공공기관 실무자가 자기 업무의 해법을 직접 만들었습니다
세종특별자치시 · AI 행정혁신 액션러닝 · 2026년 3월
「AI는 나와 거리가 먼 것」이라고 하셨던 분들이 3주 뒤 자기 기관의 문제에 대한 해법을 만들어 서로 앞에서 발표했습니다.
공공기관에서 AI 교육이 겉도는 이유
「AI는 IT 부서 이야기」
도구 도입과 업무 변화에 신중한 환경에서, AI라는 주제 자체가 내 업무와 상관없는 것으로 받아들여지기 쉽습니다.
범용 AI로는 답이 흐릿하다
기관의 규정과 사례를 모르는 AI에 질문하면 일반론이 돌아옵니다. 실무에 쓰려면 기관 고유의 자료가 들어가야 합니다.
교육이 끝나면 남는 것이 없다
도구 사용법을 익히는 데서 끝나면, 복귀한 뒤 자기 업무에 무엇을 적용할지가 남지 않습니다.
각자 자기 업무를 과제로 들고 시작했습니다
첫 회차에 한 일은 도구 설치가 아니라 「내 업무에서 가장 반복적이고 고통스러운 것이 무엇인가」를 찾는 작업이었습니다.
문제를 숫자로 바꿉니다
오랫동안 당연하게 해 온 일을 문제로 인식하고, 현재 소요 시간과 오류율을 목표 수치와 함께 적었습니다. 이 작업이 가장 오래 걸렸습니다.
기관 자료를 지식 소스로 만듭니다
규정집 · 사례 데이터 · 업무 매뉴얼을 AI가 읽을 수 있는 형태로 등록했습니다. 범용 AI에 실망했던 참가자가 결과가 달라지는 것을 직접 확인했습니다.
업무별 AI 에이전트를 설계합니다
그 지식 소스를 쓰는 업무별 에이전트를 참가자가 직접 만들었습니다. 산출물은 기관에서 실제로 쓰이는 것을 전제로 했습니다.
결과물의 품질을 정하는 것
교육 내내 반복한 기준은 하나였습니다 — 결과물 = 모델 × 맥락 × 구조.
어떤 모델을 쓰느냐는 가장 덜 중요합니다. 훨씬 결정적인 것은 무엇을 학습시키는가와 어떻게 요청하는가입니다. 이 두 가지가 부실하면 좋은 모델로도 결과가 흐릿하고, 탄탄하면 무료 도구로도 실무에 바로 쓸 수 있는 결과가 나옵니다.
참가자의 과제 완성도를 결정한 것도 결국 이것이었습니다.
요청을 여섯 가지로 나누어 적었습니다
「이 서류를 검토해 주세요」와, 아래 여섯 칸을 채워 요청하는 것은 결과가 다릅니다.
| 칸 | 여기에 적는 것 |
|---|---|
| 페르소나 | 기관명과 직책을 부여해 답하는 사람의 자리를 정합니다 |
| 지식 소스 | 기관의 규정집과 사례 데이터를 근거로 연결합니다 |
| 작업 범위 | 무엇까지 하고 무엇은 하지 않는지 경계를 적습니다 |
| 출력 형식 | 기관 표준양식을 기준으로 결과의 모양을 고정합니다 |
| 제약 조건 | 규정에 없는 사항을 임의로 만들지 않도록 막습니다 |
| 사람의 확인 | 최종 판단을 사람이 하도록 확인 지점을 남깁니다 |
공공기관 업무는 규정을 벗어난 답이 위험합니다. 마지막 두 칸이 그 위험을 줄이는 자리입니다.
3주 뒤에 남은 것
수행 규모
세종특별자치시 소속 10개 공공기관의 실무자가 참여해 24시간 · 4회차로 진행했습니다.
기관별 실무 과제에 대한 해법이 16건 만들어졌고, 참가자들은 그 결과를 서로 앞에서 발표했습니다.
만족도
전 과정 평균 4.91 / 5.00
수료식은 강사가 채점하지 않았습니다. 참가자가 발표자이자 평가자가 되어 서로의 과제를 듣고 상호 평가했습니다. 첫날 가장 자신이 없다고 하셨던 분이 3위를 했습니다.
참가자가 남긴 말
- 1:1 코칭 덕분에 AI를 훨씬 실질적으로 다룰 수 있게 됐습니다. 추가 교육이 생기면 꼭 다시 듣겠습니다.
- 내 손으로 만든 결과물을 발표하면서 뿌듯했습니다.
- 지금도 실무에 계속 보완 적용 중입니다.
- 제가 직접 만든 게 이렇게 작동하는 걸 보니 놀랍습니다.
교육 중 · 종료 후 참가자 소감에서 발췌
