① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
업무를 하면서 새로운 사업 기회를 찾기 위해 여러 공공기관의 입찰·발주 사이트와 국내외 뉴스 사이트를 매일 확인해야 했습니다. 공고마다 게시 위치와 형식이 달랐고, 같은 검색어를 여러 사이트에서 반복해서 입력해야 했습니다. 뉴스도 제목만으로는 업무 관련성을 판단하기 어려워 기사를 일일이 열어 봐야 했습니다.

하루 업무가 바쁜 날에는 검색을 건너뛰기도 했고, 뒤늦게 중요한 공고를 발견해 준비 시간이 부족해지는 경우도 있었습니다. 이미 확인한 기사와 유사한 뉴스가 반복적으로 나타나면서 실제 분석보다 정보를 찾고 정리하는 데 더 많은 시간이 들었습니다.

저에게 필요했던 것은 더 많은 정보를 보여 주는 서비스가 아니라, 여러 곳에 흩어진 정보 가운데 지금 확인해야 할 내용을 먼저 정리해 주는 도구였습니다. 그래서 공공기관 입찰사업 정보와 국내외 뉴스를 한곳에 모아 확인할 수 있는 정보수집기를 직접 제작하고, 수집된 내용을 AI로 요약·분류하는 업무 방식을 만들었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
정보수집기는 정해진 시간에 여러 공개 정보원에서 신규 공고와 뉴스를 수집합니다. 입찰정보는 공고명, 발주기관, 업무 구분, 예산, 게시일, 마감일, 참가 조건, 원문 주소 등 공통 항목으로 정리하고, 뉴스는 제목, 출처, 게시일, 주요 내용과 원문 주소를 기준으로 모읍니다.

수집된 정보가 많아지면 AI가 다음과 같은 1차 검토를 수행합니다.

첫째, 긴 입찰공고와 뉴스의 핵심 내용을 짧게 요약합니다.
둘째, 정보의 주제와 업무 관련성을 기준으로 분류합니다.
셋째, 마감일이 가깝거나 확인이 필요한 공고를 우선 표시합니다.
넷째, 제목과 내용이 비슷한 뉴스는 중복 여부를 확인해 묶어 줍니다.
다섯째, 해당 정보가 왜 중요할 수 있는지 검토 포인트를 정리합니다.

예를 들어 긴 공고문을 처음부터 모두 읽기 전에 AI가 사업 목적, 발주기관, 주요 과업, 참가 자격과 마감일을 먼저 보여 줍니다. 해외 뉴스도 핵심 내용을 한국어로 요약해 주기 때문에 여러 기사의 흐름을 빠르게 파악할 수 있습니다.

다만 AI가 내린 분류와 요약만으로 사업 참여 여부를 결정하지는 않습니다. 관심 정보는 반드시 공식 원문과 첨부파일을 다시 확인합니다. AI는 찾고 정리하는 첫 번째 검토자이고, 최종 판단과 책임은 사람이 맡도록 역할을 구분했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 출근 후 업무 순서가 달라졌다는 점입니다. 이전에는 여러 사이트를 하나씩 방문해 검색어를 입력하고 새로운 자료가 있는지 확인했습니다. 지금은 정보수집기에서 신규 입찰공고와 국내외 뉴스를 먼저 살펴본 뒤, 검토 가치가 높은 정보만 원문으로 이동해 확인합니다.

반복적인 검색과 복사, 정리에 사용하던 시간이 줄어들면서 공고의 조건과 사업성을 분석하고 대응 전략을 고민하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있게 되었습니다. 마감일이 가까운 공고가 먼저 보이기 때문에 뒤늦게 사업을 발견할 가능성도 줄었습니다.

뉴스 역시 단순히 많은 기사를 읽는 방식에서 벗어나, 비슷한 기사들을 하나의 흐름으로 파악할 수 있게 되었습니다. 국내 정책 변화와 해외 산업 동향을 함께 비교하면서 한 건의 뉴스가 실제 사업 환경에 어떤 영향을 미칠지 생각하는 시간이 늘었습니다.

무엇보다 중요한 기회를 놓칠 수 있다는 불안이 줄었습니다. AI가 업무를 대신해 준 것이 아니라, 사람이 더 중요한 분석과 의사결정에 집중할 수 있는 시간을 돌려준 것입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
첫 번째 개선 포인트는 AI를 최종 결정자가 아닌 ‘1차 검토자’로 설정한 것입니다. AI가 관련성이 낮다고 분류한 정보라도 중요한 공고일 수 있으므로 원문 확인 경로를 항상 남겼습니다. 요약 화면에는 원문 바로가기를 배치해 사용자가 근거를 직접 확인하도록 했습니다.

두 번째는 실제 사용 결과를 다시 수집 기준에 반영한 것입니다. 관련성이 낮은 정보가 반복되면 검색어와 분류 조건을 수정하고, 필요한 공고가 누락되면 새로운 키워드와 정보원을 추가했습니다. AI가 한 번에 완벽한 결과를 내기를 기대하기보다, 사용자가 선택한 정보와 제외한 정보를 바탕으로 지속적으로 개선했습니다.

세 번째는 입찰정보와 뉴스를 별개의 자료로 보지 않은 것입니다. 새로운 정책이나 산업 뉴스가 나오면 관련 공공사업이 뒤이어 발주될 수 있고, 특정 사업의 발주는 시장 변화의 신호가 될 수 있습니다. 따라서 입찰공고와 국내외 뉴스를 한 화면에서 비교해 사업 기회와 산업 흐름을 함께 볼 수 있도록 구성했습니다.

네 번째는 모든 정보를 무조건 많이 수집하지 않은 것입니다. 업무에 필요한 주제, 발주기관, 공고 유형과 기간을 기준으로 정보를 줄이고, 마감 시급성과 관련성이 높은 내용을 먼저 보여 주도록 했습니다. 정보의 양보다 판단에 필요한 정보의 순서를 중요하게 생각했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
이 방식은 개발자가 아니더라도 작은 범위에서 시작할 수 있습니다. 먼저 자신이 매일 반복해서 확인하는 사이트 두세 곳과 관심 키워드를 정합니다. 수집한 정보를 스프레드시트에 공고명, 기관, 마감일, 링크와 같은 공통 항목으로 기록한 뒤, AI에게 요약과 분류 기준을 명확히 알려 주면 기본적인 정보 관리 체계를 만들 수 있습니다.

예를 들어 “사업 목적, 참가 조건, 마감일을 세 줄로 정리해 주세요”, “내 관심 업무와의 관련성을 높음·보통·낮음으로 나눠 주세요”와 같이 일정한 질문 형식을 사용하면 결과를 비교하기 쉬워집니다. 이후 반복 작업이 많아지면 공개 API, RSS, 자동화 도구 등을 활용해 수집 범위를 조금씩 넓힐 수 있습니다.

중요한 것은 처음부터 거대한 시스템을 만드는 것이 아닙니다. 자주 놓치는 정보 한 종류를 정하고, 수집과 요약, 원문 확인의 세 단계부터 시작하면 됩니다. AI에게 반복적인 검색과 정리를 맡기되 최종 판단은 직접 수행한다면, 공공사업 담당자뿐 아니라 지원사업을 찾는 소상공인, 연구과제를 확인하는 연구자, 정책과 시장 변화를 살피는 기관과 단체도 같은 방식을 활용할 수 있습니다.

저는 이 사례를 통해 AI의 가치는 사람을 대신해 결정하는 데 있는 것이 아니라, 사람이 더 가치 있는 판단에 집중하도록 반복 업무를 줄이는 데 있다는 것을 경험했습니다. 찾는 일은 AI가 돕고, 판단하는 일은 사람이 책임지는 것이 제가 만든 정보수집기의 핵심입니다.