제대로 된 PM이 되려면 PDCA 사이클을 머릿속에 새겨라
20년 전의 일이지만, 지금도 경영대학원(MBA) PM(Project Management) 수업에서 교수님이 침을 튀기며 수십 차례 강조하시던 장면이 생생하게 떠오릅니다. 교수님은 프로젝트 관리의 기본은 ①기획(Plan) → ②실행(Do) → ③점검(Check) → ④개선(Act)을 반복하는 것이라고 말씀하셨습니다. 또한 프로젝트 성과를 달성하기 위해서는 어느 한 과정도 소홀히 해서는 안 된다고 재차 강조하셨습니다.
PDCA 사이클은 국제표준화기구(International Organization for Standardization, ISO)의 모든 인증에서 가장 기본이 되는 관리 시스템 체계이기도 합니다. 특히 기업에게 4/4분기는 1~3분기의 성과를 점검(Check)하고 개선(Act) 과제를 도출하여 내년 계획을 세우는 중요한 시기입니다. 오늘은 이 PDCA 사이클 가운데 ‘점검’에 초점을 맞추어 성과평가 방법론을 소개하고, 특별히 지속가능경영(ESG) 사례를 통해 설명하고자 합니다.
성과의 단계와 종류: 캘로그 로직모델
기업에서 흔히 말하는 ‘성과’는 단순히 ‘목표 대비 달성률’로 설명되곤 합니다. 그러나 성과에는 여러 단계와 종류가 있으며, 성과를 잘 내는 사람과 그렇지 않은 사람은 추구하는 성과의 단계와 종류에서 차이가 있다는 점을 알 수 있습니다.
이러한 성과의 단계와 종류를 체계적으로 제시한 대표적인 모델이 미국 캘로그재단(W.K. Kellogg Foundation)이 개발한 로직모델입니다. 이 모델은 전 세계적으로 영리기업과 비영리단체를 막론하고 가장 널리 활용되는 성과 관리 및 평가 모델입니다. 참고로 우리나라 비영리영역에서는 로직모델을 ‘변화관리모델’이라고 번역해 사용하기도 합니다.
캘로그재단은 학술연구사업, 과학기술개발사업, 장학사업, 지역복지사업, 최빈국 원조사업 등 다양한 지원사업을 매년 수행합니다. 이때 해당 사업을 지속할지 여부를 판단하기 위한 평가 체계로 1990년대 후반에 로직모델을 만들었으며, 현재까지 지속적으로 고도화해왔습니다. 그리고 이 모델이 영리기업의 비즈니스 성과 평가에도 유용하다는 사실이 확인되면서, 미국은 물론 전 세계 많은 기업들이 PDCA 사이클 운영과 결합해 활용하고 있습니다.
캘로그 로직모델의 5단계
캘로그 로직모델은 성과 창출 과정을 다음과 같이 5단계로 설명합니다.
자원/투입(Resources/Inputs)
기획(Plan)을 실행하기 위해 필요한 자원을 투입합니다. 예를 들어 공급망 협력사에 ESG를 확산하기 위해 조직과 인력, 비용, 시간을 배정하고 연간 투입 계획을 세우는 것이 이에 해당합니다.
활동(Activities)
계획된 자원을 실제로 투입해 운영하는 과정입니다. 예컨대 협력사 10곳의 ESG 담당 임직원 40명을 대상으로 10시간 교육을 실시하고, 현장을 방문해 환경·안전·인권 취약점을 점검하며 그 과정에서 발견된 50건의 문제에 대해 개선 조치를 요구하는 활동이 이에 속합니다.
산출물(Outputs)
활동을 완료했을 때 나타나는 1차 결과물입니다. 예를 들어 9개 기업 36명이 교육을 수료했고, 현장 방문에서 요구된 50건의 개선 조치 중 43건이 완료되었다면, 수료 인원과 개선 완료 건수가 산출물에 해당합니다.
성과(Outcomes)
산출물로 인해 얻어지는 2차적 유익과 혜택입니다. 교육을 수료한 임직원들이 자사로 돌아가 2,000여 명의 직원에게 ESG 교육을 확대 시행하고, 개선 조치를 통해 온실가스 배출 3% 감소, 폐기물 5% 감소, 안전사고 10% 감소라는 효과가 나타났다면, 이는 이해관계자에게 실질적 혜택을 제공한 성과라 할 수 있습니다.
변화(Impact)
단기 성과가 장기적으로 조직과 운영 전반을 변화시키는 단계입니다. 협력사가 ESG 확산 프로그램을 통해 일시적으로 성과를 내는 데 그치지 않고, ESG를 스스로 내재화하여 지속적으로 환경적·사회적 성과를 창출하는 수준에 도달했을 때 ‘변화’가 이루어졌다고 할 수 있습니다.
점검과 개선: 기획부터 변화까지
그렇다면 성과 창출의 5단계를 기준으로 한 ESG 경영의 성과 관리, 즉 점검과 개선은 어떻게 해야 할까요?
프로젝트나 프로그램의 점검(Check)과 개선(Act)은 결과 단계에만 국한되지 않습니다. 기획부터 변화에 이르는 6단계 전 과정이 평가 대상입니다. 이는 성과 창출 5단계에 기획 단계를 추가한 것입니다.
Step 1: 기획(Planning)
기획 의도, 즉 ESG 경영 전략과 방향성이 제대로 반영되었는지, 성과 창출 단계 모델에 부합하는지, 이해관계자의 필요와 요구가 반영되었는지 점검해야 합니다. ESG 경영 확산이나 고도화 프로젝트를 단순히 외부 평가 대응용 문서 작업 수준으로만 기획한다면, 이는 본래 목적을 충분히 반영하지 못한 사례입니다.
Step 2: 자원/투입(Resources/Inputs)
자원이 계획대로, 적절한 수준으로 투입되었는지 확인합니다. 예를 들어 ESG 교육을 하루 4시간짜리 강의 한 번으로만 진행하고, 전문성이 부족한 사내 강사만 활용했다면 질적·양적으로 부족합니다. 또한 현장 실사를 신입 직원이 연 1회, 2시간씩만 진행했다면 충분한 실사가 아닙니다. 더 나아가 개선 과제를 지원할 예산이 전혀 없이 모든 비용을 협력사에 전가한다면 이는 ‘ESG 갑질’입니다.
Step 3: 실행(Action)
기획된 대로 실행되었는지, 방식이 적절했는지, 성공·실패 요인이 무엇인지 점검합니다. 협력사의 ESG 경영 수준을 사전에 파악하지 않고 기본 개념 교육만 제공했다면 만족도와 실행력은 낮을 수밖에 없습니다. 현장 실사 또한 실제 현장 확인 없이 담당자 면담이나 자료 검토에만 의존했다면 방법적인 측면에서 충분하지 않은 실사입니다.
Step 4: 산출물(Outputs)
의도한 산출물이 나왔는지, 양적·질적으로 적절한지를 평가합니다. 교육 수료 인원이 절반에 그쳤거나, 교육 만족도가 예상보다 낮았다면 원인을 분석해야 합니다. 또한 실사 결과가 담당자에 따라 크게 달랐다면 신뢰성을 점검해야 합니다.
Step 5: 성과(Outcomes)
의도한 성과가 달성되었는지 확인합니다. 교육 이후 일부 기업은 전사 확산 교육을 실시했지만 다른 기업은 그렇지 않았다면 그 이유를 파악해야 합니다. 개선 조치 이행률이 협력사별로 차이가 발생했다면 그 원인을 분석해야 합니다.
Step 6: 변화(Impact)
장기적 변화는 단기간에 확인하기 어렵습니다. 따라서 첫해부터 무리하게 변화를 측정하기보다, 장기 성과에 대한 방향성과 기대를 이해관계자와 공유하고 매년 점검 결과를 축적해 나가는 것이 바람직합니다. 꾸준한 교육과 실사를 통해 협력사가 ESG를 경영 전략과 비즈니스 모델에 내재화하고, 지속가능경영 우수기업으로 발전하는 수준에 이른다면 이는 자랑할 만한 변화라 할 수 있습니다.
성과 점검과 개선은 이해관계자와 함께
성과 점검과 개선에서 무엇보다 중요한 것은 이해관계자의 적극적인 참여입니다. 협력사의 현황을 파악하지 않고 사전 미팅도 없이 인터넷 검색과 AI 정보만으로 협력사의 ESG 경영 도입이나 고도화 프로젝트를 기획한다면 성과를 내기 어렵습니다. ESG 실행의 모든 과정에서 이해관계자의 요구와 필요를 반영하는 것은 ‘이해관계자 자본주의’와 ‘이해관계자 경영’을 실천하는 출발점이 됩니다. 따라서 교육이든 실사든 협력사의 의견을 묻고, 목적에 부합한다면 이를 적극적으로 반영해야 합니다.
자원과 투입, 실행 단계를 넘어 성과와 변화로
우리나라 기업들의 지속가능성 보고서를 보면 많은 경우 성과를 로직모델의 1단계(자원/투입)와 2단계(활동) 수준에서만 제시합니다. 즉, 교육과 실사 횟수나 참여 인원 같은 ‘양적 지표·데이터’가 대부분입니다. ESG 경영이 강조된 지 오래되지 않았기에 초기에는 불가피했다고 할 수 있지만, 이제는 산출물(Outputs), 성과(Outcomes), 변화(Impact) 단계까지 고려해야 합니다.
지속가능경영을 실행하면서 정량적 산출물만 점검하는 성과 평가는 비교적 쉽습니다. 그러나 그 산출물만으로는 지속가능경영이 우리 회사의 경영 철학과 목적, 전략, 비즈니스 모델과 가치사슬, 운영, 상품과 서비스에 제대로 내재화되고 있는지를 확인하는 것은 어렵습니다. ESG 경영의 정량적 성과를 단순 산출(Output) 데이터로 관리하는 것을 넘어 성과(Outcome) 지표로 관리해야 합니다. ESG 경영의 디지털 전환이 본격화되는 가운데, 기존 활동 데이터의 수집 및 관리라는 엑셀 수작업을 단순히 시스템으로 옮기는 것을 넘어 데이터를 연결하고 지표화하며, 의도한 성과 목표 대비 달성률을 점검할 수 있도록 해야 합니다. 단순히 공시 대응을 지원하는 시스템에 머물러서는 안 됩니다.
앞서 설명드린 바와 같이 여러 단계에 걸친 복합적이고 다각적인 성과 점검과 평가는 결코 쉽지 않습니다. 많은 시도와 노력, 시행착오가 필요합니다. 하지만 이를 제대로 수행하지 않으면 다음 단계로 발전할 수 없습니다. 우리나라 기업들이 경제적 성과뿐 아니라 환경, 사회, 인권 측면에서도 더 나은 기업으로 성장하기 위해서는 ESG 경영에 대한 체계적인 성과 점검과 평가가 반드시 필요합니다. 또한 이를 지원하는 디지털 도구의 적절한 활용은 지표와 데이터의 체계적 관리를 통한 신뢰성과 업무 생산성 제고를 가져다주며, 여러분이 보다 본질적인 ESG 경영 업무에 집중할 수 있도록 도울 것입니다.
추석 연휴가 지나고 본격적으로 내년 농사 준비에 들어가실 텐데요. PDCA라는 성과 창출 및 관리 프레임의 관점에서 우리 회사의 ESG 경영 업무는 어떻게 돌아가고 있는지 점검해 보시면 좋겠습니다. 혹시 계획(Plan) 없는 실행(Action), 목표(Goal) 없는 데이터(Data)의 나열만 하고 있지는 않았는지요?
“준비(계획)에 실패하는 것은 실패를 준비(계획)하는 것이다.” 벤자민 프랭클린의 말로 이번 뉴스레터를 마칩니다.
본 콘텐츠는 저작권법에 의해 보호 받는 저작물로 LG CNS에 저작권이 있습니다.
사전 동의 없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금합니다.

여러분은 소프트웨어 개발이라고 하면 어떤 장면이 떠오르시나요? 과거에는 모니터 앞에 앉아 개발자가 한 줄 한 줄 코드를 직접 입력하며 오류와 씨름하는 모습이 흔한 풍경이었습니다. 하지만 지금 개발 현장은 빠르게 달라지고 있습니다.
최근 공개된 챗지피티(ChatGPT) 5o, 클로드(Claude) 4.5 같은 최신 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 모델은 개발 현장에 빠르게 확산되고 있습니다. 이제는 개발자가 처음부터 끝까지 코드를 짜는 대신, AI가 먼저 초안을 제시하고 개발자는 이를 다듬고 검증하는 역할에 집중하게 되었습니다. 개발 방식이 바뀌면서 개발자의 역할 또한 새롭게 정의되고 있는 것입니다.
이 변화의 중심에는 ‘프롬프트 엔지니어링’이 있습니다. AI가 코드를 만들어내는 도구가 아니라, 함께 일하는 동료로 기능하기 위해서는 개발자가 어떻게 지시하느냐가 결정적이기 때문입니다. 이제 개발의 시작은 더 이상 코드가 아닙니다. 무엇을 어떻게 프롬프트로 지시하느냐가 새로운 개발 시대의 출발점이 되고 있습니다.
프롬프트 엔지니어링, AI 코딩의 인터페이스
프롬프트 엔지니어링은 인공지능과 함께하는 개발 시대에 가장 주목받는 개념입니다. 흔히 프롬프트를 단순히 질문을 던지거나 명령을 내리는 행위로 생각하기 쉽지만, 실제로는 훨씬 복잡한 역할을 수행합니다. 프롬프트는 개발자가 원하는 결과를 AI가 이해할 수 있도록 요구사항을 구조화하고 맥락을 담아내는 인터페이스입니다. 개발자가 어떤 방식으로 지시하느냐에 따라 AI가 만들어내는 코드의 품질과 일관성이 달라집니다.
예를 들어 “로그인 기능을 구현하라”는 짧은 요청만 전달했을 때와, “사용자 이메일과 비밀번호 입력을 기반으로 로그인 기능을 구현하되, 비밀번호는 해시 암호화를 적용하고, 잘못된 입력이 들어올 경우 오류 메시지를 반환하며, 코딩 스타일은 PEP8 규칙을 따르라”라고 구체적으로 지시했을 때를 비교해 보겠습니다. 후자의 경우 AI가 생성하는 코드는 훨씬 완성도가 높고 안정적입니다. 이는 마치 개발자가 전통적인 개발 과정에서 상세한 사양서를 작성하는 것과 비슷합니다. 다만 차이가 있다면, 프롬프트는 자연어 기반으로 작성되며 곧바로 코드로 변환된다는 점입니다.
프롬프트 엔지니어링은 코드 생성에만 국한되지 않습니다. 디버깅, 리팩토링, 테스트 코드 작성까지 프롬프트로 이끌어낼 수 있습니다. “이 코드에서 오류를 찾아 수정하라”라는 요청을 주면 AI는 오류 원인을 설명하고 수정된 코드를 제시합니다. “JUnit 기반의 단위 테스트 코드를 작성하라”라고 지시하면, 테스트 케이스까지 포함된 테스트 코드가 생성됩니다. 또 “이 모듈을 리팩토링해 가독성을 높이고 중복된 코드를 제거하라”라는 지시는, 리팩토링 전략과 함께 개선된 코드 결과를 제공합니다. 이처럼 프롬프트는 코드 작성뿐 아니라 개발 과정 전체에 걸쳐 다양한 역할을 수행합니다.
무엇보다 중요한 점은 프롬프트의 명확성과 구조화 수준이 개발 효율과 품질을 좌우한다는 것입니다. 모호한 지시는 불완전한 코드를 낳고, 잘못된 방향으로 AI를 이끌 수 있습니다. 반대로 명확하고 체계적으로 작성된 프롬프트는 불필요한 시행착오를 줄이고, 더 빠르고 안정적인 결과를 만들어냅니다. 결국 프롬프트 엔지니어링은 AI를 지휘하고 협업하는 핵심 기술이자, AI 시대의 개발자가 반드시 익혀야 할 새로운 역량이라 할 수 있습니다.
구조화된 프롬프트 기법과 코딩 생산성
프롬프트 엔지니어링이 체계적 기법으로 발전하면서 AI 코딩의 생산성과 품질은 한 단계 도약하고 있습니다. 단순히 “이 코드를 작성하라”는 지시만으로는 기대한 수준의 결과를 얻기 어렵습니다. 하지만 특정 기법을 활용해 프롬프트를 구조화하면, AI는 더 정교하게 사고하며 일관된 결과를 만들어냅니다.
가장 대표적인 기법은 체인 오브 소트(Chain of Thought, CoT)입니다. 이는 복잡한 문제를 단번에 해결하도록 지시하는 대신, 단계별로 사고 과정을 전개하게 만드는 방식입니다. 예를 들어 알고리즘 문제를 풀 때, “입력 검증 → 연산 처리 → 결과 반환”과 같은 단계적 절차를 프롬프트에 명시하면, AI는 이 순서를 따라가며 논리적으로 코드를 작성합니다. 이 기법을 적용하면 AI는 정답 제시에 그치지 않고, 문제 해결 과정까지 드러내므로 디버깅과 확장에도 유리합니다.
두 번째는 리액트(ReAct) 기법입니다. 이는 ‘Reasoning + Acting’의 약자로, AI가 코드를 작성한 뒤 직접 실행해보고, 그 결과를 분석하여 수정하는 과정을 반복하도록 유도합니다. 예를 들어 “이 함수를 구현하고 실행해 오류가 발생하면 원인을 분석해 수정하라”는 식의 프롬프트는, AI가 실행 결과를 반영하며 개선을 이어가도록 만듭니다. 이는 마치 사람이 디버깅을 반복하며 문제를 해결하는 과정과 유사합니다. 결과적으로 AI는 점진적으로 더 완성도 높은 코드를 만들어낼 수 있습니다.
세 번째는 퓨샷(Few-shot) 프롬프트입니다. 이는 몇 가지 예시를 함께 제시하여 AI가 특정 스타일, 표준, 규칙을 학습하도록 만드는 방식입니다. 예를 들어 함수 작성 예시를 두세 개 제공하면서 “이 스타일을 따르라”라고 지시하면, AI는 동일한 코딩 컨벤션과 주석 규칙을 일관되게 적용합니다. 이는 팀 단위 개발에서 특히 유용하며, 코드 품질 관리와 협업 효율을 동시에 높여줍니다.
이러한 구조화된 기법들은 코드 생산 과정 전체를 전략적으로 설계할 수 있도록 돕습니다. CoT로 문제 해결의 논리를 강화하고, 리액트로 실행 기반 개선을 반복하며, 퓨샷 프롬프트로 스타일과 품질을 표준화하면, AI는 생산성과 품질을 동시에 끌어올리는 개발 파트너로 기능하게 됩니다. 결국 개발자가 이 기법들을 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐가 AI 코딩의 성과를 좌우한다고 할 수 있습니다.
AI 코딩 에이전트와 프롬프트의 관계
최근에는 AI가 개발자의 지시에 따라 코드를 생성하는 단계를 넘어, 스스로 문제를 해결하는 자율형 코딩 에이전트가 빠르게 부상하고 있습니다. 구글의 ‘Jules’, 오픈AI 기반의 ‘AlphaEvolve’와 같은 최신 시도들은 개발 사이클 전체를 자동화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이 에이전트들은 문제 정의를 해석하고, 코드를 작성하고, 실행하며, 결과를 분석한 뒤 다시 개선하는 과정을 연속적으로 수행할 수 있습니다. 이는 마치 개발자 한 명이 처음부터 끝까지 프로젝트를 주도하는 것과 유사한 흐름을 보여줍니다.
하지만 이러한 자율성에도 불구하고, 프롬프트의 중요성은 오히려 더 커지고 있습니다. 자율형 에이전트가 어떤 목표를 추구할지, 어떤 제약을 지켜야 할지, 어느 수준의 품질을 확보할지는 결국 프롬프트가 규정합니다. 즉, 프롬프트는 에이전트의 행동을 좌우하는 설계도와 같습니다. 건물이 설계도에 따라 완성도가 달라지듯, 아무리 강력한 에이전트라도 프롬프트가 빈약하거나 모호하면 결과 역시 불완전할 수밖에 없습니다.
따라서 개발자의 역할은 ‘AI를 실행시키는 사람’에 머물지 않습니다. 오히려 프롬프트를 통해 목표와 전략을 정의하고, 제약과 우선순위를 명확히 설정하며, 결과물을 검증하는 지휘자의 역할을 맡게 됩니다. 자율형 코딩 에이전트가 강력한 잠재력을 지녔다고 해도, 그 잠재력이 올바른 방향으로 발휘되도록 하는 것은 결국 개발자의 프롬프트 엔지니어링 능력입니다.
AI 코딩 에이전트가 새로운 개발 동력이라면, 프롬프트는 그 동력을 제어하고 방향을 제시하는 핵심 제어 장치입니다. 따라서 자율형 에이전트 시대에도 프롬프트 엔지니어링은 개발자가 품질과 안정성을 확보하고, 제어권을 유지하는 데 필수적인 역량으로 자리 잡게 될 것입니다.
바이브 코딩(Vibe Coding), 누구나 만드는 시대
프롬프트 엔지니어링이 발전하면서 최근에는 ‘바이브 코딩’이라는 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 기존에는 AI에게 상세한 기능 요구사항을 일일이 나열해야 원하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 하지만 바이브 코딩은 달라집니다. 개발자가 “간단하고 직관적인 인터페이스를 만들어라” 혹은 “게임처럼 몰입감을 주는 화면을 구현하라”와 같은 추상적 지시만 내려도, AI가 그 맥락을 이해해 구체적인 코드를 생성합니다. 즉, AI가 사용자의 의도와 분위기를 해석해 구현하는 단계로 진화한 것입니다.
이 접근법은 소프트웨어 개발의 문턱을 크게 낮춥니다. 전문 지식이 없는 비개발자도 아이디어와 비전을 프롬프트로 표현하는 것만으로 실제 동작하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이는 소프트웨어 개발이 누구나 참여할 수 있는 창작 활동으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
개발자의 역할 역시 달라지고 있습니다. 코드 작성 그 자체보다는 문제를 정의하고, 맥락을 설명하며, 결과물의 품질을 검증하는 역량이 더 중요해졌습니다. 개발자는 이제 AI를 활용해 창의적 아이디어를 현실로 구현하는 설계자이자 협업자가 되고 있습니다.
기업 관점에서도 바이브 코딩은 의미가 큽니다. 현업 부서 직원들이 직접 AI를 통해 필요한 업무 도구나 서비스를 개발할 수 있게 되면서, IT 부서와 협업의 방식이 달라지고 있습니다. 내부의 다양한 인재가 AI를 매개로 소프트웨어 개발에 참여하면서, 기업은 새로운 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
결국 바이브 코딩은 AI 시대가 만들어낸 상징적 전환점입니다. 누구나 아이디어만 있으면 AI와 협력하여 소프트웨어를 만들어낼 수 있는 시대가 본격적으로 열리고 있는 것입니다.
프롬프트는 새로운 프로그래밍 언어
AI가 본격적으로 코드 작성의 주체로 자리 잡으면서, 개발의 출발점은 더 이상 코드가 아닙니다. 이제는 무엇을 만들 것인가가 아니라, 어떻게 지시할 것인가가 성패를 가르는 핵심 요소가 되었습니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI와 협업해 원하는 결과를 이끌어내는 핵심 언어로 기능하고 있습니다.
이는 프로그래밍의 패러다임이 달라지고 있음을 보여줍니다. 과거에는 특정 언어의 문법과 라이브러리를 얼마나 잘 다루느냐가 개발자의 실력을 가르는 기준이었습니다. 하지만 AI와 함께하는 개발 시대에는 프롬프트라는 언어를 통해 요구사항을 구조화하고, 제약 조건을 명확히 하며, 기대하는 결과를 구체적으로 제시하는 역량이 더 중요해지고 있습니다. 다시 말해, 프롬프트가 새로운 프로그래밍 언어로 부상하고 있는 것입니다.
이 과정에서 개발자의 역할도 변화합니다. 코드를 직접 작성하는 생산자에서 벗어나, 문제를 정의하고, 품질을 검증하며, 창의적 설계를 주도하는 지휘자로 진화하고 있습니다. AI는 개발자의 손을 대신해 코드를 만들어내지만, 그 방향을 잡고 완성도를 관리하는 것은 여전히 인간의 몫입니다.
앞으로의 경쟁력은 코드를 얼마나 빠르게, 많이 작성하느냐에 달려 있지 않습니다. 대신, AI를 얼마나 효과적으로 지휘하고 협업할 수 있는가가 진정한 차별화 요소가 될 것입니다. 결국 프롬프트 엔지니어링은 AI와 함께 미래의 개발 방식을 규정하는 새로운 언어이자 전략적 역량으로 자리 잡게 될 것입니다.
본 콘텐츠는 저작권법에 의해 보호 받는 저작물로 LG CNS에 저작권이 있습니다.
사전 동의 없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금합니다.