숭실대 AI경진대회는 ‘대학에서 AI를 어디에 쓰면 좋을까’라는 질문을 현장 업무로 풀어냈습니다.
공결 신청 1차 검토, 졸업요건 안내, 학사 문의 응대처럼 반복 업무가 주요 과제로 등장했습니다.
아직은 제안 단계지만, 다른 조직도 ‘우리의 반복 업무’부터 찾는 힌트를 얻을 만합니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

대학 행정 현장에는 ‘꼭 해야 하는데 손이 많이 가는 일’이 정말 많죠. 학생이 제출한 공결 신청을 확인하고, 졸업요건을 설명하고, 학기마다 반복되는 문의에 답하는 일처럼요. 숭실대학교가 공개한 ‘숭실AI경진대회’ 결과는 이런 일상 업무를 AI 과제로 끌어올렸다는 점에서 눈길을 끕니다.

이번 대회에는 총 36팀이 참여했고, 본선에 오른 12팀이 대학 행정과 교육 현장에서 발견한 문제를 AI로 풀어내는 방안을 발표했습니다. 흥미로운 점은 ‘최신 모델 성능 자랑’보다 ‘우리 학교에서 실제로 불편한 지점’을 먼저 찾았다는 부분이에요. 결국 AI 도입의 출발점은 기술이 아니라 업무라는 걸 보여준 셈이죠.

대표 사례로는 공결 신청의 1차 검토가 있습니다. 학생이 올린 자료와 신청 내용을 확인하는 과정은 규정과 예외가 섞여 있어 담당자에게 부담이 큰데요. 여기서 AI는 ‘최종 승인자’가 아니라, 누락 여부를 점검하고 기준에 맞는지 1차로 분류해주는 보조 역할로 설계될 수 있습니다. 이렇게 역할을 나누면 자동화 효과도 얻고, 책임과 통제도 유지하기가 상대적으로 수월해집니다.

졸업요건 안내 서비스 ‘SSU DegreeMap’ 아이디어도 같은 맥락입니다.
학생마다 이수 상황과 적용 조건이 달라서, 상담이나 안내가 반복될수록 담당자도 학생도 지치기 쉬운데요. AI가 학사 규정과 개인 이수 현황을 바탕으로 ‘지금 내게 필요한 다음 액션’을 정리해준다면 문의량을 줄이는 데 도움이 될 수 있겠죠. 다만 이런 서비스는 규정 변경, 예외 처리, 데이터 최신성 같은 운영 이슈가 함께 따라오기 때문에 ‘정확한 데이터 연결’이 핵심 과제가 됩니다.

국제교류 분야의 교환학생 접수 절차 자동화, 학사 문의 응대, 수업 만족도와 강의평가 분석처럼 ‘질문에 답하기’뿐 아니라 ‘자료를 모아 읽고 분류하는 일’까지 AI 활용 범위를 넓힌 제안도 나왔습니다. 현장에서는 단순 챗봇보다, 문서와 시스템 사이를 오가며 정리해주는 업무형 AI에 대한 기대가 커지고 있다는 신호로 읽힙니다.

또 도서관 근로학생 근무 일정 관리, 규정 관련 업무, 개인정보 확인, 직원 교육 이력 관리, 학위논문 형식 점검처럼 겉으로 잘 드러나지 않는 업무도 과제로 포함됐습니다. 이런 일들은 하나만 보면 작아 보이지만, 부서마다 반복되고 누적되면 조직 전체의 시간을 잡아먹는 ‘숨은 비용’이 되곤 하죠.

다만 이번 결과는 경진대회에서 제안된 아이디어라는 점을 잊으면 안 됩니다. 곧바로 실제 행정 시스템에 적용돼 운영 중이라는 뜻은 아니고, 숭실대도 업무 적용 가능성을 검토할 계획이라고 밝혔습니다. 그래서 지금 단계에서 더 중요한 포인트는 ‘AI로 뭘 할 수 있나’가 아니라 ‘구성원이 직접 반복 업무를 발굴했다’는 사실입니다.

다른 대학이나 공공기관, 기업도 여기서 힌트를 얻을 수 있습니다. 거창한 플랫폼을 한 번에 도입하기보다, 우리 조직에서 가장 자주 반복되는 일을 먼저 적어보는 것부터 시작하는 거죠. 신청서 확인, 규정 안내, 일정 조정처럼 범위가 명확한 업무는 작은 파일럿으로도 효과와 한계를 빠르게 확인할 수 있습니다.

이앤아이 관점에서 보면, 이런 AI 업무 과제는 결국 ‘콘텐츠와 데이터가 어디에 있고, 누가 어떻게 업데이트하며, 어떤 승인 흐름으로 배포되는가’로 귀결됩니다. AI를 붙이기 전에 웹/시스템의 정보 구조와 운영 프로세스를 정리해두면, 자동화는 훨씬 현실적인 프로젝트가 되거든요.
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