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[기고] AI 시대의 새로운 문해력, 컨텍스트 엔지니어링  

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하민회 이미지21 대표 (미래기술문화연구원장)

챗GPT가 대중화되면서 '질문 잘 하는 법'이 중요해졌다. "구체적으로 물어라", "예시를 들어라", "역할을 부여하라" 등등 질문을 잘 하는 법을 배웠다. 같은 내용을 물어도 질문 표현을 조금만 바꾸면 답변의 질이 달라졌기 때문이다. 이른바 '프롬프트'의 기술이다.

하지만 AI가 일상 곳곳에 스며들면서 단순히 질문을 잘 하는 것만으로는 부족해졌다. 최근 실리콘밸리와 글로벌 기업들은 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'에 주목하고 있다.

컨택스트(Context)란 맥락이다. 컨택스트 엔지니어링이란 그 질문이 나오게 된 배경과 조건, 쉽게 말해 '전후 좌우 앞뒤 맥락' 을 잘 제시하는 것이다. AI 시대에 업무 처리는 한 번의 대화가 아니라 지속적인 협업을, 즉흥적인 질문이 아니라 체계적인 시스템을 요구하기 때문이다.

예를 들어보자. 직장인 김민수 씨는 매일 아침 AI 어시스턴트에게 이메일 초안 작성을 지시한다. 처음에는 "공손한 톤으로 회의 일정 조율 이메일 써줘"라고 했다. AI는 문법은 완벽한 이메일을 작성했지만, 뭔가 어색했다. 민수씨의 평소 말투도 아닐 뿐 더러 상대방과의 관계나 이전 대화 맥락이 전혀 반영되지 않았다.

하민회 이미지21 대표.

이제 민수씨는 다르게 접근한다. AI에게 회사의 커뮤니케이션 문화, 자신의 직급과 역할, 상대방과의 관계, 프로젝트 진행 상황, 심지어 지난주 회의에서 나왔던 이슈까지, 자신의 '업무 맥락'을 제공한다. 이런 맥락을 알아야 AI는 실제로 '김민수가 쓸 법한' 이메일을 작성할 수 있기 때문이다.

컨택스트 엔지니어링은 단순히 AI에게 작업을 지시하는 것이 아니라, AI가 최선의 판단을 내릴 수 있는 환경 자체를 설계하는 것에 가깝다.

프롬프트 엔지니어링이 '어떻게 물을까'에 집중한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 '어떤 세계를 보여줄까'에 집중하는 것도 차이점이다.

"20대 여성을 타겟으로 한 비건 화장품 광고 카피를 작성해줘. 톤은 밝고 경쾌하게, 50자 이내로." 가 프롬프트 엔지니어링이라면, 컨택스트 엔지니어링은 AI에게 브랜드 아이덴티티, 최근 6개월간의 성공적인 캠페인 데이터, 타겟 고객의 SNS 반응 분석, 경쟁사 동향, 그리고 현재 시즌 트렌드를 우선 제공한다. 그리고 묻는다. "이 맥락에서 우리 브랜드가 할 수 있는 최선의 메시지는 무엇일까?"

노트북 디스플레이에 표시된 오픈AI 로고 [사진=블룸버그통신]

프롬프트 엔지니어링이 AI를 도구로 쓰는 것이라면 컨택스트 엔지니어링은 AI를 전략 파트너로 만드는 것에 가깝다.

컨택스트 엔지니어링이 급부상한 이유는 다양하지만 무엇보다 AI의 협업수준과 협업 량이 현저하게 늘고 있기 때문이다. 예컨대 고객센터 챗봇은 이제 단순히 FAQ를 안내하는 수준을 넘어, 고객의 구매 이력과 문의 패턴을 분석해 맞춤형 솔루션을 제안한다. 이를 위해서는 고객 데이터, 제품 정보, 회사 정책 등 방대한 맥락이 필요하다.

폭발적으로 증가하는 정보량의 영향도 크다. 의료 AI는 환자의 병력, 최신 연구 논문, 유사 증례를 종합해 진단을 보조하고 법률 AI는 계약서를 검토할 때 유사 판례, 최신 법령 개정, 업계 표준 조항을 실시간으로 검색해 맥락에 포함시킨다. 이런 방대한 정보 확장 시스템을 'RAG(검색 증강 생성)'이라 부르는데, 핵심은 결국 '적절한 맥락 구성'이다.

결국 AI 활용의 일관성과 품질을 관리하려면 구성원 개개인의 제각각 프롬프트 작성을 통해 얻은 들쭉날쭉한 결과보다는 조직 차원에서 표준화된 컨텍스트 시스템을 구축해 일정 수준 이상의 결과를 보장하는 것이 용이하다. 글로벌 기업, 대형 로펌, 컨설팅 회사들이 컨텍스트 엔지니어링 팀을 신설하는 이유다.

사실 컨택스트 엔지니어링은 완전히 새로운 개념이 아니다. 우리는 이미 일상에서 맥락적 사고를 하고 있다.

오라클 로고 구조물 [사진=블룸버그통신]

가족 식사를 간다고 하자. 달랑 "4명, 7시 예약이요" 라고 말하기 보다는 "4명인데 70대 부모님 모시고 가요. 어머니가 계단 불편하신 데 1층 자리 가능할까요? 조용했으면 하는데... 그리고 맵거나 자극적인 것도 피했으면 하고요, 7시쯤 예약하면 주차는 가능하겠죠?" 한다. 요구 사항을 확실한 전달과 원하는 결과를 얻으려면 전후 좌우 맥락 설명이 최선임을 우리는 본능적으로 알고 있다.

AI 시대는 이 본능을 의식적인 기술로 전환할 것을 요구한다.

흔히 우리는 '알작딱깔센' 부하를 선호한다. 알아서 잘하고 딱 깔끔하고 센스 있었으면 하는 이기적인 바람 때문이다. 하지만 아무런 맥락 없이 툭 던진 지시에도 입안의 혀처럼 일을 해치우는 사람은 없다.

더구나 AI는 인간처럼 눈치로 상황을 파악하지도 못한다. 회의실의 미묘한 분위기, 프로젝트 뒤에 숨은 정치적 역학, 고객의 말투에 담긴 불만을 저절로 감지하지 못한다. AI에게 이런 맥락을 제공하는 것은 전적으로 우리의 몫이다.

더 중요한 건, 맥락적 사고 능력이 단순히 AI를 잘 쓰는 기술을 넘어선다는 점이다. 맥락적 사고력은 복잡한 세상을 이해하고, 사람들과 효과적으로 소통하고, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 한다. 뉴스에서 "최저임금 인상 발표"라는 헤드라인을 보고, 자영업자의 입장, 알바생의 입장, 경제학자의 입장, 정책 입안자의 입장을 동시에 고려할 수 있다면, 당신은 이미 맥락적 사고를 하고 있는 것이다. 이 같은 다면적인 사고는 자칫 편향되기 쉬운 AI시대에 균형 잡힌 시각을 유지하게 만드는 본질이기도 하다.

[인천=뉴스핌] 김기랑 기자 = 한국남동발전의 부두 순찰 로봇 '코캅스'. 2025.12.20 rang@newspim.com

그렇다면 우리는 어떻게 맥락적 사고와 컨택스트 엔지니어링 능력을 키울 수 있을까?

컨텍스트 엔지니어링의 핵심은 산재한 정보를 의미 있는 구조로 조직하는 능력이다. 정보를 의미 단위로 묶고, 계층을 만들고, 관계를 정의하는 능력. 이는 전통적인 문서 작성이나 데이터베이스 설계 와도 통하지만, AI 시대에는 더욱 중요해진다.

우선 매일 접하는 정보를 네 가지로 분류하는 습관을 들여보자. 배경 지식(왜 이런 일이 생겼나?), 핵심 사실(정확히 무슨 일인가?), 영향이나 의미(우리에게 어떤 의미?), 액션(내가 할 수 있는 것?)을 의식적으로 따져보는 훈련을 한다. 예컨대 "금리 인상 뉴스"를 봤다면, 배경은 무엇이며(인플레이션 억제 위해), 사실(기준금리 0.25%p 인상), 영향(내 대출 이자 증가), 액션(변동금리 대출 고정금리 전환 검토)으로 정리해 보는 것이다.

쓸데없는 정보와 유용한 정보를 구분하는 큐레이션 능력도 키워야 한다. 많은 정보가 항상 좋은 것은 아니다. AI의 처리 용량에도 한계가 있고, 불필요한 정보는 오히려 판단을 흐린다. 일상에서 큐레이션 능력을 훈련하는 좋은 방법은 의사결정 체크리스트를 작성해보는 것이다. 왜 필요한지, 언제 쓸 건지, 교체 이유는 뭔지, 예산 범위 내인지 리뷰는 확인했는지, 반품 정책 어떠 한지를 확인해보다 보면 자연스럽게 "어떤 맥락이 중요한가"를 체득하게 된다.

컨텍스트는 고립된 정보가 아니라 연결된 시스템이다. 평소 업무에서 '이것은 무엇과 연결되어 있나?', '이 결정은 다른 무엇에 영향을 주나?'를 질문하는 습관을 들이면 단편이 아닌 전체를 보는 시스템적 사고력을 키울 수 있다. 

미국 캘리포니아주 버뱅크에 있는 워너브러더스 스튜디오 [사진=블룸버그통신]

맥락적 사고력을 AI에게도 적용시켜야 컨택스트 엔지니어링 능력을 키울 수 있다. AI에게 질문할 때는 사전에 3초간 멈추어 "왜 이걸 물어보지?"를 자문한다. 그리고 AI가 답하는 데 필요한 배경 정보를 업무 맥락 문서로 만드는 훈련을 하는 것이 큰 도움이 된다.

컨텍스트 엔지니어링은 기술이기 이전에 사고방식이다. 복잡한 세상을 이해 가능한 구조로 만들고, 산재한 정보를 의미 있는 이야기로 엮고, 기계가 아닌 인간의 관점에서 가치를 정의하는 능력이다.

더 중요한 것은, 맥락적 사고가 AI를 잘 쓰는 것을 넘어 더 나은 인간이 되는 길이기도 하다는 점이다. 타인의 입장을 이해하고, 상황의 전체 그림을 보고, 표면 너머의 진짜 문제를 파악하는 능력. 이야말로 AI가 대체할 수 없는, 인간만의 고유한 가치가 아닐까?

AI 시대의 문해력은 단순히 AI를 '사용'하는 것을 넘어, AI와 함께 '생각'하는 능력이다. 그리고 그 핵심에 컨택스트 엔지니어링이 있다.

◇하민회 이미지21대표(미래기술문화연구원장) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표 △경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등

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삼성전자·SK하이닉스 2분기 실적 주목 [서울=뉴스핌] 이정아 기자 = 이번 주(27~31일) 국내 증시는 삼성전자와 SK하이닉스의 2분기 실적 발표를 최대 변수로 맞는다. 양사의 실적과 하반기 전망은 국내 반도체 업황은 물론 인공지능(AI) 투자 기대감의 지속 여부를 가늠할 핵심 지표가 될 전망이다. 같은 기간 마이크로소프트와 메타, 애플, 아마존 등 미국 빅테크 기업들도 잇따라 성적표를 공개하는 가운데 미국 연방공개시장위원회(FOMC) 결과까지 예정돼 있어 글로벌 증시의 분수령이 될 것으로 보인다. 27일 금융투자업계에 따르면, 지난주(7월 20~24일) 국내 증시는 코스피가 4.1% 상승했지만, 코스닥은 0.2% 하락하며 차별화된 흐름을 나타냈다. 이달 들어 이어진 지수 급락은 반도체 업황 악화보다 높아진 시장 기대치와 주도주 디레버리징, 단일종목 레버리지 ETF의 리밸런싱 매물이 겹친 영향이 컸다는 분석이다. 이후 외국인 저가 매수세가 유입되고 알파벳 실적이 호조를 보이면서 투자심리가 회복돼 지수는 반등에 성공했다. 시장에서는 이번 주 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 국내외 주요 기업들의 실적과 FOMC 결과를 확인한 뒤 투자심리가 결정될 것으로 보고 있다. 국내에서는 반도체 대장주의 성적표가 공개된다. SK하이닉스는 29일, 삼성전자는 30일 2분기 실적을 발표한다. 삼성전자와 SK하이닉스 실적 자체보다 고대역폭메모리(HBM) 수요와 AI 서버 투자 확대가 실적에 얼마나 반영됐는지, 하반기 메모리 업황과 실적 가이던스가 어떻게 제시될지에 이목이 집중되고 있다. 이재원 유안타증권 연구원은 "가장 모멘텀이 강한 반도체 업종의 낙폭이 컸던 만큼 단기적으로는 반도체가 주도주 역할을 하고 이후 다른 업종으로 순환매가 이어질 가능성이 있다"고며 "국내 기업들의 실적 모멘텀은 여전히 견조하다"고 진단했다. 미국 빅테크 실적도 AI 랠리의 지속 여부를 판가름할 핵심 변수다. 29일에는 마이크로소프트와 메타가, 30일에는 애플과 아마존이 2분기 실적을 발표한다. 시장은 클라우드 사업 성장세와 AI 인프라 투자, 자본지출(CAPEX) 확대 기조가 유지될지를 집중적으로 확인할 전망이다. 빅테크의 투자 확대가 이어질 경우 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 국내 AI·반도체주에도 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 크다. 30일(한국시간)에는 미국 연방준비제도(Fed)가 FOMC 결과를 발표한다. 시장에서는 기준금리 동결 가능성을 높게 보고 있지만 제롬 파월 의장의 기자회견과 향후 통화정책 방향에 대한 발언에 따라 증시 변동성이 확대될 수 있다는 전망이 나온다. 이상준 NH투자증권 연구원은 "7월 연방공개시장위원회(FOMC)에서는 기준금리 동결이 유력한 만큼 시장의 관심은 향후 통화정책 방향보다 파월 의장의 발언에 쏠릴 것"이라며 "다만 최근 미국 고용과 물가 지표가 둔화된 가운데 연준도 선제적인 정책 신호를 자제하는 기조를 유지하고 있어 FOMC 자체가 시장에 미치는 영향은 제한적일 가능성이 크다"고 분석했다. 주요 경제지표도 대거 발표된다. 국내에서는 29일 6월 소매판매지수, 31일 6월 광공업생산이 공개돼 내수와 제조업 경기 흐름을 확인할 수 있다. 미국에서는 28일 컨퍼런스보드 소비자신뢰지수, 30일 2분기 국내총생산(GDP) 속보치와 근원 개인소비지출(PCE) 물가지수, 31일 6월 PCE 물가지수와 시카고 구매관리자지수(PMI)가 발표된다. PCE는 Fed가 통화정책 결정 과정에서 가장 중요하게 보는 물가지표인 만큼 향후 금리 경로를 가늠할 핵심 변수로 꼽힌다. 이밖에 유럽에서는 30일 2분기 GDP와 6월 실업률, 31일 7월 소비자물가지수(CPI)가 발표된다. 일본은행(BOJ)도 31일 금융정책결정회의를 열고 기준금리를 결정한다. 미국 통화정책과 AI 투자 흐름이 예상 범위에서 크게 벗어나지 않는다면 반도체를 중심으로 한 상승세가 이어질 수 있다는 전망이 나온다. [서울=뉴스핌] 류기찬 기자 = 24일 오전 서울 중구 하나은행 딜링룸 전광판에 코스피 지수가 표시되고 있다. 코스피 지수는 전장 대비 96.11포인트(1.35%) 내린 7000.78에, 코스닥 지수는 12.78포인트(1.62%) 내린 777.50에 장을 시작했다. 서울외환시장에서 달러/원 환율은 9시 기준 1475.20원에 거래중이다. 2026.07.24 ryuchan0925@newspim.com plum@newspim.com 2026-07-27 06:00
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엔비디아, 네이버 3대주주 된다 [서울=뉴스핌] 정승원 기자 = 네이버가 엔비디아를 대상으로 약 1조4809억원 규모의 제3자배정 유상증자를 단행하며 글로벌 AI(인공지능) 인프라 협력을 본격화한다. 네이버는 27일 공시를 통해 엔비디아를 대상으로 1조4808억9999만9999원 규모의 제3자배정 유상증자를 결정했다고 밝혔다. 신주 발행가는 주당 20만4500원이며 발행 대상은 엔비디아다. 네이버는 27일 공시를 통해 엔비디아를 대상으로 1조4808억9999만9999원 규모의 제3자배정 유상증자를 결정했다고 밝혔다. 신주 발행가는 주당 20만4500원이며 발행 대상은 엔비디아다. [사진= 네이버] 네이버는 지난 6월 공시했던 '장래사업·경영계획(공정공시)'도 정정했다. 정정 공시에는 엔비디아의 지분 투자 내용을 새롭게 반영하고 양사의 협력 구조와 투자 계획을 구체화한 내용이 담겼다. 정정 공시에 따르면 엔비디아는 네이버 보통주를 대상으로 약 10억달러 규모의 제3자배정 유상증자에 참여할 예정이다. 네이버는 데이터센터 부지 확보와 구축·운영을 담당하고 엔비디아는 GPU 공급을 맡는 구조다. 기존 공시에 포함됐던 '글로벌 고객 발굴 및 매출·사업 리스크 공동 부담' 내용은 삭제됐다. 양사는 글로벌 AI 팩토리 구축 사업도 추진한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW, 2027년 말 누적 100MW, 2028년 누적 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 최종적으로 기가와트(GW)급 AI 인프라를 확보한다는 계획이다. 첫 거점은 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'으로, 향후 유럽과 중동 등 글로벌 지역으로 사업을 확대할 방침이다. AI 팩토리 구축에 필요한 90억달러 규모의 컴퓨팅 인프라는 글로벌 대체자산운용사 브룩필드자산운용(Brookfield Asset Management)이 프로젝트파이낸싱(PF) 방식으로 조성하는 방안이 추진된다. 네이버는 브룩필드를 12주간 독점 우선협상대상자로 선정해 협의를 진행할 예정이며, 직접 투자 규모는 아직 확정되지 않았다. 네이버는 이번 협력을 통해 글로벌 AI 인프라 수요 증가에 대응하는 신규 수익원을 확보하고 엔비디아와의 협력을 기반으로 최신 AI 컴퓨팅 인프라 확보와 추가 사업 협력 기회를 모색할 계획이다. 네이버는 데이터센터 부지 확보와 전력 인프라, 인허가, 세부 계약 조건 등에 따라 사업 일정과 투자 규모는 변경될 수 있으며 향후 중요 계약이 확정되는 경우 관련 규정에 따라 별도 공시할 예정이라고 설명했다. origin@newspim.com 2026-07-27 08:12
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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