왜 AX 리빙랩인가요
리빙랩은 실제 사용자와 함께 해결책을 만든다는 강점이 있지만, 많은 사람의 목소리를 듣고 정리하는 데 시간이 많이 듭니다. AX는 AI를 도입하지만, 현장 사람이 빠진 채 기술부터 들어가면 쓰이지 않습니다. AX 리빙랩은 두 방법의 약점을 서로 메웁니다.
해외에서는 주민 참여에 AI를 쓴 사례가 22개국 50건 수준으로 막 쌓이기 시작했고(Bertelsmann Stiftung, 2026), 가장 많은 용도는 대량의 의견을 분석하는 일이었습니다. 국내에서는 AI가 리빙랩의 주제로 등장한 사례는 있지만, AI를 리빙랩의 운영 방법으로 쓰는 경우는 아직 드뭅니다.
다섯 가지 원칙
| 원칙 | 뜻 | AI의 역할 |
|---|---|---|
| 현장 사람이 설계자다 | 근로자·주민·운영자가 문제 정의와 해결책 설계에 직접 참여합니다 | 다국어 참여, 워크숍 진행 보조 |
| 더 많이 듣는다 | 소수의 목소리가 아니라 현장 전체의 의견을 듣습니다 | 설문·인터뷰·기록을 대량으로 분석해 패턴을 찾음 |
| 사람과 AI의 자리를 나눈다 | AI가 맡을 일과 사람이 판단·승인할 일을 먼저 정합니다 | 반복 업무, 정리, 예측 |
| 현장에서 작게 검증한다 | 보고서가 아니라 실제 운영으로 효과를 확인합니다 | 빠른 프로토타입, 시범운영 데이터 분석 |
| 스스로 운영하게 넘긴다 | 현장이 계속 개선할 수 있도록 교육과 도구를 남깁니다 | 현장용 AI 도구와 사용 교육 |
세 개의 현장
- 산업단지·지역: 근로자·주민과 함께 휴게·이동·정주 문제를 풀고 시범운영합니다.
- 제조 현장: 작업자와 함께 업무를 결과물 흐름으로 다시 그리고, AI가 들어갈 자리를 현장에서 검증합니다.
- 교육·프로그램: 기관과 기업이 AX 리빙랩 방법을 스스로 쓸 수 있도록 가르치고, 육성 프로그램을 운영합니다.
AI 사용 원칙
판단과 최종 확인은 항상 사람이 합니다. 현장에서 모은 의견과 데이터는 목적 안에서만 쓰고, 개인을 식별할 수 있는 정보는 분석 전에 제거합니다. 어떤 도구로 어디까지 처리하는지는 과제를 시작할 때 참여 기관과 함께 정합니다.
자주 묻는 질문
리빙랩과 AX 리빙랩은 무엇이 다른가요? 리빙랩의 참여 구조는 그대로 두고, 의견 분석·번역·프로토타입·데이터 분석처럼 시간이 많이 드는 일에 AI를 써서 더 많은 사람의 목소리를 더 빨리 반영합니다. 그리고 현장에 AI를 도입하는 문제 자체를 리빙랩으로 다룹니다.
AI를 쓰면 주민이나 작업자의 참여가 줄지 않나요? AI는 참여를 대신하지 않고 넓힙니다. 의견 정리와 번역은 AI가 돕고, 결정은 사람이 합니다.
어떤 기관에 맞나요? 산업단지를 운영하거나 지원하는 지자체·공공기관, AI 도입을 검토하는 제조 기업, AX 교육을 기획하는 지원기관과 기업에 맞습니다.