한국인재개발원에서 진행하는 생성형AI교육은 지방의회·지방자치단체·공공기관 실무자가 “자료를 읽고(해석), 쟁점을 뽑고(검증), 문서로 설득(작성)”하는 전 과정을 생성형 AI로 혁신하도록 설계된 현장형 실습 교육입니다.

본 과정은 단순한 도구 사용법을 넘어, 행정사무감사·예산/결산 심사·조례입법·정책기획·주민홍보에 바로 적용되는 업무 템플릿과 산출물을 완성하는 것을 목표로 합니다.

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특히 다음과 같은 생성형 AI를 업무 목적에 따라 분업하여 활용합니다.

• ChatGPT: 문서 초안 작성, 논리 구조화, 표·체크리스트 생성

• NotebookLM: “내 자료 기반” 요약·질문 생성, 근거 중심 정리

• Gemini: 기획·브레인스토밍, 대안 도출, 표현 재구성(설명/홍보 문장화)

• Genspark AI: 자료 정리부터 문서/슬라이드 산출까지 이어지는 워크플로우형 생산 자동화

 

목적

첫째, 생성형 AI를 활용하여 자료 분석·요약·분류·비교를 고속화하고, 업무의 기본 체력을 강화합니다.
둘째, AI가 만들어 주는 “초안”을 검증 가능한 형태로 다듬는 방법을 체계화하여, 공공부문에 필요한 정확성·책임성·신뢰성을 확보합니다.
셋째, 행정사무감사·예산/결산·조례입법 등 핵심 업무에서 쟁점 도출 → 질문 설계 → 보고서·홍보문 작성까지 한 번에 수행할 수 있는 표준 프로세스를 갖추도록 돕습니다.

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대상

본 교육은 다음과 같은 실무자에게 특히 효과적입니다.

• 지방의회 의원, 정책지원관, 의회사무처 직원

• 지자체 공무원(기획·예산·감사·법무·홍보·민원 등)

• 공공기관·출자출연기관의 기획·성과·평가·감사 대응 담당자

• “자료는 많은데 정리와 문서화가 늘 어려운” 모든 정책 실무자

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교육의 핵심 방향

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생성형 AI는 ‘검색 도구’가 아니라 업무 생산의 엔진이 될 수 있습니다. 다만 공공부문에서는 다음 원칙이 반드시 전제되어야 합니다.

• 민감정보·비공개 정보 입력 금지(기관 보안기준 우선)

• AI 결과물은 초안이며, 최종 판단·책임은 담당자 확인

• 근거 확인(원문 대조), 수치 재검산, 반대사례 점검 등 검증 루틴 필수

• 대외 홍보 문서에서는 추정·과장 표현을 구조적으로 차단

본 과정은 위 원칙을 교육 전 과정에 내장하여, “편리함”보다 “책임 있는 활용”을 우선합니다.

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구체적인 교육과정 및 내용(실습 중심)

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첫째, 생성형 AI 실무 기초와 프롬프트 표준(기본기)

• 좋은 답을 얻는 질문 구조(역할–목표–자료–제약–출력형식)

• 추정·환각을 줄이는 문장 규칙(근거 표시, 불확실성 처리)

• 공공문서에 적합한 산출 형식(표/체크리스트/요약보고서/브리핑)

실습 예시

• “보고서 30쪽을 10줄 요약”이 아니라, 쟁점 5개 + 확인질문 10개 + 근거 문장 표시로 재구성

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둘째, NotebookLM로 “내 자료 기반” 요약·쟁점·질문 생성

• 회의록, 업무보고서, 감사결과보고서, 정책자료 등 내가 가진 자료를 기반으로

  • 핵심 요약

  • 개념 정리

  • 질문 후보 생성

  • 논점(찬반/쟁점/대안) 정리

실습 산출물

• 핵심요약 10줄 / 쟁점목록 5개 / 확인질문 10개 / 근거 문장 표시

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셋째, ChatGPT로 행정사무감사 “질의서·자료요구서” 초안 완성

• 쟁점을 사실확인 질문 / 책임 질문 / 대안 질문으로 분리

• 자료요구서 설계(누락 방지 체크 포함)

• 감사장에서 바로 쓰는 “질문 문장”으로 다듬기(핵심·간결·정확)

실습 산출물

• 감사 질의서(초안) 1종 / 자료요구 목록 1종 / 후속조치 점검표 1종

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넷째, 예산안·결산 심사에 생성형 AI 적용(핵심 트랙)

• 예산서·결산서에서 증감 사유, 집행률 리스크, 성과지표 허점을 자동 추출

• 유사사업·유사지자체 비교 질문 설계

• 삭감/조정/대안 제시의 논리 구조화(근거 중심)

실습 산출물

• 예산·결산 쟁점 요약표 1종 / 심사 질문 10개 / 조정 논리 문단 1~2개

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다섯째, 조례입법·심사에 생성형 AI 적용(법제 실무 트랙)

• 조례안 취지–필요성–대상–집행체계–재정영향을 한 번에 정리

• 유사 조례 비교 포인트 도출(핵심 쟁점 중심)

• 검토의견서(찬성/보완/반대) 초안 작성 및 논리 강화

실습 산출물

• 조례 검토의견서(초안) 1종 / 조문 체크리스트 1종 / 보완안 제시 문단

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여섯째, Gemini로 정책기획·대안 도출·표현 재구성(기획 트랙)

• 정책 대안을 구조화(문제–원인–대안–비용–성과지표–리스크)

• 주민에게 설명 가능한 언어로 재표현(전문용어 → 주민 언어)

• 반대논리·우려요인 선제 점검(설득 전략)

실습 산출물

• 정책대안 구조화 도표 1종 / 주민 Q&A 8문 8답 / 설명문(브리핑) 1종

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일곱째, Genspark AI로 “워크플로우형 산출물 생산 자동화”

• 반복 업무를 한 번에 연결하는 생산 흐름 설계

  • 자료 요약 → 표로 정리 → 문서 초안 → 발표자료(슬라이드) 목차/요약

• 팀 단위로 재사용 가능한 “기관 맞춤 워크플로우” 설계

실습 산출물

• 업무자동화 워크플로우(흐름도) 1종 / 산출물 패키지 제작 시연

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교육 특징

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• 현장 실무 기반: 강의가 아니라 “업무 수행 방식”을 훈련합니다.

• 산출물 중심: 교육 종료 시, 각자 업무에 쓰는 템플릿과 초안을 확보합니다.

• 검증·보안 내재화: 공공부문에서 문제가 되는 오류·과장·편향을 예방하는 규칙을 습관화합니다.

• 도구 종속 최소화: 특정 플랫폼이 아니라, 어떤 생성형 AI에도 적용 가능한 업무 설계력을 기릅니다.

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기대 효과

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• 자료 처리 속도와 정확성 동시 향상(요약·비교·정리)

• 감사·예산·조례에서 “핵심 쟁점”을 놓치지 않는 구조 확립

• 보고서·검토의견서·보도자료 등 문서 품질의 표준화

• 주민홍보 콘텐츠의 신뢰성 강화(근거 중심, 과장 방지)

• 조직 내 AI 활용 역량이 개인 기술이 아니라 업무 시스템으로 정착

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강의 강점

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생성형AI교육은 기술 소개에 머무르지 않고, 지방의회와 공공기관 실무에서 반복되는 핵심 업무(감사·예산·조례·정책·홍보)에 생성형 AI를 접목하여 “실제 결과물”을 만드는 과정으로 설계되어 있습니다.
특히 근거 기반 분석, 질문 설계, 문서화, 검증 루틴을 일관된 흐름으로 묶어, 수강생이 교육 직후 현장에서 바로 적용할 수 있도록 돕습니다.