AI 프롬프트 설계 — 4요소 작성·데이터 분류·할루시네이션 검증 — 실습 Lab

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📚 PREREQUISITES

Labitsm-office-collab

Theoryitsm/ai-pm-intro

TRACK

ITSM

SLA

50분

LEVEL

입문

PHASES

3단계

ENV

local

INCOMING TICKET

“PM: "AI로 회의록·보고 초안을 빨리 뽑되, 고객사 정보는 절대 새면 안 되고 숫자·고유명사는 틀리면 안 돼요. '정리해 줘' 수준 말고, 바로 쓸 수 있는 초안이 나오는 프롬프트를 설계하고, 결과를 어떻게 검증할지까지 만들어 주세요."”

YOUR ROLE

IT 운영·PM 실무자

안 하면 나중에

막연한 프롬프트는 재가공 시간을 잡아먹고, 민감정보를 그대로 넣으면 정보 유출·계약 위반이 된다. AI가 지어낸 숫자·고유명사를 검증 없이 보고에 넣으면 신뢰를 잃는다.

📋상황 브리핑

PM이 말합니다.

"AI로 회의록 정리랑 보고 초안을 빨리 뽑고 싶은데, '정리해 줘'라고 하면 매번 다시 손봐야 해요. 그리고 고객사 이름이나 실제 로그는 절대 넣으면 안 되잖아요. AI가 숫자나 협력사 이름을 그럴듯하게 지어낸 적도 있고요. 그러니 (1) 바로 쓸 수 있는 프롬프트를 4요소로 설계하고, (2) 뭘 넣어도 되고 뭘 마스킹할지 분류하고, (3) 결과를 어떻게 검증할지까지 만들어 주세요."

AI는 초안을 빠르게, 사람은 사실과 보안을 확실하게. 이 Lab은 그 경계를 프롬프트·분류표·검증 체크리스트로 직접 만든다.

⏱ 50분📊 입문🔧 3단계#ai#prompt#llm#data-classification

MISSION

막연한 지시를 4요소 프롬프트로 재작성

"정리해 줘" 수준의 막연한 지시를 역할·맥락·제약·출력형식 4요소를 갖춘, 바로 쓸 수 있는 프롬프트로 다시 쓴다.

데이터 분류 — 외부 AI에 넣어도 되는 것 가르기

회의 메모·보고 원문을 "입력 금지 / 승인 필요 / 비교적 안전"으로 분류하고, 금지·민감 항목을 가상값으로 마스킹한 입력본을 만든다.

할루시네이션 검증 체크리스트

AI 산출물에서 "틀리면 안 되는 사실"을 식별하고, 무엇을 어떤 원본으로 사람이 교차 확인할지 검증 체크리스트를 만든다.

📌 선수 지식

• [실습] itsm-office-collab

• [이론] itsm/ai-pm-intro