1장. 사회복지 현장에 스며든 생성형 AI

1. AI가 바꾸는 사회복지 현장
2. AI를 잘 활용하는 사회복지사의 특징
가. 현장을 사유하고 질문을 설계
나. 자신의 업무 구조를 분석하고 적용
다. 윤리와 안전을 기반으로 사용
3. SWA 5단계 사회복지 업무 재구성 모델
4. SWA 5단계 적용 실습 워크북
5. AI활용 사회복지 프로포절 작성

2장. 챗GPT 사회복지 활용 실무

1. 챗GPT 시작하기
가. 챗GPT란?
나. PC에서 이용하기
다. 모바일에서 이용하기
2. 사회복지사의 프롬프트 작성법
가. 프롬프트 엔지니어링
나. 콘텍스트 엔지니어링
다. 마크다운 기법
3. 챗GPT 데이터 설정 방법
가. 개인정보 보호를 위한 데이터 제어
나. 메모리 데이터 학습
다. 메모리 기능 응용 방법
라. 개인 맞춤 설정으로 커스텀 GPT 만들기
마. 프로젝트 설계 및 소스· 지침 체계 설정
4. GPTs 사회복지 챗봇 100종 활용하기
가. GPTs란?
나. 사회복지 챗봇 100종 구축 사례
다. 사회복지 프롬프트 엔지니어링 챗봇
라. 최상급 프롬프트 변환기 프리미엄 챗봇
마. 보도자료 작성 자동화 챗봇
바. 주민조직화 지역사진 분석 챗봇
사. 사회복지 공동모금회 프로포절 챗봇
아. 사례 관리 초기 면접지 작성 챗봇
자. 사회복지 홍보 포스터 디자이너(일러스트형)
차. 통합사례관리 회의록 작성 챗봇 (민 · 관)
5. GPT2.0 image 그림 생성
가. 챗GPT 이미지 기능 사용
나. image2.0 현장 활용 프롬프트 예시

3장. 구글 AI 사회복지 활용 실무

1. 제미나이를 활용한 업무 지원
가. 구글 앱 연동
나. 다른 AI 앱 데이터 가져오기
다. Gems 활용법
라. Gems 사전 제작 Storybook 활용
마. 나노바나나 그림 생성
바. 영상계의 나노바나나, Omni
사. 간단한 노래 작곡하기
아. Canvas로 PPT 제작 & 구글 슬라이드 편집
자. 구글 슬라이드 vids 동영상 변환
차. 간단한 업무자동화 앱 만들기
카. Gemini Spark(스파크) 활용하기
2. 데이터 기반 사고 도구 노트북LM(제미나이 노트북)
가. 노트북LM 사용 방법(제미나이 노트북)
나 . 채팅 맞춤 설정으로 역할 설정
다. 회의 자료 마인드맵 만들기
라. 기관 평가 준비에 활용하기
마. 인포그래픽 제작하기
바. 동영상 제작하기
사. PPT 슬라이드 제작하기
아. 보고서 기능으로 소속기관 문서 생성하기
3. 구글 AI 스튜디오 바이브코딩으로 웹앱 만들기
가. 바이브코딩 build로 앱 만드는 방법
나. 사회복지 바이브코딩 웹앱 모음 소개 (QR코드 접속 가능)

4장. 사회복지사가 알아 두면 유용한 AI 서비스 정리

1. 사례 관리·상담 기록 작성 도구 ‘클로바노트’
2. 복잡한 자료 도식화 작업 최적화 ‘냅킨 AI’
3. AI를 활용한 숏폼 영상 제작 ‘Vrew’
4. 우리 기관 홍보송 작곡 ‘SUNO’
5. AI 그림 한글 오타 수정하는 방법 ‘Figma’
6. 다문화 소통 립싱크 번역 영상 만들기 ‘Heygen AI’

저자 : 이창희
- 복지인사이트 대표
- 한국사회복지사협회 보수교육 강사
- 장애인·의료·교육·노인·아동 복지 등 전 영역 대상 생성형 AI 실천 전략 연수 1,500회 이상 진행
- 제16회 세계사회복지사 유라시아포럼 '사회복지와 AI 라포형성' 발제
- 2026년 한국사회복지행정학회 춘계학술대회 '생성형 AI를 활용한 사회복지 행정 혁신: SWA 5단계 재구성 모델' 워크숍 발제
- GPTs 기반 사회복지 특화 챗봇 100여 종 설계·제작
- 현장 문서 업무(기록·보고·회의) 구조화 및 재구성 모델 제시
- 사회복지사 1급
- 청소년지도사 2급
- 인공지능데이터전문가 1급
- 사회복지사 챗gpt 스터디 카페주소: cafe.naver.com/mediahelper

“어떤 사회복지사는 AI로 업무 시간이 줄었다는데, 왜 나는 아직 그대로일까?”

요즘 현장에서 이런 이야기를 자주 듣습니다. “AI를 활용하니 보고서 쓰는 시간이 줄었습니다.”, “회의 준비가 훨씬 수월해졌습니다.” 같은 사회복지사인데, 누구는 시간이 줄어들고 누구는 여전히 바쁩니다. 그런 말을 들을 때마다 제 안에 남는 질문이 있습니다. 왜 어떤 변화는 누군가에게는 현실이 되었는데, 또 다른 누군가에게는 아직 남의 이야기일까?

상담은 끝났지만 기록은 남아 있습니다. 회의는 마쳤지만 정리는 밀려 있습니다. 하루를 다 써도 업무는 줄어들지 않고, 내일 해야 할 일은 다시 쌓입니다. 우리는 분명 사람을 만나기 위해 이 일을 시작했지만, 어느 순간 문서를 정리하는 시간이 사람을 만나는 시간보다 길게 느껴질 때가 있습니다. 이 상황을 개인의 능력 부족으로만 설명하는 것은 너무 간단한 해석입니다. 더 빨리 쓰고, 더 잘 정리하고, 더 많이 배워야 한다고 말하기 전에, 우리는 먼저 질문해야 합니다. 지금의 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있는 방법은 무엇일까?

저 역시 사회복지를 전공했습니다. 사람의 삶에 의미 있는 변화를 만들고 싶다는 마음으로 이 길을 선택했습니다. 그러나 현장을 가까이에서 지켜보며 한 가지 의문이 들었습니다. 왜 이렇게 많은 시간이 기록과 정리에 쓰일까. 왜 비슷한 내용을 담고 있음에도 문서를 작성할 때마다 다시 시작하는 느낌이 들까. 이것이 과연 개인의 노력만으로 해결될 문제일까. 혹시 우리가 업무를 수행하는 방식 자체를 조금 다르게 설계할 수는 없을까.

졸업 후 창업을 했습니다. 저는 이 업무 방식을 조금 다른 자리에서 바라보고 싶었습니다. 현장을 떠난다는 생각보다는, 현장을 더 잘 이해하고 도울 수 있는 방법을 찾고 싶다는 마음이 컸습니다. 여러 기관을 접하면서 느낀 것은, 반복되는 행정 절차와 서로 다른 보고 형식, 그리고 같은 의미를 담고 있지만 매번 새롭게 다듬어야 하는 문장들이 생각보다 많은 시간을 요구한다는 사실이었습니다. 그 과정이 필요 없다고 말할 수는 없지만, 혹시 더 효율적인 방식은 없을지 고민하게 되었습니다. 종사자의 역량에만 기대기보다, 일의 방식을 조금 바꿔 보는 시도가 필요하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 그 질문이 지금의 일을 시작하게 된 출발점이었습니다.

생성형 AI를 처음 접했을 때 저는 단순히 기술의 진보를 본 것이 아니라, 실무를 더 잘 정리하고 더 빠르게 구조화할 수 있는 가능성을 보았습니다. 긴 상담 내용을 요약하고, 흩어진 생각을 정리하고, 반복되는 문장을 표준화하는 일은 분명 기술이 도울 수 있는 영역이었습니다. 물론 모든 것을 맡길 수는 없습니다. 판단과 책임, 윤리적 결정은 여전히 사회복지사의 몫입니다. 그러나 반복되는 작업을 줄이고 사고를 구조화하는 데에는 충분한 힘이 있습니다. 문제는 기술의 존재가 아니라, 그것을 어떤관점으로 사용하느냐에 있습니다.

이미 어떤 사회복지사는 AI를 활용해 업무 시간을 줄이고 있습니다. 그러나 여전히 많은 현장에서는 AI가 막연하거나, 위험하거나, 아직은 나와 상관없는 일처럼 느껴집니다. 혹은 도입은 했지만 실질적인 변화로 이어지지 못하고 있습니다. 이 차이는 능력의 차이일까요. 저는 그렇지 않다고 생각합니다. 그 차이는 업무를 바라보는 관점, 즉 내 일을 반복되는 패턴으로 보고 재구성할 수 있는가, 그리고 무엇을 기술로 정리하고 무엇을 사람의 판단으로 남길지 구분할 수 있는가에서 비롯됩니다.

AI는 마법이 아닙니다. 버튼 하나로 모든 문제가 해결되지는 않습니다. 그러나 우리가 반복적으로 수행해 온 업무를 하나씩 나누어 보고, 반복되는 패턴을 찾아내고, 기술이 도울 수 있는 부분과 사람이 책임져야 할 부분을 구분하기 시작한다면 변화는 생각보다 빠르게 시작됩니다. 핵심은 기술을 배우는 것이 아니라, 자신의 업무를 구조로 이해하는 것입니다. 무엇이 반복이고, 무엇이 판단이며, 무엇이 검증을 필요로 하는지 구분하는 순간, 생성형 AI는 비로소 전략이 됩니다.

“어떤 사회복지사는 AI로 업무 시간이 줄어들었는데, 왜 나는 그대로일까?” 이 질문은 자책이 아니라 출발점입니다. 누군가는 이미 시간을 줄이고 있고, 누군가는 여전히 야근하며 기록을 쓰고 있다면, 우리는 그 차이를 분석해야 합니다. 거창한 혁신이 아니라, 한 장의 기록을 정리하는 방식에서부터 변화는 시작될 수 있습니다. 이 책이 가장 현실적인 안내서가 되기를 바랍니다.