1. 한국지능정보사회진흥원 경영일반(2026.hwp
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공공에서 생성형 AI를 도입할 때 가장 큰 리스크 3가지를 꼽고, 우선순위를 어떻게 정하겠습니까?
NIA에서 이루고 싶은 것은 두 가지입니다.
성과 측정 모듈입니다.
데이터로 일정 리스크를 관리했습니다.
무엇보다 디지털과 AI 사업은 개인정보와 공정성이 핵심인데, 청렴은 이 영역에서 '도입을 가능하게 하는 허가증'입니다.
제가 강한 지점은 세 가지입니다.
생성형 AI 도입을 통제 가능한 운영체계로 만들 수 있습니다.
구성은 네 가지입니다.

본 지원서 작성과정에서 생성형 AI를 활용했다면 어떻게 활용했으며 어떤 점이 유용했는지, 활용하지 않았다면 그 이유는 무엇인지 기술하시오.
NIA의 역할을 한 문장으로 정의하고, 경영 일반 직무로서 본인이 기여할 수 있는 지점을 말씀해 주세요.
없다면 어떻게 만들겠습니까?
청렴과 성과가 충돌하는 상황이 온다면, 실제로 어떤 선택을 하고 어떻게 설득하겠습니까?
NIA에 입사 후 1년 안에 만들고 싶은 산출물 1가지를 구체적으로 제시해 주세요.
생성형 AI 시대에 공공이 지켜야 할 최소한의 안전기준을, 현장에서 바로 적용 가능한 운영체계로 만들고 싶습니다.
데이터와 정책의 연결을 성과로 증명하는 조직문화를 만드는 데 기여하고 싶습니다.
NIA가 추진하는 디지털 플랫폼 정부의 언어가 현장의 성과로 번역되도록, 저는 그 번역기를 맡겠습니다.
한 프로젝트에서 반복 민원이 늘어 담당자들이 같은 답변을 하루에도 수십 번 작성하고 있었고, 누가 봐도 비효율이었지만 "민원은 원래 그런 것"으로 받아들이는 분위기였습니다.
그 다음 생성형 AI를 단순 자동응답이 아니 라 '초안 작성 보조'로 제한해 적용했습니다.
제가 제안하는 아이디어는 공공 생성형 AI 도입을 위한 '안전성 검증과 운영표준을 한 번에 제공하는 공용 플랫폼'입니다.
현재 공공의 AI 도입은 기관별로 시행착오가 분산되고, 같은 실수를 반복하기 쉽습니다.
각 부서는 자기 업무가 바쁘다는 이유로 자료 제출이 늦어졌고, 산출물의 형식도 제각각이라 취합단계에서 다시 손이 갔습니다.
결국 일정은 밀리고, 결과 보고서는 매번 비슷한 문장으로 채워지며 사업의 존재 이유가 흐려지고 있었습니다.
결과 보고서는 단순 활동 나열이 아니라, KPI와 리스크 관리가 연결된 형태로 바뀌었고, 다음 분기 계획 수립도 훨씬 빨라졌습니다.
무엇보다 디지털과 AI 사업은 개인정보와 공정성이 핵심인데, 청렴은 이 영역에서 '도입을 가능하게 하는 허가증'입니다.
생성형 AI 도입을 통제 가능한 운영체계로 만들 수 있습니다.
저는 공공생성형 AI의 핵심 리스크를 개인정보와 기밀 유출, 결과의 신뢰성 붕괴, 그리고 책임 소재의 공백으로 봅니다.
개인정보와 기밀 유출은 한번 사고가 나면 회복비용이 압도적으로 커서 최우선으로 통제해야 합니다.
두 번째는 제약을 공개하는 것입니다.
세 번째는 대 안을 두 개 이상 제시하고, 선택 기준을 명확히 하는 것입니다.
예를 들어 일정이 중요하면 기능 범위를 줄이고, 품질이 중요하면 단계적 오픈으로 리스크를 분산시키는 식입니다.
합의가 안 되는 지점은 회의로 무한 반복하지 않고, 의사결정 기록을 남기고 상위의사결정으로 올려 '결정'을 받습니다.
마지막으로, 삭감 상황에서도 성과를 낼 수 있는 '최소 운영 모델'을 제시해 의사결정자의 선택을 받겠습니다.
저는 데이터 기반의사결정이 정착되지 않는 이유가 '데이터가 없어서'가 아니라 '결정이 바뀌는 순간 이 데이터와 연결되지 않아서'라고 봅니다.
그래서 의사결정 포맷을 바꿨습니다.
중요한 것은 데이터를 예쁘게 시각화하는 게 아니라 , '결정에 필요한 최소 데이터'를 강제하는 규칙이었습니다.
또한 지표가 잘못 설계되면 조작 가능성이 생기기 때문에, 지표정의와 산식, 데이터 출처를 문서로 고정했습니다.
KPI를 단순히 나열하지 않고, 데이터 수집 방식까지 포함해 표준화하겠습니다.

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