요즘 AI를 업무에 활용하는 것은 더 이상 특별한 일이 아닙니다.
궁금한 내용을 물어보기도 하고, 작성한 문장을 다듬기도 합니다. 사업계획서의 초안을 함께 작성하거나 회의 내용을 요약할 수도 있습니다. 이미지를 만들고 영상을 제작하는 일도 이제는 개인이 AI와 함께 할 수 있는 일이 되었습니다.
저 역시 처음에는 비슷했습니다.
업무 중 궁금한 것을 물어보고, 작성한 문서를 검토받고, 생각을 정리하거나 새로운 아이디어를 얻는 데 AI를 활용했습니다.
처음 제대로 사용해봤을 때의 느낌은 꽤 강렬했습니다.
"신세계였죠. 이런 도구가 있다니!"
예전에는 한참을 고민하며 작성하던 문장을 빠르게 정리할 수 있었고, 자료를 요약하거나 아이디어를 확장하는 데 들어가던 시간도 크게 줄었습니다. 혼자였다면 시작조차 어려웠을 이미지 제작이나 간단한 웹 도구 개발까지 직접 시도해볼 수 있게 되었습니다.
AI는 단순히 업무시간을 조금 줄여주는 것을 넘어, 한 사람이 할 수 있는 일의 범위 자체를 넓혀주는 도구처럼 느껴졌습니다.
그러면서 문득 이런 생각이 들었습니다.
우리가 AI를 활용한다는 것은 무엇을 의미하는 걸까?
AI를 얼마나 사용해야 잘 활용하는 걸까?
이 질문에 하나의 정답이 있을 필요는 없다고 생각합니다.
누군가는 맞춤법을 확인하는 데 AI를 사용할 수 있습니다.
누군가는 보고서를 작성하는 데 활용할 수도 있고, 사업 아이디어를 함께 고민하거나 이미지를 만드는 데 사용할 수도 있습니다.
또 다른 누군가는 데이터를 분석하거나 프로그램을 개발하는 데까지 활용할 수 있습니다.
그렇다고 마지막 사람이 AI를 가장 잘 활용한다고 말할 수 있을까요?
저는 그렇게 생각하지 않습니다.
개인의 AI 활용은 결국 자신의 업무와 필요에 맞으면 됩니다.
문장 하나를 다듬는 것으로 하루 업무가 조금 편해졌다면 그것 역시 충분히 의미 있는 AI 활용입니다. 모든 사회복지사가 프롬프트 전문가가 될 필요도 없고, 데이터를 분석하거나 프로그램을 만들 필요도 없습니다.
AI 활용의 범위는 개인마다 다를 수 있고, 그 차이는 존중받아야 한다고 생각합니다.
다만 AI를 계속 사용하면서 한 가지 차이가 눈에 들어오기 시작했습니다.
아주 강력한 도구가 하나 생겼다
지금 우리가 개인적으로 AI를 사용하는 모습을 가만히 들여다보면 공통적인 흐름이 있습니다.
필요한 일이 생깁니다.
AI를 실행합니다.
질문하거나 요청합니다.
결과를 받습니다.
그리고 그 결과를 다시 업무에 활용합니다.
AI가 없던 때와 비교하면 엄청난 변화입니다.
한 시간이 걸리던 문서작업이 훨씬 짧아질 수도 있고, 혼자서는 만들기 어려웠던 이미지를 만들 수도 있습니다. 개발을 배우지 않은 사람도 간단한 프로그램을 만들어볼 수 있습니다.
한 사람이 할 수 있는 일의 범위가 이전보다 훨씬 넓어진 것입니다.
그런 의미에서 AI는 지금까지 우리가 사용해온 많은 업무도구와는 비교하기 어려울 정도로 활용성이 큰 도구입니다.
하지만 한편으로 생각해보면 업무가 시작되는 방식 자체는 크게 달라지지 않았습니다.
사람이 필요성을 느끼고 AI를 사용해야 일이 시작됩니다.
AI가 내 일을 훨씬 빠르게 도와주고, 이전에는 하지 못했던 일까지 가능하게 해주지만 여전히 업무의 중심에는 사람이 있습니다.
그렇다면 여기에서 다음 질문이 생깁니다.
AI를 잘 쓰는 직원이 많으면 AI를 잘 활용하는 조직일까?
어떤 사회복지기관에 AI를 능숙하게 사용하는 직원들이 있다고 생각해보겠습니다.
한 직원은 AI와 함께 사업계획서를 작성합니다.
다른 직원은 홍보 이미지를 만들고, 또 다른 직원은 만족도 조사 결과를 분석합니다.
회의록을 정리하는 직원도 있고 각종 문서를 검토받는 직원도 있습니다.
그렇다면 이 기관은 AI를 잘 활용하는 기관이라고 할 수 있을까요?
어쩌면 그렇다고 할 수도 있습니다.
하지만 조금 다른 질문을 해볼 수도 있습니다.
그 직원들이 다른 기관으로 옮긴 뒤에도 그 조직에는 AI 활용의 경험이 남아 있을까요?
직원이 사용했던 프롬프트는 개인의 계정에 남아 있고, 시행착오를 통해 발견한 활용방법은 그 직원의 경험으로 남고, 조직에는 AI를 활용해 만들어낸 최종 문서만 남아 있다면 어떨까요.
구글 워크스페이스처럼 조직이 함께 사용하는 디지털 환경 안에서 업무를 하고 있다고 해도, AI를 어떤 방식으로 활용했는지, 어떤 프롬프트가 효과적이었는지, 어떤 과정을 거쳐 결과를 만들었는지가 개인에게만 남는다면 결국 그 노하우는 개인의 경험에 머물 수 있습니다.
AI가 등장하기 이전에도 우리는 비슷한 문제를 경험해왔습니다.
업무를 잘하는 직원이 떠나면 그 사람이 가지고 있던 노하우도 함께 사라지는 경우가 있었습니다.
AI 시대에도 같은 일이 반복될 수 있습니다.
개인의 AI 활용과 조직의 AI 활용은 다를지도 모른다
그래서 저는 개인의 AI 활용과 조직의 AI 활용을 조금 다르게 바라볼 필요가 있지 않을까 생각하게 되었습니다.
개인의 AI 활용은 'AI를 어떻게 사용할 것인가'의 문제라면, 조직의 AI 활용은 'AI와 함께 어떻게 일할 것인가'의 문제일 수 있습니다.
직원들에게 AI 사용법을 알려주고 프롬프트 교육을 하는 것은 분명 중요합니다.
하지만 그것만으로 조직의 AI 활용이 완성되는 것은 아닐지도 모릅니다.
프롬프트를 잘 작성하는 방법을 배우는 것만큼이나, 그 프롬프트를 활용한 과정과 그 결과가 조직의 업무 흐름 안에 자리 잡는 것이 중요할 수 있습니다.
직원이 AI를 활용한 과정에서 얻은 경험이 조직 안에 남고, 좋은 활용방법이 다음 업무에도 사용되고, 담당자가 바뀌어도 이전의 경험을 이어받을 수 있어야 하지 않을까요.
더 나아가 매번 직원이 AI에게 같은 질문을 반복하는 것이 아니라 그 과정 자체가 업무 흐름 안에 들어갈 수도 있을 것입니다.
그때부터 AI는 직원 개인이 사용하는 하나의 도구를 넘어 조직이 일하는 방식의 일부가 됩니다.
그런데 작은 사회복지기관에서 그게 가능할까?
여기까지 생각하면 곧바로 현실적인 질문을 만나게 됩니다.
사회복지기관은 대부분 대기업이나 정부조직처럼 대규모 조직이 아닙니다.
AI 전담부서를 만들기도 어렵고, 개발자와 데이터 전문가를 별도로 채용하기도 어렵습니다. 거대한 데이터 플랫폼을 구축하거나 자체적인 AI 시스템을 만드는 것도 현실적으로 쉽지 않습니다.
그렇다면 사회복지기관에서 이야기하는 '조직 차원의 AI 활용'은 어떤 모습이어야 할까요?
꼭 거대한 AI 시스템을 구축해야만 가능한 것일까요?
아니면 우리가 매일 사용하는 출석부 하나, 프로그램 신청서 하나, 운영일지 하나를 바꾸는 것에서 시작할 수도 있을까요?
저 역시 아직 그 답을 가지고 있지는 않습니다.
다만 AI를 직접 사용하고 작은 업무도구들을 만들어보면서 한 가지 흥미로운 사실을 발견했습니다.
업무를 편하게 만들기 위해 시작한 작은 변화들이 어느 순간부터 데이터를 남기기 시작했다는 것입니다.
종이에 체크하고 끝났던 출석이 데이터가 되고, 프로그램 신청정보가 쌓이고, 운영기록이 다시 검색하고 분석할 수 있는 정보가 됩니다.
그리고 여기에서 또 하나의 질문이 생겼습니다.
어쩌면 사회복지 현장의 AI 혁신은 AI부터 시작되는 것이 아닐 수도 있지 않을까?
우리는 이미 수많은 정보를 만들면서 일하고 있습니다.
출석, 상담, 프로그램 신청, 대기자, 욕구조사, 만족도, 사업실적, 예산, 각종 기록과 결과보고서까지.
그런데 우리는 그 많은 정보를 얼마나 다시 사용하고 있을까요?
AI를 사용하다가 시작된 질문은 결국 데이터와 우리가 일하는 방식에 대한 질문으로 이어졌습니다.
그래서 다음에는 이 이야기를 조금 더 해보려고 합니다.
사회복지는 정말 데이터가 부족한 분야일까요?
어쩌면 우리는 데이터가 부족했던 것이 아니라, 수많은 데이터를 만들면서도 다시 사용할 수 있는 형태로 남기지 못했던 것은 아닐까요.
AI와 사회복지에 대한 이야기는 아마 이 질문에서 다시 이어질 것 같습니다.