생성형 AI의 기록관리 현장 도입을 위한 실무자 관점의 고찰

A Study on Applying Generative AI to the Practice of Records Management from the Practitioner's Perspective

최근 몇 년간 생성형 AI는 비약적인 발전을 이루며 다양한 분야에서 업무 효율화를 위해 활발히 활용되고 있다. 반면 국내 많은 기관의 기록관리 현장은 '1인 기록관 체제'하에서 인력과 자원이 부족한 상황임에도 불구하고, 업무적 지원 도구로 활용될 수 있는 생성형 AI의 도입 및 활용에 대해 소극적인 태도를 보이고 있다. 기록관리 분야에서도 기술적 환경 변화에 대응하여 업무의 지능화를 위해 생성형 AI의 도입을 적극적으로 검토해야 하며, 특히 실제 기록관리 현장에 적용 가능한 방안을 도출할 필요가 있다. 이에 본 연구는 다양한 기록관리 업무 영역에 생성형 AI를 도입하는 방안에 대한 기록관리 실무자의 의견을 수렴 및 분석하여 실현 가능성 높은 도입 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 전문성을 갖춘 기록관리 담당자를 대상으로 설문조사와 FGI를 실시하였다. 설문조사는 생성형 AI 활용 방안이 실제 도입될 시 예상되는 도움 정도 및 사용 빈도, 자체 개발 의사 등에 대한 구체적인 의견을 듣기 위한 목적으로 실시되었고, FGI는 기존에 제안한 생성형 AI 활용 방안을 개선 및 보완하고 새로운 기능을 추가하여 실무에 적합한 방안을 제안하기 위해 진행되었다. 본 연구는 기록관리 현장에 생성형 AI 기술의 실무 도입 가능성을 확인하고, 구체적인 개선안 및 적용 방안을 제시함으로써 기록관리 업무의 효율성 및 정확성, 그리고 기록정보서비스의 만족도 향상을 위한 기초자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

In recent years, generative AI has made remarkable advancements and is being actively utilized in various fields to enhance work efficiency. However, despite the shortage of human resources and funding due to the "one-person archive system" in many domestic records management institutions, these institutions have shown a passive attitude toward adopting and utilizing generative AI as a tool for supporting their tasks. Therefore, the records management field should actively consider the adoption of generative AI to respond to technological changes and move towards more intelligent work processes. In particular, there is a need to derive practical and effective application strategies that incorporate the perspectives of field practitioners. This study aims to gather and analyze the opinions of records management professionals on applying generative AI to various records management tasks, proposing feasible application strategies. To this end, a survey and focus group interviews (FGI) were conducted with experienced records management professionals. The survey was conducted to collect detailed feedback on the expected benefits, usage frequency, and willingness to develop generative AI applications. Meanwhile, the FGIs aimed to refine and improve the proposed generative AI strategies, adding new features and adjustments to better align them with practical applications in the field. This study is significant in that it assesses the practical applicability of generative AI technologies in records management and proposes detailed improvement plans and application strategies, thus providing foundational data to improve work efficiency, accuracy, and satisfaction in records information services.