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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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美 30년물 국채금리 급등 5.31% [시드니=뉴스핌] 권지언 특파원 = 미국 30년물 국채 금리가 17일(현지시간) 2007년 이후 최고 수준으로 올랐다. 미국의 재정 상황에 대한 우려가 인공지능(AI) 관련 기업들의 대규모 회사채 발행과 맞물리면서 국채 금리를 끌어올렸다. 벤치마크인 10년물 국채 수익률은 2.79bp(1bp=0.01%포인트) 상승한 4.724%를 기록했다. 30년물 수익률은 4.43bp 오른 5.3103%로 2007년 이후 최고 수준을 기록했다. 바클레이스의 안슐 프라단 애널리스트는 월요일 보고서에서 "부진한 경제지표는 장기물 국채 금리를 낮췄어야 했다"며 "그런데도 30년물 국채는 2001년 이후 가장 높은 금리로 입찰됐고, 이후 금리는 오히려 더 상승했다"고 지적했다. 미 달러화.[사진=로이터 뉴스핌] 그는 "악화하는 재정 전망, AI에 따른 기업들의 장기물 채권 공급 확대, 가격에 민감해진 투자자층이 그 이유를 설명하는 데 도움이 된다"고 분석했다. 이날 블룸버그통신도 'AI가 국채 금리를 밀어 올리고 있다'는 제목의 기사에서 빅테크의 AI 차입이 미국의 장기 금리를 높은 수준에 묶어두고 있다고 지적했다. 그러면서 신용도가 매우 높은 기업이 국채보다 훨씬 나은 조건을 제시하자 국채를 팔아 그 돈으로 회사채를 사는 흐름이 나타나고 있다고 설명했다. 이번 주 주요 경제지표 발표가 많지 않은 상황에서 투자자들은 중동 정세와 연방준비제도(Fed·연준)의 통화정책 향방에도 관심을 보였다. 이란의 한 고위 당국자는 이날 로이터에 이란이 대응 태세를 "전면 공세"로 전환하기로 결정했다고 밝혔다. 도널드 트럼프 미국 대통령 역시 폭스뉴스를 통해 이란이 항복해야 한다고 압박하면서 중동의 지정학적 긴장이 지속되고 있다. 다만 시장은 장기화하는 미·이란 갈등에 점차 익숙해지는 분위기다. DRW 트레이딩의 루 브리언 시장 전략가는 "지나치게 자극적인 헤드라인에 시장이 조금 무뎌지고 있는 시점에 이른 것 같다"고 말했다. 통화정책 전망에 민감한 2년물 국채 수익률은 0.9bp 상승한 4.18%를 기록했고, 2년물과 10년물 국채 금리 차이는 54.7bp로 확대됐다. ◆ 수요일 FOMC 의사록·20년물 입찰…채권시장 변동성 변수 이번 주 채권시장에서는 수요일이 주요 분기점이 될 전망으로, 연준은 이날 최근 연방공개시장위원회(FOMC) 회의 의사록을 공개한다. 지난달 케빈 워시 연준 의장의 첫 기자회견 이후 채권시장이 불안정한 반응을 보였던 만큼 의사록에서 향후 금리 경로에 대한 단서를 찾으려는 투자자들의 관심이 클 것으로 예상된다. DRW 트레이딩의 브리언 전략가는 "워시는 시장에서 그가 연준 내에서 자신의 독자적인 판단을 하는 인물이라기보다 트럼프 측 인사라는 생각을 완전히 없애지는 못했다"고 지적했다. 이날 뉴욕 연방준비은행이 발표한 뉴욕주 제조업 활동 지표는 4년여 만에 가장 높은 수준으로 급등해 미국 경기의 일부 회복 신호를 보여줬다. 미 재무부의 20년물 국채 입찰도 같은 날 예정돼 있어 장기물에 대한 투자자 수요를 가늠할 주요 이벤트로 꼽힌다. 한편 시장이 반영하는 중장기 인플레이션 기대는 비교적 안정적이다. 5년물 물가연동국채(TIPS) 기대인플레이션율은 2.255%, 10년물은 2.284%를 기록했다. 이는 시장이 향후 10년간 미국의 연평균 물가상승률을 약 2.3% 수준으로 예상하고 있음을 의미한다. ◆ 연준 금리 인상 기대 후퇴에 달러 약세 달러화는 연방준비제도(Fed·연준)의 추가 금리 인상 가능성이 낮아지면서 약세를 보였다. 최근 발표된 미국 경제지표가 잇따라 예상보다 부진하게 나오면서 시장의 연준 금리 인상 전망이 후퇴한 영향이다. 지난주 발표된 7월 소비자물가지수(CPI)와 생산자물가지수(PPI)는 물가 압력이 다소 완화되고 있음을 시사했다. 여기에 7월 소매판매가 예상 밖으로 감소하면서 미국 경제의 성장세가 기존 전망만큼 견조하지 않을 수 있다는 우려도 커졌다. 이에 시장에서는 연준의 9월 금리 인상 가능성을 한층 낮게 반영했다. 주요 통화 대비 달러화 가치를 보여주는 달러인덱스는 0.06% 내린 99.6을 기록했고, 유로화는 0.09% 오른 1.1579달러에 거래됐다. 유로화는 장중 1.1614달러까지 올라 6월 17일 이후 최고치를 기록했다. 시장의 시선은 향후 연준의 통화정책 신호로 향하고 있다. 특히 최근 경기·물가 지표가 잇따라 둔화하면서 연준이 당분간 금리 인상을 서두르지 않을 것이란 전망이 달러화에 추가 하방 압력을 가할 수 있다는 분석이다. 엔화는 장 초반 상승분을 반납하고 달러당 159.49엔 수준으로 0.11% 하락했다. 일본의 경제성장률이 예상보다 부진하게 나온 것도 엔화에 부담이 됐다. 앞서 일본과 미국 당국은 엔화 약세를 막기 위해 7월 말 외환시장에 개입했다. 모간스탠리의 데이비드 애덤스가 이끄는 애널리스트들은 투자자 노트에서 "시장이 일본은행의 금리 인상 사이클이 더욱 가팔라질 것으로 반영하고 있지만, 글로벌 위험선호가 강하고 미국의 최종금리 전망이 높은 수준을 유지한다면 미국의 물가 상승률이 다소 완만하게 나온 상황에서도 달러/엔 환율은 상승할 수 있다"고 분석했다. kwonjiun@newspim.com 2026-08-18 06:39
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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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