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저는 이런 환경에서 단순히 기술을 이해하는 수준을 넘어, 어떤 AI 과제가 공공적으로 타당한지, 어떤 사업구조가 지속가능한지, 어떤 관리 방식이 정책과 현장을 함께 설득할 수 있는지를 배우고 실행하고 싶습니다.
그 결과 프로젝트는 단순한 기술소개 수준을 넘어서, 문제 해결형 공공AI 사업 제안 형태로 정리될 수 있었습니다.
특히 공공AI 사업처럼 예산, 데이터, 기술 선정의 기준이 중요한 영역에서는 청렴이 곧 의사결정의 품질입니다.
저는 NIA에서 AI 사업기획·관리담당자가 가장 중요하게 갖춰야 할 역량으로 "기술을 문제와 제도로 동시에 연결하는 구조화 능력"을 생각합니다.
NIA의 AI 사업에서도 같은 방식이 필요하다고 생각합니다.
그것이 공공AI 사업관리에서 가장 현실적인 조정 방식이라고 생각합니다.
입사 후 10년 안에 저는 NIA에서 "기술을 가장 공공답게 실행하는 AI 사업기획·관리 전문가"로 성장하고 싶습니다.
장기적으로는 NIA의 AI 사업을 논의할 때 " 이 사람은 기술도 알고 공공의 기준도 안다"라고 인정받는 담당자가 되고 싶습니다.

한국 지능정보사회진흥원 사업기획·관리1(AI) 직무에 지원한 이유는 무엇입니까
AI를 보여주는 사업이 아니라, 실제로 작동하는 공공AI 사업을 기획하고 관리하는 사람으로 성장하는 것입니다.
사업관리를 단순 일정·예산관리가 아니라 이해관계자간 실행력 조정의 문제로 다루고 싶습니다.
최근 NIA가 공공AI 서비스 사례 분석과 글로벌 AI 거버넌스, 주요 국 정책 동향 등을 지속적으로 다루고 있는 것처럼, 앞으로의 AI 사업은 성능 못지않게 책임성과 관리체계가 중요해질 것이라고 생각합니다.
디지털대 전환이라는 큰 방향 안에서, 국민이 체감하는 문제 해결과 공공의 신뢰를 동시에 만드는 AI 사업기획·관리 담당자가 되는 것입니다.
당시 팀은 일정 관리, 회의 결과 정리, 자료 버 전 통제, 이슈 대응이 모두 분산되어 있었습니다.
디지털 기술이 단순 자동화가 아니라, 팀의 기억을 구조화하는 방식으로 기능한 것입니다.
저는 단순히 자료를 많이 읽는 방식보다, 읽은 내용이 어떻게 연결되는지를 빠르게 정리하는 방식을 선호합니다.
이 때 디지털 메모도구와 분류체계를 함께 활용해 자료를 다시 찾는 시간을 줄였고, AI 기반 요약 기능은 단순 초안 생성에만 활용하고 최종 정리는 반드시 제 기준으로 다시 재구성했습니다.
이 방식 덕분에 단순히 자료를 많이 읽는 것보다, 어떤 문서가 어떤 맥락에서 중요했는지를 더 빠르게 연결할 수 있었습니다.
저는 디지털 기술을 "대신 생각해주는 도구"로 쓰지 않고, "생각의 재료를 더 빠르게 정리하게 해주는 도구"로 활용하려고 했습니다.
공공AI 사업에서도 저는 디지털 도구를 단순 자동화 수준이 아니라, 더 정확한 판단과 더 빠른 실행을 가능하게 만드는 구조로 활용하겠습니다.
결국 제가 디지털 기술을 활용하는 방식의 핵심은 "더 많이 하게 만드는 것"이 아니라 "덜 헷갈리게 만드는 것"입니다.
어떤 팀원은 최 신 AI 기능을 최대한 넣는 것이 중요하다고 보았고, 어떤 팀원은 현장 적용성과 예산 범위를 먼저 고려해야 한다고 봤으며, 또 어떤 팀원은 정책 타당성과 공공성 검토를 우선해야 한다고 생각했습니다.
이 프로젝트에서 저는 공식적으로는 자료 조사와 결과 정리, 일정 조정 역할을 맡았지만, 실제로는 서로 다른 관점을 하나의 사업구조로 묶는 역할을 하게 되었습니다.
예를 들어 최신 AI 기술을 강조하는 팀원의 의견은 확장성을 보려는 관점이었고, 예산과 적용성을 중시하는 팀원의 의견은 실제 집행 가능성을 걱정하는 관점이었습니다.
이 정리방식 덕분에 팀이 어떤 안을 선택하든 공공기관 사업기획관점에서 무엇을 함께 봐야 하는지가 훨씬 분명해졌습니다.
저에게 중요한 것은 발표 점수보다도, 기술과 정책, 현장 성과 공공성을 하나의 사업 언어로 연결하는 경험을 했다는 점이었습니다.
특히 공공AI 사업은 최신 기술만으로 설득되지 않으며, 문제정의, 이해관계자 정렬, 사업구조화, 리스크 관리가 함께 따라와야 한다는 점을 분명히 느꼈습니다.
저는 이점에서 NIA가 단순한 지원기관이 아니라, 기술과 정책, 현장과 국민을 실제로 연결하는 공공실행기관이라고 판단했 습니다.
NIA처럼 공공 AI 정책과 서비스를 다루는 기관에서는 이 균형감이 특히 중요하다고 생각합니다.
여러 이해관계자가 얽힌 AI 사업에서 갈등이 생기면 저는 먼저 누가 맞는지를 가리기보다, 각자가 어떤 기준을 중요하게 보는지부터 구조적으로 정리하겠습니다.
저는 프로젝트에서도 기술성, 공공성, 실행 가능성, 운영 가능성 같은 공통 기준을 먼저 세운 뒤 논의를 훨씬 생산적으로 바꿔본 경험이 있습니다.
NIA의 AI 사업에서도 같은 방식이 필요하다고 생각합니다.
저는 AI 기술을 공공서비스에 적용할 때 가장 먼저 점검해야 할 요소로 "문제적합성"을 생각합니다.

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