① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
담당자가 바뀌면 새 담당자는 인수인계 자료와 주변 직원의 설명을 통해 해야 할 일을 파악합니다. 하지만 자료에 빠진 업무나 특정 시기에 돌아오는 반복업무는 교육을 받거나 경험이 쌓이기 전까지 놓치기 쉽습니다. 평소에도 직원들은 포스트잇, 출력물, PC 메모 등에 할 일을 따로 기록하고, 상위부서의 보고·자료 제출 요청도 직접 챙겨야 했습니다.
조직에서 반복되는 업무를 개인의 기억과 메모에 의존해 관리하는 방식을 개선하고자 AI를 활용했습니다. 단순히 일정을 알려주는 앱이 아니라, 담당 업무에 필요한 일정이 연결되는 업무관리체계를 만들고자 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI를 활용해 업무관리 앱 ‘리마인더’를 설계·개발했습니다. 실제 업무 흐름과 불편을 설명하고, 필요한 기능과 화면, 업무정보를 저장하고 연결하는 구조를 구체화했습니다. AI가 작성한 코드를 실행해 보고, 의도와 다른 부분을 설명하며 수정하는 과정을 반복했습니다.
주요 기능은 세 가지입니다. 첫째, 담당 업무를 선택하면 해당 업무에 미리 연결된 매일·매주·매월·분기별 일정이 자동 생성됩니다. 둘째, 상위부서에서 공유한 요청 일정을 자신의 업무 일정과 함께 확인할 수 있습니다. 셋째, 문장 속 날짜·반복주기 등의 키워드를 인식해 일정을 등록할 수 있습니다. 이 입력 방식의 인식 규칙도 AI와 함께 설계했습니다. AI는 이러한 체계를 설계·개발하는 데 활용했으며, 현재 실행 중인 AI가 모든 업무를 판단하는 방식은 아닙니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
반복일정을 하나씩 기억하고 입력하던 방식에서, 자신이 맡은 업무를 선택하면 관련 일정이 자동으로 연결되는 방식을 구현했습니다. 예를 들어 매월 수행하는 업무의 주기를 사전에 등록해 두면, 해당 업무를 선택한 직원의 달력에 반복일정이 생성됩니다. 부서의 요청 일정도 개인 업무와 함께 확인할 수 있도록 했습니다.
이를 통해 개인의 메모에 머물던 업무 주기를 공통 기준으로 관리하고, 담당자가 바뀌어도 같은 기준으로 일정을 구성할 수 있는 기반을 마련했습니다. 다만 실제 업무 누락 감소와 시간 절감 효과는 운영 과정에서 추가로 검증해야 합니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
‘일정을 편하게 입력하는 방법’보다 ‘담당 업무에 필요한 일정이 처음부터 연결되는 방법’에 집중했습니다. 업무를 큰 분류와 세부 분류로 나누고 복수 선택할 수 있도록 해, 직원이 맡은 여러 업무의 반복일정을 함께 구성하도록 설계했습니다.
또한 현장 경험을 바탕으로 문제와 기준을 직접 제시하고, AI의 제안을 실제 업무에 대입하며 수정했습니다. 향후에는 일정에 처리 절차·참고자료·주의사항까지 연결해, 개인의 경험이 조직의 업무 자산으로 축적되도록 확장하고자 합니다. LLM을 연결한 업무비서 기능도 검토할 수 있지만, 먼저 업무정보를 정확하게 유지하고 갱신하는 체계가 필요합니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
반복업무와 담당 역할이 있는 조직이라면 같은 방식으로 접근할 수 있습니다. 먼저 한 부서의 반복업무를 모아 업무명·담당 역할·반복주기를 정리하고, AI와 함께 업무 선택과 일정 생성 기능을 구현합니다. 이후 실제 업무 사례로 누락이나 오류를 확인하며 적용 범위를 넓히면 됩니다.
다만 조직마다 업무와 규정이 다르므로, 업무별 기준을 정리하고 확인하는 과정은 필요합니다. 처음부터 모든 업무를 담기보다, 반복주기가 명확한 업무부터 작게 시작하는 방식이라면 다른 공공기관이나 기업에서도 적용을 검토할 수 있습니다.