브레인스토밍은 Claude를 가장 손쉽게 활용할 수 있는 영역입니다. 사람은 아이디어를 내면서 동시에 평가하느라 발상이 막히기 쉽지만, AI에게는 "판단은 미루고 일단 많이"를 요청할 수 있습니다. 핵심은 발산과 수렴을 분리하는 것입니다.
왜 AI 브레인스토밍이 효과적인가
사람은 아이디어를 떠올리면서 곧바로 "이건 안 될 것 같은데"라고 평가하느라 발상이 줄어듭니다. AI에게는 평가를 멈추고 다양한 후보를 빠르게 만들어 달라고 요청할 수 있고, 관점을 바꿔 여러 번 시도하기도 쉽습니다. 그만큼 발산 단계에 강합니다.
발산: 일단 많이
- 수량 명시 — "서로 다른 접근 20가지"처럼 개수를 정해 요청합니다.
- 조건 제공 — 대상, 예산, 톤 등 맥락을 주면 쓸 만한 후보가 늘어납니다.
- 판단 보류 — "이 단계에서는 평가하지 말고 나열만 해 줘"라고 명시합니다.
수렴: 추려내기
- 기준 제시 — "참신성과 실현성 기준으로 상위 3개"처럼 평가 기준을 줍니다.
- 분류 요청 — 비슷한 아이디어끼리 묶게 하면 전체 그림이 보입니다.
- 발전 — 고른 아이디어를 구체적인 실행안으로 다듬습니다.
관점을 바꿔 다시
같은 주제라도 관점을 바꾸면 새로운 아이디어가 나옵니다. "반대하는 입장에서", "예산이 10분의 1이라면", "10년 후의 시각에서"처럼 프레임을 더해 다시 요청해 보세요.
주의할 점
AI가 낸 아이디어는 출발점이지 결론이 아닙니다. 사실관계와 실현 가능성, 법적·윤리적 문제는 반드시 사람이 따로 검증해야 합니다. 그럴듯해 보이는 제안에도 근거가 없을 수 있으니, 중요한 결정은 확인을 거쳐 진행하세요.
발산과 수렴을 분리하는 습관만으로도 결과가 크게 달라집니다. 더 자세한 활용 요령은 Anthropic 공식 문서를 참고하세요.