병원 내 LLM 실습 세미나 추진

결과

원내 직원을 대상으로 한 3회차 LLM 실습 세미나를 추진해 모두 마쳤다. 예상은 소수 인원 실습이었지만 신청자는 30명을 넘었고, 신청자를 줄이지 않고 모두 수용했다.

내 역할은 세미나를 “열었다”보다 넓었다. 강사 섭외, 회차별 방향 조율, 참가자 모집, 안내 메일, 환경 세팅 매뉴얼 작성, 구독 ID 준비, Zoom/오프라인 병행 운영, 당일 1:1 튜터링, 사후 문의 대응까지 맡았다.

세미나 이후에는 막힌 부분이나 적용 질문을 메일로 문의하는 흐름이 생겼다. 2시간 강의 자체보다, 그 뒤에 이어지는 적용 시도와 연락이 더 중요한 결과였다.

왜 세미나였나

서울아산 직무교육에서 비식별화 챗봇을 완성한 뒤, 자연스럽게 원내 적용을 생각하게 됐다. 로컬 LLM을 EMR 뒷단에 붙여 환자기록지를 요약하거나, 간호기록 작성을 돕거나, 스캔 파일을 텍스트화하는 가능성이 보였다.

하지만 이런 일은 연구소 단독으로 할 수 없다. 의료정보관리팀, 의료정보개발팀, 경영진, 기획팀, 실제 사용자 부서가 함께 움직여야 한다. 기술 시범보다 먼저 필요한 것은 조직 안에서 “이 기술이 무엇이고 어디에 붙을 수 있는가”에 대한 감각이었다.

그래서 세미나의 목적은 도구 매뉴얼 전달이 아니었다. 병원 직원이 AI agent를 한 번 손으로 만져보고, 자기 업무에 붙일 수 있는지 상상하게 만드는 자리였다.

설계

회차는 단계적으로 심화되되, 각 회차가 독립적으로도 의미 있게 구성했다.

1. Claude Code 소개 및 기본 활용
2. AI 에이전트와 Claude를 활용한 업무 자동화 입문
3. AI Agent 개발 실무 — Text2SQL과 Claude Code를 활용한 챗봇 제작

가장 큰 변수는 환경 세팅이었다. 참가자는 코딩·AI를 거의 모르는 사람부터 이미 어느 정도 써본 사람까지 섞여 있었고, 개인 노트북 환경도 모두 달랐다.

그래서 git, node.js, python, VS Code, Claude Code, 익스텐션 설치와 로그인 과정을 스크린샷 포함 매뉴얼로 만들었다. 세미나 당일에는 현장에 상주하며 설치가 막힌 사람을 옆에서 풀어주고, 실습 중 오타나 터미널 문제로 멈춘 사람을 도왔다.

1회차에서 PowerShell 터미널과 오타 대처를 어려워하는 분이 많다는 것을 본 뒤, 2회차부터는 강의 전용 웹사이트도 붙였다. 실시간 자료, 피드백, Zoom 동시 접속을 한 자리에서 볼 수 있게 하려는 결정이었다.

남은 것

새로운 기술을 조직에 들이는 일은 기술 자체를 시범 보이는 일보다, 사람과 기술 사이의 마찰을 줄이는 일에 가깝다.

실습을 택한 이유도 거기에 있었다. 듣기만 한 사람과 한 번 만져본 사람은 이후 질문의 수준이 달라진다. “이게 좋은가”에서 “내 업무 어디에 붙일 수 있는가”로 질문이 바뀐다.

이 세미나는 병원 안에서 AI 도입을 다룰 때 교육이 단순 홍보가 아니라 안전장치이자 상상력의 시작점이 될 수 있다는 것을 보여준 자리였다.