지자체 공무원들이 현장에서 겪는 반복 업무를 줄이기 위해 AI 도구를 직접 만들고 적용하고 있습니다.
한글·PDF 변환, 문서 검색, 주소 표준화처럼 작지만 자주 하는 일이 주요 타깃이었습니다.
효과는 수치만 보지 말고 운영 방식, 검수 체계, 담당자 변경 시 지속 가능성까지 함께 봐야 합니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

AI 도입 이야기를 하면 보통 ‘전사 시스템’이나 ‘대규모 플랫폼’부터 떠올리기 쉬운데요.
이번 사례는 방향이 조금 다릅니다. 한글 문서를 AI가 읽을 수 있게 바꾸고, PC에 쌓인 자료를 찾고, 제각각 입력된 주소 표기를 정리하는 일처럼 작지만 반복되는 불편을 먼저 겨냥했습니다. 이런 작업은 한 번은 금방 끝나도, 매주·매달 쌓이면 체감 시간이 꽤 커지죠.

전자신문 보도에 따르면 전북특별자치도와 서울 광진구는 지역정보화 우수사례 발표대회에서 각각 대통령상과 국무총리상을 받았습니다. 공통점은 ‘현장 담당자가 개발에 참여했다’는 점입니다. 즉, 필요한 기능을 외부에 요청만 한 게 아니라, 실제로 쓰는 사람이 문제를 정의하고 도구를 함께 만들었다는 거죠.

전북도는 공개 소프트웨어를 기반으로 ‘전북AI’를 구축해 문서 작성, 검색, 회의 내용 정리 등 행정 업무를 지원한다고 합니다.
여기서 눈에 띄는 건 기술 자체보다 운영 방식입니다. 담당자가 바뀌어도 서비스가 끊기지 않도록 연구회를 구성하고 작업 기록을 남기는 체계를 마련했다는 점인데요. ‘개인이 만든 자동화’를 ‘조직이 유지하는 도구’로 바꾸려는 시도라고 볼 수 있습니다.

광진구 사례는 더 생활형입니다.
행정직 공무원들이 AI에 요청하며 프로그램을 만드는 ‘바이브 코딩’을 활용해 도구를 만들었고, 한글·PDF 변환과 요약을 돕는 ‘코닥’, 주소 표기를 정리하는 ‘표준주소실록’, PC 안 문서를 찾는 ‘애니띵’ 같은 도구가 포함됐습니다. 특히 소스코드를 공개해 다른 기관도 재사용할 수 있게 한 점은, ‘우리만 쓰는 자동화’에서 ‘확산 가능한 자동화’로 한 단계 더 나아간 선택으로 보입니다.

다만 성과 수치는 조금 차분히 읽을 필요가 있습니다. 전북도의 구독료 절감액은 기대치이고, 광진구의 외주 개발비 환산액도 실제 지출 감소와는 의미가 다를 수 있다고 정리돼 있죠. 결국 중요한 건 “얼마나 아꼈다”보다 “어떤 업무에 적용했고, 누가 검수하며, 예외 문서가 나오면 어떻게 처리하는가” 같은 운영 조건입니다.

이 흐름은 공공기관뿐 아니라 대학·기업에도 힌트를 줍니다.
거창한 계획보다 먼저, 우리 조직에서 반복되는 불편 목록을 적어보는 겁니다. 부서별 제출 문서 형식을 맞추는 일, 행사 신청 자료에서 필요한 항목만 추리는 일처럼 입력과 결과가 비교적 명확한 작업부터 시작하면 실패 확률이 낮아지죠. 물론 이 방향은 보도 사례에서 도출한 활용 아이디어이며, 모든 조직에서 같은 성과가 검증된 것은 아닙니다.

마지막으로, ‘만드는 것’과 ‘안정적으로 쓰는 것’은 다릅니다.
테스트 자료에서는 잘 되다가도 예외적인 문서에서 오류가 날 수 있고, 그때 누가 확인하고 수정 요청을 처리할지 정해져 있어야 합니다. 담당자 변경 시 운영을 이어갈 문서화와 권한 관리도 필수고요.

이앤아이 관점에서 보면, AI 자동화의 출발점은 기술이 아니라 업무 설계입니다. 반복 업무를 작게 쪼개고, 검수·로그·권한 같은 운영 장치를 함께 붙이면 ‘현장형 AI 도구’는 훨씬 안전하고 오래 갑니다.
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