① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 학교 진로교육 프로그램을 기획·운영하는 교육담당자입니다. 캠프가 끝나면 학생들이 작성한 설문과 소감문을 바탕으로,
각자가 경험하고 느낀 내용을 개인별 진로활동기록으로 정리하는 업무를 수행합니다.

한 학교에서 한 번에 300명 이상이 참여하는 경우도 있어, 학생별 응답을 일일이 읽고 서로 다른 경험을 기록으로 작성하는 데
상당한 시간과 노력이 필요했습니다.

처음에는 GPT로 기록 작성이 가능한지 테스트했습니다. 그러나 짧은 응답을 그럴듯한 문장으로 확장하는 과정에서, 학생이 말하지 않은 생각이나 역량까지 덧붙이는 문제가 나타났습니다. 실제 응답에 없는 내용이 많아 결과물을 그대로 사용할 수 없었습니다.

학생의 응답은 개인정보가 포함될 수 있는 자료이므로 활용 범위에도 신중한 접근이 필요했습니다. 또한 시간을 줄이더라도 사실과 다른 기록이 만들어져서는 안 된다고 판단했습니다.

이 경험을 계기로 ‘학생이 실제로 작성한 내용만 근거로 삼고, 근거가 부족하면 임의로 채우지 않는 방식’을 구체화하기
시작했습니다. 많은 학생의 기록을 효율적으로 정리하면서도 사실에 충실한 초안을 만드는 것이 해결하고자 한 과제였습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

활용한 AI 도구는 ChatGPT입니다. 학생 응답을 기록 초안으로 정리하는 데 활용했으며, 반복 업무를 처리할 프로그램을 개발하는 과정에서도 도움을 받았습니다.

당시 저는 파이썬을 사용해 본 적이 없었고, 개발 도구나 API 키를 연결하는 방법도 몰랐습니다. 대신 제가 원하는 기능과 반드시
지켜야 할 기준은 명확했습니다. ‘엑셀에 정리된 여러 학생의 응답을 처리하되, 학생이 쓰지 않은 내용을 지어내지 않고 개인별 기록 초안으로 저장하는 것’이었습니다.

이 요구사항을 ChatGPT에 일상적인 언어로 설명하고, 안내에 따라 파이썬과 비주얼 스튜디오 개발 환경을 준비했습니다. 이어 API 키를 설정해 프로그램에서 AI를 호출하도록 연결했습니다. 낯선 용어나 실행 오류가 나오면 해당 내용을 다시 질문하고, 수정한 코드를 실행하며 원하는 기능이 작동하는지 확인했습니다.

개발 과정에서는 프로그램의 실행 여부와 함께 생성된 문장의 내용도 점검했습니다. 초기 테스트에서 나타난 과도한 해석과 내용 추가를 줄이기 위해, 학생의 실제 응답만 근거로 삼고 없는 경험이나 역량은 덧붙이지 않도록 작성 지침을 구체화했습니다.

그 결과, 엑셀의 학생 응답을 읽어 개인별 진로활동기록 초안을 생성하고 결과를 저장하는 기능을 구현했으며, 최종적으로
실행파일 형태까지 완성했습니다.

전혀 경험이 없던 개발 분야였지만, 현장에서 필요한 기능을 설명하고 결과를 확인하며 수정하는 과정을 통해 제가 원했던 도구를 직접 구현할 수 있었습니다. 저는 업무의 요구사항과 기록 작성 기준을 정하고 결과를 검토했으며, ChatGPT는 이를 구현하기 위한 코드 작성과 오류 해결을 지원했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

3일이 걸리던 기록 작성 업무가 ‘약 5분의 초안 처리와 한 차례의 최종 검토’로 바뀌었습니다.

기존에는 300명 이상이 참여하는 학교의 학생 응답을 하나씩 읽고 옮겨 문장으로 다듬고, 오탈자를 검수하는 데만 3일이 걸렸습니다. 프로그램을 완성한 후에는 초안 생성과 결과 저장을 약 5분 만에 처리하고, 이후 사실과 다른 내용이나 오류가 없는지 최종 확인하는 방식으로 업무를 마무리할 수 있었습니다.

이 변화의 기반은 초기 검증이었습니다. 학생 원문과 생성 결과를 반복적으로 대조하며, 응답에 없는 생각이나 역량을 덧붙이지
않도록 작성 기준을 보완했습니다. 이후에는 학생이 실제로 작성한 내용을 중심으로 정리하고 다듬을 수 있게 되면서, 사람이 처음부터 모든 문장을 작성하던 업무가 결과를 확인하는 업무로 전환되었습니다.

성과는 제 개인 업무에 머물지 않았습니다. 활용 사실이 알려지자 지사에서도 요청이 들어왔고, 이후 회사 전 직원이 사용하는 도구로 확산되었습니다. 누구나 이해하기 쉬운 사용 방식과 실행파일로 완성한 덕분에, 개발 지식이 없는 동료들도 활용할 수 있었습니다.

프로그램으로 정리한 개인별 진로활동기록은 거래처와 교육기관에 서비스 형태로 제공되었고, 만족도 향상으로 이어졌습니다.
코딩을 모르던 교육담당자가 만든 도구가 ‘개인의 3일짜리 반복 업무’를 줄이는 데서 출발해, 전 직원의 업무 방식과 교육기관에
제공하는 서비스까지 바꾸었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

저만의 방식은 ‘AI로 무엇을 할 수 있을까’보다 ‘하고 싶지만 시간과 작업량의 한계 때문에 하지 못했던 일을 어떻게 바꿀까’에서
출발하는 것입니다. 그리고 해결에 앞서, 그 업무에서 반드시 지켜야 할 본질부터 정했습니다.

이 업무의 본질은 많은 학생의 기록을 빨리 쓰는 것이 아니었습니다. 학생이 작성한 사실을 지어내거나 과장하지 않고, 오탈자를
바로잡고 문장을 정리하는 수준에서 기록하는 것이었습니다. 동시에 양식을 통일해 자료를 읽고 활용하는 사람에게도 편리함을 제공해야 했습니다.

초기 결과는 원하는 모습과 비슷했지만, 이 기준을 모두 충족하지는 못했습니다. 문장이 자연스러워도 학생이 말하지 않은 내용이 들어가면 사용할 수 없었습니다. 저는 이를 절충할 수 없는 기준으로 삼고, 원문과 결과를 대조하며 작성 지침과 프로그램을 반복해서 수정했습니다.

또한 제가 이미 아는 방법 안에서만 해결하려 하지 않았습니다. ChatGPT에 다른 구현 방법을 묻고, 한 번도 다뤄본 적 없는 파이썬과 실행파일 제작에도 도전했습니다. 오류가 나면 원인을 확인하고 수정한 뒤 다시 실행했습니다. 수정했다는 설명만으로 끝내지 않고, 실제로 작동하는지와 결과가 기준에 맞는지를 반드시 확인했습니다.

저만의 개선 원칙은 ‘방법은 바꾸되, 본질은 타협하지 않는다’입니다. 처음에 안 된다는 이유로 포기하지 않고, 다른 방법을 찾아
실행하고 검증하면서 실제로 사용할 수 있는 도구로 완성했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네. 저는 파이썬을 한 번도 사용해 본 적이 없는 상태에서 GPT와 함께 처음으로 시작했습니다.
자신의 일을 바꾸고 싶은 다른 사람도 누구나 도전할 수 있다고 생각합니다.

출발점은 개발 지식보다 ‘무엇을 바꾸고 싶은지’와 ‘무엇은 반드시 지켜야 하는지’를 아는 것입니다. 원하는 결과와 업무의 기준을 정리하고, AI에 방법을 묻고, 직접 실행하고 확인하는 과정을 반복하면 됩니다. 모르는 것이 나오면 다시 질문하고, 작동하지 않으면 다른 방법을 시도할 수 있습니다.

AI는 도구이고, 제가 하는 일의 전문가는 저입니다. 학생의 기록에 무엇을 담아야 하는지, 어떤 표현이 사실을 벗어나는지, 현장에서 쓰기 편한 결과물이 무엇인지는 제가 판단해야 했습니다. 그 중심을 잡고 있었기에 개발 방법을 몰라도 필요한 도구를 완성할 수
있었습니다.

실제로 제가 만든 실행파일은 동료와 지사에서도 활용했습니다. 제 개인의 성공을 넘어, 다른 사람도 사용할 수 있는 방식으로 이어졌다는 점에서 재현과 확산의 가능성을 확인했습니다.

이 경험을 통해 저는 지금 방법을 모른다고 해서 끝내 해낼 수 없는 것은 아니라는 걸 배웠습니다.
모르는 것은 묻고, 안 되는 것은 다른 방법으로 시도하면서, 해본 적 없는 일도 제가 원하는 결과로 만들어갈 수 있었습니다.
우리는 이미 각자의 현장에서 문제를 발견하고 해결해 온 사람들입니다.
그 경험과 판단에 AI라는 도구를 더한다면, 지금까지 시간과 기술의 한계로 미뤄두었던 일에도 도전할 수 있습니다.