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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
결정은 사람이, 나머지는 AI가
영어 9시간 국제회의의 준비·실시간 대응·회의록 작성까지, 사람이 결정하고 AI가 보조하는 전주기 업무 자동화 실증 사례
🤖 활용 AI 도구
Claude
https://blog.naver.com/twomeaning/224318161550
1. 어떤 상황에서 AI를 활용 했나요?
ITU-R 국제회의는 하루 약 9시간 동안 영어 중심으로 진행되며, 회의 전에는 수십 건의 타국 기고서를 검토하고, 회의 중에는 빠른 영어 발언을 실시간으로 이해해야 하며, 회의 후에는 공식 한국어 회의록 초안을 작성해야 한다.
특히 동시통역이 제공되지 않는 실무 회의에서는 발언 내용을 놓치지 않고 이해하는 것과 동시에, 쟁점·국가별 입장·결정사항을 기록해야 하는 부담이 크다. 회의가 끝난 뒤에도 당일 또는 익일 중 회의록 초안을 정리해야 하므로, 담당자에게는 사전 준비, 실시간 대응, 사후 문서화가 동시에 요구되는 상황이었다.
이에 따라 AI를 단순 번역 도구가 아니라, 국제회의 업무 전 과정을 보조하는 실무형 업무 인프라로 활용하고자 했다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI는 회의 전, 회의 중, 회의 후의 세 단계에 나누어 활용했다.
먼저 회의 전에는 클로드 프로젝트에 회의록 작성 지침, 직전 회의 결과, 참가계획서, 주요 기고서 요약 자료를 등록해 회의 배경과 문서 작성 기준을 유지하도록 했다. 이를 통해 각국 기고서의 핵심 쟁점과 변경사항을 사전에 파악하고, 우선 검토가 필요한 문서를 선별하는 데 활용했다.
회의 중에는 클로드 코드를 활용해 실시간 번역·분석 도구를 직접 개발했다. 해당 도구는 Zoom 화면의 자막 변화를 감지해 새로 추가된 영어 발언을 추출하고, 이를 한국어로 번역하도록 구성했다. 또한 단순 번역에 그치지 않고, 최근 발언 요약, 국가별 입장 분석, 쟁점 정리, 30분 단위 요약, 전체 회의 요약 기능을 추가해 회의 흐름을 구조적으로 파악할 수 있도록 했다.
회의 후에는 실시간 번역 도구에서 생성된 발언 기록 txt 파일을 AI에 입력하고, 사전에 등록한 회의록 양식에 따라 소주제별 회의록 초안을 생성하도록 했다. 불명확한 부분은 [확인 필요]로 표시하게 하여, 담당자가 최종 검토와 수정 과정에서 확인해야 할 지점을 쉽게 파악할 수 있도록 했다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
ITU-R 국제 회의는 처음이었다. 만약 AI를 활용한 결과물이 없었다면 회의 전 기고서 검토, 회의 중 실시간 이해, 회의 후 회의록 작성이 부담이 많이 됬을 것이다. 특히 장시간 영어 회의에서는 발언을 놓치면 이후 논의 흐름을 다시 따라가기 어렵고, 회의 후 기록을 복원하는 데 많은 시간이 소요 되었을 것이다.
하지만 AI 활용 후에는 회의 전 단계에서 기고서별 쟁점을 먼저 파악할 수 있어 검토 우선순위를 정하는 데 도움이 되었다. 회의 중에는 실시간 번역과 최근 발언 요약 기능을 통해 놓친 내용을 빠르게 복구할 수 있었고, 쟁점분석 기능을 통해 국가별 입장과 논의 흐름을 구조적으로 파악할 수 있었다.
회의 후에는 발언 기록을 기반으로 회의록 초안의 뼈대를 빠르게 생성할 수 있었다. 담당자는 처음부터 모든 내용을 작성하기보다, AI가 만든 초안을 기준으로 사실관계와 표현을 검토·수정하는 방식으로 업무를 전환할 수 있었다.
결과적으로 AI는 담당자의 판단을 대체한 것이 아니라, 반복적이고 시간이 많이 걸리는 정리 업무를 줄이고 담당자가 핵심 쟁점과 최종 판단에 집중할 수 있도록 지원했다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 큰 특징은 AI를 하나의 기능으로만 사용하지 않고, 회의 전·중·후 업무 흐름 전체에 맞춰 설계했다는 점이다.
단순히 “영어를 한국어로 번역하는 도구”가 아니라, 기고서 분석, 실시간 발언 기록, 흐름 복구, 쟁점분석, 회의록 초안 생성까지 연결되는 전주기 구조로 구성했다. 특히 현장에서 실제로 사용하면서 드러난 문제를 즉시 반영해 기능을 개선했다.
초기 버전은 실시간 번역 기능만 제공했지만, 실제 회의에서는 단문 번역만으로 전체 논의 맥락을 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 따라 “뭐래?” 기능, 쟁점분석 기능, 30분 요약 기능, 전체 요약 기능을 추가했다. 즉, 사용자가 회의 중 실제로 필요로 하는 질문을 버튼 기능으로 전환한 것이 핵심 개선 포인트였다.
또 하나의 원칙은 “결정은 사람이, 나머지는 AI가”이다. AI가 만든 번역, 요약, 회의록 초안은 참고자료로 활용하되, 우리 측 입장 판단, 최종 표현, 문서 책임은 담당자가 직접 수행하도록 했다. 이처럼 AI에게 맡길 일과 사람이 결정할 일을 구분한 점이 본 사례의 차별점이다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
본 사례는 특정 국제회의에 맞춰 개발되었지만, 기본 구조는 다른 업무에도 충분히 적용할 수 있다.
다국어 회의, 장시간 회의, 기술 회의, 정책 협의, 세미나, 자문회의처럼 사전 자료 검토와 회의 중 기록, 회의 후 문서화가 반복되는 업무라면 유사한 방식으로 활용할 수 있다.
따라 하기 위한 핵심 절차는 다음과 같다.
회의 전: 관련 자료, 회의록 양식, 주요 참고문서를 AI 프로젝트에 등록한다.
회의 중: 자막 또는 발언 기록을 기반으로 실시간 번역과 요약을 수행한다.
회의 후: 발언 기록을 회의록 양식에 맞춰 초안화한다.
최종 단계: 담당자가 사실관계, 표현, 판단사항을 직접 검토하고 확정한다.
반드시 복잡한 시스템을 처음부터 만들 필요는 없다. 우선 회의 자료 요약, 발언 기록 정리, 회의록 초안 작성처럼 반복 부담이 큰 한두 가지 업무부터 적용해도 효과를 확인할 수 있다. 이후 실제 사용 과정에서 필요한 기능을 단계적으로 추가하면 된다.
따라서 본 사례는 국제회의뿐 아니라, 공공기관·기업·연구기관의 장시간 회의 업무에도 확장 가능한 AI 활용 모델이라고 할 수 있다.
1. 어떤 상황에서 AI를 활용 했나요?
ITU-R 국제회의는 하루 약 9시간 동안 영어 중심으로 진행되며, 회의 전에는 수십 건의 타국 기고서를 검토하고, 회의 중에는 빠른 영어 발언을 실시간으로 이해해야 하며, 회의 후에는 공식 한국어 회의록 초안을 작성해야 한다.
특히 동시통역이 제공되지 않는 실무 회의에서는 발언 내용을 놓치지 않고 이해하는 것과 동시에, 쟁점·국가별 입장·결정사항을 기록해야 하는 부담이 크다. 회의가 끝난 뒤에도 당일 또는 익일 중 회의록 초안을 정리해야 하므로, 담당자에게는 사전 준비, 실시간 대응, 사후 문서화가 동시에 요구되는 상황이었다.
이에 따라 AI를 단순 번역 도구가 아니라, 국제회의 업무 전 과정을 보조하는 실무형 업무 인프라로 활용하고자 했다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI는 회의 전, 회의 중, 회의 후의 세 단계에 나누어 활용했다.
먼저 회의 전에는 클로드 프로젝트에 회의록 작성 지침, 직전 회의 결과, 참가계획서, 주요 기고서 요약 자료를 등록해 회의 배경과 문서 작성 기준을 유지하도록 했다. 이를 통해 각국 기고서의 핵심 쟁점과 변경사항을 사전에 파악하고, 우선 검토가 필요한 문서를 선별하는 데 활용했다.
회의 중에는 클로드 코드를 활용해 실시간 번역·분석 도구를 직접 개발했다. 해당 도구는 Zoom 화면의 자막 변화를 감지해 새로 추가된 영어 발언을 추출하고, 이를 한국어로 번역하도록 구성했다. 또한 단순 번역에 그치지 않고, 최근 발언 요약, 국가별 입장 분석, 쟁점 정리, 30분 단위 요약, 전체 회의 요약 기능을 추가해 회의 흐름을 구조적으로 파악할 수 있도록 했다.
회의 후에는 실시간 번역 도구에서 생성된 발언 기록 txt 파일을 AI에 입력하고, 사전에 등록한 회의록 양식에 따라 소주제별 회의록 초안을 생성하도록 했다. 불명확한 부분은 [확인 필요]로 표시하게 하여, 담당자가 최종 검토와 수정 과정에서 확인해야 할 지점을 쉽게 파악할 수 있도록 했다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
ITU-R 국제 회의는 처음이었다. 만약 AI를 활용한 결과물이 없었다면 회의 전 기고서 검토, 회의 중 실시간 이해, 회의 후 회의록 작성이 부담이 많이 됬을 것이다. 특히 장시간 영어 회의에서는 발언을 놓치면 이후 논의 흐름을 다시 따라가기 어렵고, 회의 후 기록을 복원하는 데 많은 시간이 소요 되었을 것이다.
하지만 AI 활용 후에는 회의 전 단계에서 기고서별 쟁점을 먼저 파악할 수 있어 검토 우선순위를 정하는 데 도움이 되었다. 회의 중에는 실시간 번역과 최근 발언 요약 기능을 통해 놓친 내용을 빠르게 복구할 수 있었고, 쟁점분석 기능을 통해 국가별 입장과 논의 흐름을 구조적으로 파악할 수 있었다.
회의 후에는 발언 기록을 기반으로 회의록 초안의 뼈대를 빠르게 생성할 수 있었다. 담당자는 처음부터 모든 내용을 작성하기보다, AI가 만든 초안을 기준으로 사실관계와 표현을 검토·수정하는 방식으로 업무를 전환할 수 있었다.
결과적으로 AI는 담당자의 판단을 대체한 것이 아니라, 반복적이고 시간이 많이 걸리는 정리 업무를 줄이고 담당자가 핵심 쟁점과 최종 판단에 집중할 수 있도록 지원했다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 큰 특징은 AI를 하나의 기능으로만 사용하지 않고, 회의 전·중·후 업무 흐름 전체에 맞춰 설계했다는 점이다.
단순히 “영어를 한국어로 번역하는 도구”가 아니라, 기고서 분석, 실시간 발언 기록, 흐름 복구, 쟁점분석, 회의록 초안 생성까지 연결되는 전주기 구조로 구성했다. 특히 현장에서 실제로 사용하면서 드러난 문제를 즉시 반영해 기능을 개선했다.
초기 버전은 실시간 번역 기능만 제공했지만, 실제 회의에서는 단문 번역만으로 전체 논의 맥락을 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 따라 “뭐래?” 기능, 쟁점분석 기능, 30분 요약 기능, 전체 요약 기능을 추가했다. 즉, 사용자가 회의 중 실제로 필요로 하는 질문을 버튼 기능으로 전환한 것이 핵심 개선 포인트였다.
또 하나의 원칙은 “결정은 사람이, 나머지는 AI가”이다. AI가 만든 번역, 요약, 회의록 초안은 참고자료로 활용하되, 우리 측 입장 판단, 최종 표현, 문서 책임은 담당자가 직접 수행하도록 했다. 이처럼 AI에게 맡길 일과 사람이 결정할 일을 구분한 점이 본 사례의 차별점이다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
본 사례는 특정 국제회의에 맞춰 개발되었지만, 기본 구조는 다른 업무에도 충분히 적용할 수 있다.
다국어 회의, 장시간 회의, 기술 회의, 정책 협의, 세미나, 자문회의처럼 사전 자료 검토와 회의 중 기록, 회의 후 문서화가 반복되는 업무라면 유사한 방식으로 활용할 수 있다.
따라 하기 위한 핵심 절차는 다음과 같다.
회의 전: 관련 자료, 회의록 양식, 주요 참고문서를 AI 프로젝트에 등록한다.
회의 중: 자막 또는 발언 기록을 기반으로 실시간 번역과 요약을 수행한다.
회의 후: 발언 기록을 회의록 양식에 맞춰 초안화한다.
최종 단계: 담당자가 사실관계, 표현, 판단사항을 직접 검토하고 확정한다.
반드시 복잡한 시스템을 처음부터 만들 필요는 없다. 우선 회의 자료 요약, 발언 기록 정리, 회의록 초안 작성처럼 반복 부담이 큰 한두 가지 업무부터 적용해도 효과를 확인할 수 있다. 이후 실제 사용 과정에서 필요한 기능을 단계적으로 추가하면 된다.
따라서 본 사례는 국제회의뿐 아니라, 공공기관·기업·연구기관의 장시간 회의 업무에도 확장 가능한 AI 활용 모델이라고 할 수 있다.
📎 첨부파일 (1)
📄 바이브 코딩으로 만든 번역 및 분석 도구.mp4
