어쩌다 AI, 실전으로 뛰어든 3년의 기록

어쩌다 AI, 실전으로 뛰어든 3년의 기록 - 공공기관 팀장이 전하는 AI 정책·기획·활용의 시간
심형섭 지음 / 프리렉 / 2025년 12월

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

2022년 챗GPT의 등장 이후 대략 3년, 한국 사회는 지금 공공 영역에서의 AI 전환이라는 새로운 시대를 맞이하고 있습니다. 정부는 2030년까지 공공부문 AI 도입률 95%를 목표로 선언했고, 각 부처와 지자체는 각 업무 보고 마다 AI 혁신을 외치고 있죠.

그렇다면 실제 현장에서는 어떨까 궁금해집니다. 장관실 회의실에서 결정된 정책이 일선 공무원의 책상 위에서 어떻게 구현되는지, 기술을 모르던 담당자가 갑자기 AI 사업을 맡게 되면 어떤 현실과 마주치게 될지...

특히 조직으로 AI를 도입할 때의 간극 즉, 경영진은 AI가 업무를 획기적으로 단순화할 것으로 기대하고, 실무자는 AI 도입에 따른 책임과 리스크를 걱정하는 이 설명하기 힘든 간극을 우리는 기억할 필요가 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <어쩌다 AI, 실전으로 뛰어든 3년의 기록>의 저자인 한국지능정보사회진흥원의 AI 융합기획팀장인 '심형섭 팀장'은 사실 문과출신이었습니다.

인사담당자로 일하던 그가 갑자기 'AI를 기획'하라는 업무를 받았을 때의 당혹감, 그리고 3년간의 혼란과 성장을 함께 한 기록. 본서는 바로 이 지점에서 이야기를 이어갑니다.

책을 읽어나가며 느낀 점은 우선 기술적 해설이나 정책 논거에 기반하는 대신, '한글 문서와 AI의 충돌'이라는 매우 구체적이고 실용적인 현실을 실마리로 한다는 겁니다.

데이터가 중요하다고 하는데, 정부 공문서의 절대 다수가 한글 형식(HWP)으로 만들어져 있으며, 이 형식은 사실 AI가 읽을 수 없다는 현실... 이는 단순한 기술 문제처럼 보이지만, 사실 공공 AI 도입의 구조적 한계를 상징합니다.

물론 저자가 해결책으로 제시하는 '국가표준마크다운'을 통한 AI활용성, 상호운용성, 장기 보존성 그리고 버전 관리 용이성을 대폭 향상시킨다는 사실을 기억할 필요가 있습니다. "AI가 읽을 수 있는 문서는 결국 사람도 더 쉽게 읽을 수 있는 문서"라는 사실에 십분 공감합니다.

책에서 저자가 제시하는 '설계도 없이 집을 짓는다'는 비유는 매우 의미심장하게 느꼈습니다. 왜냐하면 많은 조직이 정확히 그렇게 하고 있개 때문이죠. 경영진은 "AI 전략을 수립하라"고 지시하지만, 그것은 구체적으로 무엇을 의미하는지 정의하지 못합니다.

실무진은 다른 기관의 사례를 찾아보고, 비슷한 것을 따라하려 합니다. 결과는 필연적입니다. 우리 조직의 고유한 문제나 강점과는 무관한, "남들도 다 하니까"하는 AI 도입이 이뤄지는 이유이기도 합니다.

더 심각한 것은 평가 기준의 부재라는 점입니다. "이 AI 시스템이 제대로 작동하는가?"라는 질문에 답하려면 먼저 '제대로'가 무엇인지 정의되어야 합니다. 정확도인가, 속도인가, 사용자 만족도인가, 비용 절감인가?

책에서 이야기하는 현장의 혼란은 이 모든 것을 명확히 말하지 못하는 조직의 무능함 때문이라 봅니다. 도입 후에도 성공인지 실패인지 판단할 수 없고, 결국 "AI 를 도입했다"는 실적만 남게 되는 것이 지금 한국의 많은 공공기관의 현실이 아닐까 생각해 봅니다.

책의 전반부에서 저자가 말하는 공공기관 AI 도입의 성공원칙을 나름대로 정리해 보면 '작게 시작하기(시범사업)','데이터 정비하기','직원의 불안 관리하기','외부 전문가 협력하기' 그리고 '성과 기록하고 공유하기' 정도로 요약할 수 있을 것 같습니다.

책에서 또 하나 눈여겨 볼 부분은 '공공 조달의 아니러니'입니다. 기술력은 뛰어나지만 검증되지 않은 스타트업은 진입이 어렵습니다. 반면 기존 SI 업체들은 "안정성"이라는 이름으로 여전히 선택되고 있죠.

이는 개별 담당자의 문제라기 보다는 시스템의 문제라고 봅니다. 한번의 실패가 조직 전체와 개인의 책임으로 돌아오는 구조 속에서 리스크를 택할 수는 없을 겁니다.

한가지 중요한 사실은... 공공 조직의 현장 담당자들은 "혁신 보다는 안정성, 도전보다는 관례"를 선호하는 조직 문화를 가장 큰 장애물로 꼽고 있습니다. 기술 발전이 아니라 조직의 용기 부족이 진정한 장벽이라는 인식... 한 번쯤 생각해 볼 문제라 봅니다.

책의 가장 인상적인 대목은 저자 자신의 개인 기록이 어떻게 AI 분석의 자산이 되었는가를 보여주는 부분이었습니다.

3년간의 일기, 1,095개의 감사 일기, 4,000개가 넘는 옵시디언 노트 기록 등.. 이 방대한 데이터는 단순한 개인 자산만은 아닐겁니다. 수면 패턴, 감정 흐름, 자산 관리까지 AI 초개인화 분석을 통한 확장이라는 측면에서 시사하는 바가 크다고 생각합니다.

책이 간접적으로 제시하는 공공부문 AI 활용의 현실적 원칙은 주목할 가치가 있어 보입니다. 비공개 정보는 입력하지 않으며, AI를 '작성자'가 아니라 '정리 도구'로 활용, 최종 판단과 책임은 반드시 사람이 진다는 원칙이 작동하는 조직에서는 변화가 빠르게 나타날 것으로 보입니다.

공개 가능한 정보로 시범 적용을 하고, 팀 단위로 활용 범위를 공유하면서 작은 업무부터 시작한 곳들은 이미 보고서 작성 시간이 눈에 띄게 줄어 들었다는 것 몸소 느낄 겁니다. 무엇보다 AI는 더 이상 불안한 존재가 아니라 관리 가능한 도구로 인식되기 시작할 것입니다.

책을 읽으면서 느끼는 점은... 궁극적으로 기술적 지식이 아니었습니다. 대신 현장 담당자들이 마주한 진정한 문제가 무엇인지 보인다는 점입니다. 그리고 그 문제들을 해결하기 위해서는 더 나은 기술이 아니라, 더 명확한 기준과 더 용감한 판단이 필요하다는 깨달음일겁니다.

당신이 저자와 마찬가지로 공공기관의 팀장이라면, AI 정책을 수립하는 담당자라면, 또는 디지털 혁신의 현장에서 길을 잃었다면 본서는 여러분을 위해 쓰였을 겁니다. 기술적 완벽함을 약속하지 않지만, 현장의 복잡한 현실을 있는 그대로 보여주는 책이기 때문입니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

[100자평] 스마트관광 대전환

스마트관광 대전환 - K-관광대국을 상상하다
정남호 지음 / 경희대학교출판문화원(경희대학교출판부) / 2025년 12월

한국 관광이 다음 10년을 어떻게 준비해야 할지에 대한 구체적 방향을 제시하는 책으로 추천

스마트관광 대전환

스마트관광 대전환 - K-관광대국을 상상하다
정남호 지음 / 경희대학교출판문화원(경희대학교출판부) / 2025년 12월

2025년 한국 관광은 새로운 역사를 세웠습니다. 방한 외국인이 1850만 명을 넘어 팬데믹 이후 사상 최고 기록을 달성했습니다. K-팝과 K-드라마의 열풍이 관광으로 직결된 결과이자, 한국 관광이 세계적 관심사가 된 증거이기도 합니다.

그런데 여기서 궁금한 점이 생깁니다.

"이 1850만 명의 외국인 관광객이 과연 만족스러운 한국 경험을 했을까? 그들이 기억할 만한 무언가를 느꼈을까?"

오늘 소개해 드리는 정남호 교수의 <스마트관광 대전환>은 바로 이러한 질문에서 시작합니다.

정부가 2026년 2000만 명, 2030년 3000만 명의 외국인 관광객을 목표로 설정한 지금, 단순한 숫자를 늘리는 것만으로는 충분하지 않다는 저자의 메시지는 매우 현실적으로 들립니다. 책은 'AI 퍼스트 시대'에 관광 산업이 어떻게 변해야 하느지, 그리고 다양한 기술들을 통해 어떤 관광 경험을 만들어 낼 수 있는지를 체계적으로 보여줍니다.

파트 1에서는 '관광 패러다임의 대전환'이라는 제목 아래 'AI 퍼스트 시대'에 관광 산업이 직면한 현실을 설명합니다. 저자는 단순한 기술 나열이아닌, AI가 관광 경험의 질을 어떻게 향상시킬 수 있는지 묻고 있습니다.

스마트폰의 메타데이터를 활용한 '개인화된 여행 추천', 'AI 기반의 가상 콘시어지', '자동 번역 서비스' 등.. 이 모든 것이 가능한 이유는 기술이 관광객의 선호도와 행동 패턴을 이해하기 시작했기 때문입니다. 이는 단순한 편의 제공이 아니라, 각 관광객이 진정으로 원하는 경험을 제공하려는 노력이라는 의미로 읽힙니다.

책의 핵심은 파트 2 이후 부터 전개됩니다. 플랫폼, 교통, MICE, 호텔, 문화예술, 음식 등 이 6가지 영역은 관광을 구성하는 모든 요소들입니다. 저자는 이들 각각이 AI와 데이터 기반 스마트관광 시대에 어떻게 변해야 하는지를 입체적으로 분석하는데 지면을 할애하고 있지요.

예컨데, 플랫폼 영역에서는 '온라인 여행사(OTA)'와 예약 시스템이 단순한 중개 역할을 넘어 관광객의 모빌리티부터 국제 항공까지 모든 이동 수단이 데이터로 통합되어야 한다는 주장입니다.

교통 영역에서는 마지막 몇 킬로미터 모빌리티 부터 국제 항공까지 모든 이동 수단이 데이터로 통합(MaaS : Mobility as a Service)되어야 하며, MICE 분야에서는 국제 회외와 이벤트가 지역 관광의 진입점이 될 수 있다는 인사이트를 전하고 있습니다.

호텔, 문화예술, 음식 분야까지 저자는 관광을 구성하는 모든 영역이 스마트 기술을 통해 통합되고, 각각의 접점에서 관광객에게 차별화된 경험을 디자인하고 제공해야 함을 강조하고 있습니다.

책을 읽으면서 느낀 점은... 기술적 낙관론에 빠지지 않는다는 점이라 봅니다. 저자는 AI와 데이터가 중요하지만, 이들이 관광의 본질인 인간의 경험과 감정을 완전히 대체할 수 없다는 현실을 인정하는 것으로 보입니다.

책의 머리말에서 밝힌 바와 같이 "상상이 미래를 만든다"는 단순한 슬로건이 아닙니다. 현재의 스마트관광 기술이 과거에는 상상 속의 것이었고, 미래의 관광도 지금의 상상에서 비롯된다는 의미를 담고 있다 생각합니다.

1850만 관광객이 한국을 방문하는 시대, 이들 각각이 "한국은 또 오고 싶은 나라다"라고 기억하기 위해서는, 단순한 관광 편의 시설 뿐 아니라 AI기반의 개인화된 경험 설계가 필요합니다.

그래서 책의 핵심을 풀어 쓰자면 '플랫폼에서부터 시작해 교통, 숙박, 문화, 음식까지 모든 접점에서 관광객을 중심으로 통합된 경험이 제공되어야 한다'는 메시지로 요약할 수 있습니다.

한국 관광이 다음 10년을 어떻게 준비해야 할지에 대한 구체적 방향을 제시하는 책으로 평가하고 싶습니다. 관광 정책 입안자, 관광 산업 경영자, 그리고 미래의 한국 관광에 관심있는 모든 분들의 일독을 권합니다.

[100자평] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편

[전자책] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편 - 산업별 비즈니스모델 트렌드 및 BM 분석
더이노베이션랩 / 와이즐리 / 2025년 12월

미래 교육 특히 AI를 활용한 에듀테크에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

넥스트 비즈니스모델 2026: 교육 EDUTECH 편

[전자책] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편 - 산업별 비즈니스모델 트렌드 및 BM 분석
더이노베이션랩 / 와이즐리 / 2025년 12월

* 출판사로 부터 도서를 전달 받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

교육 영역이 마주한 변화는 과거 그 어느때보다 급진적입니다. AI의 등장과 디지털 기술의 고도화에 따라 교수-학습의 방식은 근본적으로 재편되고 있습니다. 단순한 정보 전달 중심의 교육에서 벗어나, 개별 학습자의 특성에 맞춘 맞춤형 학습 경험이 핵심이 되는 시대가 도래한 것이죠.

이러한 맥락에서 교육기술 즉 EduTech 분야는 새로운 산업 기회의 중심지로 부상하고 있으며, 이에 선제적으로 대응하려는 교육기관과 기업들의 전략 수립이 매우 절실한 상황입니다.

오늘 소개해 드리는 전자책 형식의 <넥스트 비즈니스 모델 2026 : 교육 EDUTECH>에서는 현재의 교육 산업 생태계를 진단하고 미래 기회를 체계적으로 도출하는 포괄적 연구 결과물의 성격을 가지며, 교육기관 운영진, 공무원, 스타트업 경영진 등이 정확한 정보에 기반한 전략적 판단을 할 수 있도록 돕는 것이 핵심 목표라 하겠습니다.

특히 주목할 점은 기술 중심에서 벗어나 책이 지향하는 실용적 접근이라 생각합니다. 단순히 '어떤 기술이 존재하는가'를 묻기 보다, '우리 조직에서 이를 어떻게 활용할 것인가', '교육 현장에서 구체적으로 어떻게 구현할 것인가'라는 실질적인 질문에 답하고 있습니다.

중요한 점은 이러한 추상적 트렌드를 실제 비즈니스 모델과 연결하며 자연스럽게 구체화하고 있다는 점을 기억할 필요가 있습니다.

우선 생성형AI를 적극 활용하여 제작되었다는 흥미롭습니다. 이는 역설적으로 교육 테크의 미래르 다루는 책 자체가 현재의 기술 트렌드를 구현함으로써 신뢰성을 높이고 있습니다.

'Alfred(조사 AI 에이전트)'를 통해 250개 이상 산업의 최신 동향을 수집, 선별했고, 'David(스토리텔링 AI 에이전트)'는 이를 교육 현장의 이해 관계자가 실제 활용할 수 있는 형태로 재구성했습니다. 이러한 이원적 AI 활용은 데이터와 직관, 광범위한 탐색과 심층적 검증의 조합이 얼마나 중요한지를 보여준다 생각합니다.

전 방위적 정보 수집->창의적 모델 도출->심층적 사실 검증->VC 기준의 가치 평가라는 다층적 검증 체계를 통한 비즈니스 모델(BM)의 신뢰성을 확보하고 있습니다. 이 과정에서 BM의 시장성과 윤리적 타당성, 알고리즘이 편향성과 데이터 보안 같은 실질적 리스크를 종합적으로 검토함으로써 학문적 분석을 넘어 투자 판단 수준의 객관성을 확보하고 있다 봅니다.

우선 본서에서 제시하는 2026 에듀테크 10대 트렌드 대략 아래와 같이 요약할 수 있습니다.

1. 경력 연계 학습(Career-Connected Learning)

2. AI 기반 개인화(AI-driven Personalization)

3. 하이브리드 학습 모델(Hybrid Learning Models)

4. 통합적 분석(Holistic Analytics)

5. 정서적 웰빙(Emotional Wellness/SEL)

6. 체험형 학습(Experiential Learning with AR/VR)

7. 인재 개발(Talent Development/Upskilling & Reskilling)

8. 반응형 콘텐츠(Responsive Content with Generative AI)

9. 통합 플랫폼(Unified Platforms)

10. 차세대 자격증명(Next-generation Credentials)

이 중에서 특히 주목할 만한 것은 '경력과 학습의 연계', 'AI 기술의 교육적 활용', '정서 지원의 중요성'이라는 세 축이 2026년 에듀테크의 핵심을 이룬다는 점이 아닐까 합니다. 이는 단순한 기술 고도화를 넘어 교육의 사회적 책임과 인간 중심성이 강화되는 방향을 시사합니다.

본서에서 제시하는 2026 10대 트렌드 중 'AI 기술을 활용한 학습자별 맞춤화'가 가장 핵심적이라 생각합니다. 기존 적응형 학습이 정답/오답에 따라 난이도만 조정했다면, 차세대 모델은 학습자의 인지 스타일, 학습 속도, 동기 유형, 심리-정서 상태까지 종합 분석하여 최적화된 학습 경로를 동적으로 구성합니다.

더욱 주목할 것은 이것이 콘텐츠 선택을 넘어 교수법 자체를 개인별로 맞춘다는 점입니다. 시각 학습에 강한 학생에겐 영상 중심, 분석적 학습에 강한 학생에겐 텍스트 중심으로 재구성하며, 학습 중 느끼는 정성 상태를 실시간으로 감지하고 동적으로 조정합니다.

이를 통해 교육의 본질에 얼마나 가까워질 수 있는가에 대한 근본적 질문을 던진다 생각합니다.

하나의 트렌드에 대해 22개의 서로 다른 비즈니스 모델 변형을 제시한 것도 주목할 만합니다. '교육 주체(학교, 학원, 온라인 플랫폼)'와 '대상(K-12, 고등교육, 평생교육)', '기술 적용 지점(콘텐츠, 평가, 상담, 진로)'에 따라 세분화된 전략을 제시하기 때문입니다.

학교 맥락에선 교사의 지도 능력 증강에, 온라인 플랫폼에선 학생의 자기주도성 강화에 초점을 맞추며, 저학년에선 흥미 유발과 습관 형성이, 고학년에선 성과 최적화와 진로 연계가 중요하다는 식의 맥락화는 기술이 각 상황에 따라 달리 작동해야 한다는 직관을 제공한다는 인사이트 입니다.

가장 구체적이고 실질적인 BM을 골라보자면, 'AI 수업 설계 워크 패키지'가 아닐까 합니다. 기존 에듀테크 솔루션이 '우리 시스템을 쓰면 자동으로 최적화된 학습이 일어난다'고 주장했다면, 본 모델은 역발상적으로 교사를 주체로 삼습니다. AI는 참모 역할을 하되, 최종 설계와 책임은 여전히 교사에게 있다는 철학이기도 합니다.

이 워크패키지는 학습 목표 재설계, 학생 프로필 진단, 콘텐츠 변형 지원, 실시간 모니터링, 피드백 최적화 등을 포함합니다. 이러한 구성은 기술과 인간의 협력을 현실적으로 제시하며, AI가 교사의 행정, 기술적 부담을 덜어 진정한 교육의 순간에 집중할 수 있게 할 것이라 믿습니다.

본서의 또 다른 가치는 이상적 비전만 제시하지 않는다는 점일겁니다.

시장 진입의 어려움, 교사의 저항, 데이터 보안 우려, 기존 체계와의 충돌 등 실제 구현 과정의 구체적 장애물을 직시합니다. 특히 학생 데이터의 상업적 악용 가능성, 알고리즘의 편향이 학생 기회를 제한할 수 있다는 경고는 책임있는 미래 실계를 지향하고 있음을 보여준다 생각합니다.

"기술의 급속한 발전이 교육의 본질적 질문들을 부각시킨다"는 것이 본서를 읽으며 느낀 가장 강한 인상이었습니다.

AI가 맞춤형 학습을 제공하면서 역설적으로 '교육이란 무엇인가'라는 근본 질문 앞에 우리를 놓아 두는 듯 합니다.

이러한 의미에서 본서에서 제시하는 다양한 에듀테크 BM들이 '어떤 교육을 추구할 것인가'에 대한 서로 다른 답변임은, 기술이 중립적이지 않으며 기술의 선택 자체가 특정 교육 철학을 구현하는 행위라는 점을 명확히 한다고 생각하는 이유입니다.

나아가 AI기반 개인화가 역설적으로 교육의 인간적 측면을 강조한다는 점도 흥미롭습니다.

기계가 데이터 처리와 최적화를 담당하는 만큼, 교사는 정서적 지원, 동기 부여, 가치관 형성이라는 순수하게 인간적인 역할에 집중할 수 있습니다. AI는 행정, 기술적 부담을 덜어 교사가 정말 교사답게 역할할 여건을 만드는 것이죠. 이는 현재 교사들이 개별 학생에게 관심을 기울이고 싶어도 여유가 없는 상황을 개선할 긍정적 가능성을 제시한다 봅니다.

다만 AI 기반 개인화는 모든 학생에게 공평하게 적용될 보장이 없다는 문제점을 가집니다.

디지털 인프라와 교사 역량의 격차가 학생 성과에 그대로 반영될 가능성이 높고, AI 모델이 과거 데이터를 지속 학습하면 기존 사회의 불평등이 그대로 반복될 우려가 있습니다. 이런 의미에서 본서가 기술의 긍정적 가능성과 사회적 위험성을 균형있게 다루려 노력한 점은 높이 평가할 만하다 봅니다.

'2026년'이라는 근미래 설정은 충분히 현실적이면서 도달 가능한 시간을 다루겠다는 의도로 풀이됩니다. 특히 화려한 비전만이 아닌 구체적인 실현 경로를 제시하며, AI가 교육을 변화시킬 것은 자명하지만 그 방향성을 우리가 결정할 수 있다는 일관적인 관점이 돋보였습니다.

"미래는 예측하는 것이 아니라 설계하는 것이다"라는 표현이 너무나 잘 어울리는 책으로 평가하고 싶습니다.

미래 교육 특히 AI를 활용한 에듀테크에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.