AI가 직접 일하기 시작했습니다. 교직원과 공공기관 사무직은 무엇을 준비해야 할까요?

답변을 잘하는 AI에서 작업을 직접 수행하는 AI로 — 기관의 도입 속도와 기술의 발전 속도가 다른 시대, 교직원과 공공기관 사무직이 준비해야 할 것을 정리했습니다.

2026-09-19·9분 읽기 읽기

AI가 직접 일하기 시작했습니다. 교직원과 공공기관 사무직은 무엇을 준비해야 할까요?

안녕하세요, 다루하루TV입니다!

이 글은 필자의 AI 사용 경험과 문제의식을 바탕으로, AI를 활용하여 관련 정보를 수집하고 정리한 글입니다. 미래의 고용 변화에 관한 내용은 전망과 의견이며, 정확한 제품 기능과 기관별 적용 기준은 각 서비스 및 기관의 공식 자료를 확인해 주세요.

최근 AI를 직접 사용하면서 생각이 많이 바뀌었습니다.

클로드와 GPT 계열의 새로운 모델들을 사용해 보니, 제가 요청하는 작업에서는 결과물의 완성도와 정확도가 상당히 높아졌다는 느낌을 받았습니다. 예전에는 "여기는 틀렸네", "이 부분은 다시 해야겠네"라는 생각이 먼저 들었다면, 요즘은 "이 정도까지 해준다고?"라는 놀라움이 앞서는 순간이 많습니다.

특히 GPT가 요청을 받고 컴퓨터를 조작하며 작업을 진행하는 모습을 보았을 때는 정말 놀랐습니다. 답변을 읽고 제가 직접 실행하는 과정을 넘어, AI가 실행 과정까지 맡는 모습이었기 때문입니다.

물론 제가 경험한 몇 가지 작업이 잘됐다고 해서 AI가 모든 업무에서 완벽해졌다는 뜻은 아닙니다. 그럴듯한 결과에서 오류를 발견하지 못한 것과 실제로 오류가 없는 것도 다릅니다.

그런데도 한 가지 질문은 남았습니다.

"우리가 AI를 업무에 어떻게 도입할지 논의하는 사이, AI는 이미 업무 자체를 수행하는 단계로 가고 있는 것 아닐까?"

오늘은 이 질문을 대학교 교직원과 공공기관 사무직의 관점에서 함께 생각해 보려고 합니다.

1. 제가 예상했던 과도기와 실제로 느낀 변화

이전에는 대학이나 공공기관에 AI가 들어오는 과정에서 보안 문제가 가장 큰 과도기가 될 것이라고 생각했습니다.

학생의 개인정보, 성적, 장학금 자료, 민원 내용, 계약 서류, 미공개 내부 문서를 외부 AI에 함부로 넣을 수는 없습니다. 기관이 사용할 수 있는 서비스와 권한을 정하고, 내부 규정을 정비하고, 직원들을 교육하는 데도 시간이 필요할 것입니다.

그래서 막연히 이런 순서를 예상했습니다.

"AI가 발전하고, 기관이 보안 문제를 해결하고, 그다음 직원들이 AI를 보조 도구로 사용하게 되겠구나."

그런데 직접 사용해 보니, 이 준비 기간에도 AI의 능력은 계속 달라지고 있었습니다. 우리가 도입 준비를 마쳤을 때 만나게 될 AI가 지금 생각하는 문서 작성 보조 도구 수준에 머물러 있지는 않을 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

기관의 도입 속도와 기술의 발전 속도는 서로 다를 수 있습니다.

도입이 늦어진다는 이유만으로 업무의 변화까지 작을 것이라고 생각해서는 안 되겠다는 것이, 요즘 제가 느끼는 경각심입니다.

2. 답변을 잘하는 AI에서, 작업을 진행하는 AI로

이 변화는 이미 공개된 기술의 흐름에서도 확인할 수 있습니다.

Anthropic은 2024년 컴퓨터 화면을 보고 커서를 움직이거나 버튼을 클릭하고 글자를 입력하는 'computer use' 기능을 공개했습니다. OpenAI도 2025년 ChatGPT agent를 소개하며, 자체 가상 컴퓨터와 여러 도구를 이용해 웹 탐색·분석·문서 제작을 이어서 수행하는 방식을 설명했습니다. Anthropic의 computer use 발표, OpenAI의 ChatGPT agent 발표

여기서 중요한 것은 특정 모델 이름이나 점수보다 사람이 맡았던 실행 단계까지 AI가 다루기 시작했다는 점입니다. 다만 실제 작업 범위는 모델뿐 아니라 연결된 도구, 실행 환경, 계정 권한에 따라 달라집니다. AI가 컴퓨터를 쓴다고 해서 사용자의 PC나 기관 내부 시스템을 자동으로 자유롭게 조작할 수 있다는 의미는 아닙니다.

예를 들어 예전에는 "이 자료를 요약해 줘"라고 요청한 뒤, 제가 결과를 복사하고 표에 넣고 문서를 만들어야 했다면, 이제는 도구와 권한이 갖춰진 환경에서 그중 여러 단계를 하나의 요청으로 이어갈 수 있게 된 것입니다.

사무직 업무의 상당 부분은 자료를 찾고, 옮기고, 비교하고, 정리하고, 다른 사람에게 전달하는 과정으로 이루어집니다. AI가 이 과정을 연결해서 수행하기 시작했다는 사실은 가볍게 볼 변화가 아닙니다.

3. 교직원과 공공기관에서도 '직무 안의 업무'부터 달라질 수 있습니다

"교직원이 대체될까요?", "공공기관 사무직은 안전할까요?"라는 질문에 지금 확정적으로 답하기는 어렵습니다.

다만 한 사람의 직무를 여러 업무로 나누어 보면, 변화가 먼저 나타날 부분은 생각해 볼 수 있습니다. 아래는 특정 기관에서 이미 전면 자동화했다는 사례가 아니라, 업무를 나누어 보기 위한 예시입니다.

업무 영역	AI에 맡겨볼 수 있는 부분	사람이 확인하고 책임질 부분
학사·민원 안내	승인된 규정과 FAQ를 바탕으로 안내 초안 작성	적용 대상, 최신 규정, 예외 상황, 민원인의 사정
장학 업무	제출 자료의 누락 확인과 기준 대조 보조	예외 심사, 대상자 확정, 이의신청 처리
기획·대학평가	자료 취합, 수치 비교, 보고서 초안 작성	지표 정의, 자료 신뢰성, 해석과 대응 방향
계약·구매	견적 항목 비교, 서류 점검 보조	적용 규정, 이해충돌, 계약 판단과 승인
회의·사업 관리	회의록 초안, 일정 및 후속 과제 정리	합의 내용 확인, 부서 간 조정, 대외 약속

이 표가 오른쪽 업무는 영원히 자동화될 수 없다는 뜻은 아닙니다. AI의 능력과 기관의 운영 방식이 바뀌면 경계도 달라질 수 있습니다.

다만 현재 우리가 준비할 때는 "내 직업이 통째로 없어질까?"만 묻기보다, "내가 하루 동안 하는 일 중 어느 단계가 바뀔 수 있을까?"를 먼저 살펴보는 것이 더 구체적인 출발점이라고 생각합니다.

4. 변화는 해고보다 채용과 충원에서 먼저 보일 수도 있습니다

사무직 대체를 생각하면 흔히 대규모 인력 감축을 떠올립니다. 하지만 조직의 변화가 반드시 그런 모습으로 시작되지는 않을 수 있습니다.

같은 인원이 더 많은 업무를 처리하게 되거나, 퇴직자가 생겨도 예전만큼 충원하지 않거나, 신규 채용에서 기대하는 역량이 높아지는 방식도 가능합니다. 이것은 확정된 전망이 아니라, 우리가 살펴봐야 할 시나리오입니다.

반대로 줄어든 업무 시간을 학생 상담, 복잡한 민원 해결, 사업 품질 개선에 투입할 수도 있습니다. 기술로 절약한 시간을 어디에 사용할지는 기관의 인력 정책과 서비스 목표에 달려 있습니다.

교직원·공공기관 취업을 준비하는 분이라면 바로 이 지점에 관심을 가져야 한다고 생각합니다. 기존 직원의 고용이 당장 유지되더라도, 새로 들어갈 사람에게 열리는 기회와 요구되는 역량은 달라질 수 있기 때문입니다.

또 하나 걱정되는 것은 신입 직원의 학습 기회입니다.

처음에는 단순한 자료 정리와 서류 확인을 하면서 조직의 규정과 업무 흐름을 배웁니다. 그런데 그 일을 AI가 대부분 맡게 된다면, 신입 직원은 어디서 기본기를 익힐까요?

초급 업무를 줄이는 것과 초급자를 성장시키는 것은 함께 고민해야 합니다. 숙련자가 AI 결과를 검토하는 방식만으로 운영하다 보면, 그 숙련자가 어떻게 길러지는지는 놓칠 수 있습니다.

5. 보안 문제는 사라지는 것이 아니라, 실행 권한의 문제까지 넓어집니다

그렇다고 대학과 공공기관의 보안 문제가 중요하지 않아졌다는 뜻은 아닙니다. AI가 할 수 있는 일이 많아질수록 확인해야 할 것도 늘어납니다.

답변을 생성하는 AI에서는 어떤 정보를 입력하고 어디에 저장하는지가 핵심이었다면, 일을 수행하는 AI에서는 어떤 기록을 읽고 무엇을 수정하며 누구에게 전송할 수 있는지도 중요해집니다.

학생에게 안내문 초안을 만드는 것과 실제로 발송하는 것은 다릅니다. 장학 대상자 목록을 비교하는 것과 지급 대상을 확정하는 것도 다릅니다.

기관이 업무에 AI를 도입한다면 이런 질문에 답할 수 있어야 할 것입니다.

AI가 접근할 수 있는 자료와 실행할 수 있는 작업은 어디까지인가?
발송·지급·기록 변경 전에 누가 무엇을 확인하는가?
오류가 발생하면 작업을 중단하고 이전 상태로 되돌릴 수 있는가?
어떤 자료와 기준으로 처리했는지 기록이 남는가?

"마지막에 사람이 확인하면 된다"는 말만으로 충분할지도 생각해 봐야 합니다. 사람이 검토할 수 있는 양을 넘어 결과물이 쌓이면, 확인 절차는 형식적인 승인으로 변할 수 있습니다.

따라서 검토자의 업무량과 전문성, 오류를 발견했을 때 실제로 멈출 권한까지 함께 설계할 필요가 있습니다.

6. 개인은 무엇부터 준비하면 좋을까요?

저 역시 이 변화 앞에서 무엇을 배워야 할지 고민하고 있습니다. 다만 모든 사람이 AI 개발자가 되어야 한다거나, 새로운 도구를 전부 구독해야 한다고 생각하지는 않습니다.

첫째, 내 업무의 판단 기준을 설명할 수 있어야 합니다

AI에 요청을 잘하려면 원하는 결과를 먼저 알아야 합니다.

"보고서를 잘 써줘"보다 어떤 자료를 기준으로 비교하고, 어떤 항목을 빠뜨리면 안 되며, 어떤 경우에 판단을 멈춰야 하는지 설명할 수 있어야 합니다.

학사 규정, 장학 기준, 예산 집행 절차, 계약 요건처럼 업무의 근거를 이해하는 공부는 여전히 필요합니다. 오히려 결과물이 매끄러워질수록 내용이 맞는지 판단하는 기본기가 중요해질 수 있습니다.

둘째, 작은 업무 하나를 처음부터 끝까지 시험해 봅시다

공개 자료나 직접 만든 가상 자료로 시작하면 좋겠습니다.

대학의 공개 모집요강 두 개를 비교하고, 차이를 표로 정리하고, 안내문 초안을 만드는 식입니다. 결과물이 나왔다는 데서 끝내지 말고 원문과 대조해 봅니다.

작업에 걸린 시간, 빠진 항목, 잘못 읽은 조건, 수정에 든 시간을 함께 기록하면 "AI를 써봤다"를 넘어 "어디까지 맡길 수 있는지 확인했다"는 경험이 됩니다. 실제 기관 자료로 실험할 때는 반드시 기관이 허용한 환경과 절차를 따라야 합니다.

셋째, 엑셀·데이터·기초 코딩을 결과 검증과 연결해 봅시다

AI가 수식과 코드를 만들어 준다고 해서 그 내용을 이해할 필요까지 없어지는 것은 아닙니다.

열의 의미, 날짜 형식, 중복 자료, 누락값, 합계 기준을 이해하면 결과가 이상할 때 원인을 좁힐 수 있습니다. 기초적인 파이썬이나 데이터 처리 지식도 이런 상황에서 도움이 될 수 있습니다.

모든 문법을 외우는 것보다, 입력이 무엇이고 어떤 과정을 거쳐 결과가 나오는지 설명할 수 있는 수준을 목표로 삼아도 좋겠습니다.

넷째, 대인 업무도 구체적인 역량으로 준비해야 합니다

"사람은 공감하면 된다"는 말만으로는 조금 막연합니다.

규정상 어려운 요구를 어떻게 설명할지, 부서마다 다른 이해관계를 어떻게 조정할지, 잘못된 결정을 어떻게 바로잡을지 연습해야 합니다. 학생과 민원인을 응대할 때도 공감과 함께 정확한 제도 이해, 설명 능력, 기록 관리가 필요합니다.

AI를 다루는 능력과 사람을 상대하는 능력은 실제 업무에서 함께 쓰이게 될 것입니다.

7. 취업 준비와 기관의 준비도 함께 달라져야 합니다

면접에서 "AI를 활용해 업무 효율을 높이겠습니다"라는 답변을 한 단계 더 구체화해 보면 좋겠습니다.

예를 들어 공개 규정 비교 업무를 직접 수행해 보고, AI가 줄여준 시간과 놓친 조건을 설명하는 것입니다. 그리고 실제 업무에서는 승인된 도구를 사용하고, 어떤 단계에서 담당자 확인을 거치겠다는 것까지 제안할 수 있습니다.

완벽한 성공 사례만 보여줄 필요는 없습니다. AI가 틀린 부분을 발견하고 수정한 경험도 업무 이해도와 검증 역량을 보여줄 수 있습니다.

기관 역시 직원 개인에게 "AI를 잘 활용하라"고 요구하는 데서 멈춰서는 안 된다고 생각합니다. 사용할 수 있는 도구와 자료 범위를 정하고, 작은 업무부터 효과와 오류를 측정하며, 직원이 새 업무를 배울 시간을 마련해야 할 것입니다.

생산성도 작성 속도 하나로 평가하기 어렵습니다. 검토와 재작업에 든 시간, 민원인의 이해도, 오류 발생과 처리 결과까지 봐야 실제로 업무가 나아졌는지 알 수 있습니다.

마치며: 불안을 없애기보다, 막연한 불안을 구체적인 준비로

AI를 직접 사용하며 느낀 놀라움에는 기대와 불안이 함께 있었습니다.

혼자서는 오래 걸렸을 작업을 빠르게 해내는 모습을 보면 반갑습니다. 동시에 내가 익히고 의지해 온 능력의 가치가 어떻게 달라질지 생각하면 마음이 복잡해집니다.

"공공기관은 보안 때문에 늦을 것이다", "교직원은 사람을 상대하니까 괜찮을 것이다"라는 말만으로 안심하기는 어려워졌습니다. 그렇다고 몇 번의 인상적인 경험으로 모든 사무직의 미래를 단정할 수도 없습니다.

저는 우선 제 업무를 나누어 보고, 작은 작업을 직접 맡겨 보고, 틀린 부분을 확인하는 것부터 시작하려고 합니다. 그 과정에서 내가 더 배워야 할 것과 기관이 바꿔야 할 것을 구분해 보고 싶습니다.

여러분의 업무에서 AI에 가장 먼저 맡길 수 있는 일은 무엇인가요? 그리고 그 일이 바뀐다면, 여러분은 어떤 역할을 더 잘할 수 있도록 준비하고 싶으신가요?

교직원과 공공기관 취업을 준비하는 분들, 그리고 이미 현장에서 일하고 계신 분들과 함께 고민해 보고 싶습니다.

참고 자료

아래 자료는 AI가 컴퓨터와 도구를 활용해 작업을 수행해 온 기술적 흐름을 설명하기 위한 초기 공식 발표입니다. 최신 모델 간 성능 비교나 현재의 요금·지원 기능을 설명하는 자료로 사용하지 않았습니다. 직무 변화와 준비 방안은 필자의 의견과 제안입니다.