행정업무 AI 활용 교육 사례 | KIRD 중견행정원 행정업무 혁신 with AI 3시간 과정 (2026년 9월)

행정업무 AI 활용 교육은 이메일·회의록·데이터 정리·문서 작성처럼 매주 반복되는 일을 생성형 AI와 나눠 맡는 방법을 다루는 실무 교육이다. 딥택트러닝 박재현 소장은 2026년 9월 국가과학기술인력개발원(KIRD) 중견행정원 과정에서 '행정업무 혁신 with AI'를 진행했다. 새 도구를 하나 더 소개하는 대신, 이미 쓰고 있는 도구에 무엇을 더해야 결과가 달라지는지에 초점을 맞춘 3시간 과정이었다.

교육 개요

• 교육 주제: 행정업무 혁신 with AI
• 교육 대상: 여러 연구·행정기관에서 모인 중견 행정 담당자
• 교육 일자: 2026년 9월
• 교육 시간: 3시간(09:00~12:00)
• 교육 방식: 개인 실습, 상호 학습

교육 설계 관점

이 과정의 참석자는 AI를 처음 접하는 사람들이 아니었다. 대부분 이미 쓰고 있었고, 다만 쓰는 방식이 서로 비슷했다. 검색창에 넣듯 한 줄 묻고, 답이 마음에 들지 않으면 창을 닫는 식이다.

그래서 설계의 출발점을 도구가 아니라 습관에 두었다. 3시간 안에 기능을 넓게 훑으면 아는 것은 늘어나지만 일하는 방식은 그대로 남는다. 반대로 원칙 몇 가지를 자기 업무에 직접 붙여보게 하면, 과정이 끝난 뒤에도 그 방식이 남는다.

중견급이라는 대상 조건도 설계에 반영했다. 이 자리의 참석자들은 자기 실무를 처리하면서 동시에 후배의 일을 봐주고 부서 안의 조율까지 맡는다. 그래서 문서와 데이터를 다루는 부분에서 멈추지 않고, 사람과 조직에 관한 판단까지 AI와 함께 정리해보는 구간을 뒤쪽에 두었다. 실무자 과정이라면 넣지 않았을 부분이다.

다룰 범위를 프롬프트 원칙 세 가지와 행정 일상업무 네 갈래로 좁힌 것도 같은 이유다. 여러 기관에서 모인 자리라 특정 기관의 사례를 깊게 파면 그 밖의 참석자가 떨어져 나간다. 어느 기관에나 있는 업무를 골라 공통의 재료로 삼았다.

검색 도구가 아니라 일을 맡기는 자리

생성형 AI는 최신 정보와 정확한 사실을 찾는 일에 약하고, 맥락을 파악해 초안을 만들어내는 일에 강하다. 이 구분을 놓치면 잘하는 일을 시키지 않고 못하는 일만 시키게 된다.

작동 원리도 함께 다뤘다. 명령을 그대로 따르고, 주어진 맥락을 빠르게 파악하고, 절차를 쪼개주면 단계별로 따라온다. 반대로 근거가 분명하지 않은 답을 자신 있게 내놓기도 한다. 그래서 이유와 출처를 되묻는 자기검증, 다른 AI에게 같은 질문을 던지는 교차검증을 습관으로 붙이도록 했다.

작동 원리를 앞에 둔 이유는 따로 있다. 원리를 모르면 프롬프트 요령이 외워야 할 목록으로 남는다. 명령을 그대로 따른다는 성질을 알면 지시를 앞에 두는 이유가 저절로 설명되고, 맥락을 파악한다는 성질을 알면 배경을 붙이는 이유가 설명된다. 요령을 외우는 대신 이유를 아는 편이 낯선 업무를 만났을 때 응용으로 이어진다.

프롬프트 원칙 세 가지

현장에서 바로 쓸 수 있는 원칙 세 가지로 범위를 좁혔다.

• 지시 문장과 참고 문장을 구분한다. 원하는 것을 맨 앞에 두괄식으로 쓰고, 참고할 내용은 구분 기호 아래에 따로 붙인다.
• 쪼개서 지시하고 물고 늘어진다. 한 번에 완성본을 요구하지 않고 목차부터 잡은 뒤 단계를 밟는다.
• 역할을 부여하고 맥락을 설명한다. 누구로서 답해야 하는지, 어떤 상황에서 왜 필요한지를 함께 준다.

워크숍 기획서 하나를 예시로 잡고 세 원칙을 차례로 얹었다. 처음에는 한 줄만 던지고, 다음에는 포함할 항목을 구분 기호 아래에 붙이고, 그다음에는 목차부터 잡게 하고, 마지막으로 전문가 역할과 상황 배경을 더했다. 같은 요청인데 조건이 더해질수록 결과가 달라지는 것을 화면으로 함께 확인했다.

특별한 기술이 아니다. 후배에게 일을 맡길 때 우리가 이미 하고 있는 것과 같다. 무엇을 원하는지 먼저 말하고, 어떤 상황에서 필요한 일인지 배경을 알려주고, 한 번에 다 시키지 않고 중간에 확인한다. 사람에게 하던 방식을 그대로 옮기면 된다는 점이 참석자들에게 가장 빠르게 전달됐다.

행정 일상업무 네 갈래에 붙이기

원칙을 배웠으면 자기 일에 붙여봐야 남는다. 행정 현장에서 반복되는 업무를 네 갈래로 나눠 각각 실습했다.

이메일에서는 문장을 다듬는 것보다 앞 단계를 먼저 다뤘다. 번거로운 일을 후배에게 부탁해야 할 때나 상사에게 인력 충원을 요청해야 할 때 어떤 심리적 기제를 써야 하는지를 AI에게 먼저 묻고, 그 답을 반영해 초안을 쓰게 했다. 표현을 정중하게 다듬는다고 상대가 움직이지는 않는다.

회의록은 녹음에서 출발했다. 회의를 녹음해 음성 기록 도구로 텍스트를 뽑고, 그 텍스트를 생성형 AI에 넘겨 회의록 형식으로 정리하는 흐름이다. 각 단계는 어렵지 않은데 이 셋을 이어붙여 쓰는 분이 의외로 적었다.

데이터는 정성과 정량으로 나눴다. 교육 신청서의 기대사항 같은 서술형 자료는 중복과 누락 없이 묶어냈다. 엑셀 수치는 결측치 확인에서 시작해 상관 분석을 거쳐 보고용 초안 작성까지 이어서 시켰다. 여기서도 한 번에 보고서를 요구하지 않고, 분석 결과를 보고 다시 질문하는 방식을 반복했다.

문서 작성은 좋은 보고서의 세 가지 조건에서 시작했다. 내용이 논리적일 것, 편집이 보기 좋을 것, 문장이 간결할 것이다. 셋은 필요한 요청이 각각 다르다. 논리는 상사의 기대를 먼저 파악한 뒤 목차를 잡는 순서로 가고, 간결함은 개조식이나 동명사 종결처럼 문장 형태를 지정해야 나온다. 그때그때 지어내기보다 자주 쓰는 요청을 몇 개 적어두는 편이 빠르다.

질문을 AI에게 시키는 방법

무엇을 물어야 할지 모를 때가 있다. 공문을 써야 하는데 어떤 정보가 필요한지부터 막히는 경우다.

이럴 때는 반대로 시킨다. 자기 상황을 알려준 뒤 필요한 정보를 하나씩 되묻게 하고, 그 답을 종합해 의견을 내게 하는 방식이다. 이 방법은 문서 작업보다 사람 문제에서 더 쓸모가 있었다. 책임을 지지 않으려는 구성원을 어떻게 대해야 할지, 갈등이 심한 팀을 어떻게 끌고 가야 할지 같은 질문에 적용해봤다. 중견 행정원이라면 실무와 함께 후배를 이끄는 몫도 지고 있기 때문이다.

조정한 것

3시간은 짧다. 처음 설계에서는 도구를 몇 가지 더 소개할 생각이었지만, 실습 시간을 확보하려고 다루는 범위를 줄였다. 단시간 과정에서 부족해지는 것은 분량이 아니라 실습이다. 다만 참석자들이 관심을 보인 몇몇 도구는 충분히 다루지 못했고, 심화 과정을 원한다는 의견이 소감에 여러 건 남았다. 같은 대상에게 다시 진행한다면 도구 소개를 더 줄이고, 각자 가져온 실제 업무 문서를 하나씩 놓고 끝까지 완성해보는 구간을 두는 편이 낫겠다고 판단했다.

행정 업무는 기관마다 이름과 절차가 다르지만 구조는 크게 다르지 않다. 누군가에게 요청하고, 오간 말을 기록으로 남기고, 숫자를 정리해 판단 근거를 만들고, 그 결과를 문서로 내놓는다. 이 네 가지에 AI를 붙이면 일이 사라지지는 않아도 처음 한 장을 만드는 시간이 크게 줄어든다. 줄어든 시간을 어디에 쓸지는 각자의 몫으로 남겨두었다.

참석자 목소리

"요구가 정확해야 답이 정확하다는걸 느꼈네요"

"AI 교육을 몇 번 들어봤는데 업무에 직접 활용할 수 있겠다고 생각한 적은 처음입니다. 감사합니다!"