서울시복지재단

AI가 우리의 삶에 본격적으로 침투하기 시작한지 2년이 지나고 있다. 이제 우리는 AI 기술이 IT 전문가의 전유물이 아니라 누구나 원하는 업무에서 자유롭게 활용할 수 있을 정도로 확산되고 있음을 목격하고 있다. 이 혁신적 변화는 사회복지 현장에도 자연스럽게 영향을 미쳤으며, 사회복지사들이 오랫동안 고민하며 수행해오던 고난이도의 업무들이 AI를 통해 효율화되고 성과를 거두면서 현장은 새로운 국면을 맞이하게 되었다.

사회복지 실천은 사회복지사와 클라이언트의 깊은 상호작용이 중심이 되는 영역이지만, 많은 문서 작업과 행정 절차가 수반된다. 상담 기록, 프로그램 계획서, 평가 보고서 등은 사회복지사에게 큰 업무 부담이었으나, AI의 도입으로 이러한 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 간소화할 수 있게 되었다. AI는 문서의 초안을 신속히 작성함으로써 사회복지사들이 클라이언트와의 직접적인 상호작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕고 있다.

작년과 달리 올해의 현장 분위기를 살펴보면, 트렌드에 민감한 젊은 사회복지사들은 이미 AI 기술을 적극적으로 학습하고 실무에 반영하고 있다. 이들은 AI를 통해 데이터와 정보를 수집하고, 홍보 자료를 만들고, 각종 행정 문서를 작성하는 등 효율적인 업무 방식을 모색하는 중이다.

뿐만 아니라, 현장에서 AI의 도입은 단순히 업무의 효율성을 증대시키는 것을 넘어서, 더 나은 서비스 제공의 가능성을 열어주었다. AI는 클라이언트의 요구를 분석하고, 그에 따른 맞춤형 서비스를 설계하는 데 중요한 도구로 활용되면서 사회복지사들이 더욱 전문적이고 체계적인 실천적 대안을 수립할 수 있도록 지원하고 있다. AI를 활용한 방대한 정보 수집은 클라이언트 문제에 관한 심층적인 이해를 돕고, 적절한 개입 방안을 제시할 수 있는 기반을 제공한다. 이는 사회복지 실천이 과거에 비해 더욱 과학적이고 데이터 기반으로 전환되고 있음을 시사한다.

그럼에도 불구하고, 우리가 놓치지 말아야 할 것은 AI가 어디까지나 지원적인 도구에 불과하다는 사실이다. 클라이언트의 감정과 상황을 깊이 이해하고, 그들을 위해 진심으로 행동하는 것은 여전히 사회복지사의 역할이다. AI는 업무의 효율성을 높이고 전문적 자료를 제공함으로써 사회복지사의 실천을 보조할 뿐이다. 클라이언트와의 관계 형성과 그들에 대한 깊은 공감은 인간 사회복지사만이 할 수 있는 일이다. 따라서 AI 도입의 본질적 이유는 기술적 도구를 활용해 더 나은 사회복지 실천을 이루는 데 있다. 그렇다면 AI는 어떤 측면에서 우리에게 유용한 도구인지, 그동안 필자가 얻게 된 AI 활용 및 교육 경험을 통해 몇 가지로 요약해 본다.

1. 효율적 문서 작성

AI의 도입은 사회복지 현장에서 문서 작성의 효율성을 획기적으로 향상시켰다. 특히 사업계획서와 평가 보고서 작성과 같이 난이도가 높고 시간이 소요되는 작업이 상대적으로 수월해졌다. AI는 신속하게 문서 초안을 작성할 수 있는 기능을 제공한다. 과거에는 사업계획서와 평가 보고서를 작성하는 데 상당한 시간과 노력이 필요했지만, 이제는 거대 언어 모델(LLM)인 ChatGPT를 활용하여 빠르게 문서를 생성함으로써 사회복지사들은 글쓰기에 대한 부담을 덜게 되었다. 그 결과, 사회복지사들은 클라이언트와의 관계 형성에 더 많은 시간과 에너지를 할애할 수 있게 되었다.

2. 평가 도구 개발의 편리함

AI의 도입은 평가 도구 개발의 편리성에도 중대한 영향을 미쳤다. 과거에는 평가 도구를 설계하고 수정하는 데 상당한 시간과 노력이 필요했지만, AI는 기존 데이터를 분석하여 적합한 평가 도구를 제안하거나 수정할 수 있는 능력을 제공한다. AI는 프로그램의 효과를 측정하기 위한 평가 항목을 손쉽게 생성할 수 있도록 돕고, 데이터 분석을 통해 평가 결과를 보다 정확하고 체계적으로 개선하는 데 기여한다. 예를 들어, 사회복지사는 AI를 활용해 만족도 측정 도구, 심리 척도, 관찰 도구 등을 손쉽게 만들 수 있어 프로그램의 성과를 더욱 객관적이고 체계적으로 입증할 수 있게 되었다. 단순히 성과 평가뿐만 아니라, 서비스 품질 증진을 위한 과정 평가에서도 AI를 활용하여, 예를 들어 생소한 서비스 품질 관리 지표를 개발하고 서비스 품질 개선을 위한 다양한 지침을 제공하는 등 긍정적인 기여를 하고 있다.

3. 평가 자료 분석의 유용성

AI는 평가 자료 분석에서도 그 유용성을 입증하고 있다. 사회복지 현장에서 프로그램의 성과를 분석하고 개선하기 위해서는 방대한 통계 자료와 질적 자료를 다루어야 한다. 과거에는 이러한 자료를 수집하고 분석하는 데 많은 시간이 필요했지만, AI는 이 과정을 매우 효율적으로 만들어 준다. 통계 분석의 경우, AI는 비교적 정확하게 데이터를 분석해주며 이를 통해 사회복지사들은 프로그램의 성과를 명확히 이해하고 개선할 부분을 신속하게 파악할 수 있게 되었다. 프로그램 성과 분석에 AI를 활용하면 클라이언트의 인지, 정서, 행동, 기능, 태도, 사회적 관계 등 다양한 영역에서 관련 양적 데이터를 분석하는 데 도움을 받을 수 있다. 또한, 질적 평가에서도 AI는 중요한 역할을 한다. 심층 면접, FGI, 관찰 기록 등을 분석할 때 AI는 텍스트 분석을 통해 주요 키워드와 패턴을 식별하고 이를 기반으로 프로그램의 성과를 도출하는 데 기여한다.

4. 사회복지사 개인의 학습과 성장

AI는 사회복지사 개인의 학습과 성장에 중요한 기회를 제공한다. 과거에 사회복지사들은 인터넷에서 정보를 수집했으나, 이제는 AI를 통해 최신 정보와 연구 자료에 접근하는 것이 훨씬 용이해졌다. 더 나아가, 사회복지사들은 자신이 속한 분야의 최신 동향과 연구 결과를 신속하게 수집하고 학습할 수 있게 되었다. AI를 활용한 자기주도 학습은 사회복지사들이 업무 외적인 시간에도 스스로 전문성을 향상시킬 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, AI를 통해 연구 논문의 요약본을 얻거나 특정 주제에 대한 심층적인 자료를 신속하게 탐색할 수 있다. 이러한 학습 방식은 사회복지사들이 일상적으로 새로운 지식을 습득하고 이를 실천 현장에 적용할 수 있는 역량을 키우는 데 큰 도움이 된다.

이렇듯 AI는 사회복지사들의 업무를 도울 뿐 아니라, 전문가로서 자기 성장에도 유용한 도구로 활용되고 있다. 그러나 유익만 있는 것은 아니다. 이러한 유익의 이면에는 상당한 부작용도 서서히 나타나고 있는 상황이다. (계속)