많은 기업들이 AI를 도입하며 비용 절감과 생산성 향상, 수익 증대 효과를 톡톡히 보고 있습니다. AI가 불필요한 반복 작업을 줄여줄 뿐 아니라 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 핵심 동력이 되고 있기 때문이죠. 그렇다면 정부나 공공 기관은 어떨까요? 공공 기관들 역시 AI를 통해 행정 효율성을 높이고 있지만 사실 궁극적인 목적은 따로 있는데요. 바로 AI를 활용해 정책을 효과적으로 수립하고 공공 서비스 대응력을 강화해 국민들의 삶의 질을 향상시키는 것입니다.

오늘 베스픽에서는 세계 각국의 정부와 공공 기관들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴볼 텐데요. 성공 사례는 물론 실패 사례와 그 원인을 분석해 공공 부문에서 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 점들을 알아보겠습니다.

새로운 규제나 정책을 만들 때 국민들의 의견을 듣는 것은 매우 중요합니다. 하지만 수많은 의견을 정확히 검토하려면 많은 시간과 비용이 필요한데요. 이러한 문제를 해결하기 위해 영국 스코틀랜드 정부는 자체 AI 시스템인 Humphrey를 도입해 지난 5월, 처음으로 실제 정책 수립 과정에 Humphrey를 사용했습니다. 미용 시술 규제와 관련한 2,000건 이상의 의견에 대해 AI가 검토해 핵심 주제를 파악하고 분류한 것인데요. 결과를 검증하기 위해 전문가들도 동일한 작업을 진행했는데 AI의 결과물과 대부분 일치했다고 하죠.

스코틀랜드 정부는 매년 500여 건의 협의를 진행하며 이때 국민들의 의견을 분석하는 데에만 75,000일이 걸린다고 하는데요. Humphrey를 사용하면 그만큼의 업무가 줄어들고 이것을 비용으로 환산하면 약 2,000만 파운드(한화 약 376억 원) 정도입니다. 무엇보다 가장 큰 변화는 AI를 통해 공정성을 확보할 수 있다는 점인데요. 분석 시간과 비용이 줄어들어 더 많은 의견을 참고할 수 있고, 사람의 선입견이 개입될 여지가 적어 일관된 분석이 가능하기 때문입니다. 영국의 과학기술부 장관 Peter Kyle은 AI가 국민이 자유롭게 의견을 제시할 수 있는 기반을 마련했다며 앞으로 영국 전역에서 Humphrey를 사용할 계획이라고 말했습니다.

사법 분야는 공공 부문 중에서도 특히 방대한 텍스트 문서들을 다루는 곳입니다. 그래서 많은 사법 기관들이 오래전부터 문서를 더 효율적으로 처리하기 위한 방법을 고민했는데요. 독일의 슈투트가르트 고등법원 역시 이러한 과제에 직면했습니다. 특히 최근 몇 년간 소송이 급증하며 1만 건 이상의 사건 처리가 지연됐고, 기존의 수동 작업만으로는 감당하기 어려운 상황에 이른 것입니다. 이에 슈투트가르트 고등법원은 AI 비서 OLGA를 도입했는데요. AI가 수많은 사건 문서를 자동으로 분류하고, 날짜나 사건 번호 등 메타데이터를 추출해 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 것이죠.

그 결과 판사와 서기는 문서를 더 빠르게 검토하고 연관된 사건들의 맥락까지 손쉽게 파악할 수 있게 되었습니다. 덕분에 단순 반복 업무에서 벗어나 복잡한 사건에 집중하고, 사건 처리 시간도 50% 이상 빨라졌다고 하죠. OLGA는 단순히 업무 속도를 높이는 데 그치지 않습니다. 슈투트가르트 고등법원은 처음 AI 비서를 개발할 때부터 데이터 보호와 투명성에 중점을 두었는데요. 따라서 OLGA는 사건 이력을 보존하고 모든 정보를 출처와 함께 보여주도록 설계되었고, 법원은 AI를 통해 효율성 뿐 아니라 본래의 목적과 공공의 가치도 지킬 수 있게 되었습니다.

AI는 국민들이 일상 속에서 누리는 공공 서비스를 바꾸기도 합니다. 접객업과 오락 산업이 주를 이루는 미국의 네바다 주는 코로나19로 큰 타격을 입고 실업수당 청구가 10배 이상 폭증했는데요. 실업수당 자격심사에 대한 항소 역시 늘어나 4만 건 이상의 소송이 쌓이며 수당 지급이 늦어지게 되었습니다. 네바다 주는 원활한 실업수당 지급을 위해 AI 시스템을 도입했습니다. AI가 온라인으로 진행된 항소 심리를 분석해 1차 결정을 제안하면, 이후 심판원이 내용을 검토해 최종 결정을 내리는 것이죠. 사람이 진행하면 몇 시간이 걸리던 일이 AI를 활용해 5분 만에 완성되며 실업수당 처리 속도가 4배 이상 빨라졌습니다. 

암스테르담 국립미술관은 총 100만 점 이상의 작품을 보유한 네덜란드의 대표 미술관인데요. 시각장애인이나 저시력자들도 작품을 체험할 수 있도록 전용 오디오 해설을 제공하고자 했습니다. 기존의 오디오 해설은 작품을 눈으로 보고 있다는 것을 전제로 해 전체적인 묘사가 부족했기 때문입니다. 하지만 모든 내용을 사람이 직접 제작하려면 수십 년이 걸릴 것으로 예상되었는데요. 이에 암스테르담 미술관은 AI를 활용했습니다. Vision AI로 작품 이미지를 분석하고, AI 모델에게 설명 자료를 학습시켜 단 몇 시간 만에 모든 작업을 완료한 것이죠. AI로 인해 누구나 동등하게 공공 문화 서비스에 다가가고 향유할 수 있게 되었습니다.

하지만 한 연구에 따르면 공공 부문 AI 사업의 70% 이상이 파일럿 단계를 벗어나지 못하고 있는데요. 대부분 기술적 문제라기보다 공공의 목표와 우선순위에 부합하지 못했기 때문입니다. 영국의 한 카운티에서는 AI 기반의 사회복지 평가 도구를 도입하려고 했지만 결국 장벽에 부딪혔는데요. 기존의 시스템, AI에 익숙하지 않은 사회복지사들, 그리고 성과를 증명해야 하는 정치적 상황 등을 고려하지 못했기 때문입니다. 이처럼 공공 부문의 기존 시스템이나 인력, 그리고 조직의 목표나 관련 조직들의 이해관계 등을 고려하지 않고 AI 도입만을 외치면 결국 그 프로젝트는 실패할 확률이 높은 것이죠.

효율성만을 강조하는 것 역시 실패로 이어지는 지름길입니다. 덴마크 복지 기관은 작년 AI 기반의 시스템을 도입했으나 많은 비판을 받았는데요. 부정 수급 대상자를 판별하기 위한 것이었지만 오히려 장애인, 저소득층, 난민 등 특정 대상을 차별하고 있음이 밝혀졌기 때문입니다. 효율성을 앞세운 나머지 공공 시스템의 본래 목표와 가치인 공정성과 정확성을 지키지 못한 것이죠.

이 밖에도 AI에 대한 이해 부족 역시 실패 원인으로 작용하는데요. 한 정부 기관은 AI 프로젝트를 시작했지만 PoC 단계에만 예산을 배정해 이후 프로젝트를 이어갈 수 없었다고 합니다. 한 번 구축하면 끝나는 기존의 소프트웨어와는 달리 AI는 정기적인 업그레이드, 직원 교육, 모니터링 등 장기적인 비용이 필요한데 이를 반영하지 않았기 때문입니다. 따라서 공공 부문에서 성공적으로 AI를 도입하기 위해서는 다음 내용을 꼭 참고하셔야 합니다.

지금까지 해외 국가들의 AI 활용 사례를 살펴보았는데요. 우리나라 역시 공공 영역에서 AI를 적극 활용하고 있습니다. 얼마 전 대한민국 정부는 국정 과제에 대한 국민들의 의견을 반영하기 위해 AI 기반 국민소통 플랫폼 ‘모두의 광장’을 운영했는데요. 이 과정에서 AI는 텍스트, 음성, 동영상, 이미지 등 다양한 형식으로 제안된 국민 의견들을 요약하고 분류해 키워드를 추출했고요. 이후 적절한 부처를 추천하고 비슷한 제안은 없는지 확인하는 등 공약 매핑의 전 과정을 신속하게 처리했습니다. 덕분에 2개월 만에 총 181만 건의 의견을 빠르고 정확하게 검토해 237건의 국정 과제로 반영할 수 있었습니다.

이번 ‘모두의 광장’ 프로젝트는 베스핀글로벌의 HelpNow Agentic AI Platform이 함께했는데요. 베스핀글로벌의 대규모 공공 사업 경험과 AI 역량을 바탕으로 클라우드 인프라부터 전방위 보안까지, 안정적이고 믿을 수 있는 AI 소통 플랫폼을 구현했다는 평가입니다. 실제로 베스핀글로벌은 서울관광재단, 울산교육청 등 다양한 공공기관의 AI 프로젝트를 진행해 왔는데요. 공공 부문 AI 도입에 궁금한 점이 있다면 든든한 AI 파트너 베스핀글로벌에 문의해 주시기 바랍니다!