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생성형 AI 교육의 성패는 강의실에 들어가기 전에 꽤 많이 결정됩니다. 담당자는 교육이 끝난 뒤 참가자가 어떤 업무를 해낼 수 있어야 하는지부터 정해야 합니다.
'생성형 AI 체험'은 목적이 아닙니다. 교육 후 작성할 수 있는 결과물을 한 문장으로 정해야 합니다. 예를 들면 '회의 메모를 보고용 요약문으로 바꾼다', '행사 안내메일 초안을 만든다', '긴 지침에서 담당 업무를 추출한다'처럼요. 결과물이 정해지면 필요한 도구와 실습도 자연스럽게 좁혀집니다.
직무, AI 사용 경험, 교육에 가져올 기기, 사용할 수 있는 계정부터 확인해야 합니다. 같은 입문자라도 한 번도 로그인하지 않은 사람과 매일 ChatGPT를 쓰는 사람은 필요한 설명이 다르거든요. 사전 설문에는 '사용해본 도구'보다 'AI로 처리해본 실제 업무'를 묻는 편이 정확합니다.
유료 계정이 필요한가요? 개인 계정으로 로그인해도 되나요? 기관망에서 접속할 수 있나요? 입력 금지 정보와 승인된 서비스는 무엇인가요? 담당 부서에 확인한 기준을 강사에게 전달해야 실습안을 안전하게 설계할 수 있습니다. 교육 당일 처음 보안 기준을 꺼내면 이미 늦습니다.
개인정보, 민원인의 이름과 연락처, 비공개 문서, 계약 정보, 내부 보안정보는 공개형 AI에 그대로 넣지 않습니다. 실제 문서를 쓰고 싶다면 고유명사와 숫자를 가상의 값으로 바꾸고, 문서 속성이나 첨부파일에도 민감한 정보가 남아 있지 않은지 확인해보세요.
2시간 강의라도 시연만 하면 참가자의 손에는 아무것도 남지 않습니다. 설명, 시연, 개인 실습, 결과 검토에 각각 몇 분을 쓸지 강사와 합의하세요. 입문 교육이라면 기능을 많이 보여주기보다 업무 하나를 끝까지 해보는 편이 낫습니다.
인터넷 속도, 접속 차단 여부, 화면 공유, 빔프로젝터 해상도, 전원, 좌석 배치, 마이크를 확인합니다. 공동 계정을 돌려 쓰는 방식은 피하고 참가자가 직접 사용할 계정을 미리 준비하게 하세요. 가능하다면 교육 전날 실제 기관망과 동일한 환경에서 접속을 시험해보는 것이 안전합니다.
실무에서 AI를 사용해본 경험이 있는가, 비개발자에게 기술 용어를 업무 언어로 번역할 수 있는가, 기관의 직무에 맞춰 사례를 바꿀 수 있는가, 개인정보와 보안을 기능 설명과 함께 다룰 수 있는가를 봐야 합니다. 강의안의 도구 목록보다 참가자가 만들 결과물과 검토 방식부터 요청해보세요.
교육 결과물은 프롬프트 모음이 아니라 실제 업무 초안이어야 합니다. 담당 부서별로 '이번 주에 시험할 업무 하나'를 정하고, 검토 책임자와 공유 위치를 마련하세요. 한 달 뒤 활용 사례를 짧게 수집하면 다음 교육도 훨씬 구체적으로 설계할 수 있습니다.
현장에서는 최신 도구를 많이 다루는 것보다 기관의 규정 안에서 안전하게 한 번 성공해보는 경험이 중요합니다. 한국지능정보사회진흥원의 공공부문 AI 도입·활용 가이드도 행정 수요를 먼저 분석하고 AI 도입 필요성과 서비스 개념을 정의하는 흐름을 제시합니다. 개인정보보호위원회 가이드는 업무자료 입력, 학습 활용 여부, 기록 관리 같은 이용자 관점의 점검 사항을 안내하고 있고요.
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공공기관·교육청·도서관·기업 임직원 대상으로 실습 중심 생성형 AI 교육을 진행합니다. 대상 직무와 교육 후 만들 결과물을 알려주시면 기관 상황에 맞춰 커리큘럼을 함께 설계합니다.