지역 인사이트
개발원-나우만재단 온라인 세미나 개최
DX를 넘어 AX로,
도시 행정의 새로운 전환
한국지역정보개발원(이하 개발원)은 지난 5월 7일 독일 프리드리히 나우만 재단과 함께하는 2026년 제2회 온라인 세미나를 개최했다. ‘지역 AX의 실행전략, 글로벌 도시 전환과 공공 AI 활용’을 주제로 진행된 이번 세미나는 AI 기술 확산에 따라 도시와 공공행정 전반의 디지털 전환이 가속화되는 흐름 속에서 진행, 글로벌 도시의 AX 추진 전략과 공공부문 활용 방향을 공유하기 위해 마련됐다.
- 글_편집실
공공 AX 시대, 행정은 어떻게 달라지는가
AI 기술은 이제 공공 운영 체계와 행정 구조를 다시 설계하는 ‘전환’의 관점에서 이해된다. 실제로 AI가 도시 운영과 공공 서비스 전반으로 빠르게 확장되고 있는 가운데, DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환) 추진 또한 중요한 과제로 떠오르는 분위기다. 동시에 지방정부와 공공기관은 현장에서 AI를 어떻게 활용하고, 어떤 전략으로 접근해야 할지에 대한 고민과 마주했다. 그런 의미에서 이번 강의는 데이터 관리 및 업무 영역별 적용, 위험 관리, 투자 대비 효과(ROI) 등 현실적인 추진 전략을 함께 제시했다는 점에서 의미가 있다. 특히 공공 AX의 핵심은 결국 ‘기술 자체’보다 데이터를 연결하고 실제 행정 문제를 해결하는 방향성에 있다는 점을 다시 한번 시사하며, 공공부문 역시 기술 도입을 넘어 실질적인 행정 혁신 전략을 고민해야 함을 일깨웠다.
발표 1_글로벌 도시 AI 전환 현황 및 전략
기술을 넘어 ‘도시 운영’으로 확장되는 AI
오민정 교수(한국교원대학교 독어교육과)의 사회로 진행된 이번 세미나의 첫 번째 발표는 서울연구원 AI빅데이터랩 이성호 실장이 맡았다. ‘글로벌 도시 AI 전환 현황 및 전략’을 주제로 발표한 이 실장은 “AI 기술의 빠른 성숙과 함께 글로벌 도시들이 AI를 실제 행정과 도시 운영에 적극 도입하고 있다”는 말로 강연을 시작했다.
그는 “AI는 이미 사람과 유사한 수준의 성능까지 발전했으며, 조직 안에서 실제 활용 가능한 단계에 들어섰다”면서, 더 나아가 “기술뿐 아니라 제도와 시장 역시 빠르게 변화하며 AI 전환을 가속화하고 있다”고 분석했다. 특히 “최근에는 AI 영향평가와 감사, 거버넌스 체계 등 제도적 기반도 빠르게 마련되고 있다”고 전한 뒤, “조직 차원에서도 AI는 개인의 업무 보조를 넘어 전체의 운영 방식에 영향을 주는 수준으로 확대되고 있다”고 말했다.
이 실장은 이어 글로벌 도시들의 AI 활용 사례를 소개했다. 현재 AI는 정부 서비스 접근성 향상, 안전·보안, 도시 인프라 관리, 교통 운영, 환경 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다는 설명이다. 즉, 생성형 AI는 사람 친화적 인터페이스를 기반으로 민원 상담과 행정 서비스 접근성을 높이는 데 강점을 보이고 있으며, 도시 안전 분야에서는 이상 징후 감지와 범죄 예측 등에 활용된다. 또한 교통 분야에서는 실시간 교통 흐름 분석과 제어에, 도시 인프라 분야에서는 유지보수와 모니터링 체계 고도화에 적극 도입되고 있다.
이 실장은 이러한 흐름에 대해 “글로벌 도시들은 이미 AI를 행정 내부뿐 아니라 도시 운영 전반에 폭넓게 적용하고 있다”며, “결국 시민 편의성과 도시 운영 효율성을 동시에 높이는 방향으로 AI 활용이 확장되고 있다”고 분석했다.
시스템을 넘어 구조로, 공공 AX의 과제
그러나 AI 전환 과정에서는 공공부문이 안고 있는 구조적 한계 역시 드러날 수밖에 없다. 이 실장은 이에 대해 “현재 공공 시스템은 데이터가 부서별로 분리돼 있는 ‘사일로 구조’가 강하다”고 말한 뒤 “이러한 데이터 파편화가 AI 활용과 분석의 가장 큰 걸림돌 가운데 하나다”고 지적했다.
또한 노후화된 정보 시스템과 높은 유지보수 비용, 민간 대비 낮은 공공 디지털 서비스 만족도 역시 해결해야 할 과제로 꼽았다. 그는 “AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 기존 도시 시스템 구조가 이를 충분히 따라가지 못하는 상황이다”면서 “AI 전환은 단순한 기술 도입이 아니라 기존 시스템 구조를 함께 현대화하는 과정이 되어야 한다”고 강조했다. 아울러 “정보화, DX, AX는 각각 따로 움직이는 개념이 아니라 선순환 구조 안에서 유기적으로 연결돼야 한다”면서 “기존 정보화 시스템에서 생성된 데이터를 DX가 분석하고, AX는 이를 기반으로 더 빠르고 정교한 의사결정을 수행해야 한다”고 덧붙였다.
이 실장에 따르면, 이러한 과제를 위해서는 ▲기존 시스템 현대화를 위한 DX 기반 구축 ▲공공 서비스의 AI 기반 고도화 ▲AI를 통한 새로운 가치 창출이라는 세 가지 전략이 요구된다. 이어 그는 “생성형 AI는 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어 스스로 자료를 찾고 요약하며 새로운 가치를 제공할 수 있다는 점에서 기존 정보 시스템과는 다른 가능성을 가진다”고 설명하며, AI 전환이 단순한 업무 자동화를 넘어 행정 서비스와 도시 운영 방식 자체를 변화시키는 방향으로 나아가야 한다고 강조했다.
마지막으로 그는 공공 AX 과정에서 민간과의 협력도 중요하다고 봤다. “도시는 단순한 물리적 테스트베드에 그치지 않고, AI를 학습시키고 신뢰성을 검증하는 공간”이며, 따라서 “AI 시대의 공공은 기술을 도입하는 데 그치지 않고, 시민이 신뢰할 수 있는 서비스 구조를 함께 만들어 가야 한다”는 것이다.
발표 2_공공부문 AI 활용 사례의 유형 분류 및 추진 전략
공공 AX, 무엇부터 고민해야 하는가
‘공공부문 AI 활용 사례의 유형 분류 및 추진 전략’을 주제로 진행된 두 번째 발표는 영남대학교 행정학과 황성수 교수가 맡았다. 황 교수는 “공공부문에서 AI를 활용할 때 가장 먼저 고민해야 할 것은 기술 자체보다 데이터와 업무, 그리고 행정 혁신의 방향”이라고 강조하며 발표를 시작했다. 이어 지방자치단체 공무원의 관점에서 AI를 이해할 필요가 있다며, 이를 위한 세 가지 핵심 요소를 제시했다. 즉 ▲AI가 활용할 수 있는 공공 데이터를 어떻게 관리할 것인가 ▲교통·복지·보건·안전 등 각 업무 영역(도메인)에 AI를 어떻게 접목할 것인가 ▲이러한 데이터와 기술을 기반으로 AX(인공지능 전환)를 어떻게 구현할 것인가 등이다.
황 교수는 “AI 행정은 결국 데이터를 어떻게 축적하고 관리할 것인가에서 출발한다”며 “이제는 공공 데이터 역시 AI가 학습할 수 있는 형태로 관리해야 하는 시대다”라고 말했다. 말했다. 이어 “데이터 기반 행정과 AI 행정은 별개의 개념이 아니라 하나의 흐름 안에서 연결돼 있다”고 덧붙였다.
또 그는 AI의 핵심 개념으로 머신러닝과 최적화를 언급하며, 현재 공공 분야의 AI 활용 역시 자동화와 효율화 중심으로 발전하고 있다고 분석했다. 실제 해외 사례를 살펴보면 세관 감시 시스템, 공공보건 관리, 법률 문서 분석, 세무 행정 등 다양한 영역에서 AI 기반 자동화가 빠르게 확산되고 있다는 설명이다.
반면 현재 공공 AI 활용은 조직 관리와 자원 배분, 업무 자동화 등 ‘효율성’ 중심 사례가 많은 데 비해, 정책 의사결정 지원이나 시민 참여 확대와 같은 영역은 아직 상대적으로 부족하다고 진단했다. 황 교수는 특히 “전자정부 역시 초기에는 효율성 중심으로 발전한 뒤 민주성과 참여 영역으로 확장됐듯, AI 행정 역시 비슷한 흐름을 보이고 있다”고 설명했다. 즉, 현재 공공 AI는 행정 효율을 높이는 단계를 넘어 점차 시민 참여와 정책 지원 영역으로 확장되는 전환기에 놓여 있다는 분석이다.
한편, 최근 국내 사례로 AI 기반 민원 상담, 돌봄 서비스, 당직 민원 대응, 불법주정차 예방 서비스 등을 소개한 그는 “지방자치단체는 지역 단위 데이터를 활용해 중앙정부가 해결하기 어려운 생활밀착형 문제를 해결할 수 있다는 강점이 있다”고 강조했다.
핵심은 ‘가성비 있는 AI 전략’
황 교수는 이날 발표에서 가장 중요한 전략으로 ‘ROI(Return on Investment)’, 즉 투자 대비 효과를 꼽았다. 말하자면 “모든 영역에 무조건 AI를 적용하는 것이 아니라, 어떤 분야에서 가장 효과적으로 활용할 수 있을지를 먼저 판단해야 한다”는 것이다.
그는 이를 위해 데이터가 충분히 축적돼 있고 사회적 갈등 요소가 적은 교통·보건 분야부터 AI를 우선 도입하는 것이 효과적이라고 설명했다. 반면 복지나 인사처럼 가치 충돌이나 사회적 파장이 큰 분야에서는 보다 신중한 접근이 필요하다고 덧붙였다.
이와 함께 AI 활용 과정에서 중요한 과제로 ‘위험 관리’ 역시 언급했다. 황 교수는 “AI는 기존 사회의 편향 데이터를 그대로 학습할 가능성이 크다”면서 “잘못 설계된 알고리즘은 오히려 사회적 문제를 증폭시킬 수 있다”고 지적했다. 결국 “공공부문에서는 AI를 단순한 기술 도입의 차원으로 접근하기보다, 자동화의 범위와 혁신이 필요한 영역을 함께 고려하는 전략적 판단이 필요하다”는 설명이다.
나아가 지방정부 AI 전환의 핵심으로는 ‘데이터 통합’과 ‘협업 구조’를 제시했다. 그는 “지방정부는 지역 단위의 작은 데이터를 연결해 생활밀착형 문제를 해결할 수 있다는 점에서 오히려 강점이 있다”면서 “교통·안전·복지 등 서로 다른 데이터를 결합해 지역 문제를 해결하는 방식이 앞으로 지방정부 AX의 중요한 방향이 될 것”이라고 전망했다.
마지막으로 황 교수는 “지방정부가 AI 기술 자체를 깊이 이해할 필요는 없다”면서 “중요한 것은 어떤 AI 기술을 어떤 행정 문제에 적용할 것인지 고민하는 것”이라고 강조했다.
