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소프트웨어정책연구소(SPRi) 안성원 실장

공공부문의 인공지능(AI) 성공적 도입을 위해서는 '전문인력 확보', 'AI 인프라 구축', '제도 개선'이라는 3대 과제 해결이 시급하다는 분석이 제기됐다.

소프트웨어정책연구소(SPRi)의 안성원 실장은 이달 23일 열리는 '2025 공공기관 AI 도입 & 2026 계획 수립을 위한 실무 세미나'에 앞서 가진 인터뷰에서 공공부문 AI 도입 과제에 대해 이같이 밝혔다.

소프트웨어정책연구소는 최근 10년간 401개 공공기관의 AI 관련 계약 5891건을 분석하고, 19개 기관을 대상으로 한 심층 인터뷰를 바탕으로 '2024년 공공부문 AI 도입현황 연구' 보고서를 발표했다. 안 실장은 “지난 10년간 공공기관의 AI 도입이 급속히 확산됐지만, 성공적 안착을 위해서는 근본적인 구조 개선이 필요하다”고 강조했다.

보고서에 따르면 AI 관련 계약 건수는 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 약 7배 증가했고, 계약 금액도 2,823억원에서 1조 2,379억원으로 양적 성장이 뚜렷했다. 하지만 사례 분석 과정에서 구조적 문제점들이 드러났다. 특히 기존 IT 시스템 도입 프로세스가 데이터 학습·재학습이 핵심인 AI 시스템 특성을 제대로 반영하지 못하고 있다는 점이 가장 큰 문제로 지적됐다.

안성원 실장은 공공 AI 도입을 위한 3대 과제에 대해 다음과 같이 설명했다. 첫 번째 과제인 'AI 전문인력 확보'는 단순한 채용 확대를 넘어서는 개념이다. 그는 “공공기관 고유 업무에 AI를 접목하려면 AI 기술과 도메인 지식을 모두 갖춘 인력이 필요한데, 현실적으로 이런 인재를 외부에서 찾기는 어렵다”며 “기관 내부 구성원의 AI 역량을 체계적으로 키우고, 전문가 중심의 신속한 의사결정 체제를 만드는 것이 핵심”이라고 설명했다.

이를 위해 PoC(Proof of Concept) 사업 확대를 통한 단계적 경험 축적과 과기정통부·NIA의 '디지털 공공서비스 혁신 프로젝트' 등 지원사업 적극 활용을 제안했다.

두 번째 과제인 'AI 인프라 중심 사업 추진'은 데이터가 AI 시스템 성능을 좌우한다는 특성에 주목한 것이다. 안 실장은 “확보된 데이터의 종류, 품질, 양에 따라 시스템 성능과 구축 기간, 예산이 크게 달라진다”며 “기획 단계부터 데이터 확보 계획을 구체적으로 수립하고, 재학습을 위한 지속적 데이터 관리 체계를 만들어야 한다”고 강조했다.

특히 AI 시스템의 학습 시와 운영 시 컴퓨팅 파워 편차가 크다는 점을 지적하며 “외부 클라우드 서비스 활용을 포함한 하드웨어 확보 계획이 필수”라고 덧붙였다.

세 번째 과제인 '제도 개선'의 핵심은 2020년 도입된 디지털서비스 전문계약제도의 적극 활용이다. 현행 조달 계약 절차로는 계약 체결만 수개월이 소요돼 1년짜리 사업의 실제 개발 기간이 6개월도 안 되는 상황이 빈발하고 있다.

안 실장은 “데이터 전처리 등 추가 단계가 필요한 AI 사업 특성상 기존 절차로는 한계가 명확하다”며 “디지털서비스 전문계약제도를 통해 계약 기간을 단축하고 유연한 기능 확장이 가능하다”고 설명했다. 그는 특히 “LG 엑사원, 네이버 하이퍼클로바X, SKT 에이닷, KT 믿:음 등 민간 초거대 AI 서비스를 이 제도를 통해 활용하면 공공기관의 AI 도입과 혁신적 공공서비스 창출을 가속화할 수 있다”고 기대했다.

한편 안성원 실장은 이달 23일 잠실 광고문화회관에서 '그래서 공공기관 AI 도입, 어디서부터 어떻게 할 것인가?'라는 주제로 열리는 세미나에서 '공공부문 AI 도입 현황과 과제'를 주제로 발표한다.

이번 행사는 공공기관 LLM 도입 전략부터 필요기술, 공공 AI 도입 TF 구성 가이드까지 공공기관의 AI 담당자가 알아야 할 실무 위주의 발표로 구성돼 있다. 행사에 관한 자세한 정보는 행사 홈페이지(https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=413)에서 확인할 수 있다.

유은정 기자 judy6956@etnews.com

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