴더 안에 번호 붙인 파일을 두는 방식입니다. 교육 첫 시간에 이 규칙을 확정하고, 이후 모든 실습 산출물이 그 규칙대로 쌓이게 했습니다.
과거 자료 서른 건은 사전에 모아 왔습니다. 담당자분이 2주 동안 개인 드라이브와 메일에서 찾아 한 폴더에 넣어 주셨습니다. 이 작업이 교육의 절반이었다고 해도 과언이 아닙니다 — 흩어진 것을 모으는 일은 자동화가 안 됩니다.
진행 중에 나온 질문
"이렇게 조사하면 저희가 하는 일이 뭐가 되나요." 둘째 날에 나온 질문이었고, 진지한 질문이었습니다.
답은 분명했습니다. AI가 하는 건 자료를 모아 오는 일입니다. 어느 시장에 들어갈지, 우리 역량으로 되는지, 언제 시작할지는 여전히 기획자가 판단합니다. 오히려 수집에 쓰던 시간이 줄면 판단에 쓸 시간이 늡니다.
실제로 이 팀은 교육 후 검토 자료에 "우리 판단"이라는 절을 새로 넣었습니다. 그동안은 자료 정리만으로 분량이 찼는데, 이제 판단을 쓸 여유가 생겼기 때문입니다.
교육이 끝났을 때 남은 것
조별로 다섯 개 주제의 검토 자료 초안이 완성됐습니다. 예제가 아니라 실제 과제라 그다음 주 회의에 그대로 올라갔습니다.
프롬프트를 함께 남기는 것이 핵심입니다. 비슷한 주제가 오면 01 파일만 고쳐 다시 돌립니다.
넉 달 뒤 확인했을 때 아카이브에 검토 건이 열두 건 더 쌓여 있었습니다. 팀장님이 짚으신 변화는 이것이었습니다 — "두 번째 검토가 처음보다 빨라졌다." 비슷한 주제를 다시 볼 때 지난 조사를 근거로 시작하기 때문입니다.
한 가지 예상 못 한 효과도 있었습니다. 검토를 요청한 사업부에 조사 원본까지 함께 보내기 시작하자, "이 숫자 어디서 났냐"는 되물음이 사라졌습니다.
다룬 도구
- ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity — 같은 질문을 네 곳에 돌려 교차검증합니다
- NotebookLM — 쌓인 자료 안에서만 답하게 해 과거 검토를 되짚습니다
- 마크다운 — 결과를 파일로 남깁니다. 서식이 유지되고 나중에 검색됩니다
커리큘럼 예시
실제 교육에서 쓰는 표준교재입니다. 전문을 공개하고 있으니 열어 보시고, 우리 조직에 맞겠다 싶은 것을 골라 말씀해 주시면 그 조합으로 구성해 드립니다.
- 교재 202심층리서치와 자료 자산화 · 사례: 유통산업 신사업 기획리서치 프롬프트부터 보고서·발표본(PPTX)까지, 한 주제를 끝까지 자산화하는 9단계
- 교재 201심층리서치와 자료 자산화Deep Research 도구 4종 비교와 산업별 리서치 사례 3건
- 교재 203심층리서치와 자료 자산화 · 사례: 금융산업 트렌드와 신상품리서치 프롬프트부터 보고서·발표본(PPTX)까지, 한 주제를 끝까지 자산화하는 9단계
- 교재 251기존 자료의 분석과 활용NotebookLM — 내 자료 안에서만, 출처와 함께 답하는 AI
- 교재 301보고서 작성과 자료 시각화HTML로 표·차트·발표 슬라이드·대시보드까지 — AI로 만드는 자료 시각화
교재는 계속 늘어납니다. 위 목록은 표준교재 플랫폼에서 전부 보실 수 있습니다.
비슷한 교육을 검토 중이시라면
이 과정은 14시간(2일)이었습니다. 조사만 빨라지면 되는 경우 7시간으로도 됩니다. 다만 반년 뒤에도 남게 하려면 자산화 구간에 반나절이 필요합니다.
- 같은 주제를 다시 검토하는 일이 있는가 — 있을수록 효과가 큽니다
- 과거 자료를 한곳에 모을 수 있는가 — 이 준비가 교육의 절반입니다
- 팀 공유 위치를 정할 수 있는가 — 개인 폴더로 가면 다시 흩어집니다
검토 주제 유형과 연간 건수만 알려주시면 어느 구간부터 손대면 좋을지 정리해 보내 드립니다.
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