생성형 AI, 교육과 행정 혁신의 이면 ― 관리 역량이 과제

생성형 인공지능의 도입이 교육 현장과 공공기관 행정에서 본격화되고 있다. 최근 가트너의 분석에 따르면 생성형 AI는 학습 효율 및 행정처리 자동화에서 명확한 역할을 보여주고 있지만 각 조직의 ‘현장 관리 역량’이 핵심 허들로 부각된다. 기술 원리로 보면 생성형 AI는 거대언어모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 다양한 콘텐츠(텍스트, 자료, 이미지 등)를 자동 생성, 요약, 분류, 번역하는 기능을 제공한다. 이 때문에 학교에서는 교사들의 수업자료 준비, 학생 맞춤형 문제 출제, 자동 채점, 상담 채널 확장, 학생 개별 학습 지원 등 기존 업무의 생산성을 크게 개선해준다. 실제 국내·외 교육청, 대학에서는 생성형 AI 기반의 디지털 튜터, 맞춤 과제 제안, 각종 공지 자동화, 학사행정 문서작성에 이르기까지 빠른 적용 사례가 쏟아진다. 기업·기관 역시 인사, 예산, 출장신청 등 단순반복 행정업무에서 AI 자동화 도입을 확산하고 있다.

그러나 가트너와 주요 전문가들은 “기술적 ‘도입’ 이후 조직적 ‘운영·관리’ 수준에서 뚜렷한 역량격차가 존재한다”며 경고한다. 전통적 IT 인프라 운영은 정형화된 업무 프로세스에 의존했다. 반면, 생성형 AI는 다양한 데이터와 맥락을 실시간 수집·학습해 응답을 만들어내기에, 품질·정확도 검증, 개인정보·보안관리, 편향·오용 방지 등에서 더 복합적이고 유연한 관리 체계가 필요하다. 예를 들어, 학생상담용 챗봇의 상담 결과가 왜곡되거나, 자동 평가·성적 처리에서 오판이 발생할 경우 사회적 파장은 심각하다. 이미 유럽연합(EU)은 AI 투명성 확보와 내부 감사를 의무화하는 AI 법안(2026년 시행 예정)을 도입했으며, 국내도 2025년 ‘AI 활용 가이드라인’ 강화가 예고되어 있다. 실무 현장에서는 오히려 현업 담당교사나 행정직원들이 AI 결과에 대해 “신뢰도 불안”, “책임소재 모호”, “돌발상황 대처력 부족”을 호소하는 문제도 꾸준히 제기된다.

사례를 보면, 미국 캘리포니아 공립학교 일부에서는 과제 자동 채점 AI를 이른 도입했으나 채점 기준의 일관성 부족, 데이터 유출 의심 사례, 그리고 ‘AI가 낸 오답’을 사람이 뒤늦게 발견하는 사고가 여러 차례 있었다. 싱가포르 교육부는 학생 개인별 튜터링에 AI를 결합했지만, 민감정보 관리 소홀 이슈와 일부 데이터 편향이 드러나 선제적 가이드라인 강화에 나섰다. 국내 대형 대학도 ‘AI 기반 성적 관리 시스템’을 도입한 뒤, 학생·교직원 대상으로 AI 결과물 검증 워크숍과 결과 신뢰성 체크리스트를 병행하는 체제를 마련했다. 공공기관 행정 도입의 경우, 실제 불필요 문서 작성·분류 시간이 단축되고 전자결재·민원 처리 속도가 개선됐다는 피드백이 나왔으나, ‘설명 가능한 AI’(XAI) 도입 부족, 도입 초기에 집중된 현장 교육 미비, 이후 내재화 부족 등의 비판이 이어진다.

산업 전망 측면에서, 생성형 AI의 내실있는 도입은 ▲ 현장 전문가 및 리더십의 AI 이해도, ▲ 데이터 품질 관리·보안 체계, ▲ 윤리·법적 책임 체계 구축, ▲ ‘AI 결과 검증’ 프로세스와 현업 피드백 루프 내재화에 달려 있다. 단순히 AI 솔루션을 빠르게 도입하는 것이 아니라, 현장 담당자와 엔지니어의 산학협력, 내·외부 관리자 주도의 정기 교육, 가이드라인 기반의 주기적 리스크 점검이 필수가 된 셈이다. 기술은 계속 발전하지만, 실제 ‘성과’는 조직 내 이해관계자 간의 합의, 관리시스템 투명화, 그리고 반복적 평가 및 보완 시스템에 좌우된다. 2026년 유럽·미국·아시아 주요국은 모두 생성형 AI 투명성, 검증 가능성, 책임 소재의 명확화를 정책 우선순위로 제시하고 있다. AI 활용 확대가 장기적으로 교사·행정직원의 업무 부담 완화와 창의적 교육·행정 혁신을 이끌 것이란 기대는 분명하다. 그러나 핵심은 ‘기술 도입’이 아니라, 사람이 중심에 선 ‘지속 가능한 관리’와 조직 문화의 진화, 그리고 사회가 학습과 신뢰를 쌓아가는 과정 그 자체다.

이도현 ([email protected])