AI Lab | 중앙응급의료센터

오늘의 목표

1주차는 단순 오리엔테이션이 아닙니다. AI를 많이 써본 사람과 AI 리터러시가 높은 사람의 차이를 배우고, 내 업무에서 AI에게 맡길 수 있는 부분과 사람이 반드시 검토해야 하는 부분을 구분합니다.

이 주차의 핵심은 "AI가 해줄 수 있을 것 같은 일"을 바로 자동화 후보로 삼지 않는 것입니다. 먼저 입력 자료, 결과물, 오류 위험, 민감정보 여부를 따져보고 안전하게 실습 가능한 업무 문제를 고릅니다.

먼저 같은 업무 요청을 두 가지 방식으로 실행합니다. 하나는 짧고 모호한 요청이고, 다른 하나는 맥락, 입력 자료, 출력 형식, 검토 기준을 넣은 요청입니다. 두 결과를 비교하면서 어떤 답변이 바로 쓰기 위험한지 표시합니다.

이후 각자 반복 업무 하나를 골라 입력-처리-출력으로 나눕니다. 예를 들어 "보고서 쓰기가 힘들다"를 "여러 문서에서 같은 항목을 찾아 요약표로 옮긴다"처럼 AI가 이해할 수 있는 작업 단위로 바꿉니다.

마지막으로 이 업무에 민감정보가 포함되는지, AI 결과를 누가 검토해야 하는지, 틀렸을 때 어떤 문제가 생기는지 확인합니다.

팀별로 6주 동안 만들 앱/도구 후보를 3개 이상 정리합니다. 후보마다 대상 사용자, 해결할 문제, 입력 자료, 기대 결과물, 사람이 검토해야 할 지점을 한 문장씩 적습니다.

1주차에서는 완성된 아이디어보다 좋은 문제 후보가 중요합니다. 좋은 후보는 작고, 반복적이며, 샘플 자료를 준비할 수 있고, 사람이 검토할 기준이 있습니다.

민감정보나 개인정보가 들어간 실제 자료는 그대로 쓰지 않습니다. 수업에서는 더미 데이터, 비식별 자료, 공개 자료를 우선 사용합니다.

1주차에는 완성된 아이디어가 없어도 괜찮습니다. 수업이 끝날 때 "AI가 처리할 수 있는 입력 자료", "사람이 받고 싶은 결과물", "사람이 검토해야 하는 지점"을 말할 수 있으면 충분합니다.

2주차에는 1주차 후보를 근거 있는 문제로 좁힙니다. 프롬프트, Deep Research, NotebookLM을 이용해 자료를 찾고 팀 프로젝트의 방향을 정합니다.