① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
청소년 행사와 교육을 운영할 때 사전신청자도 현장에서 종이명단에서 이름을 찾고, 서명한 뒤 직원 확인을 받아야 했습니다. 참가자가 몰리면 대기시간이 길어지고 운영 인력은 명단 확인에 매달렸으며, 행사 종료 후에는 다시 명단을 취합해 Excel로 실적을 정리해야 했습니다.
기존 방식은 1명당 최소 40~60초가 걸렸고, 참가자가 몰리거나 명단 확인이 지연되는 경우에는 길게는 2~3분까지 소요되기도 했습니다. 행사 실적 취합·분석에도 2~3일이 필요했습니다. 별도 시스템을 외주 개발하기에는 예산과 시간이 부담되어 생성형 AI를 활용해 직접 필요한 업무 도구를 만들어보기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 경험은 없었지만 현장에서 필요한 업무규칙은 알고 있었습니다.
그래서 AI에게 코드를 먼저 요구하기보다 “휴대폰 뒤 4자리로 참가자를 찾고 싶다”, “가족 중 일부만 먼저 입장할 수도 있다”, “현장접수와 사전신청자를 구분해야 한다”, “재입장 여부와 입장시간을 기록해야 한다”처럼 실제 상황을 자연어로 설명했습니다.
이를 바탕으로 AI와 함께 조회 → 입장처리 → 데이터 저장 → 실시간 통계 → Excel·PDF 출력 순으로 기능을 구현했습니다. PC와 태블릿에서 직접 테스트하고 오류나 예외 상황이 발견될 때마다 다시 AI에 설명해 수정했으며, 사용자 매뉴얼과 운영 절차 작성에도 AI를 활용했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
종이명단에서 이름을 찾고 서명하던 절차를 휴대폰 뒤 4자리 조회 또는 현장 즉시 등록 방식으로 바꾸면서, 기존에는 1인당 최소 40~60초, 참가자가 몰리거나 명단 확인이 지연될 경우 길게는 2~3분까지 걸리던 입장처리를 약 5초 수준으로 단축했습니다.또한 입장과 동시에 데이터가 자동 누적되어 행사 종료 후 다시 명단을 입력할 필요가 없어졌고, 기존 2~3일 걸리던 실적 취합·분석도 실시간 확인이 가능해졌습니다.
특히 언론보도 기준 약 40만 명이 방문한 2026 천안 K-컬처박람회에서 재단 체험부스를 5일간 운영하며 체험부스 참여자 4,386명의 입장을 실제 시스템으로 처리했습니다. 이후 다른 행사와 프로그램에서도 반복 활용하고 있습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI가 만들어준 결과를 그대로 사용하지 않고 현장 실무자의 경험을 업무규칙으로 계속 추가한 것이 핵심입니다.
처음에는 단순 입장 조회에서 시작했지만 실제 운영 과정에서 필요한 가족 일부입장, 재입장 확인, 현장접수, 미입장자 구분, 다중 태블릿, 실시간 통계 등을 단계적으로 추가했습니다.
또 한 번 쓰고 끝나는 프로그램이 아니라 행사별로 새로 설정해 반복 사용할 수 있도록 설계했고, 실제 운영 과정에서 발생한 오류와 예외상황, 사용자 피드백을 AI와 지속적으로 검토하며 기능과 운영방식을 여러 차례 개선했습니다.
즉, AI에게 업무를 맡긴 것이 아니라 현장을 가장 잘 아는 사람이 AI를 개발 파트너로 활용해 실제 운영방식을 다시 설계했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
가능합니다. 중요한 것은 개발 지식보다 자신의 업무를 구체적인 규칙으로 설명하는 것입니다.
반복되는 업무 하나를 정한 뒤 ① 현재 처리과정 정리 → ② 불편한 단계 찾기 → ③ 필요한 규칙을 AI에 설명 → ④ 작은 기능부터 구현 → ⑤ 실제 사용 후 개선 순서로 진행하면 됩니다.
저 역시 개발 경험 없이 작은 참가자 조회 기능부터 시작해 실제 현장 테스트를 반복하며 입장관리·통계·결과보고까지 확장했습니다.
AI는 개발자만의 도구가 아니라, 현장을 가장 잘 아는 사람이 자신의 문제를 직접 해결할 수 있게 해주는 도구였습니다.