지역 인사이트
개발원-나우만재단 온라인 세미나 개최
AI로 구현하는 지역 AX,
공공 혁신의 방향을 묻다
한국지역정보개발원(이하 개발원)은 지난 3월 12일 독일 프리드리히 나우만 재단과 함께 2026년 제1회 온라인 세미나를 개최했다. ‘공공 AX 정책과 사례’를 주제로 열린 이번 세미나는 인공지능(AI) 전환이 지방정부 혁신과 행정 운영 방식에 미치는 영향을 살펴보고, 공공 부문의 실질적인 대응 방향을 모색하는 자리로 마련됐다.
- 글_편집실
기술 넘어 ‘운영’으로: AI 활용의 범위를 묻다
AI 기술은 이제 단순한 업무 지원을 넘어 행정 전반의 구조를 재편하는 단계에 접어들었다. 생성형 AI의 확산으로 기술 활용의 문턱이 낮아지면서 공공 부문에서도 개인 단위의 활용이 가능해졌고, 이는 곧 일하는 방식 자체의 변화를 요구하는 흐름으로 이어지고 있다. 이러한 변화 가운데 개최된 이번 세미나는 AI를 “도입할 것인가”의 문제가 아닌, “어떻게 활용해 공공 혁신으로 연결할 것인가”라는 질문에 초점을 두고 진행됐다.
발표 1_공공 AX 시대, 지방정부 혁신의 방향
도입에서 활용으로, 행정 전환의 시작
오민정 교수(한국교원대학교 독어교육과)의 사회로 진행된 이번 세미나의 첫 번째 발표는 서울과학기술대학교의 성욱준 교수가 맡았다.
‘AI 시대의 지방정부 혁신 : 공공 AX 정책 방향’을 주제로 발표한 성 교수는 인공지능 전환이 행정에 가져올 구조적 변화를 설명했다. 그는 “과거 디지털 기술이 시스템 도입 중심이었다면, 현재의 AI는 누구나 활용할 수 있는 수준으로 진화했다”면서 “이제 AI는 단순한 도구를 넘어 업무를 함께 수행하는 ‘동료’로, 나아가 행정 전반에 스며드는 ‘인프라’로 발전하고 있다”고 분석했다. 이어 “이러한 맥락 속에서 AI는 단순한 기술이 아니다”면서 “지금을 행정의 효율성과 형평성, 서비스 방식 전반을 바꿀 수 있는 전환의 계기로 삼아야 한다”고 강조했다.
특히 생성형 AI의 확산으로 활용의 문턱이 크게 낮아지면서, 공공 부문에서도 특정 부서에 한정됐던 기술이 모든 공무원이 활용할 수 있는 도구로 확장되고 있다고 분석했다. 결국 핵심은 ‘도입’이 아닌 ‘활용’에 있다는 점에서 그는 “AI 도입은 기술을 들여오는 문제가 아니라, 이를 통해 행정 혁신을 어떻게 이끌 것인가의 문제다”고 진단했다.
도구에서 인프라로, 공공 AX의 조건
성 교수는 또 AI의 발전 흐름에 대해서 “규칙 기반에서 머신러닝, 생성형 AI를 거쳐 ‘AI 에이전트’로 진화하고 있다”고 설명했다. 이어 “AI는 보조 도구를 넘어 업무를 함께 수행하는 존재로 자리 잡고 있다”면서 “이러한 변화는 결국 ‘도구에서 동료, 인프라로의 전환’이라는 한 흐름으로 귀결된다”고 덧붙였다. 성 교수에 따르면 이 같은 흐름은 공공 부문에서도 예외가 아닌데, 의사결정 방식과 업무 구조, 서비스 경험까지 바꾸는 이러한 ‘공공 대전환’이야말로 기술 적용을 넘어 행정 전반의 재설계를 의미한다.
또한 그는 “AI 도입 이후에도 업무 시간이 늘어난다면 그것은 실패”라며, “반복 업무를 줄이고 보다 본질적인 문제에 집중하는 구조로 전환해애 한다”고 강조했다. 이어 “현장에서 해법을 찾아가는 과정이 공공 AX의 핵심”이라고 덧붙였다.
마지막으로 성 교수는 이러한 공공 대전환이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 공통 인프라 구축만으로는 충분하지 않으며, 결국 현장의 역량이 핵심이라고 강조했다. 특히 AX 실행 과정에서 진단–준비–실증–확산–정착으로 이어지는 단계 가운데, 출발점이 되는 ‘진단 이전의 고민’, 즉 문제 정의가 무엇보다 중요하다고 짚었다.
발표 2_AX 구현을 위한 과제와 거버넌스
협업과 신뢰, AX 시대 행정의 새로운 기준
두 번째 시간에는 한국행정연구원의 이재호 선임연구위원이 “AX 국외사례 분석 및 신뢰성 확보를 위한 행정 거버넌스 체계”라는 주제로 발표를 이어갔다.
AX 시대의 핵심을 ‘협업’으로 정리한 이 연구위원은 먼저 “이제부터는 단순히 인간이 AI를 활용하는 수준을 넘어 AI와 인간이 어떻게 역할을 나누고 함께 일할 것인지가 중요하다”고 말했다. 이어, 이러한 변화를 ‘육체 노동에서 정신 노동으로의 자동화’로 설명한 그는 “AI가 분석과 판단 보조 영역까지 확장되면서 행정의 방식 자체가 변화하고 있다”는 진단을 내놓았다.
이와 함께 정부의 역할 역시 달라질 것으로 내다봤다. 앞으로는 모든 것을 직접 수행하기보다 플랫폼을 설계하고 표준과 가이드라인을 제시하는 방향으로 전환될 것이며, 특히 지방정부에는 이러한 기준을 설계하는 역량이 더욱 중요해질 것이라는 분석이다.
이 연구위원에 따르면, 해외 사례에서 가장 먼저 드러난 과제는 ‘신뢰’였다. 뉴욕의 AI 복지 행정 사례에서는 기술 구현보다 AI 결과의 신뢰성을 확보하는 문제가 핵심 쟁점으로 나타난 것. 이에 따라 최종 판단은 공무원이 검토하는 구조를 도입하고, AI 응답에 법령과 규정 등 근거를 함께 제시하도록 설계해 책임은 인간이 지도록 했다.
이어 그는 영국의 포트홀 수리 사례를 통해 안전사고와 법적 책임 문제를, 독일 사례에서는 개인정보와 데이터 주권 문제를 주요 장애 요인으로 제시했다. 또, 독일은 공공 전용 클라우드 구축과 개인정보 비식별화 기술을 통해 보안과 활용의 균형을 맞추고 있으며, 일본은 민간 전문가 참여와 인센티브 제도를 통해 내부 저항과 역량 부족을 극복하고 있다는 것이 이 연구위원의 설명이다. 아울러 데이터 통합과 표준화를 핵심 과제로 삼고, 이를 플랫폼 기반으로 해결하고 있는 중국의 사례를 함께 소개하기도 했다.
데이터 구조와 거버넌스, AX 실행의 핵심
이 연구위원은 이러한 사례를 통해 공통적으로 드러나는 문제를 ‘데이터 구조’로 정리했다. 단순히 데이터를 많이 확보하는 것이 아니라, 데이터를 어떻게 정리하고 연결하느냐가 중요하며, 그렇지 않을 경우 AI의 오류를 줄이기 어렵다고 지적했다.
또한 현재 지방정부의 AI 활용이 문서 요약이나 질의응답 등 보조 수준에 머무르는 이유 역시 기술의 한계가 아니라 업무 구조와 데이터 체계가 AI에 맞게 정리되어 있지 않기 때문이라고 분석했다. 특히 기존의 BRM 체계만으로는 한계가 있으며, AI가 맥락을 이해할 수 있도록 개념 간 관계를 연결하는 ‘온톨로지 기반 구조’가 필요하다고 강조했다.
예를 들어 복지 보조금과 농업 보조금을 구분하지 못하는 문제는 데이터 간 의미 연결이 부족하기 때문이며, 이를 해결하기 위해서는 단위 업무를 ‘심사·지급·검토’와 같은 행위 중심으로 재구성할 필요가 있다는 것이다.
이와 함께 AI 도입 방식에 대해 문제를 제기하기도 했다. 즉, 그는 “장기간에 걸친 사업 추진 방식은 기술 변화 속도를 따라가기 어렵다”면서, “대규모 구축보다는 작은 단위의 실험을 반복적으로 진행하는 것이 필요하다”고 강조했다.
발표 후반부에서는 지방정부 실무자의 역할 변화를 전망하기도 했다. 이 연구위원에 따르면 앞으로는 단순한 시스템 운영을 넘어 데이터의 표준화와 의미 연결, 구조 설계를 담당하는 역할이 중요해질 것으로 보인다. 마지막으로 그는 공공 AX의 성패가 기술 자체가 아니라 데이터를 어떻게 구조화하고, 맥락을 설계하며, 신뢰를 확보하는 거버넌스를 구축하느냐에 달려 있다고 정리했다.
