Prosper Global이 말하는 인도주의 활동에서 AI가 가져온 가능성

Prosper Global은 35개 이상의 국가에서 200개 이상의 프로그램을 운영하는 국제 인도주의 단체입니다. Nayid Orozco는 AI 솔루션 및 구축·운영 매니저로, Enterprise 워크스페이스 관리부터 사용 가능한 데이터를 규정하는 가이드라인 수립까지 조직 내 Claude 도입을 담당하고 있습니다. Orozco와 함께 Prosper Global의 13개 팀 파일럿 프로젝트, 현장 팀이 직접 도구를 활용하면서 나타나는 변화, 향후 인도주의 활동에서 AI가 맡을 역할에 대해 이야기를 나눴습니다.

Anthropic: 13개 팀이 참여한 상황에서 귀사와 같은 조직에서 AI는 실제로 어떤 변화를 가져왔나요?

Nayid Orozco, Prosper Global: 많은 분야에서 AI가 사람과 경쟁할 것인지 아니면 팀이 기존에 수행했던 작업을 좀 더 빠르게 수행하도록 지원하는 것뿐인지에 대한 논쟁이 있습니다. 하지만 우리 분야는 다릅니다. AI 덕분에 중요하다는 것을 알면서도 이전에는 도저히 할 수 없었거나 앞으로도 자원이 배정될 가능성이 없던 일들을 할 수 있게 되었습니다. 방대한 증거 자료와 학습 내용을 종합하고 인사이트를 도출하는 일은 이전에는 대부분 우리 역량을 넘어서는 일이었습니다. Claude는 이를 가능하게 해 주며, 인도주의 분야에서 빠르게 진행되는 우리 업무 속도에 맞춰 처리합니다. 이를 통해 우리 같은 조직은 단순히 학습 조직을 꿈꾸기만 하는 데 멈추지 않고, 학습 조직이 되기 위한 실질적인 단계를 밟을 수 있습니다.

Anthropic: 이 도입을 매일 직접 운영하고 계신데요. 구체적으로 어떤 업무를 하시며, Claude를 가장 많이 사용하는 팀은 어디인가요?

Orozco: 저는 개발 기술 부서에서 근무하며, Claude를 사용하는 팀과 법무 및 데이터 보호 담당자 간의 연결 고리 역할을 합니다. Claude를 가장 많이 사용하는 팀은 지역사회 책무성 팀과 모니터링, 평가, 학습(MEL) 팀입니다.

Anthropic: Claude를 활용한 MEL 팀의 작업은 어떻게 진행되나요?

Orozco: MEL은 우리 프로그램의 효과와 성과를 측정하는 초석이며, 우리가 사람들의 삶을 개선하고 있는지 파악하는 데 핵심적인 요소입니다. 핵심 과제는 단 하나의 프로그램에서가 아니라, 200개 이상의 프로그램 포트폴리오 전반에서 일관된 분석 프레임워크를 수립하는 것이었습니다. 여기에는 프로그램 및 전략 설계의 핵심인 논리 모델과 성과 측정 지표를 정하는 지표 프레임워크를 구축하고 개선하는 일, 실시간으로 데이터세트를 처리하고 통계 분석을 실행하는 일, 그리고 정리되지 않은 원본 자료를 프로그램 근거 요약으로 전환하는 일이 포함됩니다. 이러한 작업은 영어, 스페인어, 프랑스어로 이루어지는 경우가 많고, 공여자 보고와 데이터 기반 의사 결정에 바로 활용할 수 있습니다. 한 자문가는 Claude가 하나의 영향 진술문, 4개의 성과, 14개의 산출물로 구성된 전체 지표 프레임워크를 검토하는 모습을 보면서, 단순한 서식 도구가 아니라 진정한 사고 파트너 역할을 했다고 평가했습니다.

Anthropic: 이전에는 현실적으로 어려웠던 작업의 구체적인 예를 한두 가지 들어 주실 수 있나요?

Orozco: 수단 연구를 위한 시장 데이터세트 분석은 과거에 가능했더라도 지금과는 전혀 다른 방식으로 엄밀성이 떨어지는 형태였을 텐데, 약 1주일이 걸렸을 작업이 하루 반으로 단축되었습니다. 이 과정에서 개발한 처리 스크립트는 현재 운영 환경에서 사용되고 있으며, 반복 분석을 통해 세계에서 가장 취약한 지역 중 한 곳에서 발생하는 시장 혼란과 변화를 더 폭넓게 이해할 수 있게 되었습니다.

파키스탄에서는 Claude를 활용해 우리 팀이 지원하는 국가 결핵 프로그램의 DHIS2 보건정보시스템에서 발생한 복잡한 장애의 원인을 파악할 수 있었습니다. 참고로, 이 시스템은 7개 주와 15,000개 이상의 시설에서 사용되고 있습니다. 보통 시니어 개발자가 며칠에서 길게는 몇 주에 걸쳐 진행해야 하는 작업입니다. 연구 측면에서도 약 280시간이 걸릴 것으로 예상했던 설계를 약 20시간 만에 완성했습니다. 게다가 시간을 절약한 게 전부가 아닙니다. 작업의 깊이가 크게 확장되어, 팀은 이전보다 훨씬 더 심층적인 분석과 모델링을 수행할 수 있게 되었습니다.

케냐의 JobTech Alliance 팀도 또 다른 좋은 사례입니다. 소프트웨어 엔지니어링 배경이 없는 팀원들이 직접 MCP 서버를 구축해 100만 행 규모의 SQL 데이터베이스를 쿼리했습니다. 과거에는 전담 엔지니어링 지원이 필요했던 기술적 역량입니다.

Anthropic: 이제 이러한 작업 중 일부는 본부가 아닌 각국 현지 팀이 맡고 있습니다. 이러한 변화에 대해 어떻게 생각하시나요?

Orozco: 이것은 엄청난 변화입니다. 각국 현지 팀은 자신이 활동하는 지역 상황에 대해 가장 깊은 지식을 보유하고 있으며, Claude를 제공하면 본부를 기다리지 않고 이러한 현지 지식을 바탕으로 직접 분석을 수행할 수 있습니다. 그리고 새로운 상황에서 현장 팀을 참여시키는 방법에 대한 중요한 교훈을 얻었습니다. 현장 팀에는 지속적인 컨텍스트가 필요합니다. 그래야 세션마다 배경 정보를 다시 구성할 필요가 없기 때문입니다. 또한 기술 시스템에 대한 버전별 정확성, 외딴 지역을 위한 저대역폭 옵션, 길지 않은 짧은 실무 교육이 필요합니다. 그 결과, 보다 직접적인 프로그램 실행, 데이터에 기반한 의사 결정, 그리고 기존의 하향식 모델에서 벗어나 현지 주도 행동으로 나아가는 유기적인 적응형 관리 방식이 가능해졌습니다. 어떤 개별적인 효율성 향상보다 이것이 Claude를 현장으로 확장하는 데 가장 중요한 요소라고 생각합니다.

Anthropic: 데이터 보호와 사람의 감독에 대해 어떻게 생각하시나요?

Orozco: 보고서에는 지역사회를 보호하는 두 가지 장치가 있습니다. 첫째, 데이터 측면에서는 Claude에 데이터든 입력되기 전에 직접 식별자와 가장 민감한 콘텐츠를 검토하여 삭제 처리합니다. 입력 및 출력 데이터는 악용 탐지를 위해 기본 기간 보존된 후 삭제됩니다. 엔터프라이즈 상업용 약관에 따라 고객 데이터는 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다. 이 모든 사항을 공식 개인정보 영향 평가 문서에 기록했습니다. 둘째, 감독 측면에서는 중요한 모든 루프에 사람이 참여하도록 했습니다.

Anthropic: 도입 초기에는 예상하지 못했던 직원들의 반응이 있었나요?

Orozco: 가장 놀랐던 점은 직원들이 Claude를 단순한 생산성 도구가 아니라 사고 파트너라고 부르기 시작한 경우가 많아진 것입니다. 한 직원은 Claude가 더 나은 답을 찾을 수 있도록 적절한 질문을 던져 준다고 말했는데, 소프트웨어에 대해 그런 말을 듣게 될 줄은 예상하지 못했습니다.

Anthropic: AI를 책임감 있게 사용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 다른 인도주의 단체에 어떤 조언을 해주시겠어요?

Orozco: 범위를 한정해 소규모로 시작하고, 데이터 보호를 나중이 아닌 최우선으로 삼아야 합니다. 위험은 도구 자체가 아닌 사용 사례에 있기 때문에, 규모를 확장하기 전에 각 실제 사용 사례에 대한 개인정보 영향 평가를 수행하세요. 작업량이 많거나 인지 부하가 높은 작업을 선택하고요. 가치가 가장 빠르게 나타나는 영역이기 때문입니다. 개인의 안전이나 존엄성에 영향을 미치는 모든 사안에는 반드시 사람이 개입해야 합니다. 그리고 초기에 교육과 공유 프롬프트에 투자하세요. 도구를 적극적으로 활용하는 사람과 금방 포기하는 사람의 차이는 대부분 도구를 제대로 사용하는 방법을 배웠는지에 달려 있기 때문입니다.

Anthropic: Prosper Global의 다음 단계는 무엇인가요?

Orozco: 우리는 대부분 현지 파트너로 이루어진 다양한 파트너와 협력하고 있으며, 우리가 직접 AI를 사용하는 데 그치지 않고 이들이 AI에 접근하고 활용할 수 있도록 지원하는 데서 실질적인 기회를 보고 있습니다. 이 분야의 많은 조직은 자체적인 AI 활용에 집중하고 있습니다. 하지만 우리는 지역 및 초지역 주체의 성과를 향상시키는 데 더 큰 가치가 있다고 생각합니다. 실제로 영향력이 만들어지는 곳이 바로 그곳이기 때문입니다.

이러한 노력의 일부는 이미 임팩트 얼라이언스(Impact Alliance)에서 구체화되고 있습니다. 이는 3개 주요 NGO가 더욱 긴밀하게 협력하고, 효율성을 높이며, 현지 주도적인 방식으로 일하기 위한 협력 이니셔티브입니다. 이 얼라이언스에는 Prosper Global, Save the Children, CARE가 참여하고 있습니다. 여기에는 CommunityInsights Engine 워크스트림이 있으며, Claude를 활용해 지역 사회 피드백을 분석할 예정입니다. 이는 이러한 노력이 Prosper Global을 넘어 어디까지 확장될 수 있는지를 보여 줍니다.

Innovation Catalyst 플랫폼 역시 구체화되고 있는 또 다른 사업으로, 임팩트 투자, 혁신, 시장 진출 역량 전반에 사회적 영향력을 창출하기 위해 AI를 접목하고 있습니다.

Anthropic: 앞으로 AI는 인도주의 분야를 어디로 이끌어 갈까요?

Orozco: AI는 자체 업무에서 얻은 학습 내용을 늘 충분히 활용하지 못하는 상태에서 벗어나, 이를 꾸준하고 효율적으로 활용하는 분야로 전환하도록 도울 수 있습니다. 이러한 변화는 더 나은 설계와 구현으로 이어지고, 우리가 활동하는 지역 주민들에게 더 큰 영향을 가져다줍니다. 특히 Claude는 운영 연구, 학습 업무, 정성적 데이터셋 분석에 탁월한 성능을 발휘하므로 이러한 업무에 매우 적합합니다. 우리의 활동이 의존하는 데이터 학습이 바로 이런 종류입니다. 인도주의 활동에서 AI가 나아갈 방향에 우리가 가장 영향을 미치고 싶은 방식은 그 혜택이 대규모 조직 내부에만 머무르지 않고 현지 활동 주체들에게까지 확산되는 것입니다.