공공행정, 생성형 AI로 혁신 가속…달성군의 도전과 과제

달성군이 생성형 인공지능(AI) 교육을 통해 행정업무 적용 확대에 본격적으로 나서고 있다. 이번 교육은 기존 행정 패러다임의 경직성을 넘어 디지털 혁신 역량을 체계적으로 강화하는 실질적인 시도로 주목받는다. 최근 전국 지방자치단체 중에서도 생성형 AI 도입 및 실무 전환이 중요한 현안으로 부상하는 가운데, 달성군 역시 효율적이고 투명한 행정 구현을 목표로 전략적 추진에 나섰다는 점에서 지역사회는 물론 관련 업계의 시선을 한 몸에 받고 있다.

달성군이 선택한 생AI 모델은 비교적 최신 대규모 언어모델(LLM) 계열로, 행정 문서 자동화, 민원 응대, 정책 자료 분석, 내부 커뮤니케이션 보조 등 다양한 행정업무에 초기 적용되고 있다. 기사에 따르면, 실무진을 대상으로 한 교육은 기본 사용법 위주에서 벗어나 과제 중심 실제 사례—예를 들어 데이터 기반 민원 대응 챗봇 설계, 업무보고 자동요약, 실시간 정책 정보 수집 등—로 구성되어 실무적 활용성을 극대화했다. 실제 참가자들은 “루틴 보고서 자동작성, 문의 답변의 신속성 향상, 방대한 규정·법령 자료 탐색 등 행정 생산성 측면에서 효과가 즉각적으로 확인됐다”는 반응이다.

유사한 지방자치단체 전략 사례로는, 경기 성남시가 2025년부터 생성형 AI를 활용한 민원상담 서비스를 선보여 평균 응대 시간이 절반 이상 단축된 점, 울산시가 부서별 맞춤형 생성AI 도구를 내장해 5만 건 이상의 문서 자동처리 실적을 남긴 점 등이 참고될 수 있다. 해외에서는 영국의 이스턴햄시가 GPT-계열 챗봇을 정책 문의, 예산편성 질의, 다국어 안내 등에서 대폭 활용해 업무 효율성 뿐 아니라 시민 만족도를 제고한 모범 사례로 언급된다.

생성형 AI의 행정 도입이 단순 자동화 이상의 파급효과를 낼 수 밖에 없는 이유는 정보 접근성의 획기적 개선과 실시간 행정의 기틀 마련에 있다. 기존에는 복잡한 시스템 간 정보전달 지연, 대민 서비스 편차, 자료 수집·분석 한계 등 각종 난제가 상존했다. 생성형 AI가 뒷받침된 시스템에서는 고정된 입력/출력 구조 대신 비정형 정보(예: 이메일, 민원 텍스트 등)를 실감나게 관리·가공할 수 있어, 복잡한 행정 통합 모듈의 허브로 작용할 전망이다. 달성군 관계자의 설명처럼, 이번 교육은 단순한 사용자 교육을 넘어서 기관 전체의 업무 프로세스 혁신까지 겨냥한 프로젝트다.

다만, 대량 업무자동화에는 데이터 품질 보증, 개인정보·민감정보 보호와 더불어 ‘AI의 판단에 대한 신뢰’ 이슈가 반드시 병행될 필요가 있다. 지방자치단체들은 몇 차례 테스트 운영 과정에서 부정확한 답변, 데이터 누락, 편향성(특정 지역정책 정보만 반복추천, 불균형 응답 등) 문제를 경험하고 있다. 이에 달성군 역시 AI활용 지침, 훈련 데이터 관리, 주요 판단과정 기록화 등 제도적 안전장치를 병행 중이다. 실제로 2026년 초 전국적으로 시행되고 있는 ‘공공AI 윤리 가이드라인’도 적극 도입되고 있다.

행정의 연속성과 효율성, 그리고 기술 신뢰성 언급이 반복되는 이유는 AI 자동화가 시민사회에 직접적 영향을 끼치는 서비스 ‘프론트’ 역할을 하기 때문이다. 실시간 민원서비스와 정보공개, 각종 허가·심사 행위 등 현장 행정에 자리잡은 생성형 AI의 성능 저하는 곧 행정 신뢰도나 지역사회 정보격차 문제로 직결될 수 있다. 이 때문에 달성군은 AI 서비스 도입 초기에 한정된 사용범위 내 실증—예를들어 보조적 보고서 작성, 자주 묻는 질문(FAQ) 자동화—에 집중했으며, 알고리즘 편향 해소 및 AI 판단 근거 투명성 확보에 많은 예산이 투입되고 있다.

기술 활용의 기회와 위험을 종합적으로 직시할 필요가 있다. 생성형 AI는 단순 반복업무 자동화, 정형화된 안내 업무 최적화에서는 이미 일정 수준의 안정성과 비용 감축 효과를 입증했다. 하지만 정성적 판단(민원 우선순위 결정, 예산 집행 방향 제안 등)은 여전히 인간 담당관(감독/심사자)의 조정이 반드시 수반되고 있으며, 시스템 감시 환경 역시 강화하고 있다. 국내외 문헌은 공공AI의 급성장 와중에도 “결국 인간-AI 협업 체계 중심으로 지속 운용해야 한다”는 논의를 일관되게 내놓고 있다.

달성군의 사례는 발 빠른 기술 적응과 공공 혁신에 대한 충분한 내부 공감대 형성이 병행될 때, AI 기반 행정 전환이 실제 성과로 이어질 수 있음을 입증한다. 향후 계획으로는, 행정업무 전반 자동화 확장, 데이터 거버넌스 고도화, 대민서비스 질적 개선 등이 단계별로 소개되고 있다. 과학적 실험정신과 엄격한 윤리준수, 데이터 보안체계 강화가 없는 단순 도입은 오히려 사회적·정책적 리스크만 키울 것임을 주지해야 한다.

지역 규모와 상관없이, 지속가능한 공공AI 도입 선순환 모델이 뿌리내릴 수 있도록 현장의 다양한 의견 청취와 피드백 중심의 실증문화 정착이 미래 행정 혁신의 최대 화두가 될 전망이다.
— 유재혁 ([email protected])