전문가들이 제미나이를 쓰는 법 #ai #smartphone #업무자동화 #챗gpt
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#구글AI스튜디오 #제미나이 #무료AI 월 3만원 아끼세요. 구글이 공짜로 푼 AI 스튜디오 현업 PM 활용법 현업 PM만 아는 구글 AI 스튜디오 비밀 기능 5가지 (생산성 10배 올리기) 구글이 공짜로 푼 미친 AI 툴, 아직도 안 쓰세요?
챗지피티 플러스, 제미나이 어드밴스드에 더 이상 돈 쓰지 마세요. 구글이 공짜로 풀어버린 AI 스튜디오 하나면, 오히려 더 강력하게 제미나이를 활용할 수 있습니다.
AI 스타트업 6년차, 디자이너 출신 PM이 실제로 어떻게 AI 스튜디오의 숨겨진 설정(검색 그라운딩, 생각 예산)과 전문가의 비밀 병기 시스템 인스트럭션을 활용해 업무 생산성을 폭발시키는지, 나노바나나 모델을 활용한 실전 워크플로우까지 전부 공개합니다.
#AI생산성 #업무자동화 #PM #기획자 #마케터 #구글스프레드시트 #Gemini #GoogleAIStudio #바이브코딩
[타임라인] 00:00 당신이 몰랐던 AI 스튜디오의 진짜 가치 01:10 비밀 1 & 2: 검색 그라운딩과 생각 예산의 중요성 03:25 비밀 3: AI를 완벽히 조련하는 '시스템 인스트럭션' 05:40 비밀 4: 이미지 특화 모델 '나노바나나' 실전 활용 08:10 비밀 5: 비개발자를 위한 '코드 실행' 데이터 분석 09:20 실전 워크플로우: PM은 이렇게 일합니다 10:00 현업 고민 상담소 (대용량 파일, 보안, 스프레드시트) 10:30 다음 단계: 나만의 마이크로 SaaS 만들기
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AI 고수들이 몰래 쓰는 구글의 '이 기능' 매번 똑같은 지시, 이제 그만. 구글 AI 스튜디오의 '시스템 인스트럭션' 하나면 AI를 완벽한 내 비서로 조련할 수 있습니다. 전문가의 비밀, 전체 영상에서 확인하세요. #구글AI스튜디오 #업무꿀팁 #AI활용
안녕하세요, AI 시대 생존을 위한 모든 것 콜잇 AI 입니다. 여러분, 매달 챗지피티 플러스나 제미나이 어드밴스드에 삼만원 가까이 쓰고 있나요. 오늘은 그 비용을 아끼면서도 실제 업무에서는 오히려 더 강력하게 제미나이를 돌리는 방법을 제 경험과 데이터로 풀어드립니다. 핵심 무대는 구글 에이아이 스튜디오입니다. 제미나이 최신 모델을 실험하고 워크플로우를 설계하기에 최적의 공간이고, 스타트업 실무에 맞게 날것 그대로 다루기 좋습니다. AI 스튜디오에서 바로 시작해 프롬프트를 시도하고 결과를 공유하고, 바이브코딩 관점으로 빠르게 반복 실험할 수 있습니다. 무료로 시작할 수 있고, 유료 결제를 붙여도 AI 스튜디오 자체 사용료는 청구되지 않습니다.
본격적으로 들어가기 전에, 전문가들이 제미나이를 다룰 때 반드시 세우는 두개의 기둥부터 세워야 합니다. 첫째는 '검색 그라운딩', 둘째는 '생각 예산'입니다.
첫번째, '검색 그라운딩'. 이건 모델이 헛소리, 즉 환각을 일으키지 않고 실시간 정보에 닿게 해주는 안전한 다리입니다. 최신 정책이나 가격, 경쟁사 릴리스 노트처럼 변동이 잦은 정보를 다룰 때, 이걸 켜지 않으면 AI는 작년 데이터를 가지고 자신있게 거짓말을 합니다. 검색 그라운딩은 이런 치명적인 오류를 줄여주고, 답변에 근거 링크까지 붙여 신뢰도를 높여주죠. 피엠 관점에서 보면, 팀원에게 "이거 진짜 맞아?"라고 다시 물어보고 검증하는 비용과 커뮤니케이션 루프를 통째로 줄여주는 엄청난 효율화 장치입니다.
두번째, '생각 예산'. 이건 모델이 스스로 사고를 전개할 수 있는 시간과 여지를 주는 겁니다. 여러분, 사람도 어려운 문제를 풀려면 시간이 필요하잖아요? AI도 똑같습니다. 생각 예산을 충분히 주면, 모델은 문제를 여러 단계로 쪼개고, 각 단계별로 계획을 세우고, 스스로 검증하는 '다단계 추론'을 수행합니다. 요약이나 오류 점검처럼 정확성이 핵심인 과제는 낮게 설정해도 되지만, 복잡한 비즈니스 전략 설계나 새로운 아이디어 발산 같은 과제는 반드시 높게 설정해야 합니다. 디자이너 출신 피엠이라 장담하는데, 이 다이얼 하나가 산출물의 깊이와 결을 완전히 바꿔놓습니다.
이제 실제 세팅과 운용입니다.
저는 실행 환경에서 모델을 먼저 고릅니다. 보고서 요약, 리스크 도출, 기능 정의서 정리처럼 한치의 오차도 없어야 하는 작업은 창의성 온도를 낮춰 정확도를 최우선으로 합니다. 반면, 브랜드 경험 톤 기획이나 광고 카피, 유엑스 마이크로카피처럼 새로운 아이디어가 필요할 땐 창의성 온도를 높여 생각의 폭을 넓히죠. 여기에 앞서 말한 검색 그라운딩을 켜서 최신성 리스크를 관리합니다. 그리고 가장 중요한 것, '시스템 인스트럭션'으로 팀의 언어를 고정합니다. 시스템 층위에서 분석 기준, 말투, 길이, 금지사항을 묶고, 역할 층위에서 에이아이가 나의 조언자로 행동하게 만들고, 질문 층위에서 실제 과제를 던지는 구조입니다. 피엠 관점에서 보면 이건 프롬프트 템플릿이 아니라 '협업 프로토콜'입니다. 팀의 규칙이죠. 팀원이 바뀌어도 결과물의 톤과 깊이가 흔들리지 않고 유지되는 이유가 바로 여기에 있습니다.
자, 그리고 많이 헷갈려 하셨던 '나노바나나'를 정확히 정리하겠습니다. 나노바나나는 AI 스튜디오 모델 목록에서 확인할 수 있는 '제미나이 이점오 플래시' 이미지 모델의 애칭입니다. 한마디로 이미지 생성과 편집에 특화된 모델이죠. 이 모델의 진짜 강점은 '일관성'입니다. 사람과 사물의 정체성을 유지하면서 여러 장면을 이어 만드는 스토리텔링 작업에 아주 강합니다. 즉, 프롬프트로 콘셉트를 잡고, 결과를 보며 디테일을 수정하고, 같은 캐릭터와 제품을 여러 장면으로 확장하는 데 유리합니다. 여기서 윤리와 투명성도 중요합니다. 제미나이 계열 이미지 생성에는 보이지 않는 '신스아이디' 워터마크가 적용됩니다. 이건 생성이나 편집 여부를 나중에 검증할 수 있게 설계된 기술이라, 브랜드나 언론 협업에서 투명성을 요구받을 때 든든한 안전장치가 됩니다.
그럼 이제 이 모든 걸 조합해서 실전으로 들어가 보겠습니다. 크크 첫째, 바이브코딩식 이미지 탐색입니다. 스타트업 랜딩 페이지의 가장 중요한 첫 화면, '히어로 섹션'을 만든다고 가정해 보죠. 먼저 팀이 원하는 사용자 행동 변화를 한 문장으로 고정합니다. "사용자가 삼십초 안에 우리 제품의 핵심 가치를 이해하고, 무료 체험 버튼을 누르게 한다." 그리고 타깃 페르소나, 사용 맥락, 원하는 감정선, 색온도, 질감, 라이팅, 장면 구성, 주 피사체의 크기와 위치, 배경 밀도의 순서로 서술합니다. 나노바나나로 초고를 뽑은 뒤, 디테일을 수정하며 서너 차례 반복으로 품질을 끌어올립니다. 사람과 제품의 일관성은 나노바나나가 잘 유지하니, 동일 인물과 동일 제품을 여러 씬으로 확장해 광고 캠페인 세트를 빠르게 뽑을 수 있습니다. AI로 초고를 만들고 디자이너 감각으로 마지막 일 퍼센트를 다듬는 방식, 이게 시간을 가장 많이 절약하는 길입니다.
나노바나나로 해봤는데 마음에 드는 결과가 나오지 않아서 클로드로 가져가서 작업 했습니다.
둘째, 텍스트와 이미지를 짝지어 씁니다. 저는 텍스트 모델에서 먼저 슬로건, 핵심 가치, 사용자의 행동 변화를 담은 한 줄 내러티브를 정제합니다. 그런 다음 나노바나나에게 그 내러티브를 장면으로 구체화하도록 지시합니다. 예를 들어, "복잡한 데이터를 한눈에 보여주는 직관적인 대시보드"라는 내러티브를 정했다면, 이 문장을 그대로 나노바나나에게 주며 "이 문장이 주는 느낌을 미니멀하고 세련된 스타일의 이미지로 만들어줘"라고 지시하는 거죠. 최신 트렌드와 사례 레퍼런스는 검색 그라운딩으로 안전하게 가져옵니다. 이렇게 짝을 맞추면 카피와 비주얼의 일관성이 확 올라가고, 수정 루프가 줄어듭니다.
나노바나나가 빠르고 다 좋은데 아쉽게도 한글 입력이 잘 안됩니다. 그래서 저는 보통 이렇게 생성된 이미지를 다운 받고 피그마로 가져가서 텍스트 부분만 직접 수정을 해 사용합니다. 아니면 아예 텍스트는 없는 이미지를 만들고 피그마에서 추가합니다.
셋째, 코드 실행으로 정성 데이터를 정량화합니다. 고객 설문과 인터뷰 결과를 한데 모아 카테고리를 정의하고 대표 문장과 빈도를 뽑습니다. 코드 실행은 파이썬 환경에서 간단한 통계와 시각화를 그려주니, 피엠 의사결정에 필요한 숫자를 빠르게 확보할 수 있습니다. 예를 들어 "각 카테고리별 빈도를 파이 차트로 그려줘"라고 하면, 바로 이미지 차트를 생성해줍니다. 그 결과를 표와 차트로 붙여 슬라이드에 재사용하면 리드타임이 크게 줄어듭니다. 비개발자에게 특히 유리하고, 팀의 데이터팀 의존도를 낮춰 줍니다.
구글 AI 스튜디오와 마찬가지로 제미나이에서도 파이차트 생성이 잘 안되네요. 그래서 저는 보통 구글AI스튜디오를 프롬프트 작성, 전략 작성 등 텍스트에 사용하고 클로드, GPT, Kimi, 젠스파크에 가져와서 이미지 작업, 시각화 작업을 진행합니다
현업에서 자주 받는 고민도 깊게 짚어보죠. 대용량 자료 학습이 막힐 때는 파일을 덩어리로 나눠 순차 학습시키는 '청킹'이 여전히 가장 현실적입니다. 중요한 건 덩어리 사이의 '맥락 보존'입니다. 각 덩어리 앞머리에 이전 요약과 핵심 키워드를 재주입하고, 마지막에 전체 종합을 명확히 요구해야 합니다. 피엠 관점에서 수십 페이지짜리 회의록과 경쟁사 조사 노트를 이 방식으로 처리하면, 전략서 초안 작성 시간이 눈에 띄게 줄어듭니다. 청킹의 목적은 단순히 양을 줄이는 것이 아니라, 맥락을 보존하며 스냅샷을 쌓는 데 있습니다.
회사 구글 워크스페이스 문서를 개인 계정 모델에 바로 연결하고 싶다는 질문도 많습니다. 이건 기술 문제가 아니라 보안과 정책 문제입니다. 우회는 금물이고, 권한과 로그가 남는 공식 경로를 통해야 합니다. 조직 차원에서는 외부 검색 대신, 회사 내부 자료만 검색하는 '사내 검색'을 모델 도구로 붙여 최신성을 확보하는 설계를 할 수 있습니다. 검색 그라운딩의 원리는 동일하고, 데이터 통제권만 내부로 가져오는 방식입니다.
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This post is based on our YouTube video. Watch it for more details!
Originally published on YouTube: 10/12/2025