경기도 공공기관 AI 협업 강연: 신뢰와 책임 기준을 함께 정리한 사례

어떤 자리였나

도시개발 업무를 맡은 실무자와 관리자들이 모인 자리였습니다. AI를 활용하라는 요구는 커지는데, 다루는 자료는 민감하고 결과는 시민과 의회에 설명할 수 있어야 합니다. 빨리 끝내는 것보다 “나중에 문제가 되지 않을까”가 먼저 걸리는 환경입니다. 그래서 이번 강연은 도구 소개가 아니라, AI와 함께 일할 때 실제로 무엇이 달라지는지를 다섯 가지로 나눠 다뤘습니다.

참여자들이 막혀 있던 지점

이미 챗봇을 써 본 분들이 많았습니다. 그런데 대부분 한 번 묻고 한 번 답받는 방식에 머물러 있었습니다. 이렇게 쓰면 금방 한계가 옵니다. 답이 그럴듯해도 우리 기관 사정을 모르고, 같은 질문에 매번 다른 답이 나오고, 왜 그런 결론인지 설명할 근거가 남지 않습니다.

더 큰 문제는 기준이 없다는 점이었습니다. 어디까지 맡겨도 되는지, 누가 확인하고 넘겨야 하는지가 정해져 있지 않으니 각자 다르게 쓰거나, 아예 안 쓰거나 둘 중 하나였습니다.

다섯 가지로 나눠 정리했다

• 맡김 — 기관이 가진 자료와 맥락을 연결해 두면 초안 작성, 분류, 정리, 규정 위배 점검까지 넘길 수 있습니다. 최종 판단과 예외 처리, 시민·의회에 미치는 영향을 가늠하는 일은 사람이 쥡니다.

• 판단 — 조사가 빨라지면 검토할 대상도 함께 늘어납니다. 열 건 보던 것을 백 건 봐야 합니다. 이때 결과를 가르는 건 오래 일하며 쌓인 감각을 얼마나 구체적으로 넘겨주느냐입니다.

• 질문 — 조건과 목적, 제약을 담아 물어야 답의 수준이 달라집니다. AI가 담당자에게 되묻게 만들면 업무 정의와 역할 분담이 저절로 정리됩니다.

• 기록 — 사람이 보려고 남기던 기록을, AI가 다음 일을 이어받는 자료로 바꿉니다. 목적과 판단 기준, 근거 출처가 들어가야 합니다.

• 신뢰와 승인 — 재무나 비용은 사람이 전수로 봅니다. 요약이나 검색은 보조로 씁니다. 어느 쪽이든 사람이 확인하고 넘기는 자리를 남깁니다.

도구 실습으로 가지 않은 이유

실습 위주로 진행하면 그날은 만족도가 높습니다. 다만 도구는 반년이면 바뀝니다. 공공 조직에서 오래 남는 건 어떤 버튼을 눌렀는지가 아니라, 무엇을 맡기고 무엇은 사람이 책임질지 정한 기준입니다. 그래서 기능 목록 대신 일하는 방식의 변화를 축으로 잡았습니다.

한 가지 더 당부한 것은, 업무를 단계별로 나눠 정의하되 하나의 도구에 모든 맥락을 몰아넣지 말라는 점이었습니다. 넣을수록 좋아지는 게 아니라 중간에서 내용이 흘러내립니다.

우리 조직이라면

새 도구를 찾기 전에 지금 하는 업무 하나를 골라 입력, 판단, 출력, 검토로 나눠 적어 보시길 권합니다. 어디를 맡기고 어디를 쥐고 있어야 하는지가 그 자리에서 드러납니다.