5월 2주차 AI 소식과 실무에 바로 적용 가능한 활용 사례를 확인해보세요! 지피터스 뉴스레터는 모두가 AI 발전 속도에 뒤처지지 않도록 커뮤니티의 가장 흥미로운 AI 활용법을 전합니다.
- Excel, Spread Sheet 안에서 GPT 사용하기
- 700만명의 한국인 페르소나를 활용해 가설 검증하기
- 바이브코딩으로 AI 레터링 케이크 도안 만들기
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[GPTers 22기 AI 스터디 얼리버드 오늘 마감]
22기 스터디의 마지막 가격 혜택인 얼리버드 세일이 오늘 마감됩니다.
내일이 되면 가격이 올라가니 할인 혜택으로 함께해요!
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OpenAI가 ChatGPT 기본 모델을 GPT-5.5 Instant로 교체했습니다. 의료·법률·금융 같은 고난도 질문에서 환각이 GPT-5.3 대비 52.5% 감소했고, 답변 길이도 30% 짧아졌습니다. 어떤 메모리가 답변에 사용됐는지 보여주는 'Memory Sources' 기능도 함께 도입됐습니다.
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Google이 Gemini 기반 'Google Health Coach'를 5/19부터 월 $9.99에 글로벌 출시한다고 발표했습니다. 피트니스 코치·수면 전문가·건강 상담사를 합친 형태의 개인 맞춤 분석을 제공하며, OpenAI의 ChatGPT Health 출시 이후 본격화된 'AI 건강 코치' 시장 경쟁의 신호탄입니다.
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Anthropic이 향후 5년간 Google Cloud에 $200B(약 270조 원)을 지출하기로 했습니다. 2027년부터 수 기가와트 규모의 TPU 컴퓨팅 자원을 확보하는 거래로, AI 모델 경쟁이 모델 성능을 넘어 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여줍니다.
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기본기: OpenAI가 엑셀과 구글 시트 안에 ChatGPT를 직접 띄울 수 있는 공식 애드인을 출시했습니다. 단순 함수 추천이 아니라 셀 단위로 직접 편집하고, 여러 시트를 한 번에 이해해서 워크북을 만들고 수정합니다. ChatGPT 사용자라면 누구나 바로 적용할 수 있습니다.
따라하기:
- 엑셀 상단 메뉴에서 홈 → 추가 기능(Add-ins)을 엽니다.
- "ChatGPT"를 검색해 추가하고, 리본 메뉴에서 ChatGPT 사이드바를 엽니다 (ChatGPT Plus/Pro 계정으로 로그인).
- "지난 3년 데이터로 IS/BS/CF 연동 모델 짜고, 2027년까지 예측 추가해줘" 같은 요청을 그대로 입력해보세요. 수식이 자동 생성됩니다.
- 복잡한 시트의 계산 로직 설명 요청, "A열 회사명 표기 정규화" 같은 데이터 정제 작업도 자연어로 처리됩니다.
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700만 한국인 페르소나로 80분 만에 가설 검증한 방법 |
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요약: 사용자 인터뷰에 드는 비용·시간이 부담스러웠던 윤누리님이 NVIDIA의 한국인 페르소나 데이터셋(Nemotron-Personas-Korea, 700만 명)을 활용해 7개 제품 가설을 80분·$25에 검증한 사례입니다.
단계별 방법:
- NVIDIA의 Nemotron-Personas-Korea 데이터셋(700만 페르소나)을 다운로드하고, 타겟층을 필터링해 400명 표본을 추출했습니다.
- "이 제품 사실 건가요?", "이 가격은 어떠세요?" 같은 질문 7개를 400명에게 던지고 답을 받았습니다.
- Gemini Flash와 Pro 모델을 분리 운용해 총 2,800회 API 호출을 돌리고, 실제 인터뷰 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교 검증했습니다.
흥미로운 점: 데이터셋 활용과 인터뷰를 병행하는 아이디어가 흥미롭습니다. AI 시뮬레이션은 가설을 확정 짓는 도구가 아니라 가설의 신호를 빨리 잡고 인터뷰 설계를 개선하는 'QA 도구'로 더 효과적이라는 결론이 인상적입니다.
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요약: 케이크 주문할 때 "어떤 디자인·문구로 할지" 정하기 어려운 문제를 AI로 해결한 전하상님의 사례입니다. 원하는 도안의 느낌을 입력하면 AI가 레터링 케이크 도안을 생성하고, 실제 케이크점 주문까지 연결해주는 기능을 구현했습니다.
단계별 방법:
- Codex 기반의 바이브코딩으로 서비스 뼈대를 만들고, Google의 Nano-Banana 이미지 생성 모듈을 결합했습니다.
- 레퍼런스 이미지를 분석해 요소를 분해한 뒤, 사용자가 부분 편집을 할 수 있는 UX를 설계했습니다.
- Google AI Studio에서 프롬프트를 반복 테스트하며 도안 생성 정확도를 끌어올리고, 케이크점과 직접 연결되는 주문 흐름까지 운영에 붙였습니다.
흥미로운 점: "이미지 생성이 생각보다 쉽지 않았다"며 프롬프트 최적화에 가장 많은 시간을 썼다는 점이 인상적이었습니다. AI를 단순 이미지 생성기로 쓰는 것을 넘어 실제 주문 연결까지 운영 서비스로 발전시킨 흐름이 바이브코딩의 좋은 사례입니다.
사례 자세히 보기 → |
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