2026 가이드

컨설턴트를 위한 AI

주말 내내 하던 종합 정리를 한 시간 만에, 그리고 4번 슬라이드의 숫자는 고객이 확인하기 전에 검증까지.

MultipleChat 무료로 사용해 보기

신용카드 불필요 · ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity를 한곳에서

하나의 프로젝트, 문제가 생기는 세 지점.

현장 조사, 분석, 산출물. 그리고 각 단계에서 AI 하나만으로는 놓치는 것들.

1 · 현장 조사

30건의 인터뷰, 그리고 그 사이에서 엇갈리는 내용.

녹취록을 업로드하세요. 발언자가 표시된 인용문과 함께 주제가 정리되고, 조직의 여러 직급이 실제로 한 말 사이의 모순도 드러납니다.

두 모델이 같은 인터뷰를 다르게 읽었습니다. 한 모델은 합의를 읽어 냈고, 다른 모델은 세 사람이 같은 단어로 서로 다른 문제를 말하고 있다고 보았습니다.
인터뷰 종합 · 파일 30개
CFO.txt
Ops_lead.txt
외 28개
1 · 병목은 보고가 아니다“숫자는 있습니다. 논리가 없을 뿐이죠.” — 재무 이사
2 · “제때”에 대한 두 가지 정의“납품은 출고를 뜻합니다.” / “납품은 인수를 뜻합니다.” — 운영팀 vs 영업팀

의견 불일치 · 3 — 경영진은 병목을 프로세스 문제로, 현장은 권한 문제로 설명했습니다. 모델들은 어느 쪽을 먼저 내세울지에서 의견이 갈렸습니다.

2 · 분석

4번 슬라이드의 숫자.

하나의 답변 안에서 톱다운과 바텀업 방식으로 동시에 규모를 추정하세요. 출처가 없는 수치는 CFO가 묻고 나서가 아니라 덱을 만들기 전에 모두 표시됩니다.

핵심 시장 수치에는 아무 근거가 없었습니다. 인용된 보고서 하나는 이미 새 자료로 대체된 상태였습니다. 두 가지 추정 방식의 결과는 크게 차이가 났습니다.
시장 규모 추정 · AI Team

질문

고객용 덱에 넣을 이 시장의 규모를 추정하고 진입 전략을 제안해 주세요.

톱다운

$24억

업계 보고서 기준

바텀업

$610m

고객 수 × 지출액

출처 4 의견 불일치 2 Issues

출처를 찾을 수 없음 — $24억이라는 핵심 수치는 현재 유효한 어떤 자료와도 연결할 수 없었습니다. 바텀업 추정치는 연결할 수 있습니다.

3 · 산출물

파트너가 다시 쓰지 않아도 되는 덱.

분석 결과가 프로젝트에 이미 있는 분석을 바탕으로 실제 .pptx 파일로 만들어집니다. 그래서 슬라이드의 숫자가 곧 검증을 거친 숫자입니다.

밤 11시에 채팅 텍스트를 PowerPoint로 다시 옮기는 일이 아닙니다. 마지막 페이지에 가정 사항까지 정리된 파일입니다.
Presentation Studio · findings_v1.pptx
가치는 어디에 있는가
두 가지 방식으로 본 시장
권고 사항
전제 조건

분석에서 그대로 이어받은 내용

바텀업 수치, 논란이 된 두 가지 가정, 출처가 발표자 노트에 담겨 있습니다.

다른 형식으로도 제공 Document Studio에서 .docx, .md, .html, .pdf로 받을 수 있습니다.

하나의 AI로는 할 수 없는 일을 MultipleChat이 해냅니다.

이미 그 절반은 손으로 하고 계십니다. 한 모델에 묻고, 답변을 다른 모델에 붙여 넣어 확인하는 식으로요. 컨설턴트의 실제 업무에서 이렇게 했을 때 드러난 내용은 다음과 같습니다.

질문

고객용 덱에 넣을 이 시장의 규모를 추정하고 진입 전략을 제안해 주세요.

Auto Verification이 발견한 문제

핵심 시장 수치에는 출처가 없었고, 인용된 보고서 하나는 이미 새 자료로 대체된 상태였습니다.

모델 간 의견 불일치

한 모델은 업계 보고서를 바탕으로 톱다운 방식으로 시장 규모를 추정했습니다.

다른 모델은 고객 수를 바탕으로 바텀업 방식으로 추정했고, 훨씬 낮은 수치가 나왔습니다.

그 숫자는 덱 전체를 떠받치는 슬라이드에 들어갑니다. 회의실의 누군가는 반드시 출처를 물을 것입니다.

검증 방식 알아보기

AI가 컨설턴트를 위해 하는 일

활용 사례 1 AI Collaboration

이해관계자 인터뷰 30건을 믿을 수 있는 종합 결과로

녹취록을 업로드하세요. 발언자가 표시된 인용문과 함께 주제가 정리되고, 이와 별도로 두 모델이 같은 인터뷰를 다르게 읽은 지점도 받을 수 있습니다. 진짜 발견은 대개 이 두 번째 목록에 있습니다. 한 모델은 합의를 읽어 냈고, 다른 모델은 세 사람이 같은 단어로 서로 다른 문제를 말하고 있다고 보았습니다.

AI 하나로는AI 하나는 30건의 인터뷰를 한 가지 방식으로만 읽습니다.
MultipleChat으로는세 모델이 각자 따로 읽고, 네 번째 모델이 서로 다르게 읽은 지점을 모두 정리합니다. 대개 그 목록이 곧 발견입니다.

이 프롬프트를 써 보세요

첨부한 파일은 [회사 유형]에서 진행한 [유형] 프로젝트의 이해관계자 인터뷰 녹취록 [N]건입니다. 다음을 작성해 주세요: (1) 주요 주제 다섯 가지와 각 주제별 원문 그대로의 인용문 두 개 및 발언자의 직책, (2) 조직의 여러 직급이 한 말 사이의 모순 세 가지, (3) 한 사람이 한 번만 말했지만 사실이라면 권고안을 바꿀 수 있는 내용, (4) 내가 했어야 했지만 하지 않은 질문. 인터뷰 대상자 간의 의견 차이를 얼버무리지 말고 드러내 주세요. 모든 인용문에는 녹취록과 줄 번호를 표시해 주세요.
활용 사례 2 Auto Verification

회의실에서 무너지지 않는 시장 규모 추정

한 가지가 아니라 두 가지 방식을 모두 요청하세요. 업계 보고서 기반의 톱다운 방식과 고객 수 기반의 바텀업 방식은 거의 일치하지 않으며, 그 차이가 바로 논의할 거리입니다. 한 모델이 각각의 방식으로 추정하고, 세 번째 모델이 어디서 갈렸는지 보고하며, 검증 과정에서 어떤 수치에 출처가 있고 어떤 수치에 없는지 알려 줍니다.

AI 하나로는AI 하나는 숫자 하나만 주고 확인할 방법은 주지 않습니다.
MultipleChat으로는두 가지 방식의 결과를 모두 받고, 출처가 없는 수치는 4번 슬라이드에 들어가기 전에 모두 표시됩니다.

이 프롬프트를 써 보세요

고객용 덱에 넣을 [지역]의 [시장] 규모를 추정해 주세요. 두 번 해 주세요: 공개된 업계 수치를 기반으로 한 톱다운 방식, 그리고 공략 가능한 고객 수 × 현실적인 지출액 추정을 기반으로 한 바텀업 방식. 두 수치와 각각의 바탕이 된 가정을 보여 주세요. 결과가 다르다면 어떤 가정이 차이를 만드는지 밝혀 주세요. 현재 유효한 출처를 연결할 수 없는 수치는 모두 표시하고, 조용히 추정하지 마세요.
활용 사례 3 Debate mode

운영위원회보다 먼저 권고안을 공격받게 하세요

Debate mode에서 두 모델에게 서로 반대 입장을 맡깁니다. 돌아오는 것은 막연한 반론이 아니라, 권고안이 의존하고 있지만 아무도 언급하지 않은 구체적인 조건입니다. 이탈률, 세그먼트, 파일럿 결과가 일반화된다는 가정 같은 것들이죠.

AI 하나로는AI 하나는 여러분에게 동의합니다. 확실하냐고 물으면 더 강하게 동의합니다.
MultipleChat으로는두 모델이 일부러 반대 입장에서 논쟁하므로, 권고안이 의존하는 조건이 분명하게 드러납니다.

이 프롬프트를 써 보세요

다음은 내 권고안과 그 근거입니다: [붙여 넣기]. 컨설팅 프로젝트가 세 번 실패하는 것을 본 고객사 CFO의 입장에서 이 권고안에 대한 가장 강력한 반론을 제시해 주세요. 그런 다음 별도로, 이 권고안이 옳으려면 무엇이 사실이어야 하는지 답해 주세요. 그 조건들을 명시적으로 나열하고, 그중 어떤 것은 근거가 있고 어떤 것은 가정한 것인지 밝혀 주세요.
활용 사례 4 Auto Verification

90초 만에 읽어도 흔들리지 않는 요약 보고서

파트너가 다시 쓸 필요가 없는 버전입니다. 그런 다음 두 번째 모델이 사전 정보 없이 읽고, 고객이 어느 문장에서 멈칫할지 알려 줍니다. 대개 3주 전 분석에서 넘어온 뒤 한 번도 다시 확인하지 않은 주장입니다.

AI 하나로는AI 하나는 깔끔한 요약을 써 줍니다. 하지만 깔끔하다고 해서 사실인 것은 아닙니다.
MultipleChat으로는다른 모델이 각 주장을 원문 문서와 대조해 확인하고, 뒷받침되지 않는 주장을 표시합니다.

이 프롬프트를 써 보세요

첨부한 보고서의 1페이지 분량 요약 보고서를 작성해 주세요. CEO가 90초 안에 읽는다고 가정해, 권고안을 먼저 쓰고, 이어서 세 가지 근거, 두 가지 리스크, 구체적인 요청 사항 순으로 써 주세요. 서론은 빼고, ‘급변하는 오늘날의 환경에서’ 같은 표현도 쓰지 마세요. 그런 다음 요약에 들어간 모든 사실 주장을 나열하고, 원문 문서가 실제로 그 주장을 뒷받침하는지 표시해 주세요.
활용 사례 5 Presentation Studio

분석 결과를 채팅 텍스트가 아닌 덱으로

Presentation Studio는 프로젝트에서 이미 완료한 분석을 바탕으로 덱을 만듭니다. 그래서 슬라이드의 숫자는 밤 11시에 채팅 창에서 다시 옮겨 친 숫자가 아니라, 검증을 거친 바로 그 숫자입니다.

AI 하나로는AI 하나는 밤 11시에 PowerPoint로 다시 옮겨야 하는 채팅 텍스트를 줍니다.
MultipleChat으로는프로젝트의 분석을 바탕으로 만든 덱을 받습니다. 그래서 슬라이드의 숫자가 곧 검증을 거친 숫자입니다.

이 프롬프트를 써 보세요

이 프로젝트의 분석을 바탕으로 [대상]을 위한 12장짜리 결과 보고 덱을 만들어 주세요. 동사로 시작하는 액션 타이틀, 슬라이드당 하나의 메시지, 각 발견의 근거는 슬라이드가 아닌 발표자 노트에, 그리고 마지막 페이지에는 권고안이 의존하는 모든 가정을 나열해 주세요.

지금부터 10분 안에 시작하는 방법

1

MultipleChat을 열고 모델 선택기에서 AI Collaboration을 켜세요. ChatGPT, Claude, Gemini를 작업에 투입하고, 그중 하나에게 의견 불일치 정리 역할을 맡기세요.

2

프로젝트용 Project를 만드세요. 녹취록, 데이터룸 발췌본, 고객이 쓰는 용어를 넣어 두면 세션마다 배경 정보를 다시 붙여 넣지 않아도 됩니다.

3

인터뷰 종합부터 시작하세요. 내부 업무이고, 책상 위에서 가장 지루한 일이며, 교차 검증의 가치가 가장 빨리 드러나는 작업입니다.

4

덱을 내보내기 전에 Disagreements 목록을 읽고, 주장이 담긴 모든 수치를 확인하세요. 15분이면 되고, 그 15분이 가장 중요합니다.

이런 점이 걱정되실 수 있습니다

우리 회사의 MSA에는 고객 데이터를 제3자 도구에 넣으면 안 된다고 되어 있습니다

벤더 페이지보다 계약 조항을 먼저 읽으세요. 유료 요금제에서는 입력한 내용이 어떤 모델의 학습에도 사용되지 않고 제공업체도 이를 보관하지 않으므로, 대부분의 표준 문구는 충족됩니다. 하지만 ‘제3자 처리 금지’ 조항은 절대적이어서 어떤 보증으로도 피해 갈 수 없습니다. 실무 습관: 이니셜, 수치, 익명화된 직책으로 작업하세요. 종합 정리나 스트레스 테스트에 고객 이름이 필요한 경우는 거의 없습니다.

파트너는 AI가 쓴 글을 바로 알아볼 것입니다

첫 초안을 그대로 내놓는다면 알아볼 것입니다. 티가 나는 부분은 일정한 리듬, 얼버무리는 주장, 관점의 부재입니다. 해결책은 더 좋은 모델이 아닙니다. AI에게 관점을 가지라고 요구하는 대신 여러분의 메모와 논지를 제공하고, 아무 말도 하지 않는 3분의 1을 잘라 내는 것입니다.

덱의 숫자가 틀린 것으로 밝혀지면 어떻게 되나요

그것이 실제 직업적 리스크이며, 검증 기록이 중요한 이유입니다. 6주 뒤에 어떤 수치가 문제 제기를 받으면, 채팅 기록에 어떤 모델에게 질문했는지, 팩트 체크에서 무엇이 확인됐는지, 무엇을 뒷받침하지 못했는지, 모델들이 어디서 의견이 갈렸는지가 남아 있습니다. ‘애널리스트가 어떤 보고서에서 가져왔다’는 답변보다 훨씬 나은 답입니다.

AI의 도움을 받은 작업도 청구할 수 있나요?

회사마다 입장이 갈리고 상황이 빠르게 변하고 있습니다. 대부분이 도달한, 설득력 있는 입장은 이렇습니다. 키보드를 두드린 시간이 아니라 판단, 고객 관계, 책임에 대해 청구한다는 것입니다. 예전에는 자료 조사에 애널리스트 세 명이 필요했던 프로젝트가 이제는 한 명이면 됩니다. 이는 요율표보다 인력 피라미드를 먼저 바꿉니다.

컨설턴트를 위한 FAQ

데이터룸 전체나 200페이지짜리 보고서도 읽을 수 있나요?

네, 스캔한 PDF도 가능합니다. 모든 주장에 페이지 출처를 요청해 무엇이든 원문으로 거슬러 확인할 수 있게 하세요. 출처를 추적할 수 없는 요약은 산출물에 쓸 수 없습니다.

컨설팅 업무에서 AI는 실제로 무엇을 틀리나요?

반복적으로 나타나는 세 가지가 있습니다. 출처 없는 시장 수치, 오래된 연도의 벤치마크를 마치 최신인 것처럼 인용하는 것, 근거가 뒷받침하는 것보다 더 확신에 차서 제시하는 권고안입니다. 세 가지 모두 문서상으로는 눈에 띄지 않으며, 바로 이런 문제를 위해 검증 과정과 의견 불일치 목록이 있습니다.

덱이 다른 모든 덱과 똑같이 들리지 않게 하려면 어떻게 해야 하나요?

AI에게 관점을 달라고 하는 대신 여러분의 관점을 출발점으로 주고, 자주 쓰는 진부한 표현을 프롬프트에서 명시적으로 금지하고, 고객에게 전달하는 모든 자료에는 AI Humanizer로 한 번 더 다듬으세요. 컨설팅 특유의 단조로운 문체는 아무 맥락 없이 프롬프트를 쓸 때 생깁니다.

실제 슬라이드도 만들 수 있나요?

Presentation Studio는 프로젝트의 분석 내용을 바탕으로 실제 덱을 만들어 주며, 이후 작업은 직접 이어받으면 됩니다. 구조 잡기와 초안 문구 작성은 해결해 주지만, 스토리와 시각적 판단은 여전히 여러분의 몫입니다.

내부 업무에는 모델 하나로 충분한가요?

아무도 그에 따라 행동하지 않는 요약이라면 충분합니다. 하지만 숫자가 고객 앞에 놓이는 순간, 모델 하나에서 나온 수치는 누군가 출처를 물었을 때 방어할 수 없는 숫자가 됩니다.

업무에 AI를 활용해 볼 준비가 되셨나요?

MultipleChat은 컨설턴트에게 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity를 하나의 워크스페이스에서 제공하며, 답변을 사용하기 전에 모델들이 서로를 검증하게 합니다.

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