.png)
"신제품 출시를 위한 경쟁사 및 시장 트렌드 분석 보고서를 작성해주세요."
이런 업무를 맡았을 때 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 경험이 있으실 텐데요. 수많은 검색 결과에서 유용한 정보를 선별하고, 데이터를 정리해 PPT로 만드는 것만으로도 며칠이 걸리곤 했습니다.
하지만 이제는 AI 에이전트를 '어떻게' 활용하느냐에 따라 이 모든 과정을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. AI는 단순히 검색을 대신해주는 도구를 넘어, 업무 효율성과 결과물의 품질을 동시에 끌어올리는 강력한 파트너가 될 수 있습니다.
이번 글에서는 '건강관리 기능 중심의 스마트워치 신제품' 출시를 가정하고, 퍼플렉시티(Perplexity)와 ChatGPT 같은 AI 에이전트를 활용해 전문가 수준의 시장조사 보고서를 완성하는 3단계 프로세스를 실전 예시와 함께 살펴보겠습니다.
좋은 결과는 좋은 질문에서 나옵니다. 사람도 목표가 명확하면 명확할수록 더 구체적인 결과가 나오듯, 이는 AI에게도 마찬가지로 적용되는 원칙입니다. "스마트워치 시장조사"처럼 추상적인 목표는 AI로부터 모호한 답변만 얻게 할 뿐입니다.
목표를 구체화하세요. "김치찌개 맛있게 끓여줘"가 아니라 "돼지고기 듬뿍 넣은 김치찌개를 중간 맵기로 4인분 만들어줘"라고 요청하는 것처럼 말이죠.
❌ 나쁜 예: 스마트워치 시장조사
✅ 좋은 예: 헬스케어 기능에 특화된 스마트워치 신제품 출시를 위한 국내 경쟁사 분석 및 2024-2025년 시장 트렌드 보고서
이렇게 명확한 목표를 설정하면, AI는 당신이 원하는 방향으로 정확하게 움직이기 시작합니다.
시장조사의 첫 단추는 정확하고 새로운 정보를 모으는 것입니다. 이때는 실시간 웹 검색을 기반으로 신뢰할 수 있는 출처까지 명확히 제시하는 퍼플렉시티(Perplexity)를 추천합니다. 특히 최신 뉴스와 데이터를 활용한 결과물이 필요한 경우 다른 도구보다 월등한 성능을 보여줍니다.
다음은 실제 Perplexity에 입력해 볼 만한 검색어 예시입니다.
1️⃣ "2024년 스마트워치 시장 규모 국내 통계"
2️⃣ "삼성 갤럭시워치 애플워치 시장점유율 2024"
3️⃣ "웨어러블 디바이스 건강관리 기능 트렌드"
4️⃣ "스마트워치 소비자 구매 패턴 최신 조사"
과거에는 수많은 링크를 일일이 클릭하며 정보를 검증해야 했다면, 이제는 몇 번의 구체적인 질문만으로 15분 안에 시장 규모, 경쟁사 현황, 소비자 트렌드 등 핵심 자료를 효과적으로 수집할 수 있습니다. Perplexity가 제시하는 '관련 질문(Related questions)'을 활용하면 더 깊이 있는 정보로 손쉽게 파고들 수 있죠.
흩어져 있는 정보를 모았다면, 이제 논리적인 구조를 갖춘 보고서로 엮어낼 차례입니다. Perplexity에서 수집한 자료를 챗GPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 같은 대화형 AI에 입력하고, 명확한 '보고서의 뼈대'를 지시하세요.
실제 사용 프롬프트 예시
다음 자료들을 바탕으로 스마트워치 시장조사 보고서 초안을 작성해줘.
[Perplexity에서 수집한 모든 자료 복사-붙여넣기]
보고서 구성은 아래와 같이 해줘.
1️⃣ 시장 개요 및 규모
2️⃣ 주요 경쟁사 분석
3️⃣ 소비자 트렌드
4️⃣ 기회요인 및 위험요인
5️⃣ 결론 및 제언
이렇게 구조화된 명령을 내리면, AI는 단순 정보 나열을 넘어 각 섹션의 논리적 연결고리를 만들고 전문적인 톤앤매너를 갖춘 초안을 순식간에 생성합니다.
여기까지만 해도 꽤 그럴듯한 보고서가 완성됩니다. 하지만 이 초안을 실무에 그대로 사용하기엔 3가지 결정적인 한계가 존재합니다.
1️⃣ 정보 신뢰성: AI가 제시한 데이터가 100% 정확하고 최신 정보인지 반드시 사람의 검증이 필요합니다.
2️⃣ 전문성 부족: 법적 리스크, 규제 환경, 특허 등 전문적인 검토가 필요한 부분이 누락될 수 있습니다.
3️⃣ 내부 관점 부재: 우리 회사만의 고유한 상황이나 비즈니스 목표가 충분히 반영되지 못합니다.
AI의 보고서는 이와 같은 한계를 극복해야 비로소 '쓸모 있는' 보고서가 됩니다.
앞서 AI가 만든 보고서 초안의 객관성과 신뢰성을 높이기 위해 앨리비 비즈니스 에이전트를 활용한 검증 및 보완 단계를 거칩니다. 앨리비 비즈니스 에이전트는 법제, 금융, 지식재산권, 노동, 보험, 조세, 개인정보, 공정거래 등 전문 분야의 방대한 데이터베이스를 보유하고 있어, 다음과 같은 방식으로 보고서의 완성도를 높일 수 있습니다.
• 법적 규제 관련 점검사항 확인: "스마트워치의 헬스케어 기능이 의료기기법에 저촉될 소지는 없는가?", "수집된 사용자 데이터는 개인정보보호법을 준수하는가?"와 같은 잠재적 리스크를 관련 법규와 판례를 근거로 검토해 줍니다.
• 객관적 근거 보강: 보고서의 주장에 힘을 실어줄 정부 정책, 관련 법령, 공신력 있는 기관의 데이터를 추가하여 설득력을 높입니다.
• 명확한 출처 제시: 모든 답변의 출처 원문을 함께 제공하고, PDF 문서의 경우 관련 내용을 하이라이트 처리해 정보의 신뢰성을 눈으로 직접 확인할 수 있게 합니다.
• 자연어 기반 직관적 검색: 복잡한 법령 검색 키워드 없이도 "스마트워치 만들 때 지켜야 할 법이 뭐가 있나요?"처럼 일상 언어로 질문하면 관련 법령과 가이드라인을 종합해 답변해줍니다.
• 글로벌 시장 정보 제공: 국내뿐만 아니라 미국, EU, 베트남 등 주요 해외 시장의 규제 정보까지 한 번에 확인할 수 있어 글로벌 진출 전략 수립에도 활용할 수 있습니다.
이처럼 앨리비를 활용하면 앞선 단계들을 보완하고 더욱 깊이 있는 법률적, 정책적 분석을 추가해 바로 적용할 수 있는 실행력 있는 보고서를 완성할 수 있습니다. 뿐만 아니라 기존에 변호사나 전문가에게 자문을 구하려면 며칠씩 걸렸던 법적 검토 작업을 즉각적으로 해결할 수 있어 프로젝트 기간을 단축 시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라 임원진이나 의사결정권자에게 보고할 때 법적 리스크나 정책적 고려사항까지 포함된 보고서는 훨씬 더 높은 신뢰도와 완성도를 보여줄 수 있습니다.
다만 앨리비 역시 최종적인 법률 판단이나 소송 서면 작성 등 전문가의 고유 영역은 대체할 수 없으므로, 중요한 의사결정 시에는 반드시 해당 분야 전문가의 최종 검토를 거치는 것이 안전합니다.
지금까지 AI에이전트를 효율적으로 활용해 어떻게하면 풍성한 내용의 보고서를 보다 빠르게 완성할 수 있는지 확인해봤습니다. 기존 방식이었다면 정보 수집부터 최종 보고서 완성까지 오랜 시간이 소요됐겠지만, 각 AI 도구의 특성을 이해하고 순차적으로 활용한다면 시간 절약과 품질 향상을 동시에 얻을 수 있습니다.
특히 Perplexity의 정보 수집 → ChatGPT의 구조화 → 앨리비의 전문성 검증이라는 3단계 프로세스를 거친다면, 각 도구의 장점을 극대화하면서 한계점을 상호 보완할 수 있어 속도 뿐 아니라 보고서의 품질 면에서도 만족할만한 결과물을 기대할 수 있습니다.
이처럼 AI를 잘 활용하기 위해선 두 가지 핵심 원칙을 기억해야 합니다.
첫째, 구체적인 질문과 명확한 지시
결과의 품질은 질문의 품질이 결정합니다. "시장조사해줘"같은 모호한 요청보다는 "25~35세 직장인을 타깃으로 한 무선이어폰 시장에서 3만원 이하 제품군 경쟁 현황과 우리 제품의 차별화 포인트를 분석해줘"처럼 구체적인 요청이 훨씬 더 나은 결과를 가져옵니다.
둘째, AI는 도구일 뿐, 최종 판단은 인간의 몫
AI가 제시한 분석과 인사이트를 그대로 받아들이는 것이 아니라, 비판적으로 검토하고 우리 조직의 특수한 상황과 맥락을 고려해 최종 결정을 내려야 합니다.
AI 에이전트를 활용한 업무 방식은 단순한 자동화를 넘어 우리가 일하는 방식 자체를 혁신할 수 있습니다. 우리에게 중요한 것은 AI를 단순한 자동화 도구나 경쟁자로 보는 것이 아니라, 인간의 전략적 사고를 증폭시키는 파트너로 인식하는 것입니다. AI가 빠르게 정보를 수집하고 정리하는 동안, 우리는 더 창의적이고 전략적인 사고에 집중할 수 있으며, 이러한 협업을 통해 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있게 될 것입니다.
.svg)
