3장. 리서치 - 데이터 기반 의사결정

핵심 주제: RAG 기반 리서치와 AI 페르소나 롤플레이 마스터

📚 오늘 사용할 도구

도구	공식 문서	용도
Perplexity	Help Center · Getting Started	실시간 웹 검색 + 출처 제공
NotebookLM	Google Support · Learn about NotebookLM	문서 기반 AI 분석
ChatGPT	OpenAI Help	페르소나 롤플레이
Gemini	Gemini Apps Help · What is Gemini	페르소나 롤플레이

Part 0: 데이터 기반으로 생각하기 (30분)

감 vs 데이터, 어떻게 결정하시나요?

시나리오: 노트북 구매를 고민 중입니다

감으로 결정하는 사람:
"이 브랜드가 유명하니까 좋을 거야"
"디자인이 마음에 드니까 이걸로 살게"
→ 구매 후: "생각보다 무겁네... 배터리도 금방 닳고..."

데이터로 결정하는 사람:
1. 사용 목적: 영상 편집 + 이동 많음
2. 비교 기준: 무게 1.5kg 이하, RAM 16GB 이상, 배터리 8시간 이상
3. 데이터 수집: 리뷰, 벤치마크, 가격 비교
4. 의사결정: 3개 후보 중 무게/성능/가격 밸런스 최고인 모델 선택
→ 구매 후: "내 필요에 딱 맞아!"

의사결정의 4단계

대부분의 의사결정은 이 4단계를 거칩니다:

flowchart LR
    A["1️⃣ 선택지<br/>정의"] --> B["2️⃣ 평가<br/>기준 설정"]
    B --> C["3️⃣ 데이터<br/>수집·비교"]
    C --> D["4️⃣ 최선<br/>선택"]

단계	질문	예시 (이직 고민)
1. 선택지	어떤 옵션들이 있나?	A회사 vs B회사 vs 현재 회사 유지
2. 기준	뭘 기준으로 비교할까?	연봉, 성장성, 워라밸, 출퇴근 시간
3. 데이터	각 선택지는 기준에서 어떤가?	A회사: 연봉 +30%, 성장성 높음, 워라밸 보통
4. 선택	종합적으로 어느 게 최선인가?	내 상황에선 A회사가 가장 유리

왜 우리는 데이터 기반으로 못 할까?

3가지 장벽:

어떤 데이터를 모아야 할지 모름

"이직할까 말까 고민이야"
→ 뭘 비교해야 하지? 연봉? 성장? 사람들?

데이터 수집이 어려움

"A회사 워라밸이 어떤지 알고 싶은데..."
→ 어디서 찾지? 누구에게 물어보지?

데이터를 어떻게 해석할지 모름

"A회사 연봉은 높은데 야근이 많대..."
→ 이걸 어떻게 비교하지? 뭐가 더 중요한 거지?

LLM이 도와줄 수 있는 것

이제 AI가 이 3가지를 모두 도와줄 수 있습니다:

1️⃣ 평가 기준 제안받기

프롬프트:
나는 [상황]에서 [A와 B] 중 선택해야 합니다.
어떤 기준으로 비교하면 좋을까요?
의사결정 프레임워크를 제안해주세요.

예시 상황: 이직 vs 현재 회사 유지

2️⃣ 데이터 수집 도움받기

프롬프트 (Perplexity):
[기준]에 대한 최신 데이터를 찾아주세요.
신뢰할 수 있는 출처와 함께 제공해주세요.

예시: A회사의 평균 연봉, 복지, 워라밸 평판 조사

3️⃣ 데이터 해석과 최종 조언

프롬프트:
수집한 데이터:
- A회사: 연봉 5000, 성장성 ★★★★★, 워라밸 ★★★
- B회사: 연봉 4500, 성장성 ★★★, 워라밸 ★★★★★

내 상황: 30대 초반, 커리어 성장 중요, 건강 상태 양호

이 데이터를 봤을 때 어느 쪽이 더 합리적인 선택인가요?
각 선택의 장단점과 5년 후 전망을 함께 분석해주세요.

💡 핵심 개념

데이터 기반 의사결정 = 감이 아닌 근거로 선택하기

감으로 결정:
"그냥 A가 좋아 보여" → 왜? → "느낌이..." → 후회 가능성 ↑

데이터로 결정:
"A가 더 나은 이유는 1)~, 2)~, 3)~" → 근거 명확 → 확신 ↑

AI는 이제 당신의 의사결정 코치입니다:

뭘 고려해야 할지 알려주고
데이터 찾는 것을 도와주고
해석하고 조언까지 제공

Part 1: 가설 기반 리서치 (1시간)

Strategist의 사고방식

Operator는 “알려줘”라고 하고, Strategist는 “내 가설이 맞는지 검증해줘”라고 합니다.

상황	Operator	Strategist
이직 고민	”이직하면 좋을까?"	"30대 초반 개발자가 이직 시 연봉 20% 이상 오른다는 가설을 검증해줘”
자격증 선택	”어떤 자격증이 좋아?"	"정보처리기사가 비전공자 개발자 취업에 실제로 도움된다는 게 맞아?”
제품 구매	”좋은 노트북 추천해줘"	"맥북이 윈도우 노트북보다 영상편집에 30% 더 빠르다는 가설 검증해줘”
비즈니스	”시장 조사해줘"	"목표 시장이 연 10% 성장한다는 가설을 검증해줘”

가설 → 검증 → 결론 프레임워크

flowchart TD
    H["💡 가설 수립<br/>'나는 ~라고 생각한다'"]
    D["🔍 데이터 수집<br/>Perplexity + NotebookLM"]
    V{"검증<br/>지지 vs 반박?"}
    C["✅ 결론 도출<br/>의사결정"]
    R["🔄 가설 수정"]

    H --> D --> V
    V -->|"지지"| C
    V -->|"반박"| R --> H

단계	설명
1. 가설 수립	”나는 ~라고 생각한다”
2. 데이터 수집	AI로 관련 정보 수집 + 출처 확인
3. 가설 검증	데이터가 가설을 지지/반박하는가?
4. 결론 도출	검증된 사실 기반 의사결정

🎯 실습 1: 가설 수립하기

자신의 상황에 맞는 것을 선택하세요:

📱 Level 1: 개인 의사결정 (초급)

상황 A: 온라인 강의 구매 고민

가설 1: 이 강의를 수강하면 3개월 내 포트폴리오 [  ]개를 완성할 수 있다.
가설 2: 이 강의 수료자의 [  ]%가 실제로 취업에 성공했다.
가설 3: 비슷한 가격대 강의들과 비교했을 때 만족도가 [  ] 정도다.

상황 B: 헬스 vs 홈트레이닝 선택

가설 1: 헬스장 등록 시 1년 유지 확률은 [  ]%다.
가설 2: 홈트레이닝으로 3개월에 [  ]kg 감량이 가능하다.
가설 3: 비용 대비 효과는 헬스가 홈트보다 [  ]배 높다/낮다.

💼 Level 2: 커리어 의사결정 (중급)

상황 C: 이직 vs 현재 회사 유지

가설 1: 이 업종에서 3년차 이직 시 평균 연봉 인상률은 [  ]%다.
가설 2: 현재 회사에 남으면 2년 내 승진 확률은 [  ]%다.
가설 3: 새 회사의 업무 환경이 현재보다 [더 좋다/비슷하다/나쁘다].
가설 4: 5년 후 커리어 성장은 이직 시 [  ]% 더 유리하다.

상황 D: 부트캠프 vs 독학

가설 1: 부트캠프 수료 후 6개월 내 취업률은 [  ]%다.
가설 2: 독학으로 취업까지 평균 [  ]개월 걸린다.
가설 3: 부트캠프 비용 대비 연봉 상승분은 [  ]년이면 회수된다.

🚀 Level 3: 비즈니스 의사결정 (고급)

상황 E: 신규 시장 진출

가설 1: 목표 시장은 [  ]조원 규모이며, 연평균 [  ]% 성장한다.
가설 2: 주요 유통 채널은 [  ]이며, 전체의 [  ]%를 차지한다.
가설 3: 시장 진입 시 가장 큰 장벽은 [  ]이다.
가설 4: 초기 투자 대비 손익분기점은 [  ]개월이다.

💡 TIP: 가설을 세우기 어렵다면?

AI에게 물어보세요:

"저는 [상황]에서 [선택지들] 중 고민하고 있습니다.
어떤 가설들을 세우고 검증하면 좋을까요?
검증 가능한 가설 5개를 제안해주세요."

Part 2: RAG 기반 리서치 (1시간)

RAG란?

Retrieval-Augmented Generation

AI가 외부 데이터를 검색해서 답변하는 방식

flowchart LR
    subgraph 일반AI["일반 AI"]
        Q1["질문"] --> M1["학습된 지식"]
        M1 --> A1["답변<br/>(출처 불명)"]
    end

    subgraph RAG["RAG 기반 AI"]
        Q2["질문"] --> S["🔍 실시간 검색"]
        S --> M2["검색 결과 + AI"]
        M2 --> A2["답변<br/>(출처 포함)"]
    end

일반 AI	RAG 기반 AI
학습된 지식만 사용	실시간 검색 + 학습 지식
”2021년까지 알고 있어요"	"방금 검색해봤는데…”
출처 불명확	출처 URL 제공
환각 위험 높음	상대적으로 정확

도구별 역할

도구	특징	언제 쓰나?
Perplexity	실시간 검색 + 출처 제공	팩트 확인, 시장 데이터
NotebookLM	업로드 문서 기반 답변	계약서, 보고서, PDF 분석
Grok	X(트위터) 실시간 데이터	트렌드, 뉴스, 여론

Perplexity 활용법

가설 검증 프롬프트 예시

예시 1: 커리어 관련

다음 가설을 검증해주세요:

가설: 한국에서 프론트엔드 개발자 3년차의 평균 연봉은 5000만원이며,
      최근 3년간 연평균 10% 상승했다.

요청:
1. 이 가설이 맞는지 2024-2025년 최신 데이터로 확인
2. 정확한 평균 연봉과 상승률 제시
3. 각 수치의 출처(채용 플랫폼, 조사 기관) 명시
4. 가설과 다른 점이 있다면 지적
5. 지역별/회사 규모별 차이가 있다면 함께 제시

예시 2: 제품 구매 관련

다음 가설을 검증해주세요:

가설: 맥북 Air M3가 동일 가격대 윈도우 노트북보다
      영상 편집(4K 기준) 속도가 30% 빠르다.

요청:
1. 실제 벤치마크 데이터로 검증
2. 구체적인 성능 비교 수치 제시
3. 테스트 출처(리뷰 사이트, 유튜브) 명시
4. 다른 편집 소프트웨어별 차이도 있다면 언급

예시 3: 비즈니스 관련

다음 가설을 검증해주세요:

가설: 국내 SaaS 시장은 2024년 기준 5조원 규모이며,
      연평균 15% 성장하고 있다.

요청:
1. 이 가설이 맞는지 최신 데이터로 확인
2. 정확한 시장 규모와 성장률 제시
3. 각 수치의 출처(조사 기관, 발표 시점) 명시
4. 가설과 다른 점이 있다면 지적

NotebookLM 활용법

문서 기반 분석

NotebookLM은 업로드한 문서만 보고 답변합니다 = 환각 최소화

사용 케이스별 예시

케이스 1: 채용 공고 분석

업로드: 관심 회사 채용 공고 10개 (PDF)

질문:
1. 공통적으로 요구하는 기술 스택 Top 5는?
2. 우대사항으로 가장 많이 언급된 것은?
3. 연봉 범위가 명시된 곳은 몇 개이고, 평균은?
4. 각 답변에 해당 회사명을 표시해줘

케이스 2: 강의/교재 분석

업로드: 온라인 강의 커리큘럼 PDF 3개

질문:
1. 각 강의가 다루는 프로젝트는 몇 개인가?
2. 가장 심화된 내용을 다루는 강의는?
3. 초보자에게 적합한 순서로 정렬해줘
4. 중복되는 내용과 차별화된 내용 비교

케이스 3: 계약서/약관 분석

업로드: 휴대폰 요금제 약관 PDF

질문:
1. 중도 해지 시 위약금 조항을 찾아줘
2. 데이터 소진 후 속도 제한 내용은?
3. 불리한 조항 5가지를 위험도 순으로 정리
4. 각 답변에 페이지 번호 표시

케이스 4: 비즈니스 문서 분석

업로드: 시장 보고서, 정부 자료 PDF

질문:
1. 시장 규모 관련 수치를 모두 추출해줘
2. 성장률 전망이 어떻게 되어 있어?
3. 리스크 요인으로 언급된 것들은?
4. 각 답변에 해당 페이지 번호 표시

🎯 실습 2: 가설 검증하기

Perplexity를 사용해서 자신의 관심 분야 가설을 검증해보세요.

주제 선택 (하나를 골라 실습하세요):

옵션 A: 커리어/취업

가설: [내 관심 직무]는 최근 3년간 채용 공고가 50% 이상 증가했다.

검증 요청 프롬프트:
[직접 작성해보세요 - 위의 Perplexity 활용법 참고]




검증 결과:
- 가설이 맞음 / 틀림 / 부분적으로 맞음
- 정확한 사실:
- 출처:
- 추가로 발견한 인사이트:

옵션 B: 교육/자기계발

가설: 부트캠프 수료 후 6개월 내 취업률은 70% 이상이다.

검증 요청 프롬프트:
[직접 작성해보세요]




검증 결과:
- 가설이 맞음 / 틀림 / 부분적으로 맞음
- 정확한 사실:
- 출처:

옵션 C: 제품/구매

가설: 최신 AI 노트북(NPU 탑재)은 일반 노트북보다 배터리가 30% 더 오래 간다.

검증 요청 프롬프트:
[직접 작성해보세요]




검증 결과:
- 가설이 맞음 / 틀림 / 부분적으로 맞음
- 정확한 사실:
- 출처:

옵션 D: 나만의 주제

가설: [직접 작성]

검증 요청 프롬프트:




검증 결과:

Part 3: AI 페르소나 롤플레이 (1.5시간)

왜 페르소나 롤플레이인가?

실전에서 만나기 전에 시뮬레이션으로 미리 연습

면접에서 압박 질문 대응 연습
신입사원으로서 상황 대처 연습
어려운 대화를 안전하게 시뮬레이션

"AI를 까다로운 면접관으로 만들어서 나를 압박해라"
→ 실전 면접에서 당황하지 않음
→ 무한 반복 연습 가능 (비용 0원, 창피함 0)

시나리오 1: 면접 시뮬레이션 ⭐

가장 많이 쓰이는 시나리오

당신은 [프론트엔드 개발자] 포지션의 면접관입니다.

당신의 성격:
- 날카롭고 구체적인 질문을 선호
- 애매한 답변에는 "구체적으로 설명해주세요" 추궁
- 경험 기반 질문을 많이 함 (STAR 기법 체크)
- 지원자의 논리적 사고를 테스트

질문 유형:
1. 기술 질문: "React와 Vue 중 어떤 걸 선호하나요? 이유는?"
2. 상황 질문: "프로젝트 마감이 임박했는데 버그가 발견되면?"
3. 압박 질문: "경력이 부족해 보이는데 어떻게 극복할 건가요?"
4. 돌발 질문: "우리 회사 서비스를 써봤나요? 개선점은?"

면접 진행 방식:
- 답변이 부족하면 "그래서요?" 하고 더 물어봄
- 좋은 답변에는 "흥미롭네요, 더 자세히 설명해주세요"
- 5-7개 질문 후 종합 평가 제공

이제 면접을 시작합니다.
먼저 간단히 자기소개를 해주세요.

난이도 조절:

- 기본: "친절한 면접관"
- 보통: "전문적인 면접관"
- 어려움: "까다롭고 압박하는 면접관"

시나리오 2: 신입사원 - 상사 보고

실무 시작 전 연습

당신은 꼼꼼하고 기대치가 높은 팀장입니다.

당신의 성격:
- 보고서에서 세부사항을 중요시
- "왜 이렇게 했죠?"를 자주 물어봄
- 데이터 근거 없는 주장을 싫어함
- 일정과 우선순위에 민감
- 하지만 신입이 잘하면 칭찬도 아끼지 않음

상황: 신입사원이 첫 주간 업무 보고를 하려 합니다.

반응 방식:
- "이 데이터 출처는 어디죠?"
- "왜 A 방법 대신 B 방법을 선택했나요?"
- "일정이 늦어질 것 같은데 대안은 있나요?"
- "다른 팀과 협의는 했나요?"

평가 기준:
- 논리적 설명
- 근거 제시
- 문제 인식 및 대응
- 커뮤니케이션 태도

신입사원의 보고를 들을 준비가 되었습니다.
시작하세요.

시나리오 3: 어려운 동료와의 협업

실제로 많이 겪는 상황

당신은 바쁘고 비협조적인 3년차 선배 개발자입니다.

당신의 성격:
- 자기 일에만 집중하고 싶어함
- 신입의 질문을 귀찮아함 (하지만 무례하진 않음)
- "문서 먼저 읽어보세요" 자주 말함
- 시간 낭비를 매우 싫어함

상황: 신입사원이 코드 리뷰를 요청하거나 업무 협조를 구하려 합니다.

반응:
- "그거 문서에 다 나와있는데요?"
- "지금 급한 일 있어서요. 내일 가능할까요?"
- "왜 이렇게 짰어요? 이 방식으로 하면 안 되나요?"
- (단, 정중하고 구체적으로 부탁하면 도와줌)

신입사원, 무엇을 도와드릴까요?

시나리오 4: 커리어 멘토 상담

현실적인 조언이 필요할 때

당신은 10년 경력의 현실적이고 솔직한 시니어 개발자입니다.

당신의 성격:
- 희망 고문 안 함, 현실을 직설적으로 말함
- "이건 솔직히 어렵습니다" 라고 말할 수 있음
- 구체적인 행동 계획을 요구
- 핑계나 변명은 잘 안 받아줌
- 하지만 진심으로 도와주고 싶어함

상담 방식:
- "그 목표를 위해 지금까지 뭐 했나요?"
- "현실적으로 6개월 안에 가능할까요?"
- "스펙만 쌓지 말고 프로젝트 해봤어요?"
- "회사 선택 고민? 일단 합격하고 고민하세요"

커리어 고민을 말씀해보세요.
솔직하게 조언해드리겠습니다.

시나리오 5: 실수 상황 대응

위기 관리 연습

당신은 화가 난 고객사 담당자입니다.

상황: 신입사원이 다음 중 하나의 실수를 했습니다.
1. 중요 이메일을 잘못된 사람에게 보냄
2. 보고서에 데이터 오류
3. 약속한 마감을 놓침
4. 회의에서 잘못된 정보 전달

당신의 반응:
- "이거 어떻게 된 거예요?!" (처음엔 감정적)
- "이 실수 때문에 우리 팀이..."
- "왜 미리 확인 안 했나요?"
- (하지만 제대로 사과하고 해결책 제시하면 이해함)

당신의 실수로 문제가 생겼습니다.
어떻게 대응하시겠습니까?

시나리오 6: 네트워킹 연습

자연스러운 관계 형성 연습

당신은 개발자 컨퍼런스에 참석한 5년차 현직 개발자입니다.

당신의 성격:
- 흥미로운 대화는 환영하지만 시간은 소중함
- 뻔한 질문("어떤 일 하세요?")은 지루해함
- 구체적이고 진정성 있는 질문에는 적극 반응
- 일방적인 부탁("좋은 기회 있으면 연락주세요")은 싫어함
- 공통 관심사를 발견하면 적극적으로 대화

반응:
- 짧고 뻔한 질문: "네, 그렇네요..." (대화 끝내려 함)
- 좋은 질문: "오, 그거 재밌네요. 저는..." (대화 이어감)
- 진정성 있는 대화 후: "제 명함이에요. 연락해요"

쉬는 시간입니다.
자연스럽게 말을 걸어보세요.

🎯 실습 3: 면접 시뮬레이션 (필수)

ChatGPT나 Gemini에서 직접 해보세요:

Step 1: 난이도 선택

□ Level 1: 일반적인 면접관 (기본 질문 위주)
□ Level 2: 까다로운 면접관 (압박 질문 포함)
□ Level 3: 실무진 면접관 (기술 깊이 있는 질문)

Step 2: 면접 진행

시나리오 1의 프롬프트 입력 (본인 직무로 수정)
10분간 면접 진행 (최소 5개 질문 이상)
면접 종료 후 아래 요청:

"방금 면접을 평가해주세요:
1. 전체적인 인상 (10점 만점)
2. 잘한 답변과 그 이유
3. 부족했던 답변과 개선 방법
4. 같은 질문을 다시 받는다면 어떻게 답변하면 좋을지 예시
5. 합격/불합격 판정과 이유"

Step 3: 기록 및 개선

가장 어려웠던 질문:


나의 답변:


AI 피드백:


개선된 답변 (AI 제안):


다음 면접 때 주의할 점:

💡 TIP:

같은 포지션으로 최소 3회 이상 반복
매번 난이도를 높여가며 연습
실제 면접 전날 반드시 한 번 더!

Part 4: 실전 시나리오 (30분)

종합 실습: 자신의 상황에 맞는 시나리오 선택

자신의 상황에 맞는 하나를 선택해서 실습하세요

시나리오 A: 취업 준비 - 면접 완벽 대비

상황: 다음 주 관심 회사 면접이 잡혔습니다

Task 1: 회사 리서치 (Perplexity)

가설 리스트:
1. 이 회사는 최근 3년간 매출이 연 20% 성장했다
2. 주력 기술 스택은 [   ]이다
3. 주요 채용 포지션은 [   ] 분야다
4. 평균 연봉은 경력 3년 기준 [   ]만원이다

→ Perplexity로 각 가설 검증
→ 회사 최신 뉴스, 프로젝트 확인

Task 2: 면접 시뮬레이션 (ChatGPT/Gemini)

시나리오 1 (기술 면접) + 시나리오 4 (커리어 상담) 조합:
- 기술 면접관으로 10분 연습
- 커리어 멘토에게 이 회사가 나에게 맞는지 상담
- 예상 질문 20개 뽑아서 답변 준비

산출물:

- 회사 분석 보고서 (AI가 정리)
- 면접 예상 질문 및 답변 20개
- 역질문 10개 (우선순위 정렬)

시나리오 B: 이직 결정 - 데이터 기반 판단

상황: A회사 vs B회사 vs 현재 회사 유지 중 고민

Task 1: 비교 분석 (Perplexity + AI)

Step 1: AI에게 평가 기준 요청
"이직 결정 시 고려해야 할 요소 10가지를 중요도순으로 알려줘"

Step 2: 각 회사별 데이터 수집
- A회사: 연봉, 복지, 성장성, 워라밸, 평판
- B회사: 동일 항목
- 현재 회사: 승진 가능성, 연봉 인상 예상치

Step 3: AI에게 최종 분석 요청
"내 상황: [나이, 경력, 우선순위]
 수집한 데이터를 바탕으로 5년 후 관점에서 최선의 선택은?"

Task 2: 결정 시뮬레이션

- 시나리오 4 (커리어 멘토)와 상담
- "제 결정이 합리적인가요?"
- "놓치고 있는 리스크는 없나요?"

시나리오 C: 학습 계획 - 부트캠프 vs 독학

상황: 커리어 전환을 위한 학습 방법 선택

Task 1: 비교 데이터 수집 (Perplexity)

가설 검증:
1. 부트캠프 수료 후 6개월 내 취업률 vs 독학 취업률
2. 각 방법의 평균 학습 기간
3. 비용 vs 수익 분석 (투자 회수 기간)
4. 내 상황 (나이, 경력, 예산)에 적합한 방법은?

Task 2: 학습 로드맵 설계 (AI)

선택한 방법에 맞는 6개월 로드맵 요청:
"[선택한 방법]으로 [목표 직무] 취업을 목표로 합니다.
 현재 수준: [   ]
 하루 투자 가능 시간: [   ]

 주차별 학습 계획과 마일스톤을 제시해주세요."

시나리오 D: 제품 구매 - 노트북/자동차 등

상황: 고가 제품 구매 결정

Task 1: 가설 기반 비교 (Perplexity)

비교 대상: 맥북 Air M3 vs LG 그램 vs 삼성 갤럭시 북

가설:
1. 내 사용 목적 (영상 편집)에 가장 적합한 건 [   ]
2. 가격 대비 성능은 [   ]가 최고다
3. 5년 사용 시 리세일 밸류는 [   ]가 우수하다
4. AS 만족도는 [   ]가 높다

→ 각 가설을 데이터로 검증
→ 가중치 부여해서 점수화

Task 2: 최종 결정 (AI)

"수집한 데이터와 내 예산 [   ]만원, 우선순위 [   ]를 고려했을 때
 최선의 선택과 그 이유를 설명해줘.
 그리고 결정을 후회하지 않기 위해 확인해야 할 체크리스트를 줘."

시나리오 E: 비즈니스 기획 (실무자용)

상황: 신규 프로젝트 제안서 준비

Task 1: 시장 가설 검증 (Perplexity)

가설:
1. 목표 시장 규모와 성장률
2. 주요 경쟁사와 점유율
3. 고객 pain point
4. 진입 장벽

→ 각 가설을 최신 데이터로 검증
→ 출처 명시해서 보고서 작성

Task 2: 의사결정권자 시뮬레이션

시나리오 2 (상사 보고) 활용:
- AI를 까다로운 경영진으로 설정
- 제안서 발표 연습
- 예상 질문에 대응
- 피드백 받아서 제안서 개선

📝 실습 가이드

모든 시나리오 공통 절차:

1단계: 문제 정의 (10분)
→ "내가 지금 결정해야 하는 것은?"

2단계: 가설 수립 (10분)
→ AI에게 "어떤 기준으로 비교해야 하나요?"

3단계: 데이터 수집 (20분)
→ Perplexity로 가설 검증

4단계: 해석 및 의사결정 (15분)
→ AI에게 "이 데이터를 봤을 때 최선의 선택은?"

5단계: 시뮬레이션 (20분)
→ 페르소나 롤플레이로 결정 검증

6단계: 최종 결정 및 기록 (5분)
→ 결정 이유와 근거 문서화

Part 2 핵심 정리

개념	핵심
데이터 기반 사고	감이 아닌 근거로 결정 → AI가 전 과정 도움
의사결정 4단계	선택지 → 기준 → 데이터 → 결정
가설 기반 리서치	”알려줘” → “내 가설이 맞아?”
RAG	외부 검색 + AI = 더 정확한 답변, 출처 명시
Perplexity	팩트 확인, 최신 데이터, 출처 제공
NotebookLM	문서 기반, 페이지 번호 참조, 환각 최소화
페르소나 롤플레이	면접/보고/협업 등을 AI로 무한 연습 가능

다음 파트 예고: Part 3 The Creator

AI 이미지 생성 (DALL-E 3, Midjourney)
Gamma로 프레젠테이션 자동 제작
Vercel v0로 랜딩페이지 만들기

숙제 (선택)

초급: 의사결정 연습

1. 최근 고민하는 선택 1개를 정하고
2. AI에게 "어떤 기준으로 비교해야 하나요?" 물어보기
3. Perplexity로 가설 3개 검증하기

중급: 면접 시뮬레이션

1. ChatGPT에서 면접 시뮬레이션 3회 (난이도 올려가며)
2. 가장 어려웠던 질문과 개선된 답변 기록
3. 실전에서 써먹을 답변 10개 정리

고급: 종합 프로젝트

1. Part 4의 시나리오 하나를 완전히 수행
2. 가설 수립 → 데이터 수집 → 시뮬레이션 → 최종 결정
3. 전체 과정을 문서로 정리

← 3장. 도구 선택 - 상황에 맞는 AI 고르기 4장 실습. RAG 기반 정밀 리서치 →