검색 말고 ‘리서치’ 잘하는 사람이 쓰는 도구 7가지

일을 하다 보면 하루에도 몇 번씩 같은 생각이 떠오릅니다. “이게 뭐지?”

조금 뜯어 보면 이런 질문일 겁니다. “이거 내가 모르는 영역 같은데?”, “비슷한 사례가 있긴 한 걸까?”, “이 시장, 실제로 의미 있는 걸까?” 이상하게도 이런 질문은 한 번이 아니라 비슷한 형태로 계속 반복됩니다.

예전에는 이런 순간마다 검색창부터 열었습니다. 하지만 요즘은 다릅니다. 검색은 빠르게 답을 주지만, 그 답이 내 상황에 맞는지까지는 보장하지 않기 때문입니다. 게다가 광고와 최적화로 범벅된 결과 속에서 진짜 중요한 걸 놓치기 쉽고요.

그래서 찾는 것이 AI 도구입니다. 검색창 대신 채팅창에서 대화하며 궁금한 것을 찾아가죠. 다만, 챗GPT만으로 모자란 느낌이 들 때가 있습니다. 상황별로 ‘지금 뭘 해야 하는지’ 판단하기 어렵기 때문입니다. 애초에 리서치가 아니라 더 넓은 단계의 다양한 일을 도와주는 도구니까요.

그래서 그 흐름을 단계별로 도구와 함께 정리해 보았습니다. 감을 잡아야 할 때, 조사 초안을 뽑아야 할 때, 남는 정리를 해야 할 때, 근거를 검증해야 할 때마다 적합한 도구와 필요한 것이 다릅니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

• 검색은 빠르게 답을 주지만, 그 답이 내 상황에 맞는지까지는 보장하지 않아 중요한 걸 놓치기 쉽습니다.
• 요즘 리서치할 때는 범위·신뢰도·재사용성을 초반에 정해야 불필요한 왕복을 줄일 수 있습니다.
• 전체 그림→조사 초안→정리→검증의 4단계로 필요한 작업과 최적화 도구를 소개합니다.

검색이 리서치의 ‘첫 단추’가 되기 어려워진 이유

업무에서 막히는 지점은 의외로 정답이 없어서 아닙니다. 대개는 질문이 아직 정리되지 않아서죠. 그래서 검색창을 열어도, 한참을 헤매다 탭만 늘어납니다. 그럴 때 필요한 건 답이 아니라 내가 풀어야 할 문제의 모양을 먼저 잡는 일입니다.

키워드 중심 검색은 기본적으로 맞는 답을 빨리 찾는 도구입니다. 반면 리서치의 시작은 내가 뭘 물어봐야 하는지를 정리하는 작업에 더 가깝습니다.

검색어를 잘못 잡는 순간, 조사 전체가 엇나간다

같은 주제라도 정보의 성격은 제각각입니다. 어떤 글은 상식이고, 어떤 글은 논쟁이고, 또 어떤 글은 트렌드입니다. 여기에 특수한 목적이 섞인 주장까지 섞이면 더 복잡해집니다. 문제는 검색이 이걸 자동으로 분류해주지 않는다는 점입니다. 그래서 검색만으로 시작하면 처음부터 관점이 흔들리기 쉽습니다.

무엇보다 리서치 초기에 키워드를 어떻게 잡느냐에 따라 결과의 차이가 치명적입니다. 너무 좁게 잡으면 특정 진영이나 특정 솔루션만 보게 됩니다. 그러다 보면 내 판단이 맞다는 자료만 모으는 확증편향이 강화됩니다. 반대로 너무 넓게 잡으면 자료가 쏟아져 결론을 내리는 속도가 급격히 느려집니다.

그래서 시작점은 ‘검색어’가 아니어야 합니다. 먼저 내 상황과 조건을 아는 게 먼저입니다. 예를 들면 목표가 무엇인지, 독자가 누구인지, 기간이 얼마나 되는지, 어떤 의사결정을 해야 하는지 같은 것들입니다. 이 네 가지를 이해하고 찾아볼 영역과 연결하면 검색어는 그다음에 자연스럽게 좁혀집니다.

요즘 리서치는 정보 수집보다 탐색 설계

요즘 리서치는 많이 읽는 사람이 이기는 게임이 아닙니다. 먼저 설계하는 사람이 빨라집니다. 특히 아래 세 가지를 초반에 정해야, 불필요한 왕복을 줄일 수 있습니다.

• 범위: 어디까지 알아야 하는지
• 신뢰도: 어느 정도 근거가 필요한지
• 재사용성: 무엇을 남길 것인지

이렇게 설계가 되면 그다음부터 AI 리서치 도구의 역할도 분명해집니다. 어떤 상황에서는 전체 그림을 잡는 도구가 필요하고, 어떤 상황에서는 근거를 검증하는 도구가 필요합니다.

이런 기본 전제를 깔고 본격적으로 AI와 함께 리서치를 진행하는 4단계를 보겠습니다.

1단계. 정답 말고 ‘전체 그림’을 얻기

모든 분야를 다 아는 사람은 없습니다. 일하다 보면 어제까지는 몰라도 되던 주제가 갑자기 내 일이 되곤 합니다. 이때 중요한 건 정답이 아니라 내가 서 있는 위치를 확인하는 일입니다.

그래서 첫 단계는 전체 그림을 얻는 데 집중합니다. 이걸 잡아야 다음 검색이 덜 헤맵니다.

여기서 무엇을 얻어가야 할까? A. 키워드와 메모

이 단계의 결과물은 거창한 보고서가 아닙니다. 나중에 다시 꺼내 쓸 수 있는 키워드 묶음과 짧은 메모면 충분합니다. ‘지금 이 주제를 어떤 각도로 봐야 하는지’를 정리하는 작업에 가깝습니다.

먼저 이 주제가 어디에 속하는지부터 분류합니다. 예를 들어 이미 결론이 난 상식인지, 의견이 갈리는 논쟁인지, 요즘 뜨는 트렌드인지, 갑자기 룰이 바뀌는 규제인지, 아니면 제품 자체가 바뀌는 기술 변화인지처럼요. 같은 단어라도 분류가 다르면 읽어야 할 자료의 성격이 완전히 달라집니다.

다음은 반복 등장하는 핵심 용어 10개를 뽑습니다. 여기서 포인트는 동의어까지 같이 묶는 것입니다. 예를 들어 어떤 글은 같은 걸 두고 다른 이름으로 부르기 때문에 이 묶음이 없으면 검색 결과가 갈라지고 맥락이 끊깁니다. 이 10개가 이후 AI 리서치 도구에 넣을 프롬프트의 뼈대가 됩니다.

마지막으로 대표 관점 2~3개를 잡아둡니다. 보통은 찬반, 보수-공격, 공급-수요처럼 축을 세우면 됩니다. 관점을 미리 잡아두면 글을 읽을 때 “이 사람은 어느 편에서 말하는가?”가 보이기 시작합니다. 특히 산업 조사에서는 이 한 단계가 자료 읽기와 상황 이해를 갈라놓습니다.

쓰는 도구: Perplexity,oo.ai

이 단계에서 쓰는 AI 리서치 도구는 검색을 대체하는 용도가 아닙니다. 역할은 딱 하나, 맥락 브리핑 도구입니다. 내가 모르는 영역에 들어가기 전에 짧고 빠르게 주변 지형을 훑게 해주는 도구라고 보면 됩니다.

메인으로는 Perplexity가 잘 맞습니다. 이 단계의 핵심은 정답 찾기가 아니라 탐색인데, Perplexity는 이 탐색 행위에 최적화된 편입니다. 한 번에 넓게 훑고 다음 질문으로 자연스럽게 넘어가기가 좋습니다.

보조로는 oo.ai를 둡니다. 한국에서 만든 도구라서 한국어 맥락에서 답답할 때 도움이 되는 경우가 있습니다. 한 도구에만 고정되면 시야가 좁아지니 막힐 때 갈아타는 용도로 두면 충분합니다.

왜 이 단계가 먼저인가

처음부터 검색을 잘하면 될 것 같지만, 실제로는 반대인 경우가 많습니다. 검색어를 잘못 잡으면, 나중에 조금 고치는 수준이 아니라 조사 전체가 엇나갑니다. 즉, 초반에 틀리면 수정이 아니라 재조사가 됩니다. 그래서 이 단계는 조사 이전의 방향 설정(Orientation)입니다. 그 다음에야 검색도 조사도 제대로 된 질문으로 시작할 수 있습니다.

2단계. 이 정도면 꽤 괜찮은 조사 초안을 만들기

회사에서 리서치를 한다는 건 “자료를 읽었다”로 끝나지 않습니다. 회의 자리에서 바로 결정하거나, 최소한 다음 액션이 나오게 만드는 의사결정용 초안이 필요합니다. 그래서 이 단계부터는 검색을 잘하는 것보다, 문서 한 장을 빨리 만드는 쪽이 훨씬 중요해지기도 합니다.

사람이 혼자 하면 보통 이런 순서로 며칠이 걸립니다. 목차를 짜고, 근거를 모으고, 빈곳을 채우는 과정이 필요하기 때문입니다. 그런데 요즘은 이 과정을 AI로 압축할 수 있습니다. 완벽한 결론이 아니라, 초안을 만들어 생각을 굳히는 정도라면요.

여기서 무엇을 얻어가야 할까? A. 초안 문서

이 단계에서 얻어가야 할 결과물은 3가지 정도입니다. 어느 정도 팀과 이야기할 수 있는 상태로 만드는 것들이죠. 반대로 이게 없으면, 자료가 아무리 많아도 대화가 산으로 갑니다.

첫째, 조사 질문 목록입니다. 질문은 보통 아래 3가지로 묶으면 깔끔해집니다. 이 질문들이 초안의 뼈대가 됩니다.

• What: 지금 무슨 일이 벌어지고 있나?
• Why: 왜 이런 변화가 생겼나?
• So what: 그래서 우리에게 어떤 의미인가?

둘째, 목차입니다. 목차는 검색 키워드 목록이 아니라 이 지식을 어떻게 다룰지에 대한 개요 정도로 보면 좋습니다. 산업 조사라면 시장, 경쟁, 고객, 규제, 기술, 리스크 이 항목만으로도 초안이 꽤 그럴듯해집니다.

셋째, ‘추정’과 ‘확인된 사실’을 분리한 표입니다. 초안 단계에서 특히 중요합니다. 초안은 빠르게 만들수록, 그 안에 그럴듯한 추정이 섞이기 쉽기 때문입니다. 한 표 안에서 확인된 것과 아직 가정인 것을 갈라두면, 이후 검증과 보완이 훨씬 쉬워집니다.

쓰는 도구: Deep Research 계열

여기에 아주 좋은 도구는 Deep Research 계열입니다. 예를 들면 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 도구가 여기에 들어갑니다. 이 도구들의 역할은 “요약”이 아닙니다. 리서치 플랜 생성 + 1차 초안 생성 + 추가 질문 도출이 핵심입니다.

그래서 프롬프트도 정답을 요구하기보다 조사 설계를 요구하는 쪽이 잘 맞습니다. 쉽게 말해 “답을 말해줘”가 아니라 “뭘 더 찾아야 하지?”를 시키는 겁니다. 어떤 키워드로 찾아야 하는지, 어떤 출처 타입(보고서/논문/뉴스/공시 등)이 필요한지도 같이 뽑아야 합니다. 이 단계에서는 아직 모든 것을 믿지는 않아도 대강의 길을 잡는 걸 목표로 잡아야 합니다. 초안이 생기면 그제야 검증할 포인트가 보이고, 검색도 짧아집니다.

다만 도구마다 특징과 사용법은 사실 글로만 정답처럼 말하기 어렵습니다. 같은 질문을 던져도 결과가 달라지고, 내가 어떤 문서를 원하느냐에 따라 프롬프트도 달라집니다. 결국 몇 번 직접 써보며 손에 익히는 수밖에 없습니다.

그래도 이를 분석한 요즘IT 아티클이 있습니다. 어느 정도 길잡이가 될 듯합니다.

일잘러의 비밀 무기, 딥 리서치(Deep Research) 활용법 총정리

왜 이 단계가 필요한가

검색은 답을 찾는 데는 강합니다. 하지만 검색만으로는 내가 모은 조각들을 문서로 조립해주지 않습니다. 반면 이 단계를 거치면 처음부터 ‘초안’이라는 형태로 생각을 한 번 굳혀줍니다. 그래서 정보가 아니라 판단 가능한 구조가 남습니다.

그리고 초안이 있어야 팀 커뮤니케이션이 시작됩니다. 누군가는 가정이 틀렸다고 반박할 수 있고, 누군가는 어떤 파트를 더 파야 한다고 요청할 수 있습니다. 즉, 초안은 완성본이 아니라 피드백을 받기 위한 최소 단위입니다. 그리고 이 단계가 있어야 리서치가 진짜 업무가 됩니다.

3단계. 그저 읽은 것을 머리에 남는 지식으로 바꾸기

자료는 분명 많이 모았는데, 막상 “그래서 뭐가 핵심이지?”가 안 잡힐 때가 있습니다. 링크는 저장해뒀고, 캡처도 해뒀고, 하이라이트도 잔뜩 쳐놨는데요. 그 상태로 끝내면 생각보다 빨리 증발합니다. 내 머릿속 언어로 한 번도 바꿔 쓰지 않았기 때문입니다.

그래서 사람은 결국 검색으로 돌아갑니다. 전에 봤던 그 자료를 다시 찾고, 비슷한 키워드를 또 치고, 같은 글을 또 읽습니다. 이렇게 리서치가 계속 제자리걸음 하는 때가 많습니다. 게다가 요즘은 AI로 정보를 얻어오잖아요. 손으로 한 것이 아니니 그런 현상은 더욱 심해집니다. 사실 이는 모두 자료가 부족해서가 아니라 남는 형태로 정리하지 않아서 생기는 문제입니다.

여기서 무엇을 얻어가야 할까? A. 높은 이해도

이 단계의 목표는 “많이 읽었다”가 아니라 “다시 쓸 수 있다”입니다. 즉, 재사용할 만한 정리 포맷을 손에 쥐는 것을 목표로 하면 좋습니다. 그 포맷이 있으면 산업 조사든, 기획서든, 보고서든 다시 꺼내 쓰기 쉬워집니다. 반대로 포맷이 없으면 읽은 양과 상관없이 기억이 흐려집니다.

가장 실용적인 형태는 한 페이지 요약(One-pager)입니다. 길게 쓰지 말고, 딱 한 장에 끝내는 방식이 좋습니다. 예를 들면 아래 항목만 채워도, 내용이 내 것으로 바뀝니다.

• 정의: 이 주제가 정확히 무엇을 말하는가
• 현황: 지금 어떤 상황인가
• 핵심 수치: 기억해야 할 숫자는 무엇인가
• 쟁점: 사람들이 다투는 지점은 어디인가
• 결론: 현재 내가 내릴 수 있는 판단은 무엇인가
• 다음 액션: 더 조사할 것, 확인할 것, 실행할 것

물론 귀찮으면 안 해도 된다고 생각합니다. 무엇보다 중요한 기준은 이겁니다. “아, 이 정도면 이 산업을 어느 정도 이해했다”는 감각이죠. 그 감각이 없다면 자료가 아무리 많아도 다음 단계로 못 갑니다. 이해가 아니라 수집이 쌓였을 가능성이 큽니다.

쓰는 도구:NotebookLM,라이너

여기서 도구를 잘못 고르면, 또 수집만 늘어납니다. 그래서 가져온 NotebookLM과 라이너는 단순 저장이 아니라 개인용 지식 베이스에 가깝습니다. 중요한 건 쌓아둔 자료를 대상으로 대화형 정리를 할 수 있다는 점입니다. 쉽게 말해 내가 모은 것을 가지고 다시 생각을 만들게 해주는 도구입니다.

NotebookLM은 특히 묶음으로 정리할 때 강점이 있습니다. 소스를 모아두고, 그 안에서 빠르게 탐색하며 정리할 수 있습니다. 리서치에서 늘 불안한 지점이 “이 요약, 믿어도 되나?”인데요. 최소한 내가 넣은 소스 안에서 답을 끌어오니 리서치의 신뢰를 관리하기가 상대적으로 쉽습니다.

라이너는 출발점이 조금 다릅니다. 읽으면서 남긴 기록, 즉 내 행동에서 시작합니다. 그래서 정보를 저장한다기보다 지식을 축적한다는 느낌을 주는 편입니다. 하이라이트가 흩어지지 않고, 다음 읽기로 이어지는 흐름이 만들어집니다.

두 도구 모두에서 기대하는 효과는 같습니다. 내가 모아둔 문서 묶음을 기반으로 “이 내용으로 무엇을 말할 수 있는지”를 다시 재구성하는 것입니다. 이 재구성이 되어야 읽기가 업무 결과물로 이어집니다. AI 리서치 도구를 쓰는 이유도 결국 여기로 수렴합니다.

왜 이 단계가 필요한가

리서치는 정보를 모으는 일이 아니라 남기는 일입니다. 남기는 형태가 없으면, 리서치는 매번 새로 시작됩니다. 그리고 결과물 작성 단계에서 “근거가 어디 있었지?” 하며 자료를 다시 찾느라 시간이 폭발합니다. 이 단계는 그런 열받는 상황을 막아주는 안전장치입니다.

4단계. 주장을 아주 강력하게 만드는 검증법

문제는 AI가 그럴듯한 문장이나 통계를 찾아줬다고 해서 바로 인용하기는 어렵다는 겁니다. 막상 원문을 열어보면 이미 반박된 주장일 때가 많고, 혹은 전혀 다른 맥락에서 나온 문장일 때도 많습니다. 특히 산업 조사처럼 이해관계가 얽힌 주제는 누군가 의도적으로 문장을 좋게 가져다 쓰는 경우도 흔합니다. 그래서 자료가 많아질수록 오히려 불안해집니다. “이거, 근거로 말해도 괜찮나?” 싶죠.

무엇보다 아직은 AI 리서치 도구에 모든 걸 맡기기엔 무섭습니다. AI가 찾아준 출처가 “존재한다”는 것과, “내 주장에 맞게 인용해도 된다”는 건 완전히 다르니까요. 검색 결과나 요약만 믿고 문서에 넣었다가, 회의 자리에서 한 번만 공격받아도 전체 논리가 무너질 수 있습니다. 이 단계는 그 사고를 막기 위한 마지막 안전장치입니다.

여기서 무엇을 얻어가야 할까? A. 신뢰하는 마음 + 논문

확인하는 것은 4가지로 나눠두면 좋습니다. 하나만 빠져도 정보의 유효성이 떨어질 수 있어서요.

첫째, 최신성입니다. 내가 가져온 주장이 “현재도 유효한가?”를 먼저 봐야 합니다. 몇 년 전에는 맞았지만 지금은 환경이 바뀐 경우가 많습니다. 특히 정책, 플랫폼, 시장 구조가 바뀌는 영역은 더 그렇습니다.

둘째, 논쟁성입니다. 반박이나 반례가 존재하는지 확인해야 합니다. 쉽게 말해, 이 말이 업계의 상식인지, 아직 싸우는 주제인지를 구분하는 겁니다. 논쟁 중인 주장이라면 그 사실 자체를 문서에 같이 적어야 안전합니다.

셋째, 균형입니다. 내 결론에 불리한 근거가 무엇인지 일부러 찾아봐야 합니다. 좋은 리서치는 유리한 근거만 쌓는 게 아니라 불리한 근거를 다룬 뒤에도 결론이 버티는지 확인하는 겁니다. 내부 설득에서는 이 균형이 신뢰로 이어집니다.

넷째, 직접 인용 가능성입니다. 내가 쓰려는 문장과 가장 가까운 원문 근거가 무엇인지 찾는 단계입니다. AI 요약문이 아니라 원문에서 그 문장이 실제로 어떻게 쓰였는지를 확인해야 합니다. 그래야 인용이 공격받아도 방어가 됩니다.

쓰는 도구:Scite,Elicit

이 단계에서 필요한 건 단순 검색이 아닙니다. “어디에 실렸나”보다 중요한 건 그 연구가 다른 연구에서 어떤 방식으로 다뤄졌는지입니다. 즉 인용의 맥락을 보는 도구가 필요합니다.

Scite는 인용 맥락을 확인하는 데 강점이 있습니다. 어떤 논문이 다른 논문에서 지지받는지, 반박받는지, 혹은 그냥 언급만 됐는지를 보여줍니다. 쉽게 말해 “이 근거가 지금도 튼튼한 기둥인지”를 빠르게 점검하는 도구입니다.

Elicit은 연구·논문 기반 근거를 탐색하는 쪽에 강점이 있습니다. 내가 던진 질문에 대해 관련 연구를 모으고, 비교 가능한 형태로 정리하는 데 도움을 줍니다. “주장에 맞는 논문을 한 편 찾기”가 아니라 “근거의 지형도를 그리기”에 가깝습니다.

왜 이 단계가 필요한가

이 단계가 있느냐 없느냐가 결과물의 신뢰도를 가릅니다. 특히 내부 설득에서는 정보의 양이 핵심이 아닙니다. 공격받았을 때 버티는 근거 구조가 있는지가 핵심입니다. 근거 구조가 없으면, 문서는 정보가 아니라 분위기로 읽힙니다.

마치며

이제 리서치는 “검색을 잘하는 사람”의 기술이 아닙니다. 탐색을 잘 설계하는 사람의 능력에 더 가깝습니다. 검색창에 무엇을 넣느냐보다, 지금 내 상황에서 무엇을 확인해야 하는지를 먼저 정하는 일이 중요해졌습니다.

AI 리서치 도구의 역할도 여기서 다시 보입니다. 이 도구들은 답을 “대신” 찾아주는 존재라기보다, 내가 지금 뭘 모르는지 드러내고 어디까지 알아야 하는지 보여주며 조사와 정리의 속도를 앞당기는 쪽에 가깝습니다. 쉽게 말해, 검색이 결과를 받는 창이라면 AI 리서치 도구는 조사 과정을 설계하는 보조자입니다. 특히 요즘처럼 막 검색하기 전에 먼저 질문의 모양부터 잡는 때는요.

원래도 리서치는 검색 스킬만의 문제가 아니었습니다. 그런데 요즘은 더 노골적으로 상황 판단의 문제에 가까워졌습니다. 같은 검색어라도 내가 어떤 결정을 앞두고 있느냐에 따라 필요한 근거와 깊이가 달라지기 때문입니다. 결국 리서치의 시작은 검색이 아니라 “지금 이 일에서 무엇이 불확실한가”를 정확히 적어보는 데 있습니다.

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