AI로 글을 쓰거나 강의 자료, 책 작업을 하다 보니 자연스럽게 두 도구를 함께 사용하게 됩니다. 처음에는 기능 차이를 비교하려는 목적보다는, 실제 작업 흐름에서 어떤 차이가 생기는지가 궁금했습니다. 함께 사용해 보니 도구마다 맡기는 역할이 분명히 나뉜다는 점을 알게 되었습니다.
기존에는 주로 챗GPT를 중심으로 사용했습니다. 주제를 정하고 목차를 만든 뒤, 그 구조에 맞춰 필요한 정보를 요청하는 방식입니다. 이 방식은 빠르고 안정적이라 작업이 막히지 않는 장점이 있습니다. 다만 반복해서 사용하다 보니 개념 정리나 기본 설명에는 충분하지만, 실제 현장에서 바로 활용하기에는 다소 얇게 느껴지는 부분이 있었습니다.
이후 제미나이를 함께 사용하면서 이 차이가 더 분명해집니다. 같은 목차를 주고 자료를 요청해 보면, 제미나이는 검색과 축적된 데이터를 바탕으로 실제 사례에 가까운 내용을 더 많이 제공합니다. 이미 해당 주제를 다뤄온 전문가들이 정리해 온 데이터에 가까운 자료라는 인상을 받았고, 글을 쓰기 위한 ‘글감’으로 활용하기에 훨씬 수월하다고 느낍니다.
다만 이렇게 모은 자료를 그대로 사용하기에는 또 다른 문제가 있습니다. 정보의 밀도는 높지만, 글이나 강의용으로 정리하려면 흐름이 거칠게 느껴집니다. 이 단계에서 다시 챗GPT를 사용하게 되며, 문장을 정리하고 전체 맥락을 다듬는 데에서는 챗GPT가 더 유연하게 작동한다는 점을 확인합니다. 결과물을 마무리하는 역할은 결국 챗GPT가 담당합니다.
결국 두 도구를 하나로 통일하기보다는 역할을 나눠 사용하니 좋더군요. 자료를 모으고 현실에 가까운 근거를 확보하는 단계에서는 제미나이를 사용하고, 이를 글이나 강의 콘텐츠로 정리하는 단계에서는 챗GPT를 사용하게 됩니다.
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