AI 프롬프트의 한계, 그리고 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 새로운 트렌드

AI가 등장한 이후로 ‘프롬프트(prompt)’라는 단어를 한 번쯤 들어보셨을 거예요. 쉽게 말해, AI에게 “이렇게 해줘!” 하고 질문하거나 명령하는 문장이 바로 프롬프트인데요. 예전에는 프롬프트를 얼마나 똑똑하게 쓰느냐가 AI 활용의 핵심이었죠. 그런데 최근에는 이 프롬프트만으론 부족하다는 이야기가 많아지고 있어요. 그래서 등장한 개념이 바로 ‘컨텍스트 엔지니어링(context engineering)’입니다.

컨텍스트 엔지니어링이 뭐지?  

쉽게 말하면, AI에게 주는 정보를 ‘질문 하나’에 그치지 않고, 아예 ‘환경’과 ‘상황’, ‘룰’까지 세팅해주는 걸 말해요. 예를 들어, 예전엔 “이 제품 후기 써줘” 이렇게만 입력했다면, 이제는  
- 리뷰는 몇 단계로 쓸 것  
- 각 단계별로 어떤 정보를 담을 것  
- 말투는 어떻게 할 것  
- 실제 예시(샘플 리뷰)까지  
이런 식으로 AI에게 미리 설명서를 통째로 주입하는 방식이죠.  

왜 이런 방식이 주목받을까?  

이유는 아주 간단해요. 기존에는 AI가 원하는 대로 동작하지 않으면 ‘미세조정(fine-tuning)’이라는 걸 해야 했거든요. 이건 아예 AI 모델 자체를 다시 훈련시키는 과정인데, 시간도 오래 걸리고 비용도 많이 들고, 때로는 데이터도 많이 필요해요.  
그런데 컨텍스트 엔지니어링을 쓰면 이런 미세조정 없이도, AI를 내가 원하는 방식으로, 그것도 매우 유연하게 활용할 수 있어요.

실제 예시를 들어볼게요  

예를 들어 ‘상품 리뷰 지피티’ 같은 서비스에서는,  
- 리뷰 구조와 형식,  
- 실제 사람이 쓴 것처럼 느껴지는 세부 규칙,  
- 오타나 이모티콘, FAQ 등 구체적인 디테일  
까지 몽땅 AI에게 알려주고, AI가 그 규칙에 맞춰 글을 작성하도록 만드는 거죠. 실제로 이런 방식은 미세조정보다 훨씬 빠르고, 원하는 결과를 더 쉽게 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

이런 변화가 왜 중요할까?  

요즘 생성형 AI를 서비스에 적용하는 기업, 개발자, 마케터들은 “아예 내 서비스에 맞는 AI를 단기간에 만들고 싶다”는 니즈가 많아요.  

이때 컨텍스트 엔지니어링을 활용하면,
- 비용과 리스크를 줄이면서
- 유연하게 서비스에 맞는 AI를 만들 수 있어서
- 실제 현장 적용이 훨씬 쉬워집니다.

그래서 최근에는 챗GPT, 다양한 커스텀 GPT, 챗봇 빌더에서 이 방식이 정말 많이 쓰이고 있어요.

정리하자면,

- 프롬프트는 질문/명령 한 문장
- 미세조정은 모델 자체를 바꿈(복잡, 고비용)
- 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 일하는 환경과 룰, 심지어 예시까지 직접 설계해서 원하는 AI를 ‘역할극’처럼 만들 수 있음

이제는 “프롬프트 잘 쓰는 법”만 고민할 게 아니라,  
“AI가 움직이는 환경을 어떻게 잘 설계할까?”를 고민하는 시대가 된 거죠.

AI를 더 똑똑하게, 더 내 맘대로 쓰고 싶다면,  
이제는 컨텍스트 엔지니어링을 직접 실험해보는 것도 추천드려요!