지난 글에서는 교감의 하루 업무를 AI Agent 관점에서 다시 보았습니다. 교감의 일은 한 가지 문서나 한 번의 회의로 끝나지 않고, 일정과 사람, 공문과 보고가 계속 이어지는 흐름에 가깝다는 이야기를 했습니다. 이번 글에서는 그 흐름을 조금 더 구체적으로 줄이는 방법을 생각해 보려고 합니다.

학교 업무를 하다 보면 이상한 피로감이 생길 때가 있습니다. 분명히 오늘 해야 할 일을 처리했는데도, 같은 내용을 다른 회의에서 다시 말하고, 같은 날짜를 다른 표에 또 적고, 이미 보낸 내용을 보고자료 형식으로 다시 정리합니다. 일이 하나씩 쌓이는 것도 힘들지만, 같은 정보가 여러 형식으로 반복되는 것이 더 큰 부담이 됩니다.

AI Agent를 쓰기 시작한 뒤 저는 이 문제를 “글을 빨리 써 주는 도구”보다 “흐름을 잇는 도구”의 관점에서 보게 되었습니다. 일정, 회의, 공문, 보고를 각각 따로 보지 않고 하나의 흐름으로 묶으면 줄일 수 있는 일이 보입니다. 완전히 자동화하지 않더라도, 한 번 정리한 정보를 다음 업무에 다시 쓰게 만드는 것만으로도 체감되는 부담이 줄어듭니다.

1. 학교 업무는 네 갈래가 아니라 하나의 흐름이다

학교에서는 일정, 회의, 공문, 보고가 서로 다른 업무처럼 다뤄집니다. 일정은 캘린더나 월중행사표에 있고, 회의는 회의자료와 회의록에 남고, 공문은 업무관리시스템에 들어오며, 보고는 별도의 서식으로 작성됩니다. 담당자도 다르고 저장 위치도 다릅니다.

하지만 실제 현장에서는 이 네 가지가 계속 연결됩니다. 어떤 공문이 오면 일정이 생기고, 일정이 생기면 회의 안건이 됩니다. 회의에서 결정된 내용은 다시 보고자료가 되고, 보고 결과에 따라 다음 일정이나 후속 조치가 만들어집니다. 한 번 시작된 정보가 여러 문서와 사람을 거쳐 이동하는 셈입니다.

문제는 이 이동 과정에서 같은 내용을 계속 다시 쓰게 된다는 점입니다. 날짜, 대상, 장소, 담당자, 준비물, 제출 기한, 협조 요청 같은 정보가 여러 번 반복됩니다. 그래서 업무경감을 생각할 때는 “문서 하나를 빨리 만드는 방법”보다 “한 번 정리한 정보가 다음 단계로 자연스럽게 넘어가게 하는 방법”을 먼저 보아야 합니다.

2. 먼저 공통 정보 묶음을 만든다

AI Agent에게 바로 “회의자료를 만들어 줘”라고 요청할 수도 있습니다. 하지만 더 효과적인 출발점은 공통 정보 묶음을 만드는 것입니다. 예를 들어 행사 하나를 기준으로 날짜, 시간, 장소, 대상, 담당자, 관련 공문, 준비물, 협조 부서, 제출 기한, 후속 보고 여부를 한 번에 정리해 두는 방식입니다.

이 묶음은 거창한 데이터베이스일 필요가 없습니다. 처음에는 Markdown 표 하나로도 충분합니다. 공문을 읽고 필요한 항목을 뽑아 넣거나, 회의 메모를 붙여 넣고 빠진 항목을 확인하게 할 수 있습니다. 중요한 것은 문장으로 흩어진 내용을 “다음 업무에 다시 쓸 수 있는 항목”으로 바꾸는 것입니다.

Hermes Agent 같은 도구는 이 작업에 잘 맞습니다. 파일을 읽고, 표를 만들고, 필요한 경우 Word나 이미지 같은 결과물로 바꾸는 작업을 이어서 할 수 있기 때문입니다. 사람이 처음 판단한 내용을 바탕으로 AI Agent가 형식을 바꾸고, 누락을 점검하고, 다음 단계 초안을 만들어 주는 구조입니다.

3. 일정은 단순한 날짜가 아니라 후속 조치의 출발점이다

학교 일정표에는 대개 날짜와 행사명이 들어갑니다. 그런데 실제 업무는 그보다 훨씬 넓습니다. 행사 전 안내, 물품 준비, 담당자 확인, 학생 이동, 안전 점검, 결과 보고, 사진 정리, 만족도 조사 같은 후속 조치가 붙습니다. 날짜 하나가 작은 업무 묶음을 데리고 다니는 셈입니다.

AI Agent를 활용한다면 일정표를 단순히 보기 좋게 정리하는 데서 멈추지 않고, 일정별 체크리스트를 만들 수 있습니다. 예를 들어 “다음 주 학교 일정에서 사전 안내가 필요한 것, 회의 안건으로 올릴 것, 보고가 필요한 것을 나누어 달라”고 요청할 수 있습니다. 그러면 일정이 업무 흐름의 출발점으로 바뀝니다.

이때 민감한 학생 정보나 내부 판단이 들어간 자료를 그대로 넣지 않는 원칙은 지켜야 합니다. 공개 가능한 일정, 비식별 메모, 담당 부서 중심의 정보부터 시작하면 됩니다. 자동화의 목적은 학교 안의 모든 정보를 AI에게 넘기는 것이 아니라, 이미 정리 가능한 정보를 놓치지 않도록 돕는 데 있습니다.

4. 회의자료는 안건과 결정사항을 이어 주어야 한다

회의자료를 만들 때 자주 생기는 어려움은 자료를 만드는 일과 회의 후 처리할 일이 분리된다는 점입니다. 회의 전에는 안건을 모으느라 바쁘고, 회의가 끝나면 누가 무엇을 해야 하는지 다시 정리해야 합니다. 회의자료와 회의록이 따로 놀면 같은 내용을 두 번 정리하게 됩니다.

AI Agent에게 회의 전 메모를 넣고 “안내 사항, 협의 사항, 결정이 필요한 사항으로 나누어 달라”고 요청하면 회의자료 초안이 됩니다. 회의 후에는 같은 자료에 결정사항을 덧붙여 “담당자, 기한, 후속 확인” 표로 바꿀 수 있습니다. 회의자료가 회의록과 체크리스트로 이어지는 것입니다.

저는 이 방식이 학교 업무에 꽤 현실적이라고 봅니다. 회의 내용을 AI가 판단하게 하는 것이 아니라, 사람이 적은 메모를 구조화하는 일이기 때문입니다. 교감이나 담당자는 최종 내용을 확인하고 표현을 다듬으면 됩니다. 회의의 책임은 사람에게 남겨 두되, 반복 정리는 도구의 도움을 받는 방식입니다.

5. 공문은 ‘읽기’에서 ‘실행 항목 추출’로 넘어가야 한다

공문 업무에서 시간이 많이 드는 이유는 공문이 길어서만은 아닙니다. 공문을 읽은 뒤 학교가 실제로 무엇을 해야 하는지 바꾸어 생각해야 하기 때문입니다. 제출해야 하는지, 안내만 하면 되는지, 회의에 올려야 하는지, 담당 부서를 정해야 하는지 판단해야 합니다.

AI Agent에게 공문 내용을 그대로 맡기는 것은 조심해야 합니다. 대신 공문에서 실행 항목을 추출하게 하는 방식은 유용합니다. “제출 기한, 제출 대상, 학교 조치사항, 첨부자료, 확인할 담당자를 표로 정리해 달라”고 요청하면 긴 문서가 행동 목록으로 바뀝니다.

이 결과는 다시 일정과 회의로 이어질 수 있습니다. 제출 기한은 캘린더에 넣고, 협의가 필요한 사항은 회의 안건으로 올리고, 준비물이 필요한 일은 담당자 체크리스트가 됩니다. 공문을 읽고 끝내는 것이 아니라, 다음 행동으로 연결하는 것입니다.

6. 보고자료는 마지막에 새로 쓰지 말고 중간부터 쌓아 둔다

보고자료는 많은 경우 마지막에 급하게 만들어집니다. 행사가 끝난 뒤 사진을 찾고, 회의 결과를 다시 뒤지고, 추진 경과를 기억해 내며 문장을 만듭니다. 이때 시간이 많이 드는 이유는 글쓰기 능력 때문이 아니라 중간 기록이 흩어져 있기 때문입니다.

업무 흐름을 줄이려면 보고자료를 마지막 산출물로만 보지 말고, 처음부터 조금씩 쌓이는 기록으로 보아야 합니다. 일정이 만들어질 때 목적과 대상이 기록되고, 회의에서 결정사항이 붙고, 행사 후 결과와 개선점이 추가되면 보고자료의 뼈대가 이미 만들어집니다.

AI Agent는 이 흩어진 기록을 보고서 형식으로 바꾸는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 일정 메모, 회의 결정사항, 결과 메모를 함께 넣고 “추진 배경, 주요 내용, 결과, 향후 보완점 형식으로 정리해 달라”고 요청할 수 있습니다. 사람은 사실관계와 학교 맥락을 확인하고, 필요한 표현을 다듬으면 됩니다.

7. 작은 자동화는 ‘다음 문서’를 줄이는 데서 시작된다

학교 업무경감에서 자동화라는 말을 들으면 큰 시스템부터 떠올리기 쉽습니다. 하지만 실제로 체감되는 자동화는 작게 시작될 가능성이 큽니다. 오늘 만든 일정 메모가 회의자료 초안이 되고, 회의자료가 회의록과 체크리스트가 되고, 체크리스트가 보고자료 뼈대로 이어지는 정도입니다.

이 흐름을 만들기 위해 필요한 것은 복잡한 기술보다 일관된 형식입니다. 날짜, 담당자, 기한, 조치사항, 확인 여부 같은 항목을 비슷한 방식으로 적어 두면 AI Agent가 다음 문서로 바꾸기 쉬워집니다. 반대로 매번 다른 표현과 다른 저장 위치에 흩어져 있으면 아무리 좋은 도구도 다시 사람에게 물어봐야 합니다.

저는 AI Agent를 쓰면서 “처음부터 완벽한 자동화”보다 “반복 입력을 줄이는 습관”이 더 중요하다는 생각을 하게 되었습니다. 학교 현장에서는 안전과 책임, 관계의 판단이 중요하기 때문에 모든 것을 기계적으로 넘길 수 없습니다. 그러나 이미 사람이 확인한 정보를 다음 단계에 다시 쓰게 만드는 일은 충분히 시도해 볼 만합니다.

마무리하며

학교 일정, 회의, 공문, 보고의 흐름을 줄인다는 것은 학교 업무를 단순하게 만든다는 뜻이 아닙니다. 오히려 복잡한 학교 업무의 연결 구조를 더 잘 보이게 만드는 일에 가깝습니다. 한 번 들어온 정보가 어디로 이어지는지 보이면, 같은 내용을 반복해서 옮겨 쓰는 시간을 줄일 수 있습니다.

AI Agent는 이 과정에서 문서를 대신 책임지는 존재가 아니라, 흐름을 이어 주는 작업 도구가 될 수 있습니다. 일정에서 회의로, 공문에서 실행 항목으로, 회의록에서 보고자료로 넘어가는 다리를 놓아 주는 역할입니다. 학교 업무경감은 이런 작은 연결을 쌓는 데서 시작될 수 있습니다.

지난 글에서는 평가 문항, 피드백, 생활지도 자료처럼 학생에게 직접 닿는 문서를 AI Agent와 함께 준비할 때의 가능성과 주의점을 살펴보았습니다. 초안 작성은 도움을 받을 수 있지만, 최종 판단은 교사에게 남아 있어야 한다는 이야기를 했습니다. 이번 글에서는 시선을 조금 옮겨 교감의 하루 업무를 AI Agent 관점에서 다시 보려고 합니다.

교감의 하루는 한 가지 일로 설명하기 어렵습니다. 아침에는 학교전반의 학사와 안전을 살피고, 오전에는 회의와 보고 자료를 챙기고, 중간중간 공문과 민원이 들어옵니다. 오후가 되면 각 부서의 일정, 교사 지원, 학부모 연락, 행사 준비, 시설과 안전 점검까지 이어집니다. 겉으로는 각각 다른 일처럼 보이지만, 자세히 보면 반복되는 흐름이 있습니다.

저는 AI Agent를 쓰면서 교감 업무를 “사람이 직접 판단해야 하는 일”과 “판단 전에 정리되어야 하는 일”로 나누어 보게 되었습니다. 교감의 역할을 AI가 대신할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 오히려 반대입니다. 교감이 더 잘 판단하기 위해, 주변에 흩어진 정보와 반복적인 문서 작업을 덜어 내는 보조 장치가 필요하다는 생각에 가깝습니다.

1. 교감의 하루는 ‘업무 목록’보다 ‘흐름’에 가깝다

학교에 따라 차이는 있지만, 교감의 하루에는 비슷한 흐름이 있습니다. 아침에는 학교가 정상적으로 시작되는지 확인합니다. 구성원 복무나 출장, 학생 안전, 당일 행사, 외부 방문, 긴급 연락 같은 내용을 챙깁니다. 이때 이미 여러 정보가 동시에 들어옵니다. 메신저, 전화, 공문 시스템, 구두 전달, 전날 회의 메모가 한꺼번에 섞입니다.

문제는 일이 많다는 것만이 아닙니다. 정보가 여러 통로로 들어오고, 서로 연결되어 있다는 점이 더 어렵습니다. 예를 들어 어떤 교사의 출장 일정은 수업 결손과 연결되고, 수업 결손은 보강 계획과 연결되며, 보강 계획은 학생 안내와 학년부 협의로 이어집니다. 한 가지 일정이 여러 사람의 행동을 바꿉니다.

AI Agent는 이런 흐름을 목록으로 다시 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. “오늘 처리해야 할 일”을 단순히 나열하는 것이 아니라, 시간순, 담당자별, 긴급도별로 묶어 볼 수 있습니다. 교감이 직접 메모한 내용을 바탕으로 “오늘 오전 중 확인할 일”, “회의 전에 준비할 자료”, “누군가에게 위임하거나 확인 요청할 일”처럼 정리하는 방식입니다.

2. 아침 브리핑은 교감 업무경감의 출발점이 될 수 있다

교감 업무에서 가장 먼저 자동화해 볼 만한 것은 아침 브리핑입니다. 아침 브리핑이라고 해서 거창한 보고서를 말하는 것은 아닙니다. 오늘 일정, 미확인 공문, 회의 예정, 외부 방문, 안전 관련 확인사항, 어제 남겨 둔 후속 조치 정도를 한 화면에 모아 주는 것입니다.

Hermes Agent처럼 일정 시간에 자동으로 실행되는 도구가 있다면, 매일 아침 정해진 시간에 브리핑 초안을 받을 수 있습니다. 예를 들어 캘린더 일정, 전날 저장한 메모, 특정 폴더에 들어온 파일 목록, 확인해야 할 문서 링크를 모아 “오늘 먼저 볼 것”으로 정리하게 할 수 있습니다. Telegram으로 받으면 출근 전이나 이동 중에도 대략의 흐름을 볼 수 있습니다.

물론 실제 학교 업무 시스템과 직접 연결하려면 보안과 권한 검토가 필요합니다. 그래서 처음부터 민감한 시스템을 연결하기보다, 개인이 직접 넣은 일정과 공개 가능한 자료, 비식별 메모부터 시작하는 편이 안전합니다. 자동 브리핑의 목적은 학교 내부 정보를 무리하게 끌어오는 것이 아니라, 이미 내가 관리하는 정보를 놓치지 않도록 묶어 주는 데 있습니다.

3. 공문과 보고는 ‘작성’보다 ‘맥락 파악’이 먼저다

교감 업무에서 공문과 보고는 빠지기 어렵습니다. 공문을 읽고 필요한 내용을 전달하거나, 학교 상황에 맞는 보고 자료를 준비하거나, 교육청 요청에 맞춰 기한을 챙겨야 합니다. 이때 시간이 많이 드는 부분은 문장을 예쁘게 쓰는 것보다 “무엇을 해야 하는 공문인지”를 파악하는 과정입니다.

AI Agent에게 공문 내용을 그대로 맡기기 전에 먼저 할 수 있는 일은 구조화입니다. 예를 들어 공문에서 제출 기한, 제출 대상, 담당 부서, 필요한 첨부자료, 학교가 해야 할 조치를 뽑아 달라고 요청할 수 있습니다. 그러면 교감은 긴 문서를 처음부터 끝까지 반복해서 읽기보다, 확인해야 할 항목을 중심으로 빠르게 판단할 수 있습니다.

보고 자료도 마찬가지입니다. AI가 보고를 대신 책임질 수는 없습니다. 하지만 기존 자료를 바탕으로 목차를 잡거나, 빠진 항목을 체크하거나, 문장의 중복을 줄이는 일은 도울 수 있습니다. 특히 교육전문직 업무 경험에서는 비슷한 형식의 보고와 정리가 반복됩니다. 이 반복 구조를 AI Agent가 기억하고 초안을 만들어 준다면, 사람은 내용의 정확성과 학교 맥락을 더 집중해서 볼 수 있습니다.

4. 회의 전후의 작은 정리가 시간을 많이 잡아먹는다

교감의 하루에서 회의는 단순히 회의 시간만 차지하지 않습니다. 회의 전에는 안건을 정리해야 하고, 회의 중에는 결정사항을 놓치지 않아야 하며, 회의 후에는 후속 조치가 이어집니다. 실제로 시간이 많이 드는 것은 회의 자체보다 회의 앞뒤의 작은 정리일 때가 많습니다.

AI Agent는 회의 전 안건 정리와 회의 후 할 일 추출에 잘 맞습니다. 예를 들어 부장회의 전에 각 부서에서 온 메모를 붙여 넣고 “중복 안건을 묶어 주고, 논의가 필요한 것과 안내만 하면 되는 것을 나누어 달라”고 요청할 수 있습니다. 회의 후에는 메모를 바탕으로 “결정사항, 담당자, 기한, 추가 확인사항”을 표 형태로 정리하게 할 수 있습니다.

이때도 중요한 것은 녹음 파일이나 민감한 발언을 무심코 넣지 않는 것입니다. 회의 내용에는 교직원, 학생, 학부모와 관련된 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. AI Agent를 회의 정리에 활용하려면 비식별화된 메모, 공개 가능한 안건, 행정적 후속 조치 중심으로 사용하는 원칙이 필요합니다.

5. 민원과 갈등 상황은 자동화보다 ‘준비된 응답’이 필요하다

교감 업무에서 가장 조심스러운 영역은 민원과 갈등 상황입니다. 전화 한 통, 면담 한 번이 학교 전체 분위기에 영향을 줄 수 있습니다. 이런 일을 AI Agent가 대신 처리하게 하는 것은 적절하지 않습니다. 말의 뉘앙스, 관계의 맥락, 학교의 과거 상황은 사람이 직접 판단해야 합니다.

다만 민원이나 갈등 상황에서도 AI Agent가 도울 수 있는 부분은 있습니다. 면담 전에 확인할 사실 목록을 정리하거나, 감정적인 표현을 줄인 안내문 초안을 만들거나, 관련 규정과 절차를 빠짐없이 확인하는 일입니다. 예를 들어 “상대방을 판단하지 않고 사실 확인 중심으로 면담 준비 질문을 정리해 달라”고 요청할 수 있습니다.

교감에게 필요한 것은 기계적인 답변이 아니라 준비된 대응입니다. 말하기 전에 사실을 정리하고, 어떤 표현이 오해를 부를 수 있는지 살피고, 확인해야 할 절차를 놓치지 않는 것입니다. AI Agent는 이 준비 과정을 도울 수 있지만, 실제 대화와 최종 판단은 교감의 몫으로 남아야 합니다.

6. 위임과 확인 요청도 정리되어야 움직인다

교감은 모든 일을 직접 처리하지 않습니다. 오히려 많은 일은 적절한 사람에게 연결하고, 진행 상황을 확인하고, 필요한 지원을 해 주는 방식으로 이루어집니다. 그래서 교감의 업무경감은 단순히 “내가 할 일을 줄이는 것”이 아니라 “누가 무엇을 언제까지 해야 하는지 분명히 하는 것”과 관련이 있습니다.

AI Agent는 업무 메모를 담당자와 기한 중심으로 다시 정리하는 데 유용합니다. “오늘 나온 업무를 교무, 연구, 생활, 행정실 협조, 교감 직접 확인으로 나누어 달라”고 요청하면, 흩어진 메모가 실행 가능한 목록으로 바뀝니다. 이렇게 정리된 목록은 회의자료, 개인 체크리스트, 후속 확인 메시지의 초안으로 이어질 수 있습니다.

물론 위임은 사람 사이의 신뢰와 관계를 바탕으로 합니다. AI가 “누구에게 시키라”고 결정하는 방식은 위험합니다. 대신 교감이 이미 판단한 업무 배분을 문서화하고, 누락된 확인사항을 찾고, 말투를 조정하는 수준에서 활용하는 것이 현실적입니다.

7. 교감 업무에서 AI Agent는 ‘작은 비서’보다 ‘두 번째 메모장’에 가깝다

AI Agent를 교감 업무에 적용한다고 하면, 어떤 사람은 영화 속 비서처럼 모든 일을 알아서 처리하는 모습을 떠올릴 수 있습니다. 하지만 실제 학교 현장에서는 그런 방식보다 “두 번째 메모장”에 가까운 모습이 더 현실적입니다. 내가 적은 내용을 다시 묶고, 빠진 질문을 찾아 주고, 다음 행동으로 바꿔 주는 도구입니다.

교감의 전문성은 사람을 만나고, 학교의 맥락을 읽고, 우선순위를 판단하는 데 있습니다. AI Agent가 그 전문성을 대신할 수는 없습니다. 다만 반복적인 정리, 초안 작성, 체크리스트 생성, 일정 기반 알림은 충분히 도울 수 있습니다. 그만큼 교감은 학생, 교사, 학부모와 직접 마주하는 일에 시간을 더 쓸 수 있습니다.

저는 이 지점을 교육전문직 업무경감과도 연결해서 보게 됩니다. 교육청이나 연수원에서도 비슷한 일이 많습니다. 자료를 읽고, 회의를 준비하고, 보고를 정리하고, 다음 조치를 확인하는 일입니다. 학교와 교육행정 모두에서 AI Agent의 실제 가치는 거창한 자동화보다 매일 반복되는 작은 정리에서 먼저 드러날 가능성이 큽니다.

마무리하며

교감의 하루를 AI Agent 관점에서 다시 보면, 자동화할 수 있는 일과 자동화하면 안 되는 일이 조금 더 분명해집니다. 일정 정리, 공문 요약, 회의 후속 조치, 체크리스트 작성은 도움을 받을 수 있습니다. 하지만 민원 대응, 갈등 조정, 인사와 관계의 판단은 사람이 책임져야 합니다.

그래서 교감 업무경감의 방향은 “AI에게 맡긴다”가 아니라 “AI와 함께 정리해서 사람이 더 잘 판단한다”에 가깝습니다. 이 차이를 분명히 해야 학교 현장에서 무리 없이 받아들일 수 있습니다.

지난 글에서는 내가 AI Agent를 쓰기 시작한 이유를 간단히 정리했다. Windows 노트북에 Hermes Agent를 설치하고, Telegram으로 말을 걸어 블로그 글을 쓰거나 자료를 정리하는 방식이었다. 말하자면 노트북 한 대를 개인용 AI 비서 서버처럼 쓰는 실험이다.

이번 글에서는 조금 더 기본적인 질문으로 돌아가 보려고 한다. ChatGPT와 AI Agent는 무엇이 다른가.

처음에는 이 둘이 비슷해 보인다. 둘 다 사람의 말을 이해하고, 문장을 만들고, 질문에 답한다. 하지만 실제로 써보면 차이가 꽤 크다. ChatGPT가 대화에 강한 AI라면, AI Agent는 대화에서 끝나지 않고 일의 흐름으로 들어오려는 AI에 가깝다.

이 차이를 이해해야 교육현장에서 AI를 어떻게 써야 할지도 조금 더 선명해진다.

ChatGPT는 대화형 AI에 가깝다

ChatGPT는 기본적으로 대화형 AI다. 사용자가 질문하면 답하고, 글을 써달라고 하면 초안을 작성하고, 자료를 넣어주면 요약한다. 지금까지 우리가 생성형 AI를 경험한 방식도 대부분 이 틀 안에 있다.

예를 들어 교사가 ChatGPT에게 이렇게 요청할 수 있다.

• 중학교 2학년 수준으로 설명해줘.

• 이 내용을 학부모 안내문으로 바꿔줘.

• 수업 도입 질문을 5개 만들어줘.

• 연수 자료 목차를 잡아줘.

• 보고서 문장을 조금 더 자연스럽게 다듬어줘.

이런 작업에는 ChatGPT만으로도 충분히 도움이 된다. 특히 초안 작성, 문장 정리, 아이디어 확장에는 강하다. 혼자 빈 문서를 바라보고 있을 때보다 훨씬 빠르게 출발할 수 있다.

다만 ChatGPT는 대체로 대화창 안에서 움직인다. 사용자가 자료를 넣어주고, 사용자가 결과를 복사하고, 사용자가 다시 다른 프로그램에 붙여넣는다. 즉 ChatGPT가 만들어준 결과를 실제 업무에 반영하는 마지막 행동은 사람이 한다.

이것이 나쁜 것은 아니다. 오히려 교육현장처럼 책임성이 중요한 곳에서는 사람이 마지막 확인을 하는 구조가 필요하다. 다만 업무경감이라는 관점에서 보면 한계도 분명하다. AI가 좋은 문장을 만들어주더라도, 자료를 찾고, 파일을 열고, 정리하고, 저장하고, 다시 공유하는 일은 여전히 사람의 몫으로 남기 때문이다.

AI Agent는 실행 흐름으로 들어온다

AI Agent는 여기서 한 걸음 더 들어온다. 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라, 주어진 목표를 수행하기 위해 여러 도구를 사용할 수 있다.

예를 들어 내가 사용하고 있는 Hermes Agent는 Telegram으로 지시를 받는다. 그리고 필요한 경우 로컬 폴더에 파일을 만들고, 글 초안을 저장하고, 이미지를 생성하고, Google Drive에 업로드한 뒤 링크를 알려줄 수 있다. 물론 이 과정은 사용자가 허용한 범위 안에서 이루어진다.

ChatGPT에게 “블로그 글을 써줘”라고 하면 글을 써준다. AI Agent에게 같은 말을 하면, 설정에 따라 다음과 같은 흐름까지 이어질 수 있다.

• 글 주제 확인

• 초안 작성

• 로컬 폴더에 파일 저장

• 대표 이미지 제작

• Word 파일 생성

• Google Drive 업로드

• 발행할 수 있는 링크 제공

이 차이가 중요하다. AI Agent는 결과물을 만드는 것에서 끝나지 않고, 결과물이 실제 업무 흐름 안에 놓이도록 도와준다.

교육현장의 업무도 비슷하다. 우리는 단순히 문장 하나가 필요한 것이 아니라, 문서가 필요하고, 자료가 필요하고, 공유 가능한 파일이 필요하고, 일정에 맞춘 반복 작업이 필요하다. AI Agent는 바로 이 지점에서 의미가 생긴다.

차이는 “답변”과 “처리”에 있다

조금 단순화하면 이렇게 말할 수 있다.

ChatGPT는 답변을 잘한다. AI Agent는 처리를 시도한다.

물론 AI Agent도 답변을 한다. 하지만 핵심은 답변 그 자체가 아니다. 사용자의 목표를 이루기 위해 어떤 도구를 써야 할지 판단하고, 필요한 단계를 나누고, 실제 작업으로 이어가려는 구조가 중요하다.

예를 들어 “내일 올릴 블로그 글을 준비해줘”라는 요청을 생각해보자.

ChatGPT는 좋은 글을 작성해줄 수 있다. 하지만 대개 사용자가 그 글을 복사해서 저장하고, 이미지를 따로 만들고, 파일을 올리고, 링크를 정리해야 한다.

AI Agent는 이 과정을 묶어서 처리할 수 있다. 글을 작성하고, 이미지 파일을 만들고, Word 파일로 저장하고, Google Drive에 올리고, 링크를 돌려준다. 사용자는 마지막에 글을 검토하고 티스토리에 올리면 된다.

이것은 작은 차이처럼 보이지만 실제 업무에서는 꽤 크다. 업무는 생각보다 많은 자잘한 단계로 이루어져 있기 때문이다. 사람을 지치게 하는 것은 어려운 판단만이 아니다. 반복해서 파일을 열고 닫고, 이름을 바꾸고, 저장하고, 다시 올리는 작은 작업들도 사람을 지치게 한다.

교육현장에서 이 차이가 중요한 이유

교육현장에서 AI를 이야기할 때 우리는 자주 “수업에 어떻게 활용할 것인가”를 먼저 떠올린다. 물론 수업 활용은 중요하다. 하지만 실제 학교와 교육행정의 업무를 보면 수업 외의 작업도 매우 많다.

교사는 수업을 준비하면서 안내문을 쓰고, 평가 자료를 만들고, 생활지도 기록을 정리하고, 회의자료를 확인한다. 교육전문직원은 연수 계획, 정책자료, 보고서, 회의, 공문, 설문, 결과 정리까지 여러 일을 동시에 처리한다. 교감은 학교 안의 일정, 민원, 회의, 장학, 공문, 구성원 조율을 계속 챙겨야 한다.

이런 일은 하나하나가 모두 거창한 일은 아닐 수 있다. 하지만 여러 개가 겹치면 업무 부담이 커진다. AI Agent는 바로 이런 반복적이고 분절적인 작업을 줄이는 데 가능성이 있다.

예를 들어 다음과 같은 장면을 생각할 수 있다.

• 매주 반복되는 회의자료 초안을 만든다.

• 연수 기획안을 일정한 형식으로 정리한다.

• 설문 결과를 요약하고 보고서 목차를 제안한다.

• 교육정책 자료를 읽고 핵심 쟁점을 정리한다.

• 블로그나 연수자료에 들어갈 이미지를 함께 만든다.

• 정해진 시간에 필요한 브리핑을 보내준다.

이런 작업에서 중요한 것은 AI가 사람을 대체하는 것이 아니다. 사람이 판단해야 할 일과 AI에게 맡길 수 있는 준비 작업을 구분하는 것이다. AI Agent는 판단의 주체라기보다, 판단하기 전까지의 정리와 실행을 돕는 도구로 보는 편이 적절하다.

그렇다고 모든 것을 맡기면 안 된다

AI Agent가 더 많은 일을 할 수 있다는 말은, 더 조심해야 한다는 뜻이기도 하다.

ChatGPT가 틀린 답을 하면 사용자는 그 답을 보고 걸러낼 수 있다. 하지만 AI Agent가 파일을 만들거나, 공유하거나, 삭제하거나, 외부 서비스에 업로드하는 단계까지 간다면 영향 범위가 더 커진다. 그래서 권한과 확인 절차가 중요하다.

특히 교육현장에서는 다음과 같은 기준이 필요하다.

• 개인정보가 포함된 자료는 함부로 넣지 않는다.

• 학생 정보, 민감한 상담 내용, 평가 관련 자료는 별도 기준을 둔다.

• AI가 만든 문서는 반드시 사람이 확인한다.

• 외부 공유 링크는 공개 범위를 확인한다.

• 자동화는 반복 업무부터 작게 시작한다.

• 중요한 판단은 AI에게 맡기지 않는다.

AI Agent는 편리하지만, 편리하다는 이유만으로 모든 일을 맡길 수는 없다. 오히려 실행 능력이 있기 때문에 더 분명한 경계가 필요하다.

내가 느낀 가장 큰 차이

내가 직접 써보며 느낀 가장 큰 차이는 “생각을 결과물로 옮기는 속도”다.

ChatGPT를 쓸 때는 아이디어를 글로 바꾸는 속도가 빨라졌다. 이것만으로도 큰 변화였다. 그런데 AI Agent를 쓰기 시작하니 글에서 파일로, 파일에서 이미지로, 이미지에서 업로드 링크로 이어지는 과정까지 빨라졌다.

예를 들어 블로그 글 하나를 준비하는 과정만 봐도 그렇다. 예전 같으면 글을 쓰고, 이미지를 따로 만들고, 파일명을 정리하고, Google Drive에 올리고, 다시 링크를 복사했을 것이다. 지금은 Telegram에 요청하면 상당 부분이 한 흐름으로 이어진다.

물론 최종 발행은 내가 직접 한다. 티스토리 글은 내가 확인하고 올린다. 이 구조가 마음에 든다. AI가 초안을 만들고 반복 작업을 줄여주지만, 최종 판단과 공개는 사람이 한다. 교육현장에서도 이 균형이 중요하다고 생각한다.

마무리

ChatGPT와 AI Agent의 차이는 단순히 기능이 조금 더 많고 적은 차이가 아니다. ChatGPT가 대화와 생성에 강하다면, AI Agent는 생성된 결과를 실제 업무 흐름 안으로 옮기는 데 강점이 있다.

교육현장에서 이 차이는 중요하다. 교사와 교육전문직원, 학교관리자가 겪는 업무 부담은 단순히 글을 못 써서 생기는 것이 아니다. 자료를 찾고, 정리하고, 저장하고, 공유하고, 반복하는 여러 단계에서 생긴다. AI Agent는 이 단계들을 줄이는 도구가 될 수 있다.

다만 전제는 분명하다. AI가 만든 결과를 그대로 믿지 않는 것, 개인정보와 책임성을 가볍게 보지 않는 것, 그리고 사람이 해야 할 판단을 끝까지 사람이 붙잡고 있는 것이다.

다음 글에서는 내가 실제로 AI Agent를 Telegram으로 사용하게 된 이유를 정리해보려고 한다. 왜 웹사이트나 앱이 아니라 Telegram이었는지, 그리고 주제별 그룹방을 나누어 쓰는 방식이 왜 생각보다 편한지 이야기해보겠다.

요즘 생성형 AI를 쓰는 사람은 많다. 나 역시 ChatGPT를 문서 작성, 자료 정리, 아이디어 구상에 자주 사용해 왔다. 처음에는 그것만으로도 충분히 놀라웠다. 질문을 던지면 꽤 그럴듯한 답을 해주고, 글의 구조도 잡아주고, 복잡한 내용을 쉽게 풀어주었다.

그런데 최근에는 조금 다른 방식의 AI를 실험하고 있다. 단순히 답을 해주는 AI가 아니라, 내가 정한 환경 안에서 실제로 일을 처리하는 AI다. 흔히 말하는 AI Agent다.

현재 나는 Windows 노트북에 Hermes Agent를 설치해 두고, Telegram으로 말을 걸어 사용하고 있다. 휴대폰에서 메시지를 보내면 내 노트북에서 AI가 실행되고, 필요한 경우 파일을 확인하거나, 글 초안을 작성하거나, 정해진 시간에 정보를 보내준다. 말하자면 노트북 한 대를 개인용 AI 비서 서버처럼 쓰는 셈이다.

이 글은 그 실험의 첫 기록이다. 앞으로 AI Agent가 무엇인지, 어떻게 세팅했는지, 실제로 교육현장과 교육전문직 업무에 어떤 도움이 될 수 있는지 하나씩 정리해 보려고 한다.

생성형 AI[ChatGPT]와 AI Agent는 다르다

ChatGPT는 기본적으로 대화형 AI다. 내가 묻고, AI가 답한다. 글을 써달라고 하면 글을 써주고, 자료를 요약해 달라고 하면 요약해 준다. 이 자체만으로도 충분히 유용하다.

하지만 AI Agent는 여기서 한 걸음 더 나아간다. 단순히 답변을 생성하는 데서 멈추지 않고, 필요한 도구를 사용하고, 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 일정을 확인하고, 정해진 시간에 자동으로 작업을 수행할 수 있다.

간단히 말하면 차이는 이렇다.

• ChatGPT는 “무엇을 해야 할지” 알려준다.

• AI Agent는 정해진 권한 안에서 “그 일을 직접 처리”할 수 있다.

물론 이 표현만 보면 AI Agent가 모든 일을 알아서 해주는 완성형 비서처럼 느껴질 수 있다. 실제로 써보면 그렇지는 않다. 설정도 필요하고, 권한도 정해야 하고, 잘못 실행하지 않도록 사용자가 계속 방향을 잡아줘야 한다. 그래도 중요한 차이가 있다. AI Agent는 대화창 안에만 머무는 AI가 아니라, 내 실제 업무 환경 안으로 들어올 수 있는 AI라는 점이다.

내가 지금 쓰고 있는 방식

현재 내가 사용하는 방식은 비교적 단순하다. Windows 노트북에 Hermes Agent를 설치하고, Telegram과 연결했다. 그래서 컴퓨터 앞에 앉아 있지 않아도 휴대폰으로 AI에게 지시할 수 있다.

예를 들어 이런 식이다.

• 블로그 글감을 Telegram에 남긴다.

• AI가 티스토리용 글 초안을 작성한다.

• 논문 아이디어나 선행연구 방향을 정리한다.

• 주식이나 뉴스 브리핑을 정해진 시간에 받는다.

• 주제별 Telegram 그룹방을 나누어 사용한다.

나는 현재 Telegram 안에 목적별 공간을 나누어 쓰고 있다. 논문쓰기, 재테크, 블로깅처럼 방의 목적을 구분해두면 생각보다 편하다. 카카오톡 단체방처럼 익숙한 방식으로 AI에게 말을 걸 수 있고, 대화의 맥락도 어느 정도 분리된다.

이 방식이 마음에 드는 이유는 컴퓨터 앞에 앉아 있는 시간과 생각이 떠오르는 시간이 꼭 일치하지 않기 때문이다. 이동 중에 글감이 떠오를 때가 있고, 회의 후에 정리할 내용이 생길 때가 있고, 밤에 갑자기 논문 아이디어가 생각날 때도 있다. 그때마다 휴대폰으로 AI에게 던져두면 나중에 이어서 작업할 수 있다.

교육현장에서 왜 이 기술을 봐야 할까

교육현장은 바쁘다. 교사도 바쁘고, 교육전문직원도 바쁘고, 학교 관리자도 바쁘다. 문제는 그 바쁨의 상당 부분이 깊은 교육적 판단만으로 이루어져 있지 않다는 데 있다. 반복적인 문서 작업, 자료 검색, 회의 정리, 보고서 초안, 연수 자료 구성처럼 시간을 많이 쓰지만 꼭 사람이 처음부터 끝까지 붙잡고 있어야 하는지는 의문인 일들이 많다.

예를 들면 이런 일들이다.

• 정책자료 요약하기

• 회의자료 초안 만들기

• 연수 계획서 구조 잡기

• 설문 문항 초안 작성하기

• 공문이나 안내문 문장 다듬기

• 보고서 목차 구성하기

• 선행연구 검색 방향 정리하기

• 반복적으로 확인해야 하는 정보 브리핑 받기

이런 업무는 AI Agent가 도와줄 수 있는 영역이다. 특히 교육전문직원처럼 여러 사업과 자료를 동시에 다루는 사람에게는 의미가 크다. AI Agent가 모든 판단을 대신할 수는 없지만, 초안을 만들고, 자료를 정리하고, 반복 작업을 줄여주는 것만으로도 업무 부담은 꽤 달라질 수 있다.

교사에게도 마찬가지다. 수업 준비, 평가 피드백, 생활지도 자료, 학부모 안내문, 개별화 자료 구성처럼 AI가 보조할 수 있는 영역은 많다. 다만 학교 현장에서는 개인정보, 저작권, 책임성 문제가 함께 따라온다. 그래서 무작정 “AI가 다 해준다”는 식으로 접근하면 위험하다. 오히려 어디까지 맡기고, 어디서 사람이 확인해야 하는지를 구분하는 것이 중요하다.

아직은 완성된 비서가 아니다

AI Agent를 며칠만 써봐도 금방 알게 된다. 아직은 완성된 비서라기보다, 계속 조정하면서 쓰는 실험 도구에 가깝다.

가끔은 내가 의도한 것과 다르게 이해한다. 어떤 기능은 설정이 필요하고, 어떤 기능은 비용 구조를 이해해야 한다. API를 쓰는 방식인지, 구독 기반으로 쓰는 방식인지, 로컬 컴퓨터에서 처리하는 방식인지에 따라 부담이 달라진다. Telegram과 연결해 쓰는 경우에는 봇 설정, 그룹 권한, 서버 실행 상태 같은 문제도 신경 써야 한다.

그래도 이 과정 자체가 의미 있다고 느낀다. 교육현장에 AI Agent를 적용하려면 단순히 결과물만 볼 것이 아니라, 실제 사용 과정에서 무엇이 불편하고 무엇이 위험하며 무엇이 쓸 만한지를 경험적으로 알아야 하기 때문이다.

나는 이 블로그에 성공담만 쓰고 싶지는 않다. 세팅하다 막힌 부분, 비용 때문에 방식을 바꾼 부분, Telegram 연결 과정에서 헷갈렸던 부분, 실제 업무에 도움이 된 부분, 아직은 사람의 확인이 꼭 필요했던 부분을 함께 기록하려고 한다.

이 블로그에서 다루려는 것

앞으로 이 카테고리에는 AI Agent에 대한 이론적 설명과 실제 사용 경험을 함께 쌓아갈 예정이다. 단순한 툴 소개가 아니라, 교육현장의 업무 흐름 안에서 AI Agent가 어떤 의미를 가질 수 있는지 살펴보는 기록으로 만들고 싶다.

앞으로 다룰 주제는 대략 다음과 같다.

• AI Agent란 무엇인가

• ChatGPT와 AI Agent는 무엇이 다른가

• Windows 노트북을 개인 AI 서버처럼 쓰는 방법

• Telegram으로 AI Agent를 사용하는 방법

• Hermes Agent를 세팅하며 겪은 시행착오

• 교육전문직 업무에서 AI Agent가 줄여줄 수 있는 일

• 교사 업무경감 관점에서 본 AI Agent 활용

• 교감 업무에 AI Agent를 적용한다면 가능한 일

• AI Agent 사용 시 비용과 보안 문제

• AI Agent 활용 경험을 논문과 강의로 연결하는 방법

나중에는 이 글들을 모아 전자책 형태로 정리해보고 싶다. 방향은 분명하다. 교육공학의 관점에서 AI Agent를 이해하고, 교육현장과 교육전문직 업무를 줄이는 실제적인 방법을 찾는 것이다.

마무리

AI Agent는 아직 낯선 기술이다. 하지만 교육현장의 업무 흐름을 생각하면 그냥 지나칠 기술은 아니다. 생성형 AI가 문장을 만들어주는 도구였다면, AI Agent는 업무의 일부를 맡길 수 있는 도구에 가깝다.

물론 신중해야 한다. 학교와 교육행정은 개인정보, 책임성, 정확성이 중요한 영역이다. AI가 만든 결과를 그대로 믿어서는 안 되고, 민감한 자료를 아무 곳에나 넣어서도 안 된다. 사람의 판단과 검토는 여전히 필요하다.

그럼에도 현장을 잘 아는 사람이 먼저 써보고 기록할 필요가 있다. 어디까지 가능하고, 어디서 조심해야 하는지 직접 경험해보는 사람이 있어야 한다. 이 블로그의 AI Agent 카테고리는 그 기록이 될 것이다.

다음 글에서는 ChatGPT와 AI Agent의 차이를 조금 더 구체적으로 정리해보려고 한다. 단순히 “대화하는 AI”와 “일을 수행하는 AI”가 어떻게 다른지, 실제 사용 장면을 중심으로 풀어볼 생각이다.

업무 효율을 높이기 위해 AI 도구를 도입하는 공공기관이 늘고 있습니다. 경상북도교육청에서도 26년부터 웍스AI를 지원하고 있습니다. 이번 글에서는 웍스 AI 가입방법을 처음부터 차근차근 정리해 드리겠습니다.

특히 경상북도교육청 메일(@gbe.kr)을 활용한 가입부터 웹·앱 로그인, 기초 사용법, 그리고 마지막으로 나만의 비서 만들기까지 한 번에 따라 하실 수 있도록 구성했습니다.

1) 웍스 AI 가입방법: 공공기관 메일(**@gbe.kr)로 가입하기

웍스 AI는 기관에서 사용하는 경우가 많아, 가입 시 기관 메일 인증이 필요합니다. 여기서는 경상북도교육청 기관 메일(@gbe.kr)로 가입하는 흐름을 기준으로 설명드리겠습니다. 경북형 웍스 AI 인증은 해당 도메인(*@gbe.kr)으로만 가입가능합니다.

• 웍스 AI 가입 페이지(https://gov.wrks.ai/ko)에 접속합니다.
• 기관 이메일로 시작하기를 선택합니다.

• 회원 가입 탭 선택 후 경북교육청 기관메일 입력(개별 나이스 아이디@gbe.kr)합니다.
• 메일주소는 GBeeTAKL 상단 메일을 클릭하면 됩니다.(회원가입 후 메일인증도 동일 경로에서 확인 가능)

• 비밀번호 (영문 대문자, 특수문자, 숫자 최소 1자 이상 조합) 입력 후 개인정보 동의 후 회원가입을 클릭합니다.

• 인증 메일이 발송되면, 메일함에서 이메일 인증하기를 클릭합니다.

2-1) 로그인 방법(https://gov.wrks.ai/ko)

• 이메일 인증 완료 후 '기관 이메일로 시작하기'를 클릭하여 로그인을 합니다.

• 로그인 화면 살펴보기

1. 기본대화 및 맞춤형 업무 메뉴를 확인할 수 있습니다. GPTs 또는 Gems 기능과 유사하게 나만의 비서만들기를 지원하는 메뉴는 '업무 비서'입니다. 그외 문서작성, 이미지에서 텍스트 추출(OCR), 문서번역, 회의록 작성 기능을 지원합니다. 세부 기능에서 사용되는 엔진은  AI대화에서 지원하는 최신 버전보다 낮을 수 있습니다.
2. 로그인한 계정정보가 확인됩니다. 클릭하면 로그아웃 버튼이 조회됩니다.
3. 새대화 시작을 눌러 프롬프트를 입력하시면 됩니다. 
4. 목적에 맞는 AI도구를 선택할 수 있습니다.
5. 이미지 또는 PDF파일 등 첨부파일을 올리고, 그에 대한 프롬프트를 입력할 때 활용합니다.
6. 프롬프트 입력창입니다.(줄바꿈은 shift+enter 키)
7. 입력이 완료되면 눌러서 답변을 받습니다.

2-2) 로그인 방법(앱-안드로이드 및 iOS)

• 앱스토어 또는 플레이스토어에서 '웍스 AI' 검색 후  '웍스-첫 직장인AI'앱을 설치합니다.

• 모바일에서 웍스 AI 앱을 실행합니다.
• 공공/교육사용자로 시작하기를 탭합니다.

• 기관 이메일로 시작하기를 탭합니다.

• 회원가입한 이메일(**@gbe.kr)과 비밀번호를 입력합니다.

• 로그인 된 화면입니다. 웹과 앱은 동일 계정으로 중복 로그인이 가능하여 연동이 됩니다. PC에서 질문한 목록이 보이고, 내가 만든 나만의 비서도 사용이 가능합니다.

• 우측 상단 업무 비서를 탭하면 지원하는 추가 기능이 보입니다. PC와 동일합니다.

• 좌측 상단 메뉴를 탭하면 기존 질문 리스트를 확인하고 이어서 대화를 이어갈 수 있습니다. 토큰을 절약하기 위해서는 주제가 달라지면 새 대화 시작을 탭하여 질문을 시작하는 것을 추천합니다.

3) 나만의 비서 만들기: 내 업무에 맞춘 AI 비서 활용하기

• 웍스 AI의 강점 중 하나는, 단순 질의응답을 넘어 내 역할과 업무 스타일에 맞춘 ‘나만의 비서’처럼 쓰는 것입니다. 다음과 같이 나만의 비서를 만들어 보시기 바랍니다.

• 비서의 캐릭터 및 역할을 입력하고 우측 요술봉을 클릭하면 프롬프트를 보완해서 입력이 가능합니다.

마무리

정리하면, 경북형 웍스 AI는 경상북도교육청 공공기관 메일(@gbe.kr)로 가입 → 웹/앱 로그인 → 기초 사용법 익히기 → 나만의 비서 만들기 순서로 진행하시면 어렵지 않게 시작하실 수 있습니다.
처음에는 간단한 질문 입력, 문장 다듬기나 요약부터 시작하시고, 익숙해지면 보고서 구성, 공문 초안, 회의록 정리처럼 실제 업무에 바로 적용해 보시길 권해드립니다. 또한 '나만의 비서 만들기'를 활용하여 세분화 된 영역에 대하여 AI와 협업하여 업무 효율을 올려보시는 것도 추천드립니다.

꼭 유의해야하는 점은 업로드 하는 자료가 개인정보는 없는지, 보안 자료는 아닌지, 사적인 자료는 아닌지 스스로 체크 하는 것이 무엇보다 중요합니다.