교육과정
AI 행정혁신 최고위 정책 워크숍
본 과정은 생성형 AI의 기본 개념이나 기술적 작동 원리를 설명하는 보편적인 교육에서 탈피하여, 참석자가 현재 추진 중인 소관 사업을 전용 웹 앱에 직접 대입하고 그 결과를 즉각적으로 확인하는 실습 중심으로 진행됩니다.
본 교육은 AI가 단순한 문서 작성 도구가 아닌 정책 쟁점을 사전 점검하고 전략적 의사결정을 지원하는 보조 수단임을 직접 체감할 수 있도록 설계되었으며, 참석자가 제시한 실제 소관 사업을 기반으로 다수 이해관계자의 예상 쟁점을 다각도로 분석하고 성공 및 실패 시나리오를 선제적으로 시뮬레이션합니다.
교육 목표
- 다각적 쟁점 발굴 및 사전 대응
- 정책 시뮬레이션 및 결정 요인 역산
- 핵심 문제 정의 및 정책 검토 역량 제고
- 안전하고 합리적인 AI 활용 기준 수립
커리큘럼
- M1 과정 안내 및 실습 플랫폼 구동 ■ 과정 안내 및 행정 영역 내 AI와 관리자의 역할 재정립 ■ 실습용 웹 앱 구동 방식 및 로컬 보안 환경 안내
- M2 소관 현안 분석 및 의회 대응 시뮬레이션 ■ 참석자 소관 핵심 사업계획의 구조화 및 요약서 산출 ■ 지방의회 관점의 예상 질의 도출 및 선제적 대응 논리 마련
- M3 다원적 이해관계자 쟁점 분석 ■ 다수 이해관계자(주민, 자체 감사, 언론 등) 대상 동시다발적 예상 쟁점 발굴 ■ AI 페르소나 앙상블 기법을 활용한 정책 리스크 다각도 진단
- M4 정책 미래 시뮬레이션 및 핵심 요인 역산 ■ 정책 시행 미래 시점의 성공 및 실패 시나리오 입체적 시뮬레이션 ■ 정책 성패를 가르는 핵심 결정 요인 역추적 및 전략적 통찰 도출
- M5 소관 외 분야 현안 파악 및 문제 정의 실습 ■ 타 부서(비소관) 사업계획서 검토를 통한 신속한 현안 파악 훈련 ■ 관리자 본연의 직관적 질의와 AI 도출 질의 간 교차 검증 ■ 자료 내 누락된 맹점 식별 및 필수 확인 질의(문제 정의) 확정
- M6 AI 보안 및 안전 활용 기준 확립 ■ 개인정보 보호, 정보 유출 방지 및 팩트체크 등 AI 행정 활용 5대 보안 원칙 공유
- M7 종합정리 및 질의 응답 ■ 개인별 실습카드 작성 ■ 질의응답
기대 효과
■ 과학적 정책 시뮬레이션을 통한 의사결정의 질적 고도화 ■ 맹점 분석 및 핵심 문제 정의 역량 강화 ■ 리더십 주도의 조직 내 AI 혁신 수용성 증대 ■ 명확한 가이드라인 기반의 안전한 데이터 생태계 확립
이 과정, 우리 지자체에서 진행하고 싶으신가요?