AI 기반 공공행정 툴킷 완성

나만의 공공행정 AI 플레이북

🔄 Quick Recall: 7개 레슨에 걸쳐 공공 문서 작성, 데이터 분석, 민원 서비스, 편향 방지, 재난 대응, 조달까지 — AI로 배웠어요. 이제 이 스킬을 이번 주부터 바로 쓸 수 있는 실무 시스템으로 조립해요.

기술을 워크플로에 추가하는 게 아니에요. 매주 몇 시간을 되찾아서 여러분의 전문성, 판단력, 시민에 대한 이해가 진짜 필요한 업무에 더 집중하는 거예요.

공공행정 AI 워크플로 전체도

AI 도입 첫 주 일정

한꺼번에 다 하려고 하지 마세요:

1일차: 기반 구축

• 기관의 AI 사용 정책 확인 (없으면 있는지 파악)
• 정보화 부서 승인 AI 도구 확인
• AI 워크플로 템플릿 폴더 생성

2일차: 회의 준비

• AI로 다음 회의 안건 초안 작성
• 회의 후 메모를 구조화된 회의록으로 정리
• 절약 시간: 1-2시간

3일차: 문서 작성

• 가장 반복적인 문서 유형 선택 (주간 보고, 메모, 공문)
• 레슨 2의 BLUF 형식으로 AI와 초안 작성
• 기존 방식과 비교·검토
• 절약 시간: 30-60분

4일차: 데이터와 조사

• 분석하려던 데이터나 보고서 하나 선택
• AI로 추이 식별, 요약, 브리핑 자료 작성
• 모든 결과를 원본 데이터로 검증
• 절약 시간: 2-3시간

5일차: 성찰과 계획

• 이번 주에 뭐가 잘 됐나?
• 뭘 조정해야 하나?
• 동료 중 누가 이 방법으로 도움받을 수 있나?
• 다음 주 AI 활용 확대 계획

업무별 프롬프트 라이브러리

자주 쓰는 업무에 이 템플릿을 준비해두세요:

일일 업무

이메일: “[사람]에게 [주제]에 대한 답변을 작성해줘. 톤: [친근/공식]. 핵심: [나열]. [X]자 이내.”

보고서 요약: “이 [X]페이지 보고서를 [대상]용 5가지 핵심 사항으로 요약해줘. 초점: 결과, 권고, 조치 사항.”

회의 준비: “이 안건 [목록]으로 [시간] 회의의 구조화된 일정을 만들어줘. 시간 배분 포함.”

주간 업무

주간 보고: “[상사/팀]에게 주간 보고를 작성해줘. 완료: [목록]. 진행 중: [목록]. 차단: [목록]. 다음 주: [목록]. 형식: 글머리, 200자 이내.”

민원 일괄 답변: “[주제]에 대한 [X]건의 민원이에요. 우리 표준 정보로 개별 답변을 작성해줘: [정책/FAQ]. 민원인 이름과 구체적 질문으로 개인화해줘.”

데이터 검토: “이번 주 [지표 유형] 데이터를 검토해줘. 지난주 대비 [X]% 이상 변한 것을 플래깅하고 추이를 강조해줘.”

월간 업무

성과 보고: “이 지표로 월간 성과 요약을 만들어줘: [데이터]. 목표 대비 비교. 상/중/하 상태 표시. 서술 요약 포함.”

정책 변경 검토: “이번 달 [정책 영역] 변경 사항을 요약해줘. 우리 부서에 영향은? 조치 사항은?”

✅ Quick Check: 복잡한 업무가 아니라 저위험·고반복 업무부터 시작해야 하는 이유는? 간단한 업무부터 시작하면 AI의 장단점을 배울 수 있어요 — 어디서 시간을 절약하고, 어디서 실수하고, 어떤 프롬프트가 효과적인지. 복지 결정이나 대시민 소통 같은 고위험 업무의 위험 없이 경험을 쌓을 수 있어요.

성과 측정

AI의 가치를 입증하기 위해 이 지표를 추적하세요:

이 수치가 예산 시즌에 중요해요. ‘주당 5시간 절약’이 ‘부서 연간 260 인력시간 회수’가 되고, AI 도구 확대의 설득력 있는 예산 정당화가 돼요.

기관 AI 문화 만들기

혼자만의 학습이 아니에요. 팀의 AI 자원이 되는 거예요:

효과적인 방법 공유: 좋은 결과를 내는 프롬프트를 발견하면 동료에게 공유하세요. 정부 AI 도입은 동료 학습으로 확산돼요.

워크플로 문서화: 특정 업무에 AI를 어떻게 쓰는지 간단한 가이드를 만드세요. 여러분의 문서가 신규 직원 교육 자료가 돼요.

정책 제안: 기관에 AI 사용 정책이 없으면 레슨 5의 NIST AI RMF와 디지털플랫폼정부위원회 가이드라인을 참조해서 초안을 도울 수 있어요.

점진적 교육: 월 1회 ‘AI 활용 행정’ 점심 세션을 시작하세요. 매회 실제 사례 하나를 보여주세요. 이론이 아니라 실무 중심으로.

코스 복습: 배운 것

캡스톤 실습

모든 것을 합쳐보세요:

정부 업무에 AI를 도입하려는 공무원이에요.

내 역할: [직급과 부서]
가장 시간이 많이 걸리는 업무 3가지:
1. [업무]
2. [업무]
3. [업무]

각 업무에 대해:
1. 데이터 보안 등급은? (공개 / 내부 / 개인정보)
2. 이 코스의 어떤 AI 접근법이 적용되나?
3. 사람 검토 계획은?
4. 성공 지표는?
5. 뭐가 잘못될 수 있고, 어떻게 방지하나?

30일 실행 계획 생성:
- 1주차: [구체적 행동]
- 2주차: [구체적 행동]
- 3주차: [구체적 행동]
- 4주차: [결과 측정과 조정]

내 역할에 맞게 구체적으로. 정책과 데이터 보안 고려 포함.

핵심 정리

• 저위험·고반복 업무부터 시작해서 AI 자신감을 쌓은 후 복잡한 업무로 확대 — 회의록, 보고서 요약이 좋은 시작점
• 자주 쓰는 업무의 프롬프트 라이브러리를 유지 — 다듬어진 프롬프트를 재사용하는 게 매번 새로 작성하는 것보다 효율적
• 절약 시간과 품질 향상을 추적해서 AI 도입 확대의 근거를 만드세요 — 수치가 예산 정당화의 핵심
• 워크플로를 동료에게 공유 — 정부 AI 도입은 동료 학습으로 확산돼요
• 사람의 책임이 기반: AI가 보조하고 사람이 결정하고 사람이 책임져요

이 코스를 완료한 것을 축하해요. 이제 정부에서 AI를 책임 있게 사용하는 지식과 도구가 있어요 — 시간을 절약하고, 서비스 품질을 높이고, 정부가 의존하는 공공 신뢰를 유지하면서. 정부가 AI를 사용할지가 아니라, 여러분이 기관이 올바르게 사용하도록 돕는 사람이 될지의 문제예요.