1. 왜 AI는 하나로 충분하지 않은가
많은 사람들이 “어떤 AI가 가장 좋은가?”를 묻는다.
그러나 실제 연구, 콘텐츠 제작, 웹앱 개발을 동시에 해보면 이 질문은 곧 의미를 잃는다.
생성형 AI는 범용 도구처럼 보이지만, 내부 구조는 전혀 다르다.
- 어떤 AI는 긴 문서를 안정적으로 처리하는 데 강하고
- 어떤 AI는 검색과 근거 제시에 특화되어 있으며
- 어떤 AI는 구글 스프레드시트, 드라이브, 코드 실행과 직접 연결된다.
즉, AI는 “경쟁 관계”라기보다 역할이 분화된 협업 도구에 가깝다.
2. 네 가지 AI의 구조적 차이
| AI | 핵심 구조 | 가장 강한 용도 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 멀티도메인 추론 + 대화형 설계 | 아이디어 기획, 논리 구조화, 코드 설계 |
| Claude | 대용량 문맥 처리 (100k+ 토큰) | 논문, 책, 장문 보고서 작성 |
| Gemini | Google 생태계 직접 연결 | Sheets, Docs, Drive, Apps Script 연동 |
| Perplexity | 출처 기반 실시간 검색 | 최신 정보 확인, 팩트 체크 |
이 차이는 단순한 성능 차이가 아니라 아키텍처 차이다.
3. 연구 작업에서의 최적 조합
① 논문·학술 연구 파이프라인
Perplexity → Claude → ChatGPT
- Perplexity: 최신 연구, 정책, 통계 수집
- Claude: 대량 문헌 기반 초안 작성
- ChatGPT: 논리 재구성, 표현 정제, 구조 재배열
Claude는 길게 쓰고, ChatGPT는 날카롭게 다듬는다.
② 전자책·블로그 제작
ChatGPT → Claude → Gemini
- ChatGPT: 목차, 독자 흐름, 서사 구조 설계
- Claude: 장문 원고 생성
- Gemini: 표, 예제, 데이터 자동 생성 (Sheets 연동)
③ 교육용 웹앱·자료 제작
ChatGPT → Gemini → Claude
- ChatGPT: 기능 설계, UI 흐름, 코드 구조
- Gemini: Google Sheets, Apps Script로 실제 시스템 구현
- Claude: 사용자 매뉴얼, 설명 문서 생성
4. 왜 이 방식이 “AI를 잘 쓰는 것”인가
AI를 잘 쓴다는 것은
프롬프트를 잘 쓰는 것이 아니라
작업을 분해하고, 역할을 배치하는 것이다.
연구 작업을 예로 들면:
- “논문을 써줘” → 실패
- “자료 수집 → 요약 → 비교 → 초안 → 수정”으로 나누고
각각에 맞는 AI를 배치 → 성공
이 구조를 설계할 수 있는 사람이
AI 시대의 지식 생산자다.
5. 하나의 AI에 의존할 때 생기는 한계
| 문제 | 이유 |
|---|---|
| 최신 정보 오류 | 검색이 약함 |
| 긴 글 붕괴 | 컨텍스트 한계 |
| 데이터 연동 불가 | 외부 시스템 연결 없음 |
| 검증 불가 | 출처 부재 |
여러 AI를 조합하면 이 네 가지가 동시에 해결된다.
6. 결론: AI는 도구가 아니라 파이프라인이다
ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity는
서로 대체재가 아니라 기능 노드다.
AI를 하나 고르는 사람이 아니라
AI를 배치하는 사람이 되어야 한다.