[디지털데일리 채성오기자] 생성형 AI(인공지능)가 전 산업에 스며들면서 공공 분야에서도 AI의 쓰임새가 높아지고 있다. 질문·답변, 이미지·음악·동영상·개발성 코드 생성 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 기술이 개발되면서 상대적으로 반복적인 업무가 많은 공공분야에서도 관련 기술 활용도가 높아지는 모습이다.

특히 데이터와 자동화를 기반으로 한 의사결정은 인간이 할 수 있는 실수나 오류 확률을 줄여주는 만큼 대국민 서비스에 적용할 경우 품질 향샹을 기대할 수 있다. 직원들의 단순 민원 업무도 대체할 수 있어 업무 부하를 줄여줄 수 있다는 강점이 있다. 다만, AI에 대한 불신과 몰이해는 여전히 관련 기술 도입의 걸림돌로 작용하는 모습이다.

클라우드 컨설팅 및 매니지먼트 전문 기업 '클루커스'의 장준호 팀장은 'AI 도입을 통한 업무 효율화'를 솔루션으로 제시했다. 9일 장 팀장은 <디지털데일리>에서 주최한 'AI WAVE 2024'에 참석해 '공공기관의 성공적인 AI 플랫폼 도입을 위한 기초 마련'을 주제로 발표를 진행했다.

그는 AI 통해 효율성을 높일 수 있는 대표적인 사례들을 설명했다. 먼저 업무 자동화를 통한 프로세스 효율화를 꾀할 수 있고, 데이터에 기반해 의사결정을 빠르게 처리할 수 있다. 이 외에도 대민 서비스의 품질이나 만족도를 개선하는데 활용 가능하며 안전 및 보안 강화와 효율적인 발전 지능형 관리의 영역까지 활용성을 고려할 수 있다.

장 팀장은 "AI를 도입하기 전 AI가 수행할 수 있고 활용할 수 있는 영역이 무엇인 지에 대해 먼저 고민해봐야 할 것"이라며 "다양한 사례가 있기 때문에 필요한 분야를 조사해 필요한 서비스를 검토해보는 것도 중요한 과제"라고 말했다.

이에 대해 장 팀장은 AI 도입 분야에 대한 충분한 고민과 검토가 필요하다고 조언했다. 서비스를 위한 조직 구성 및 기술력을 검토하는 한편 활용 사례(Use Case)를 준비해 실질적인 구현 계획을 비교·분석해야 효율성을 높일 수 있다. 비교·분석까지 마쳤다면 프로세스 확립과 서비스 레벨 목표를 만들어야 한다고 장 팀장은 설명했다.

다만, 실제 AI 기술을 활용해야 할 실무단계에서는 관련 기술을 도입하기까지 다양한 변수와 마주할 수 있다. 지원 체계에서 내부적으로 사업팀과 관리자를 지정하는 단계까지 진행한다고 해도 정해진 예산을 활용하는 공공기관 입장에서는 '비용' 문제가 뒤따른다. 특히 AI 관련 개발 인력을 직접 채용하거나 관련 기술을 습득하는데 상당 시간을 소요해야 하기 때문에 시간과 비용 측면에서 막대한 소모가 발생할 수 있다.

이에 대해 장 팀장은 "관련 기술 영역은 AI 개발사나 파트너사를 지정해 지원 받는 것이 가장 빠른 방법"이라며 "최근에는 공공기관과 개발사의 매칭 프로그램도 상당 수 존재하는 만큼, 필요에 따라 해당 분야를 찾아보는 것도 대안이 될 수 있을 것"이라고 말했다.

비용적인 변수를 해소했다면 프로세스 구축으로 넘어가야 한다. 프로세스 확립은 전체적인 사업의 틀을 구성하는 단게로 서비스 정리와 데이터 확보 및 정제 단계에 해당한다. 관련 개발을 통한 예산을 어떻게 분배해야 할 지, 결과물에 대한 검증과 상용화 혹은 내부 시스템 적용 등을 어떻게 정리해야 할지도 고민해야 할 요소 중 하나다. AI 서비스는 개발로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관리를 통해 성능을 개선해야 하고 이에 대한 모니터링도 필요하다. 이를 통해 운영 역량을 강화하는 것이다.

장 팀장은 "AI로 할 수 있는 영역과 할 수 없는 포인트에 대해서 충분히 고민하고 이에 대한 해결책을 찾아낼 수 있다면 각 기관이 원하는 AI 도입 솔루션을 찾아낼 수 있을 것"이라며 "공공 서비스의 접근성을 AI로 개선해 유저 만족도를 높이는 기대효과도 얻을 수 있다"고 말했다.

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