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직장인을 위한 상황별 AI 용어사전
회의에서 알아듣고 업무에 적용하고 뉴스를 판단하는 AI
김영지, 김유겸
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도서소개
AI 용어를 알아야, AI를 업무에 제대로 쓸 수 있다.
---------------------------------------------
회의에서는 “RAG로 연결하자”고 하고, 제안서에는 “추론 비용”과 “토큰 사용량”이 등장한다. AI 뉴스를 읽다 보면 ‘독파모’와 ‘소버린 AI’도 만난다. 뜻을 대충 알아듣는 것만으로는 부족하다. 내 업무에 어떤 영향을 주는지, 무엇을 확인해야 하는지 알아야 한다.
《직장인을 위한 상황별 AI 용어사전》은 직장인이 마주치는 상황을 따라 AI 용어를 설명한다. 보고서와 이메일 작성, 자료 조사, 회사 문서 입력, 반복 업무 자동화, AI 에이전트 도입, 업체 비교와 성과 평가까지 실제 업무 장면을 기준으로 구성했다. AI 뉴스를 읽는 데 필요한 시사 용어도 함께 다룬다.
각 항목에는 한글 용어와 영어 원어를 표기하고, 헷갈리는 개념의 차이와 실무 사례를 담았다. 바로 써볼 수 있는 입력 예시와 작업 순서, 결과를 검토할 때의 질문도 제시한다. 필요한 용어는 12장의 가나다순 목록에서 빠르게 찾을 수 있다.
AI를 처음 쓰는 실무자부터 사내 도입을 검토하는 담당자까지, 낯선 말을 업무 판단에 필요한 질문으로 바꾸고 싶은 사람을 위한 책이다.
도서목차
목차
들어가며 ................................................................................................................. 9
1 장. AI 도구를 처음 사용할 때................................................................................... 10
1-1. AI 는 무엇을 해주는가 — 인공지능(Artificial Intelligence, AI) ...................................................... 10
1-2. 글과 이미지를 새로 만드는 AI — 생성형 AI(Generative AI) ......................................................... 11
1-3. AI 서비스의 바탕이 되는 것 — 모델(Model) ................................................................................. 13
1-4. 챗봇의 언어 능력을 이해하기 — 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) ...................... 14
1-5. 원하는 결과를 요청하는 말 — 프롬프트(Prompt).......................................................................... 16
1-6. 앞뒤 사정을 함께 전달하기 — 맥락(Context) ................................................................................ 17
1-7. 입력과 사용량을 이해하기 — 토큰(Token) ................................................................................... 19
1-8. AI 가 답을 만드는 과정 — 추론(Inference) .................................................................................... 20
2 장. 보고서와 이메일을 작성할 때 .............................................................................. 23
2-1. AI 에게 초안을 맡길 수 있는 범위 — 초안(Draft).......................................................................... 23
2-2. 긴 자료에서 핵심 뽑기 — 요약(Summarization) ............................................................................ 24
2-3. 문체와 길이를 다시 조정하기 — 재작성(Rewriting) ...................................................................... 26
2-4. 그럴듯한 오류를 발견하기 — 환각(Hallucination) ........................................................................ 27
2-5. 숫자와 인용문을 확인하기 — 사실 확인(Fact-checking) .............................................................. 29
2-6. 답변의 근거를 추적하기 — 출처(Source)....................................................................................... 30
2-7. 반복해서 쓸 작성 기준 만들기 — 지침(Instruction)....................................................................... 32
3 장. 업무 자료를 조사할 때....................................................................................... 34
3-1. 일반 검색과 AI 검색의 차이 — AI 검색(AI Search) ....................................................................... 34
3-2. 자료를 찾아 답에 반영하기 — 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)............. 35
3-3. AI 가 참고하는 자료의 범위 — 지식 기반(Knowledge Base) ......................................................... 37
3-4. 문서의 의미를 검색에 활용하기 — 임베딩(Embedding) ................................................................ 38
3-5. 답변에 붙은 근거 읽기 — 인용(Citation) ....................................................................................... 40
43-6. 오래된 정보 걸러내기 — 최신성(Freshness) .................................................................................. 41
3-7. 중요한 사실을 여러 곳에서 확인하기 — 교차 검증(Cross-checking)............................................ 43
4 장. 회사 문서를 AI 에 입력할 때 ............................................................................... 45
4-1. 입력 전에 정보를 분류하기 — 개인정보(Personal Information) .................................................... 45
4-2. 특히 주의해서 다룰 정보 — 민감정보(Sensitive Information) ....................................................... 46
4-3. 외부에 공개할 수 없는 자료 — 기밀정보(Confidential Information)............................................. 48
4-4. 입력한 자료가 어디에 남는가 — 데이터 보관(Data Retention) ..................................................... 50
4-5. 누가 자료를 볼 수 있는가 — 접근 권한(Access Control) ............................................................... 51
4-6. 입력 데이터가 모델 개선에 쓰이는가 — 학습 활용(Training Use) ................................................ 53
4-7. 개인을 알아볼 수 없게 처리하기 — 익명화(Anonymization) ........................................................ 54
4-8. 조직의 사용 기준 확인하기 — AI 사용 정책(AI Use Policy) .......................................................... 56
5 장. 회의록과 반복 업무를 처리할 때 .......................................................................... 59
5-1. 회의 내용을 글로 바꾸기 — 음성 인식(Speech Recognition) ......................................................... 59
5-2. 되풀이되는 작업 줄이기 — 자동화(Automation)........................................................................... 60
5-3. 업무의 순서를 연결하기 — 워크플로(Workflow) .......................................................................... 62
5-4. 다음 작업이 시작되는 조건 — 트리거(Trigger) ............................................................................. 64
5-5. 여러 서비스를 함께 사용하기 — 연동(Integration)........................................................................ 65
5-6. 사람이 확인하고 넘기는 단계 — 승인 단계(Approval Step) .......................................................... 67
5-7. 예상과 다르게 작동할 때 — 예외 처리(Exception Handling) ........................................................ 68
6 장. AI 에이전트 도입을 논의할 때 ............................................................................. 71
6-1. 질문에 답하는 AI 와 일을 수행하는 AI — AI 에이전트(AI Agent) ................................................ 71
6-2. AI 가 외부 기능을 사용하는 방식 — 도구 호출(Tool Calling) ....................................................... 72
6-3. 어디까지 맡길 것인가 — 작업 범위(Scope of Action) ................................................................... 74
6-4. AI 가 스스로 결정하는 정도 — 자율성(Autonomy) ....................................................................... 75
6-5. 사람이 개입해야 하는 지점 — 사람의 감독(Human Oversight) .................................................... 77
6-6. 무엇을 했는지 확인하는 기록 — 실행 로그(Execution Log).......................................................... 79
56-7. 실패했을 때 되돌리는 절차 — 실패 복구(Failure Recovery).......................................................... 80
7 장. 이미지와 발표 자료를 만들 때 ............................................................................. 83
7-1. 글·이미지·음성을 함께 다루기 — 멀티모달(Multimodal AI) ......................................................... 83
7-2. 설명문으로 시각 자료 만들기 — 이미지 생성(Image Generation) ................................................. 84
7-3. 기존 이미지의 일부 바꾸기 — 이미지 편집(Image Editing) ........................................................... 86
7-4. 생성물의 권리 확인하기 — 저작권(Copyright).............................................................................. 88
7-5. 사람의 얼굴과 목소리를 사용할 때 — 초상권(Portrait Rights) ...................................................... 89
7-6. AI 로 만든 자료임을 알릴 때 — 합성 콘텐츠(Synthetic Content) .................................................. 91
7-7. 표시와 출처를 확인하기 — 워터마크(Watermark) ........................................................................ 93
8 장. 사내 AI 서비스를 도입할 때 ................................................................................ 95
8-1. 외부 AI 기능을 서비스에 연결하기 — API(Application Programming Interface) .......................... 95
8-2. 조직의 목적에 맞는 챗봇 만들기 — 커스텀 GPT(Custom GPT).................................................... 97
8-3. 사내 자료를 답변에 활용하기 — 지식 파일(Knowledge File) ........................................................ 99
8-4. 문서를 찾아 답하는 시스템 만들기 — 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
............................................................................................................................................................. 100
8-5. 모델 자체를 추가로 학습시키기 — 파인튜닝(Fine-tuning) ......................................................... 102
8-6. 직원이 실제로 사용하도록 공개하기 — 배포(Deployment) ......................................................... 104
8-7. 부서별 이용 범위 정하기 — 권한 관리(Permission Management) ............................................... 105
9 장. AI 제품과 업체를 비교할 때 ...............................................................................108
9-1. 성능표에서 무엇을 볼 것인가 — 벤치마크(Benchmark) .............................................................. 108
9-2. 우리 업무에 맞는 답을 내는가 — 정확도(Accuracy) ................................................................... 109
9-3. 답변을 받기까지 얼마나 걸리는가 — 지연 시간(Latency) ........................................................... 111
9-4. 비용은 무엇을 기준으로 늘어나는가 — 사용량(Usage) ............................................................... 112
9-5. 도입비 외에 무엇이 드는가 — 총소유비용(Total Cost of Ownership, TCO) .............................. 114
9-6. 장애와 지원 조건 확인하기 — 서비스 수준 협약(Service Level Agreement, SLA) ....................... 116
9-7. 한 업체에서 옮기기 어려워지는 문제 — 공급업체 종속(Vendor Lock-in) ................................. 117
610 장. AI 결과를 평가하고 팀에 적용할 때....................................................................120
10-1. 성과를 무엇으로 측정할 것인가 — 평가 지표(Evaluation Metric) ............................................ 120
10-2. 도입 전 상태와 비교하기 — 기준선(Baseline) ............................................................................ 121
10-3. 작은 범위에서 먼저 시험하기 — 파일럿(Pilot) .......................................................................... 123
10-4. 사람이 최종 결과를 검토하기 — 인간 검토(Human Review) .................................................... 125
10-5. 특정 집단에 불리한 결과 살피기 — 편향(Bias) .......................................................................... 126
10-6. 결과가 나온 이유를 이해하기 — 설명 가능성(Explainability) ................................................... 128
10-7. 비용에 비해 효과가 있는가 — 투자 대비 효과(Return on Investment, ROI) ............................. 130
11 장. AI 뉴스를 읽을 때 .........................................................................................132
11-1. ‘독파모’ 기사는 무엇을 말하나 — 독파모(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트) ........................ 132
11-2. 여러 AI 서비스의 바탕이 되는 모델 — 파운데이션 모델(Foundation Model)........................... 134
11-3. 국가가 AI 역량을 확보한다는 뜻 — 소버린 AI(Sovereign AI).................................................... 135
11-4. 데이터와 기술을 누가 통제하는가 — AI 주권(AI Sovereignty) .................................................. 137
11-5. ‘국가대표 AI’라는 표현 읽기 — 사업명과 언론 표현 구분 ......................................................... 138
11-6. AI 개발에 연산 자원이 중요한 이유 — GPU(Graphics Processing Unit).................................... 140
11-7. AI 산업의 기반 시설 — AI 데이터센터(AI Data Center) ........................................................... 142
11-8. ‘공개했다’는 말의 범위 구분 — 오픈소스(Open Source)와 오픈웨이트(Open Weights) ........... 143
11-9. AI 를 운영하고 감독하는 체계 — AI 거버넌스(AI Governance) ................................................ 145
11-10. 투자 열기와 사업 성과를 구분하기 — AI 버블(AI Bubble) ...................................................... 146
12 장. AI 용어 빠른 찾기 ........................................................................................149
12-1. 한글순 ........................................................................................................................................ 149
12-2. 알파벳순 ..................................................................................................................................... 157
부록. 업무에서 바로 쓰는 AI 점검 질문 110 ............................................................163
1 장. AI 도구를 처음 사용할 때 ............................................................................................................ 163
2 장. 보고서와 이메일을 작성할 때 ...................................................................................................... 163
73 장. 업무 자료를 조사할 때 ................................................................................................................. 164
4 장. 회사 문서를 AI 에 입력할 때 ........................................................................................................ 164
5 장. 회의록과 반복 업무를 처리할 때.................................................................................................. 165
6 장. AI 에이전트 도입을 논의할 때 ..................................................................................................... 165
7 장. 이미지와 발표 자료를 만들 때 ..................................................................................................... 165
8 장. 사내 AI 서비스를 도입할 때......................................................................................................... 166
9 장. AI 제품과 업체를 비교할 때......................................................................................................... 166
10 장. AI 결과를 평가하고 팀에 적용할 때........................................................................................... 167
11 장. AI 뉴스를 읽을 때 ...................................................................................................................... 167
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《직장인을 위한 상황별 AI 용어사전》은 직장인이 마주치는 상황을 따라 AI 용어를 설명한다. 보고서와 이메일 작성, 자료 조사, 회사 문서 입력, 반복 업무 자동화, AI 에이전트 도입, 업체 비교와 성과 평가까지 실제 업무 장면을 기준으로 구성했다. AI 뉴스를 읽는 데 필요한 시사 용어도 함께 다룬다.
각 항목에는 한글 용어와 영어 원어를 표기하고, 헷갈리는 개념의 차이와 실무 사례를 담았다. 바로 써볼 수 있는 입력 예시와 작업 순서, 결과를 검토할 때의 질문도 제시한다. 필요한 용어는 12장의 가나다순 목록에서 빠르게 찾을 수 있다.
AI를 처음 쓰는 실무자부터 사내 도입을 검토하는 담당자까지, 낯선 말을 업무 판단에 필요한 질문으로 바꾸고 싶은 사람을 위한 책이다.
도서목차
목차
들어가며 ................................................................................................................. 9
1 장. AI 도구를 처음 사용할 때................................................................................... 10
1-1. AI 는 무엇을 해주는가 — 인공지능(Artificial Intelligence, AI) ...................................................... 10
1-2. 글과 이미지를 새로 만드는 AI — 생성형 AI(Generative AI) ......................................................... 11
1-3. AI 서비스의 바탕이 되는 것 — 모델(Model) ................................................................................. 13
1-4. 챗봇의 언어 능력을 이해하기 — 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) ...................... 14
1-5. 원하는 결과를 요청하는 말 — 프롬프트(Prompt).......................................................................... 16
1-6. 앞뒤 사정을 함께 전달하기 — 맥락(Context) ................................................................................ 17
1-7. 입력과 사용량을 이해하기 — 토큰(Token) ................................................................................... 19
1-8. AI 가 답을 만드는 과정 — 추론(Inference) .................................................................................... 20
2 장. 보고서와 이메일을 작성할 때 .............................................................................. 23
2-1. AI 에게 초안을 맡길 수 있는 범위 — 초안(Draft).......................................................................... 23
2-2. 긴 자료에서 핵심 뽑기 — 요약(Summarization) ............................................................................ 24
2-3. 문체와 길이를 다시 조정하기 — 재작성(Rewriting) ...................................................................... 26
2-4. 그럴듯한 오류를 발견하기 — 환각(Hallucination) ........................................................................ 27
2-5. 숫자와 인용문을 확인하기 — 사실 확인(Fact-checking) .............................................................. 29
2-6. 답변의 근거를 추적하기 — 출처(Source)....................................................................................... 30
2-7. 반복해서 쓸 작성 기준 만들기 — 지침(Instruction)....................................................................... 32
3 장. 업무 자료를 조사할 때....................................................................................... 34
3-1. 일반 검색과 AI 검색의 차이 — AI 검색(AI Search) ....................................................................... 34
3-2. 자료를 찾아 답에 반영하기 — 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)............. 35
3-3. AI 가 참고하는 자료의 범위 — 지식 기반(Knowledge Base) ......................................................... 37
3-4. 문서의 의미를 검색에 활용하기 — 임베딩(Embedding) ................................................................ 38
3-5. 답변에 붙은 근거 읽기 — 인용(Citation) ....................................................................................... 40
43-6. 오래된 정보 걸러내기 — 최신성(Freshness) .................................................................................. 41
3-7. 중요한 사실을 여러 곳에서 확인하기 — 교차 검증(Cross-checking)............................................ 43
4 장. 회사 문서를 AI 에 입력할 때 ............................................................................... 45
4-1. 입력 전에 정보를 분류하기 — 개인정보(Personal Information) .................................................... 45
4-2. 특히 주의해서 다룰 정보 — 민감정보(Sensitive Information) ....................................................... 46
4-3. 외부에 공개할 수 없는 자료 — 기밀정보(Confidential Information)............................................. 48
4-4. 입력한 자료가 어디에 남는가 — 데이터 보관(Data Retention) ..................................................... 50
4-5. 누가 자료를 볼 수 있는가 — 접근 권한(Access Control) ............................................................... 51
4-6. 입력 데이터가 모델 개선에 쓰이는가 — 학습 활용(Training Use) ................................................ 53
4-7. 개인을 알아볼 수 없게 처리하기 — 익명화(Anonymization) ........................................................ 54
4-8. 조직의 사용 기준 확인하기 — AI 사용 정책(AI Use Policy) .......................................................... 56
5 장. 회의록과 반복 업무를 처리할 때 .......................................................................... 59
5-1. 회의 내용을 글로 바꾸기 — 음성 인식(Speech Recognition) ......................................................... 59
5-2. 되풀이되는 작업 줄이기 — 자동화(Automation)........................................................................... 60
5-3. 업무의 순서를 연결하기 — 워크플로(Workflow) .......................................................................... 62
5-4. 다음 작업이 시작되는 조건 — 트리거(Trigger) ............................................................................. 64
5-5. 여러 서비스를 함께 사용하기 — 연동(Integration)........................................................................ 65
5-6. 사람이 확인하고 넘기는 단계 — 승인 단계(Approval Step) .......................................................... 67
5-7. 예상과 다르게 작동할 때 — 예외 처리(Exception Handling) ........................................................ 68
6 장. AI 에이전트 도입을 논의할 때 ............................................................................. 71
6-1. 질문에 답하는 AI 와 일을 수행하는 AI — AI 에이전트(AI Agent) ................................................ 71
6-2. AI 가 외부 기능을 사용하는 방식 — 도구 호출(Tool Calling) ....................................................... 72
6-3. 어디까지 맡길 것인가 — 작업 범위(Scope of Action) ................................................................... 74
6-4. AI 가 스스로 결정하는 정도 — 자율성(Autonomy) ....................................................................... 75
6-5. 사람이 개입해야 하는 지점 — 사람의 감독(Human Oversight) .................................................... 77
6-6. 무엇을 했는지 확인하는 기록 — 실행 로그(Execution Log).......................................................... 79
56-7. 실패했을 때 되돌리는 절차 — 실패 복구(Failure Recovery).......................................................... 80
7 장. 이미지와 발표 자료를 만들 때 ............................................................................. 83
7-1. 글·이미지·음성을 함께 다루기 — 멀티모달(Multimodal AI) ......................................................... 83
7-2. 설명문으로 시각 자료 만들기 — 이미지 생성(Image Generation) ................................................. 84
7-3. 기존 이미지의 일부 바꾸기 — 이미지 편집(Image Editing) ........................................................... 86
7-4. 생성물의 권리 확인하기 — 저작권(Copyright).............................................................................. 88
7-5. 사람의 얼굴과 목소리를 사용할 때 — 초상권(Portrait Rights) ...................................................... 89
7-6. AI 로 만든 자료임을 알릴 때 — 합성 콘텐츠(Synthetic Content) .................................................. 91
7-7. 표시와 출처를 확인하기 — 워터마크(Watermark) ........................................................................ 93
8 장. 사내 AI 서비스를 도입할 때 ................................................................................ 95
8-1. 외부 AI 기능을 서비스에 연결하기 — API(Application Programming Interface) .......................... 95
8-2. 조직의 목적에 맞는 챗봇 만들기 — 커스텀 GPT(Custom GPT).................................................... 97
8-3. 사내 자료를 답변에 활용하기 — 지식 파일(Knowledge File) ........................................................ 99
8-4. 문서를 찾아 답하는 시스템 만들기 — 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
............................................................................................................................................................. 100
8-5. 모델 자체를 추가로 학습시키기 — 파인튜닝(Fine-tuning) ......................................................... 102
8-6. 직원이 실제로 사용하도록 공개하기 — 배포(Deployment) ......................................................... 104
8-7. 부서별 이용 범위 정하기 — 권한 관리(Permission Management) ............................................... 105
9 장. AI 제품과 업체를 비교할 때 ...............................................................................108
9-1. 성능표에서 무엇을 볼 것인가 — 벤치마크(Benchmark) .............................................................. 108
9-2. 우리 업무에 맞는 답을 내는가 — 정확도(Accuracy) ................................................................... 109
9-3. 답변을 받기까지 얼마나 걸리는가 — 지연 시간(Latency) ........................................................... 111
9-4. 비용은 무엇을 기준으로 늘어나는가 — 사용량(Usage) ............................................................... 112
9-5. 도입비 외에 무엇이 드는가 — 총소유비용(Total Cost of Ownership, TCO) .............................. 114
9-6. 장애와 지원 조건 확인하기 — 서비스 수준 협약(Service Level Agreement, SLA) ....................... 116
9-7. 한 업체에서 옮기기 어려워지는 문제 — 공급업체 종속(Vendor Lock-in) ................................. 117
610 장. AI 결과를 평가하고 팀에 적용할 때....................................................................120
10-1. 성과를 무엇으로 측정할 것인가 — 평가 지표(Evaluation Metric) ............................................ 120
10-2. 도입 전 상태와 비교하기 — 기준선(Baseline) ............................................................................ 121
10-3. 작은 범위에서 먼저 시험하기 — 파일럿(Pilot) .......................................................................... 123
10-4. 사람이 최종 결과를 검토하기 — 인간 검토(Human Review) .................................................... 125
10-5. 특정 집단에 불리한 결과 살피기 — 편향(Bias) .......................................................................... 126
10-6. 결과가 나온 이유를 이해하기 — 설명 가능성(Explainability) ................................................... 128
10-7. 비용에 비해 효과가 있는가 — 투자 대비 효과(Return on Investment, ROI) ............................. 130
11 장. AI 뉴스를 읽을 때 .........................................................................................132
11-1. ‘독파모’ 기사는 무엇을 말하나 — 독파모(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트) ........................ 132
11-2. 여러 AI 서비스의 바탕이 되는 모델 — 파운데이션 모델(Foundation Model)........................... 134
11-3. 국가가 AI 역량을 확보한다는 뜻 — 소버린 AI(Sovereign AI).................................................... 135
11-4. 데이터와 기술을 누가 통제하는가 — AI 주권(AI Sovereignty) .................................................. 137
11-5. ‘국가대표 AI’라는 표현 읽기 — 사업명과 언론 표현 구분 ......................................................... 138
11-6. AI 개발에 연산 자원이 중요한 이유 — GPU(Graphics Processing Unit).................................... 140
11-7. AI 산업의 기반 시설 — AI 데이터센터(AI Data Center) ........................................................... 142
11-8. ‘공개했다’는 말의 범위 구분 — 오픈소스(Open Source)와 오픈웨이트(Open Weights) ........... 143
11-9. AI 를 운영하고 감독하는 체계 — AI 거버넌스(AI Governance) ................................................ 145
11-10. 투자 열기와 사업 성과를 구분하기 — AI 버블(AI Bubble) ...................................................... 146
12 장. AI 용어 빠른 찾기 ........................................................................................149
12-1. 한글순 ........................................................................................................................................ 149
12-2. 알파벳순 ..................................................................................................................................... 157
부록. 업무에서 바로 쓰는 AI 점검 질문 110 ............................................................163
1 장. AI 도구를 처음 사용할 때 ............................................................................................................ 163
2 장. 보고서와 이메일을 작성할 때 ...................................................................................................... 163
73 장. 업무 자료를 조사할 때 ................................................................................................................. 164
4 장. 회사 문서를 AI 에 입력할 때 ........................................................................................................ 164
5 장. 회의록과 반복 업무를 처리할 때.................................................................................................. 165
6 장. AI 에이전트 도입을 논의할 때 ..................................................................................................... 165
7 장. 이미지와 발표 자료를 만들 때 ..................................................................................................... 165
8 장. 사내 AI 서비스를 도입할 때......................................................................................................... 166
9 장. AI 제품과 업체를 비교할 때......................................................................................................... 166
10 장. AI 결과를 평가하고 팀에 적용할 때........................................................................................... 167
11 장. AI 뉴스를 읽을 때 ...................................................................................................................... 167
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