사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT

사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT (생성형 AI 사회복지 업무 활용서) - AI활용 사회복지 프로포절 작성·GPTs 사회복지 챗봇 100종 활용 (GPTs·제미나이·Gems·나노바나나·노트북LM(제미나이 노트북)·구글 AI 스튜디오·클로바노트·냅킨AI·브루·피그마·수노A·헤이젠AI) ㅣ 찐 실전 시리즈 21
이창희 지음 / 광문각출판미디어 / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

생성형AI가 전 산업현장으로 들어서고 있고, 공공 영역 특히 사회복지 영역도 그 중 예외는 아닙니다.

사회복지사의 하루는 상담과 사례 관리만 있는 것이 아닙니다. 상담 내용을 기록하고, 서비스 계획을 세우고, 회의록과 결과 보고서를 작성하며, 프로포절, 교육자료, 홍보물까지 만들어야 합니다.

다른 영역과 마찬가지로 사회 복지 영역에 생성형 AI가 필요한 이유도 사회복지사들에게 더 많은 일을 맡기기 위해서가 아니라, 반복적인 문서 업무에 빼앗기는 시간을 줄여 돌봄서비스가 필요한 분들과 마주하는 본연의 실천에 좀 더 집중하게 하기 위함일 겁니다.

오늘 소개해 드리는 <사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT>는 단순히 사회복지 영역에서의 챗GPT 사용법만 소개하지않고, 사회복지 업무 전반을 생성형 AI와 어떻게 연결할 것인지를 보여주는 현장형 실무서라는 느낌이 강하게 듭니다.

저자는 복지인사이트 대표이자, 한국사회복지사협회 강사로 활동하며 여러 복지 영역을 대상으로 생성형 AI교육을 진행해왔고, GPTs 기반의 사회복지 특화 챗봇도 다수 설계해 오픈해 오고 있습니다.

책에 등장하는 프로포절, 사례관리, 주민 조직화, 홍보 업무의 사례가 일반적인 사무 자동화와 달리 사회복지 현장의 언어를 구체적으로 반영한다는 점도 이런 그의 경험에서 비롯된 것으로 생각됩니다.

우선 책을 따라가며 가장 먼저 체감되는 차이는 AI에게 곧바로 문서를 쓰라고 명령하기 전에 '업무 자체를 다시 살펴보게 한다'는 점이었습니다.

저자가 제안하는 'SWA 5단계 모델'은 하나의 업무를 작은 단위로 분해하고, AI가 맡을 일과 사회복지사가 판단할 일을 나눈 뒤, 작업 흐름과 프롬프트를 설계하고, AI의 결과를 사람이 검증해 더 나은 업무 형태로 재구성하는 방식으로 요약할 수 있습니다.

예컨데, 사회복지 프로포절을 작성할 때 사업계획서 전체를 한 번에 요구하는 대신 지역의 문제, 대상자의 욕구, 사업 목적, 세부 프로그램, 성과지표와 평가 방법을 차례로 정리하도록 구성하면 초안의 논리는 훨씬 선명해 진다는 말입니다.

직접 실습하는 흐름으로 살펴보니 AI가 좋은 문서를 '대신 완성해 주는 존재'라기 보다, 흩어진 생각을 구조화하고 빠진 근거를 찾아내는 보조자에 가깝다는 인상을 받게 됩니다.

무엇보다 '사례관리 기록'처럼 민감한 자료를 다룰 때는 이름, 주소, 연락처, 질병 정보 등 개인을 식별할 수 있는 요소를 제거하고, 데이터 제어 설정을 확인하며, 생성된 내용의 사실관계와 표현을 담당자가 마지막에 검토해야 한다는 원칙을 놓쳐서는 안된다는 사실을 다시 한번 깨닫게 됩니다.

저자의 실제 사회복지 AI교육에서도 사례 관리 기록 실습과 함께 윤리적 유의 사항을 별도로 다루고 있을 만큼 이 부분은 공공영역에서의 AI 활용시 반드시 확인하고 주의해야 할 내용이라 생각합니다.

챗GPT 실습 부분은 프롬프트 작성법에서 시작해 메모리, 개인 맞춤 설정, 프로젝트와 GPTs로 단계적으로 확장됩니다.

같은 요청이라도 AI의 역할, 업무 목적, 대상자, 참고자료, 결과물 형식과 검토 기준을 함께 제시하니 두루뭉술했던 답변이 사회복지 문서에 가까운 형태로 바뀌는 과정을 확인할 수 있었습니다.

특히 사회복지 공동모금회 프로포절, 사례 관리 초기 면접지, 보도자료, 홍보 포스터, 민관 통합 사례 회의록 등 업무별 GPTs 챗봇을 골라 사용할 수 있다는 점은 매번 긴 프롬프트를 새로 작성해야 하는 초보자들에게 유용할 것으로 기대됩니다.

다만 제공되는 챗봇의 결과를 완성본으로 받아들이기 보다 기관 지침, 공모 요강, 실제 상담 내용과 대조해 수정해야 하며, 중요한 판단과 책임까지 AI에게 넘겨서는 안 된다는 점은 계속 기억할 필요가 있어 보입니다.

책의 후반부에는 챗GPT 한 가지에 머물지 않고 제미나이와 Gems, 나노바나나, 노트북LM, 구글 AI 스튜디오를 거쳐 크롤바노트, 냅킨, Figma, Suno, HeyGen까지 사회복지 업무에 필요한 도구를 목적별로 연결하고 있습니다.

기관의 평가 지침과 사업 자료를 '노트북LM'에 넣어 근거 중심으로 정리하고, 회의 자료를 마인드맵이나 인포그래픽으로 바꾸며, '냅킨 AI'로 복잡한 사업 구조를 시각화하고, 'Vrew'와 'HeyGen'으로 홍보, 다문화 안내 영상을 만드는 실습을 따라 가다보면 '어떤 AI가 가장 좋은가'보다 '지금 하려는 업무에 어떤 도구가 더 적합한가'가 더 중요한 질문이라는 사실을 알게 됩니다.

책은 AI이론을 깊게 공부하려는 독자보다 프로포절, 상담기록, 회의록, 보고서, 교육자료와 홍보 콘텐츠를 실제로 개선하고 싶은 사회복지사나 사회복지 관련 업무에 종사하는 분들에게 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

단순한 AI 도구 목록 나열 보다 현장 업무를 어떻게 분해하고 검증했는지 보여주는 본서의 실습 중심 접근은 비슷한 류의 실무서와 충분히 차별점을 갖는 포인트라고 생각합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.