GPTs로 나만의 AI 비서 만들기 (GPTs 개념, 코딩 없이 따라 만드는 순서, 비하인드 스토리)

GPTs로 나만의 AI 비서 만들기 (GPTs 개념, 코딩 없이 따라 만드는 순서, 비하인드 스토리) 

인공지능(AI)이 더 이상 전문가의 전유물이 아닌 시대입니다. 특히 OpenAI가 선보인 'GPTs'는 코딩한 줄 모르는 일반인도 자신만의 목적에 최적화된 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있는 혁신적인 길을 열었습니다. 이제 우리는 상상만 하던 '나만의 AI 비서'를 직접 구현하고, 일상과 업무의 효율을 극대화할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 GPTs의 개념부터 실제 제작 과정, 그리고 흥미로운 개발 비하인드 스토리까지 심층적으로 다루어 보겠습니다.

GPTs, 범용 AI를 넘어 '개인 맞춤형 AI' 시대를 열다

🔍 GPTs 개념 설명 : GPTs 란? 

• GPTs는 OpenAI의 ChatGPT 기능 중 하나로, 나만의 맞춤형 비서 GPT 생성
• 반복되는 이메일, 보고서, 콘텐츠 아이디어 작성 등을 자동화된 프롬프트 시스템으로 전환
• 사용자가 설정한 역할, 톤, 입력 항목에 따라 결과가 자동으로 생성

ChatGPT가 처음 등장했을 때, 우리는 그 범용성에 놀라움을 금치 못했습니다. 하지만 모든 사람에게 동일한 답변을 제공하는 범용 모델은 특정 분야나 개인의 독특한 요구사항을 완벽하게 충족시키기에는 한계가 있었습니다. 예를 들어, 특정 회사의 내부 용어를 학습해 보고서를 작성하거나, 나만의 글쓰기 스타일을 흉내 내어 이메일 초안을 작성하는 등의 세밀한 작업은 어려웠죠.

GPTs는 바로 이 지점에서 출발합니다. 사용자가 직접 AI의 역할, 말투, 지식 기반, 행동 규칙을 정의하여 특정 목적에 완벽하게 부합하는 AI를 '제작'할 수 있게 만든 기능입니다. 복잡한 프로그래밍 지식 없이, 마치 사람과 대화하듯 자연스러운 언어로 AI를 훈련하고 설정할 수 있다는 점이 GPTs의 가장 큰 혁신입니다. 이는 AI 기술의 민주화를 이끈 결정적인 계기가 되었습니다.

"우리는 가장 놀라운 GPTs가 커뮤니티의 빌더들로부터 나올 것이라고 믿습니다. 당신이 교육자이든, 코치이든, 혹은 그저 유용한 도구를 만드는 것을 좋아하는 사람이든, 코딩을 몰라도 당신의 전문 지식을 공유하는 GPT를 만들 수 있습니다." - OpenAI

 

GPTs로 나만의 AI 비서 만들기 실제 제작 과정 

🔍 단계 별 제작 과정 한눈에 보기

단계	제작 과정 설명
1단계	왼쪽 사이드바 GPT클릭→오른쪽 상단 내 GPT클릭→GPT만들기 클릭
2단계	GPT 이름 및 소개 작성
3단계	System Prompt로 GPT의 역할/성격 설정
4단계	사용자 입력 필드(변수) 만들기
5단계	프롬프트 템플릿 설계
6단계	테스트 실행
7단계	저장 및 공유 (개인용 / 팀공유 / 전체공개 가능)

 

GPTs를 만들기 위해서는 ChatGPT 유료 구독(Plus 또는 Enterprise)이 필요합니다. 준비가 되었다면, 이제 나만의 AI 비서를 만드는 여정을 시작해 봅시다. 과정은 크게 'Create' 탭을 이용한 대화형 생성과 'Configure' 탭을 이용한 세부 설정으로 나뉩니다. 위에서는 간단 표로 정리하였고, 아래에서는 주요 단계 별 제작 가이드를 자세하게 알려드릴게요. 

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① 1단계: 시작하기

ChatGPT에 로그인한 후, 왼쪽 사이드바 GPT클릭→오른쪽 상단 내 GPT클릭→GPT 만들기 클릭→GPT 만들기 순서대로 클릭해 주세요. 

② 2단계: GPT 이름과 간단 설명 작성하기

GPT를 제작할 때 가장 먼저 사용자가 마주하게 되는 것은 바로 이름과 설명입니다. 단순히 보기 좋게 꾸미는 수준이 아니라, 이 두 가지 요소가 곧 AI 비서의 정체성과 활용 목적을 규정짓는 핵심입니다. 

GPT의 이름은 기능과 목적을 직관적으로 드러내야 합니다. 예를 들어 단순히 “GPT 비서”라고 하면 추상적으로 느껴질 수 있지만, “마케팅 제안서 비서”, “콘텐츠 기획 GPT”처럼 특정 업무 영역을 강조하면 사용자가 즉시 용도를 파악할 수 있습니다. 특히 협업 환경에서 여러 GPT를 동시에 운영할 경우, 이름만 보고도 어떤 역할을 담당하는지 구분할 수 있어 효율적인 관리가 가능합니다.

• GPT 이름: 예) 마케팅 제안서 비서, 콘텐츠 기획 GPT
• GPT 간단 설명: 사용 목적을 간결하게 설명

간단 설명은 30~50자 내외의 짧은 문구로 작성하는 것이 일반적이며, 이 문장이 곧 검색 시 노출되는 ‘메타 설명(meta description)’ 역할을 하게 됩니다. 따라서 “보고서 자동 요약 및 구조화 지원”이나 “SNS 콘텐츠 아이디어 생성 전용 비서”처럼 핵심 기능과 기대 효과를 동시에 담는 것이 좋습니다.

이 단계에서 중요한 팁은 브랜딩과 SEO(Search Engine Optimization) 관점입니다. GPT 이름과 설명에 검색이 잘 되는 핵심 키워드를 포함시키면, 나중에 GPT 스토어에 공개했을 때 더 많은 사용자 유입을 기대할 수 있습니다. 예를 들어 단순히 “기획 GPT”라고 하기보다는 “콘텐츠 기획 & 마케팅 제안서 GPT”처럼 복합 키워드를 반영하면 검색 확장성이 높아집니다.

③ 3단계: GPT 요청 응답규칙 작성

1) GPT행동 설명 (System Prompt): 역할 부여

중요 : GPT가 어떻게 행동해야 하는지를 자연어로 서술하기 

 

아래는 예시 프롬프트입니다. 예시 프롬프트를 기반으로 본인이 만들고자 하는 GPTs 속성에 맞춰 역할을 부여해 주면 됩니다. 

예시: 너는 마케팅 전문가야. 사용자가 제공한 정보로 설득력 있는 이메일을 작성해야 해. 문체는 자연스럽고 명확하며, 브랜드 가치를 잘 드러내야 해.

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2) 사용자 입력 필드 만들기: 입력 패턴 및 예시 학습

필드 이름	설명
광고주명	제안 이메일 대상 기업 이름
캠페인목적	제안하려는 캠페인의 목표
타겟고객	고객군 (예: 20대 여성)
주요혜택	예: 1+1, 무료배송 등
톤	예: 공손하게, 트렌디하게

위 변수는 프롬프트에 {{광고주명}} 식으로 삽입하여 재사용할 수 있습니다.

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3) 프롬프트(Prompt constrain) 설정: 기능 및 제약조건

아래 예시 템플릿을 기반으로 중괄호의 내용만 바꾸어 사용할 수 있도록 템플릿을 구성할 수 있습니다. 

예시 템플릿: 

(역할부여) 당신은 사무자동화 전문 GPT야 (입력 패턴 및 예시 학습) 다음 정보를 기반으로 제안 이메일을 작성해 줘: - 광고주명: {{광고주명}} - 캠페인 목적: {{캠페인목적}} - 타깃 고객: {{타깃고객}} - 주요 혜택: {{주요 혜택}} - 이메일 톤: {{톤}} (기능 및 제약조건) 이메일은 150 단어 이내로 자연스럽고 설득력 있게 작성해 줘.

 

④ 4단계: 테스트 & 수정하기 

• 입력 필드에 샘플 값 입력
• 결과가 적절한지 확인 → 필요시 프롬프트 수정 반복

이 단계는 단순히 버튼을 눌러보는 정도가 아니라, 실제 사용자 입장에서 제대로 동작하는지 검증하는 중요한 과정입니다. GPTs는 같은 요청이라도 표현 방식이나 맥락에 따라 다른 답변을 내놓을 수 있기 때문에, 다양한 샘플 입력을 테스트해 보는 것이 핵심입니다. 예를 들어 “회의록 정리해 줘” 같은 단순 요청뿐 아니라 “지난주 팀 미팅에서 나온 결정사항만 3줄로 요약해 줘”처럼 구체적인 요청을 입력해 결과를 비교해 보면, AI가 얼마나 일관되고 유용하게 답하는지 확인할 수 있습니다.

 

만약 기대와 다른 답변이 나온다면 프롬프트를 수정하거나, 시스템 지침에 세부 규칙을 추가하는 방식으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어 “항상 항목별 번호를 붙여 정리하기” 혹은 “200자 이내로 요약하기” 같은 조건을 명시하면 답변이 구조적으로 바뀝니다. 이는 단순히 한 번 손보는 것이 아니라, 제품을 점차 발전시키는 ‘애자일 방식’과 유사합니다. 즉, 테스트 → 수정 → 재테스트의 반복이 결과물의 품질을 높이는 핵심 과정인 셈입니다.

또한 Preview 기능을 활용해 실제 대화를 시뮬레이션하며, 예상치 못한 상황에서도 제대로 작동하는지를 점검해야 합니다. 철자가 틀린 질문, 줄임말, 전문 용어가 섞인 문장에도 대응할 수 있어야 실제 현장에서 안정적으로 사용할 수 있습니다. 특히 팀 단위로 함께 쓰는 경우라면 다양한 사람이 입력할 가능성이 있으므로 테스트 범위를 넓게 잡는 것이 좋습니다. 

⑤ 5단계: 저장 후 공유하기

• 비공개: 나만 사용
• 링크 공유: 팀과 협업
• 공개 등록: 전 세계 GPT 탐색기에 노출

모든 설정이 끝났다면 이제 저장 후 공유 단계를 거치게 됩니다. 이때 중요한 것은 단순히 저장하는 것을 넘어, 내가 만든 GPT를 어떤 방식으로 활용하고 확산시킬 것인지를 전략적으로 고민하는 것입니다.

 

첫 번째, 비공개 모드는 개인적인 용도로만 활용하고 싶을 때 유용합니다. 일정 관리, 개인 학습, 반복 업무 자동화 등에 적합하죠. 두 번째, 링크 공유는 팀 단위 협업에서 큰 장점을 발휘합니다. 같은 GPT를 여러 명이 함께 쓰면서 피드백을 공유하고 개선해 나갈 수 있기 때문에 스타트업이나 프로젝트 팀에서는 업무 효율을 크게 높여줍니다. 세 번째, 전체 공개를 선택하면 GPT 스토어에 등록되어 전 세계 누구나 검색하고 사용할 수 있게 됩니다. 이는 사실상 내가 만든 GPT가 하나의 제품처럼 배포되는 것과 같은 의미를 지니며, 개인 프로젝트를 글로벌 서비스로 성장시킬 기회를 제공합니다.

 

따라서 저장 후 공유는 단순히 마무리 단계가 아니라, 내가 만든 AI 비서를 어떻게 확산시키고 발전시킬지 결정하는 중요한 순간입니다. 내부적으로만 활용할 수도 있고, 외부 공개를 통해 더 많은 피드백을 받아 개선하는 선순환을 만들 수도 있습니다. 결국 이 선택이 GPT 비서의 성장 경로를 크게 바꾸게 될 것입니다.

 

"GPTs는 단순한 도구를 넘어, 각 개인의 지식과 경험을 담아내는 살아있는 디지털 페르소나를 만드는 과정입니다. 당신의 전문 분야를 AI에 담아 세상과 공유해 보세요."

GPTs 탄생의 비하인드 스토리: 모두를 위한 AI 시대를 향한 전환점

GPTs가 세상에 처음 공개된 것은 2023년 11월 6일, OpenAI가 개최한 첫 번째 개발자 콘퍼런스 'OpenAI DevDay'에서였습니다. 이날 행사의 주인공은 단연 GPTs였습니다. 샘 알트먼 CEO는 "AI 기술의 혜택을 모든 사람이 누리게 하려면, 기술을 사용하는 사람들이 직접 자신에게 필요한 도구를 만들 수 있어야 한다"라고 강조하며 GPTs를 소개했습니다.

이 발표는 AI 산업의 패러다임을 바꾸는 중요한 선언이었습니다. 이전까지 AI 모델을 커스터마이징 하는 것은 막대한 자본과 전문 인력을 갖춘 기업들의 영역으로 여겨졌습니다. 하지만 OpenAI는 복잡한 과정을 '자연어 대화'라는 직관적인 인터페이스 뒤로 숨김으로써, AI 개발의 문턱을 획기적으로 낮췄습니다. 이는 마치 애플의 앱스토어가 모바일 애플리케이션 생태계를 폭발적으로 성장시킨 것처럼, GPT 스토어를 통해 수많은 개인 개발자들이 자신의 아이디어를 AI 서비스로 구현하고 공유하는 새로운 생태계의 시작을 알리는 신호탄이었습니다.

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📌 AI 기술 발전의 역사와 핵심 용어

'나만의 비서' GPTs를 더 깊이 이해하기 위해, 그 기반이 된 AI 기술의 발전 과정을 살펴보는 것은 의미 있는 일입니다. 아래 표는 생성형 AI와 GPT 모델의 역사에서 중요한 이정표들을 시간순으로 정리한 것입니다.

연도	핵심 사건	상세 설명
2017	트랜스포머(Transformer) 아키텍처 발표	Google 연구팀이 'Attention Is All You Need' 논문을 통해 발표. 문장 속 단어들의 관계와 맥락을 효율적으로 처리하는 '어텐션 메커니즘'을 기반으로 하며, 이후 GPT 모델의 근간이 됨.
2018	GPT-1 공개	OpenAI가 트랜스포머 아키텍처를 활용한 첫 번째 생성형 사전 훈련 모델(Generative Pre-trained Transformer)을 선보임. 대규모 텍스트 데이터로 사전 훈련 후 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 방식의 가능성을 증명.
2019	GPT-2 공개	15억 개의 파라미터로 이전 모델보다 훨씬 커진 규모와 성능을 자랑. 매우 자연스러운 문장을 생성하는 능력으로 주목받았으나, 악용 가능성에 대한 우려로 초기에는 전체 모델을 공개하지 않음.
2020	GPT-3 공개	1750억 개의 파라미터를 가진 거대 언어 모델. 별도의 미세 조정 없이도 몇 개의 예시(Few-shot learning)만으로 다양한 작업을 수행하는 놀라운 능력을 보여주며 AI의 상업적 가능성을 입증.
2022.11	ChatGPT 출시	GPT-3.5 모델을 기반으로 사용자와 자연스럽게 대화할 수 있도록 튜닝된 대화형 AI. 출시 5일 만에 100만 사용자를 돌파하며 전 세계적인 생성형 AI 붐을 일으킴.
2023.03	GPT-4 공개	텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 이해하는 멀티모달(Multi-modal) 기능을 갖춤. 더욱 향상된 추론 능력과 정확성으로 복잡한 문제 해결 능력을 선보임.
2023.11	GPTs 및 GPT 스토어 발표	OpenAI DevDay에서 공개. 코딩 없이 누구나 맞춤형 ChatGPT를 만들고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하며 AI 기술의 개인화 및 대중화 시대를 본격적으로 개막.