AI·로봇 시대의 돌봄서비스 093. 사회복지사의 디지털 역량

사회복지사의 디지털 역량은 기기를 조작하는 능력을 넘어 디지털 환경에서 정보를 판단하고 서비스를 제공하며 이용자의 권리를 보호하는 종합적인 전문 역량이다. 여기에는 정보통신기술의 활용, 데이터 이해, AI 결과의 해석, 디지털 상담과 기록, 개인정보 보호가 포함된다. 사회복지사는 기술의 편익과 한계를 구분하면서도 실천의 목적과 윤리적 기준을 유지해야 한다. 기술이 빠르게 변화하는 환경에서는 특정 프로그램의 사용법을 한 번 익히는 것보다 새로운 도구의 적합성과 위험을 평가하고 필요한 지식을 계속 학습하는 능력이 중요하다. 따라서 디지털 역량을 지식, 기술, 가치가 결합된 실천 체계로 이해하고 사회복지사의 경력 전반에 걸친 전문성 개발에 포함해야 한다(BASW & SCIE, 2021; WHO, 2026a).

디지털 기초 역량은 컴퓨터, 모바일 기기, 운영체제, 네트워크, 업무용 프로그램을 안정적으로 사용하는 능력에서 출발한다. 사회복지사는 계정에 안전하게 접속하고 파일을 체계적으로 저장하며 공동 문서의 접근 권한과 버전을 관리할 수 있어야 한다. 화상 회의, 전자 기록, 사례 관리 시스템을 업무 목적에 맞게 활용하는 능력도 필요하다. 온라인에서 정보를 검색할 때는 출처, 작성 주체, 게시 시점, 근거를 확인하여 자료의 신뢰성과 최신성을 판단해야 한다. 프로그램 오류나 통신 장애가 발생하면 기본적인 원인을 확인하고 오류가 발생한 기능과 상황을 기술 지원 담당자에게 정확히 설명할 수 있어야 한다. 최신 디지털 역량 체계는 정보 활용, 의사소통, 콘텐츠 생성, 안전, 문제 해결을 기본 영역으로 유지하면서 AI 관련 역량을 각 영역에 통합하고 있다(Cosgrove & Cachia, 2025). 기초 역량에는 안전한 비밀번호 사용, 다중 인증, 소프트웨어 갱신, 악성 링크 식별 같은 일상적인 보안 실천도 포함된다. 업무 자료는 기관이 승인한 기기와 저장 공간에서 처리하고 개인 계정이나 허가되지 않은 응용 프로그램으로 전송해 서는 안 된다. 화면 읽기, 자막, 글자 확대, 음성 입력 같은 접근성 기능을 이해하면 이용자의 감각·신체·인지 특성에 적합한 소통 방식을 선택하는 데 도움이 된다. 원격 서비스를 제공할 때는 통신이 끊기거나 위기 상황이 발생하는 경우에 대비하여 전화, 대면 지원, 지역의 응급 대응 체계를 미리 확인해야 한다. 기술을 활용하는 사회복지사는 안전하고 유능하며 윤리적으로 서비스를 제공하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하고 지속적으로 유지해야 한다(NASW et al., 2017).

데이터 이해는 숫자나 도표를 읽는 데 그치지 않고 자료가 어떤 목적과 방법으로 생성되었는지를 파악하는 능력이다. 사회복지사는 자료 항목의 정의, 측정 단위, 출처, 수집 시점, 대상 범위, 결측 여부를 확인해야 한다. 센서 측정값, 이용자의 자기 보고, 실무자의 관찰, 알고리즘이 산출한 점수는 생성 과정과 의미가 다르므로 동일한 수준의 사실로 취급해서는 안 된다. 두 현상이 함께 변한다는 결과를 곧바로 인과관계로 해석하지 않고 제3의 요인, 선택 편향, 측정 오류의 가능성을 검토해야 한다. 자료의 완전성, 정확성, 일관성, 최신성을 확인하는 일은 신뢰할 수 있는 판단을 위한 기본 조건이다(Weiskopf & Weng, 2013). 데이터를 활용할 때는 전체 평균만 보지 않고 분포, 분모, 관찰 기간, 인구 집단별 차이를 함께 확인해야 한다. 서비스 이용률이 높아졌더라도 대상자 구성이 달라졌거나 특정 집단의 이용이 감소했다면 이를 일률적인 성과 향상으로 해석하기 어렵다. 사회복지사는 대시보드의 지표를 사례 기록, 면담, 현장 관찰에 비추어 해석하고 수치가 보여 주지 못하는 생활 맥락과 관계의 변화를 보완해야 한다. 입력 오류, 중복, 누락을 발견하면 원자료를 확인하여 정정하고 수정자, 수정 시점, 이유를 기록해야 한다. 정확한 의사 결정과 안전한 실천을 위해서는 실무자가 적시에 자료를 기록하는 것뿐만 아니라 기관이 자료의 품질 기준과 정정 절차를 마련하여 지속적으로 관리해야 한다(BASW & SCIE, 2021).

AI가 제시한 위험 점수, 분류, 추천은 객관적 사실이나 최종 판단이 아니라 특정 자료, 모형, 판단 기준에 따라 산출된 결과이다. 사회복지사는 모형이 예측하려는 사건과 기간, 학습 자료의 대상, 적용 제외 조건, 성능 지표를 확인해야 한다. 정확도만 볼 것이 아니라 오탐지와 미탐지가 이용자에게 초래할 수 있는 피해를 비교하고 해당 서비스에서 어떤 오류를 더 중대하게 다루어야 하는지 판단해야 한다. 전체 성능이 높더라도 고령자, 장애인, 특정 지역이나 소수 언어 사용자에게 오류가 집중될 수 있으므로 집단별 성능과 영향을 살펴야 한다. 신뢰할 수 있는 AI를 위해서는 타당성과 신뢰성뿐만 아니라 안전성, 투명성, 설명 가능성, 개인정보 보호, 유해한 편향의 관리가 함께 이루어져야 한다(NIST, 2023). AI 결과를 사례에 적용할 때는 입력 자료가 최신이고 정확한지, 결과가 이용자의 현재 상황과 일치하는지, 누락된 맥락이 있는지를 확인해야 한다. 시스템의 결과와 이용자의 설명 또는 사회복지사의 판단이 다르면 어느 한쪽을 자동으로 따르지 말고 차이가 발생한 원인을 검토해야 한다. 생성형 AI가 작성한 자연스러운 문장도 사실성과 근거를 보장하지 않으므로 요약, 상담 문안, 사례 기록을 원자료, 관련 법령, 기관 지침과 대조해야 한다. 중요한 정보가 빠지거나 존재하지 않는 사실이 추가되지 않았는지, 불확실한 내용이 확정적인 판단으로 바뀌지 않았는지도 확인해야 한다. AI가 생성한 내용, 사람이 수정한 내용, 최종 승인자를 추적할 수 있도록 기록하면 검토와 책임의 과정을 분명히 할 수 있다. 생성형 AI의 허위 생성과 후속 피해를 줄이기 위해서는 강화된 인간의 검토, 사용 기록, 조직적 감독이 필요하다(NIST, 2024a).

디지털 상담에서는 매체의 편리성뿐만 아니라 상담 장소, 통신 보안, 비밀 보장, 위기 대응 가능성을 함께 확인해야 한다. 상담을 시작하기 전에 이용자가 대화를 안전하게 나눌 수 있는 장소에 있는지, 주변에 내용을 들을 사람이 있는지, 통신이 끊겼을 때 사용할 연락 수단이 있는지를 확인해야 한다. 위험 가능성이 있는 상담에서는 이용자의 현재 위치, 비상 연락처, 연결할 수 있는 지역 자원을 파악할 필요가 있다. 문자와 전자우편은 전달 시점과 표현의 의미가 다르게 해석될 수 있으므로 이용 목적, 예상 응답 시간, 긴급 상황에서의 대체 연락 방법을 미리 합의해야 한다. 사회복지사는 개인용 사회 관계망과 공식적인 업무 경로를 구분하고 온라인에서도 이용자와의 전문적 경계를 유지해야 한다. 전자적 사회복지서비스에서 비밀 보장, 전문적 경계, 원격 위기 대응은 핵심적인 실천 기준이다 (NASW et al., 2017). 디지털 사례 기록은 확인된 사실, 이용자의 진술, 사회복지사의 관찰, 전문적 해석을 구분하여 정확하고 간결하게 작성해야 한다. 이전 기록을 복사하거나 자동 완성 문구를 그대로 사용하면 과거의 정보가 현재 사실처럼 남거나 다른 이용자의 정보가 섞일 수 있다. 음성 인식, 자동 전사, AI 요약을 활용한 경우에는 고유명사, 날짜, 수치, 부정 표현, 위험 관련 문장, 이용자의 직접 진술을 원자료와 대조해야 한다. 기록을 수정할 때는 원문을 임의로 삭제하기보다 수정자, 수정 시각, 수정 이유가 남는 방식으로 변경 이력을 관리해야 한다. 생성형 AI를 기록 업무에 사용하더라도 정확성 확인, 기밀성 보호, 최종 기록에 대한 사회복지사의 전문적 책임은 AI나 공급업체로 이전되지 않는다(BASW, 2025).

개인정보 보호 역량은 어떤 자료가 개인정보 또는 민감정보에 해당하는지를 식 별하고 수집부터 이용, 공유, 보관, 삭제에 이르는 전 과정의 위험을 판단하는 능력이다. 사회복지사는 서비스 목적에 필요한 최소한의 자료만 수집하고 자료별 이용 목적, 접근 대상, 보유 기간을 확인해야 한다. 동의를 받았다는 사실만으로 모든 처리가 정당화되는 것은 아니므로 수집 목적의 변경, 제3자 제공, 새로운 AI 도구에 대한 입력은 각각의 적법성과 필요성을 별도로 검토해야 한다. 이름과 주민등록번호를 삭제했더라도 생활사, 가족관계, 지역, 사건의 조합으로 개인을 알아볼 수 있다면 공개형 생성형 AI나 번역 서비스에 입력해서는 안 된다. AI 서비스의 개인정보 위험은 도입 시점에만 검토하는 것이 아니라 기획, 개발, 운영, 종료의 전 과정에서 확인하고 위험 수준에 맞는 보호 조치를 적용해야 한다(개인정보보호위원회, 2025). 실무자는 자리를 비울 때 화면을 잠그고 출력물과 이동식 저장 장치를 안전하게 보관하며, 공개된 무선망에서 민감정보를 처리하지 않아야 한다. 사례 정보를 메신저나 전자우편으로 전송할 때는 수신자와 첨부 파일을 다시 확인하고 기관이 승인한 암호화 수단과 공식 계정을 사용해야 한다. 의심스러운 링크, 예상하지 못한 다중 인증 요청, 비정상적인 계정 접속은 개인정보 탈취의 징후일 수 있으므로 즉시 확인하고 보고해야 한다. 잘못된 전송, 기기 분실, 계정 침해를 발견했을 때는 피해를 줄이기 위해 기관의 사고 대응 절차에 따라 신속하게 조치해야 한다. 개인정보의 안전성 확보에는 접근 권한 관리, 접속 기록, 암호화, 물리적 보호, 침해 사고 대응을 결합한 관리적·기술적 조치가 필요하다(개인정보의 안전성 확보조치 기준, 2026).

디지털 역량은 기술, 법제, 기관의 시스템이 변화함에 따라 지속적으로 갱신해야 하는 전문 역량이다. 사회복지사는 정기적인 역량 점검을 통해 기초 활용, 데이터 이해, AI 결과 검토, 디지털 상담, 개인정보 보호 가운데 보완이 필요한 영역을 확인해야 한다. 교육은 기능을 설명하는 강의에 그치지 않고 모의 화상 상담, AI 오류 확인, 개인정보 침해 대응, 시스템 장애, 사람이 제공하는 서비스로의 전환 같은 실제 과업을 포함해야 한다. 슈퍼비전과 동료 학습에서는 기술 활용 과정에서 발생한 오류와 윤리적 갈등을 비난 없이 검토하고 판단 근거와 대응 원칙을 공유해야 한다. 사회복지사의 디지털 역량 체계도 자기 평가, 전문성 개발 계획, 집단 슈퍼비전, 동료 학습을 지속적인 역량 향상의 방법으로 제시한다 (BASW & SCIE, 2021). 지속적인 학습을 사회복지사 개인의 책임으로만 돌려서는 안 되며, 기관은 교육 시간, 예산, 장비, 기술 지원을 제공해야 한다. 새로운 시스템을 도입하기 전에는 직무별 교육과 숙련도 평가를 실시하고 실제 이용자에게 적용하기 전에 안전하게 연습할 수 있는 환경을 마련해야 한다. 소프트웨어 갱신이나 업무 절차 변경 이후에는 달라진 기능, 개인정보 처리, 오류 대응 방법을 다시 교육하고 현장의 질문과 문제를 지침에 반영해야 한다. 교육의 효과는 수료 여부보다 실제 업무 수행 능력, 오류와 사고의 감소, 기록의 정확성, 이용자 경험의 개선을 중심으로 평가해야 한다. 기술을 활용하는 사회복지사는 계속 교육, 자문, 슈퍼비전, 훈련을 통해 변화하는 디지털 환경에 맞게 전문성을 유지해야 한다(NASW et al., 2017).