SH공사 미래전략 워크숍

라이브 시연 — “한 번의 요청, 다섯 가지 결과물”

소장이 직접 시연합니다. ‘무엇이 돌아오는지’만 봐주세요. 같은 프롬프트는 아래에 있어 워크숍 후 직접 해보실 수 있습니다.

지금 무엇을 보세요 — ① 한 번의 요청으로 몇 단계까지 스스로 가는지 ② AI가 어떤 도구를 스스로 골라 쓰는지 ③ 사람이 멈춰 개입해야 할 지점은 어디인지.

REQUEST · 시연 프롬프트

“서울시 청년 1인 가구의 최근 주거 현황을 공식 통계로 정리하고, 핵심 시사점 5가지를 정책 보고서 초안으로 작성해줘. 표·차트·요약 한 페이지까지 함께.”

— 단 한 줄. 그 다음은 AI가 스스로 단계를 잇습니다.

AI가 자동으로 거치는 5단계

① 데이터 수집→ ② 추이 분석→ ③ 차트 시각화→ ④ 보고서 초안→ ⑤ 발표 슬라이드

워크숍 후 직접 따라하기

ChatGPT 에이전트 ↗ Claude ↗ Gemini ↗

시연 1 정책 리서치 + 보고서 한 흐름 ChatGPT / Claude

당신은 서울시 도시·주거 정책 전문 리서처입니다. 다음 작업을 한 번에 수행해 주세요. 1. 서울시 청년(만 19–34세) 1인 가구의 최근 5년 주거 현황을 공식 통계(통계청·서울시 열린데이터광장)에서 정리 2. 거주 형태·주거 점유율·평균 면적·평균 임대료의 변화 추이를 표로 3. 핵심 시사점 5가지 도출 (정책 함의 포함) 4. 위 내용을 한 페이지 정책 보고서 초안으로 작성 5. 마지막에 경영진 보고용 3줄 요약 추가 형식: 표 + 본문 + 3줄 요약 주의: - 모든 수치에 출처(기관·연도)를 함께 명시 - 추정치는 [추정] 라벨

시연 2 위 보고서를 발표 슬라이드로 자동 전환 Gamma / Claude

위 보고서를 바탕으로 SH공사 경영진 보고용 프레젠테이션 10장으로 만들어 주세요. 구성: 1. 표지 2. 한눈에 보는 청년 1인 가구 현황 (KPI 3개) 3. 추이 차트 (점유 형태) 4. 추이 차트 (평균 임대료) 5. 권역별 격차 6. 시사점 ①·② 7. 시사점 ③·④·⑤ 8. 정책 방향 — 3가지 옵션 비교 9. 다음 분기 액션 플랜 10. Q&A 톤: 경영진 보고용, 간결, 숫자 중심 색상: 차분한 네이비 + 골드 액센트

시연의 핵심 메시지 — “AI가 똑똑해서가 아니라, 사람이 한 번에 시킬 수 있게 된 것이 변화입니다.” 우리의 자리는 ‘무엇을 시킬지’ + ‘어디서 멈출지’ 두 가지로 좁혀집니다.

체험 ① — 이미지로 우리 부서의 ‘5년 뒤’ 그리기

지금 폰을 꺼내 ChatGPT 또는 Gemini 앱을 열어 주세요. 3분이면 충분합니다.

왜 이미지부터? — 정책은 글로 쓰지만, 시민은 ‘이미지’로 상상합니다. 글로 적힌 ‘좋은 도시’는 사람마다 다르게 읽히지만, 이미지 한 장은 ‘우리가 같은 그림을 보고 있는가’를 1분 만에 확인시켜 줍니다.

ChatGPT 열기 ↗ Gemini 열기 ↗

따라하기 5단계

폰에서 ChatGPT 또는 Gemini 앱을 엽니다. (앱이 없으면 위 링크로 웹 접속)

입력창의 이미지/그림 아이콘을 선택합니다.

아래 프롬프트를 탭하여 복사해서 붙여넣습니다.

[부서명] 자리에 본인의 부서/팀명을 넣어주세요. (예: 주거복지처)

결과 이미지를 옆자리 분과 한 장씩 보여줍시다.

기본형 2030년 우리 부서의 평범한 하루 이미지 생성

2030년, SH공사 [부서명] 사무실의 어느 평범한 하루를 그려줘. 직원들이 생성형 AI 도구와 자연스럽게 함께 일하고 있는 모습, 회의실에는 도시·주거 데이터가 큰 화면에 시각화되어 있고, 현장 직원은 태블릿으로 AI 비서와 대화하고 있다. 사실적인 사진 스타일, 따뜻한 자연광, 16:9 비율.

응용 — 이렇게 바꿔보세요

응용 A 민원이 몰리는 하루

2030년 SH공사 민원상담실의 ‘민원이 몰리는 하루’를 그려줘. 직원 한 명이 AI 음성 비서와 동시에 대화하며 여러 민원을 빠르게 처리하고 있고, 대형 화면에는 실시간 민원 분류 대시보드가 보인다. 사실적인 사진 스타일, 따뜻하고 차분한 분위기, 16:9.

응용 B 재개발 주민 설명회 당일

2030년 서울의 어느 동 재개발 주민 설명회 현장을 그려줘. SH공사 직원이 AI로 즉시 생성된 ‘재개발 후 거리 모습’ 이미지와 교통·일조량 시뮬레이션을 큰 화면에 보여주며 주민들과 대화하고 있다. 따뜻한 자연광, 사실적인 사진 스타일, 16:9.

응용 C 현장 점검 나간 직원의 오후

2030년, SH공사 시설관리 직원이 임대주택 단지 현장 점검을 하고 있는 오후. 태블릿으로 단지 도면을 보면서 AI가 자동 감지한 ‘점검 필요 지점’ 알림을 확인하고, 음성으로 점검 일지를 받아쓰게 하고 있다. 사실적인 사진 스타일, 따뜻한 오후 햇살, 16:9.

한 번 더 해보고 싶다면 — 결과 이미지가 마음에 들지 않을 때는 “더 따뜻한 분위기로”, “사람 표정을 미소로”, “화면에 한국어가 보이게” 같은 한 줄짜리 보완 지시만 추가하세요. 다시 다 적을 필요 없습니다.

체험 ② — 발문(發問) vs 질문(質問)

같은 AI, 같은 5초, 다른 결과. 차이는 ‘어떻게 묻느냐’ 하나입니다.

질문 (質問)

“정답을 찾는 물음”

답이 있다고 전제
AI는 ‘가장 그럴듯한 답’ 하나를 반환
생각은 거기서 멈춤
위험: 평균적 답이 우리 현실과 어긋날 때

발문 (發問)

“생각을 여는 물음”

답보다 ‘질문의 결’을 먼저 정렬
AI는 ‘우리가 보지 못한 각도’를 펼침
생각이 거기서 시작
강점: 정책은 결국 ‘좋은 질문’에서 출발

실험 주제 — 같은 주제 “노후 공공임대주택 리모델링”을 두 번 물어봅니다. 폰에서 ChatGPT 또는 Gemini에 그대로 붙여넣어 결과를 비교해 보세요.

라운드 1 · 질문형 (먼저)

라운드 1 익숙한 방식으로 묻기 질문형

노후 공공임대주택을 리모델링할 때 고려해야 할 좋은 방법을 알려줘.

예상되는 답 — 단열·창호·승강기·내부 인테리어 같은 표준 점검표. ‘일반적으로 옳은’ 답이지만, 우리 단지의 진짜 문제는 보이지 않습니다.

라운드 2 · 발문형 (이번엔)

라운드 2 묻는 방식만 바꿉니다 발문형

노후 공공임대주택 리모델링에서, ‘어떻게 잘 고칠까’가 아니라 — 우리가 표면적으로 보지 못하는 본질적인 질문 5가지를 짚어줘. 입주민의 삶 · 도시정책 · 재정 · 형평성 · 시간의 관점에서. 각 질문이 왜 중요한지 한 줄로 같이 적어줘.

이때 AI가 돌려주는 것 — ‘우리 단지의 고령화 곡선과 리모델링 주기는 어떻게 만나는가’ 같은, 회의실에서 누군가는 떠올렸어야 할 질문들을 AI가 먼저 꺼내줍니다.

발문 만드는 4가지 패턴

패턴 1 “우리가 놓치고 있는 본질적 질문”

[주제]에서, ‘어떻게’가 아니라 ‘우리가 놓치고 있는 본질적 질문’ 5가지를 짚어줘. 각 질문이 왜 중요한지 한 줄로 같이.

패턴 2 “반대편 시각으로 다시 보기”

우리가 [정책/사업]을 추진하는 입장이라면 보통 잘 안 보이는 ‘반대편(시민·세입자·소상공인·다음 세대)’ 시각에서의 우려 5가지를 가장 날카로운 표현으로 꺼내줘.

패턴 3 “10년 뒤에서 거꾸로 보기”

2036년에 ‘[정책/사업]이 결국 실패했다’는 신문 기사를 쓴다면, 어떤 헤드라인이 가능할까? 5개를 뽑고, 각각 어떤 의사결정이 그 실패로 이어졌을지 역추적해줘.

패턴 4 “다른 도시는 어떻게 다른 답을 했나”

한국 도시 정책이 [주제]를 다룰 때 흔히 쓰는 접근과, 도쿄·싱가포르·빈·헬싱키가 같은 문제에 답한 방식의 차이를 ‘질문을 어떻게 다르게 던졌는가’ 관점에서 비교해줘. 표 형태로.

SH 실무에 바로 — 6개 적용 영역

내일 아침부터 쓸 수 있는 프롬프트들입니다. 카드를 탭하면 해당 영역의 프롬프트가 펼쳐집니다.

민원 · 문서

P1민원 답변 초안 (정중·명확)

아래 민원에 대한 SH공사 답변 초안을 작성해줘. [민원 내용 붙여넣기] 조건: - 정중한 공공기관 문체 - 사실 확인이 필요한 부분은 [확인필요] 표시 - 근거 규정/지침이 있으면 함께 언급 (불확실하면 [근거확인필요]) - 결론 → 근거 → 후속 절차 순서 - 8줄 이내, 한 단락 + 한 표 가능

P2긴 공문서 3줄 요약 + 액션 추출

P3회의록 → 액션 아이템 표

아래 회의 녹취/메모를 다음 형식으로 정리해줘. [회의 내용 붙여넣기] 1. 회의 한 줄 요약 2. 핵심 결정 사항 (불릿) 3. 액션 아이템 표 (담당자/기한/상태) 4. 미결 이슈 (다음에 다시 논의) 5. 다음 회의 추천 안건 3가지

정책 · 기획

P1정책 리서치 한 페이지

[정책 주제]에 대해 SH공사 의사결정용 한 페이지 리서치를 작성해줘. 구성: 1. 현황 (수치 3개, 출처 명시) 2. 국내 비교 (수도권 다른 지자체/공사) 3. 해외 사례 (도쿄·싱가포르·빈·헬싱키 중 2곳) 4. 우리에게 주는 시사점 3가지 5. 추진 시 예상 리스크 3가지 원칙: - 모든 수치에 출처 [기관·연도] 명시 - 불확실한 부분은 [확인필요] - 한 페이지 분량

P2옵션 비교 매트릭스

[과제]에 대한 추진 옵션을 3가지로 정리하고, 다음 5개 축으로 비교 매트릭스를 만들어줘. 축: ① 재정 부담 ② 도입 속도 ③ 입주민 영향 ④ 정책 정합성 ⑤ 리스크 각 옵션마다 한 줄 설명 + 5축별 ★1~5 점수 + 한 줄 코멘트. 마지막에 ‘이 옵션을 추천하는 조건’을 한 줄로.

P3정책 발문 — 본질적 질문 5개

[정책 주제]를 추진하기 전에, ‘어떻게 잘 할까’가 아니라 ‘우리가 표면적으로 보지 못하는 본질적인 질문’ 5가지를 꺼내줘. 관점: 입주민 / 도시정책 / 재정 / 형평성 / 시간 각 질문이 왜 중요한지 한 줄로 같이 적어줘.

데이터 분석

P1엑셀 데이터 자동 분석 + 시각화파일 첨부

첨부한 데이터를 분석해줘. (엑셀 파일 첨부 후 전송) 1. 데이터 한 줄 요약 (무슨 자료인지) 2. 핵심 KPI 3개와 값 3. 눈에 띄는 추이/이상치 3가지 4. 적절한 차트 2장 추천 + 차트 생성 5. 의사결정자에게 보여줄 ‘한 줄 결론’ 주의: 추정치는 [추정] 표시, 데이터에 없는 수치는 만들지 말 것

P2권역별 비교 분석

서울 25개 자치구의 [지표명] 데이터를 권역별로 묶어 다음을 정리해줘. 1. 권역별 평균과 편차 2. 평균에서 크게 벗어난 구 Top 3 (양/음 각각) 3. 그 차이가 발생하는 가능한 원인 3가지 4. SH공사가 개입 가능한 지점 2가지 데이터가 부족하면 어떤 자료가 더 필요한지 명시해줘.

P3트렌드 한눈에 — 5년 추이 요약

[지표명]의 최근 5년 추이를 정리해줘. 1. 연도별 표 (수치 + 전년 대비 증감률) 2. 라인 차트 (가능하면 생성) 3. 가장 큰 변동이 일어난 시점과 추정 원인 4. 향후 1년 전망 [추정] 표시 5. SH공사 관점의 시사점 3줄 모든 수치에 출처 명시.

발표 · 시각화

P1보고서 → 10장 발표 슬라이드

아래 보고서를 SH공사 경영진 보고용 10장 슬라이드로 변환해줘. [보고서 본문 붙여넣기] 구성: 1. 표지 (제목 + 부제 + 보고자) 2. Executive Summary (3줄) 3. 배경 (수치 1개 강조) 4. 현황 (KPI 3개) 5. 문제 정의 6. 옵션 A 7. 옵션 B 8. 권고안 9. 실행 로드맵 (90일/180일/1년) 10. 리스크 + 모니터링 톤: 경영진 보고용, 텍스트 최소, 숫자 중심 색상: 네이비 + 골드 액센트

P2시민 안내용 카드뉴스 6장

[정책/사업명]에 대해, 시민이 SNS로 1분 안에 이해할 수 있는 인포그래픽 카드뉴스 6장 시나리오를 만들어줘. 각 장: - 헤드라인 (10자 이내) - 한 줄 설명 - 핵심 숫자 1개 - 사용할 아이콘/이미지 컨셉 마지막 장: 신청 방법 또는 자세히 보기 안내. 어조: 따뜻하고 친근하게, 전문 용어 최소화.

P3현장 점검용 1페이지 요약

아래 자료를 현장 직원이 들고 다닐 수 있는 A4 1페이지 요약본으로 만들어줘. [자료 붙여넣기] 레이아웃: - 상단: 핵심 메시지 1줄 (굵게) - 좌측: 체크리스트 (5–7개) - 우측: 자주 듣는 질문 + 표준 답변 3개 - 하단: 비상 연락처 + 참고 규정 폰트 크기는 노안도 읽을 수 있게 11pt 이상 권장.

시설 · 안전

P1점검 일지 자동 정리

현장 직원이 휴대폰에 받아쓴 점검 메모를 표준 점검 일지로 정리해줘. [메모 붙여넣기] 형식: 1. 점검 일시/장소/점검자 2. 점검 항목 표 (항목/상태/조치 필요 여부/메모) 3. 즉시 조치 항목 + 우선순위 4. 후속 점검이 필요한 항목과 권장 일정 5. 안전사고 가능성이 의심되면 [경고] 표시

P2노후 단지 리스크 매트릭스

[단지명/연도] 정보를 바탕으로 이 단지의 시설 리스크 매트릭스를 만들어줘. 축: 발생 가능성(High/Med/Low) × 영향도(High/Med/Low) 항목: 전기·소방·승강기·구조·누수·외벽·노후배관 등 각 항목마다: - 추정 근거 (연식·계절·과거 사례) - 권장 조치 시기 - 예상 비용 [추정] 모르는 부분은 [확인필요] 표시.

P3유지보수 일정 최적화

아래 유지보수 작업 목록을 다음 기준으로 우선순위화하고 연간 일정으로 배치해줘. [작업 목록 붙여넣기] 기준: 1. 입주민 영향 (정도) 2. 안전 리스크 3. 계절 적합성 (도장·방수 등은 우기 회피) 4. 예산 분기 배분 산출물: 분기별 일정표 + 우선순위 근거 + 함께 묶어 처리하면 비용 절감되는 작업 추천

주거복지 · 입주자

P1입주자 가이드 — 쉬운 말 버전

아래 공공임대주택 입주 안내문을 ‘처음 입주하는 어르신·외국인 입주자’ 도 이해할 수 있는 쉬운 말로 다시 써줘. [원본 안내문 붙여넣기] 원칙: - 한 문장 25자 이내 - 전문 용어는 ‘쉬운 말 (괄호: 정식 용어)’ 형태 - 단계는 번호로 - 자주 헷갈리는 부분은 ‘⚠️ 자주 묻는 질문’ 박스로 - 끝에 ‘문의처’ 명시

P2FAQ 자동 생성 (자주 묻는 30선)

[임대주택 유형]의 입주자가 자주 물어볼 만한 질문 30개를 뽑고, 각 질문에 대한 표준 답변을 작성해줘. 카테고리: - 신청/입주 절차 - 임대료/관리비 - 시설 이용/하자보수 - 재계약/퇴거 - 분쟁·민원 각 답변: - 3줄 이내 - 근거가 되는 규정/지침은 ‘※ 참고’ 로 명시 - 확정되지 않은 부분은 [확인필요]

P3다국어 안내문 (영·중·베트남어)

아래 안내문을 한국어 + 영어 + 중국어(간체) + 베트남어로 번역하고, 각 언어 버전을 나란히 비교할 수 있게 정리해줘. [원문 붙여넣기] 원칙: - 원어민이 자연스럽게 읽히도록 - 행정 용어는 그 나라 일반인이 알아들을 수 있는 표현으로 - 모든 언어에서 한 문장 25자(영어 기준 12단어) 이내 - 표 형태: | 한국어 | 영어 | 중국어 | 베트남어 |

공공 리더를 위한 프롬프트 5대 원칙

같은 AI · 같은 5초 · 다른 결과. 10배 다른 결과를 만드는 5가지입니다.

핵심 메시지 — 프롬프트는 ‘코딩’이 아닙니다. ‘일을 시키는 언어’입니다. 아래 5가지만 기억하면, 결과가 달라집니다.

역할을 부여하라

“당신은 서울시 도시·주거 정책 전문 리서처입니다.” — 이 한 줄이 답의 깊이를 바꿉니다. 막연한 ‘AI에게 물어보기’가 아니라, ‘특정 분야 전문가에게 의뢰하기’가 됩니다.

맥락을 제공하라

“이 자료는 SH공사 임대주택 입주자 대상이며, 평균 연령은 60대 이상입니다.” — 맥락 한 줄로 어조·용어·예시가 전부 바뀝니다. AI는 ‘평균’을 답하지만, 우리는 ‘우리 현장’이 필요합니다.

출력 형식을 지정하라

“표로”, “3줄 요약으로”, “A4 한 페이지로”. 형식을 안 정하면 AI는 길고 평범한 글을 돌려줍니다. 보고서·발표용으로 바로 쓸 형식을 먼저 정해 주세요.

제약 조건을 명시하라

“추정치는 [추정] 표시”, “확인 필요한 부분은 [확인필요]”, “모든 수치에 출처 명시”. 이 세 줄만 추가해도 ‘그럴듯한 거짓말’이 크게 줄어듭니다.

검증을 요청하라

“이 분석에서 틀릴 수 있는 부분을 스스로 지적해줘.” — 마지막에 이 한 줄을 붙이면, AI는 자기가 약한 지점을 먼저 알려줍니다. 사람의 검토 포인트가 명확해집니다.

공공기관에서 특히 주의할 3가지

① 환각(Hallucination)
AI는 ‘모르겠다’ 대신 그럴듯하게 지어낸 답을 자신 있게 말할 수 있습니다. 법령 조문, 통계 수치, 사례명 — 원본 데이터와 반드시 교차 검증하세요.

② 개인정보 · 민감 데이터
입주자 이름·주소·주민번호·연락처 등은 외부 AI에 절대 입력 금지. 익명화하거나, 기관 내부 승인된 환경에서만 사용하세요.

③ AI의 결론 ≠ 최종 결론
AI는 초안을 만들 뿐, 정책·민원·예산 판단은 사람이 합니다. ‘AI가 그렇다고 했다’는 의사결정 근거가 아닙니다.

오늘 가져갈 한 문장 — “AI는 사람의 전문성을 대체하지 않고 증폭한다. 그 사이를 잇는 한 가지가 발문(發問)이다.”

AI 2026 트렌드 & 활용백과