이미지=생성형AI

[대한민국명강사신문=조재옥]

“AI가 우리 업무를 어떻게 바꿀까.” 현장에서 자주 들리는 질문이다. 기술 뉴스는 넘쳐나지만, 막상 실무자 앞에 놓인 과제는 여전히 막연하다. 2026년을 기점으로 한 여러 AI 전망 보고서가 주목받는 이유도 여기에 있다. 이제 AI는 실험과 논의를 넘어, 실제 행정 현장에 적용되고 성과를 요구받는 단계로 접어들고 있기 때문이다.

여러 분석에서 공통적으로 언급되는 키워드는 명확하다. 기술 상용화, 규제의 본격 시행, 그리고 윤리와 거버넌스를 포함한 운영 체계다. OECD는 이미 공공부문 디지털 전환의 핵심 조건으로 ‘제도적 준비와 인적 역량’을 강조해 왔다. 기술 도입 속도보다, 그것을 관리하고 책임질 수 있는 행정 역량이 더 중요하다는 의미다.

특히 2026년은 자율 업무 자동화가 현실이 되는 시점으로 전망된다. 반복적인 민원 분류, 문서 초안 작성, 단순 검토 업무는 AI가 상당 부분 대체할 수 있다. 이는 인력 감축의 문제가 아니라, 행정의 집중도를 바꾸는 문제다. 사람이 해야 할 판단과 책임의 영역을 분명히 하고, 기계가 처리할 수 있는 부분을 명확히 구분하는 일이다. 자동화는 효율을 높이지만, 기준 없이 도입되면 오히려 혼선을 낳는다.

이와 동시에 규제 환경도 빠르게 정비되고 있다. 유럽연합의 EU AI Act는 고위험 AI에 대해 휴먼 인 더 루프, 투명성, 문서화를 의무화한다. 국내 역시 유사한 방향으로 제도 정비가 진행 중이다. 이는 공공기관에 AI를 쓰지 말라는 신호가 아니라, 책임 있게 쓰라는 요구다. 최종 판단 주체는 언제나 사람이라는 원칙이 행정 신뢰의 기반이 된다.

데이터 문제 역시 간과할 수 없다. 공공 데이터는 그 자체로 정책이자 신뢰다. 데이터가 어디에 저장되고, 누가 접근하며, 어떻게 관리되는지는 기술 문제가 아니라 행정의 책무다. 일부 기관이 내부 데이터와 외부 데이터를 구분해 관리하고, 정기 점검 체계를 운영하는 이유도 여기에 있다. 보안은 설정이 아니라 과정이라는 점을 다시 생각하게 된다.

결국 질문은 하나로 수렴한다. 우리는 준비되어 있는가. AI 도입이 목표가 아니라, 시민에게 더 나은 서비스를 제공하는 것이 목적이라면 답은 분명하다. 작은 업무부터 자동화를 점검하고, 데이터 기준을 정비하며, 법적 요구사항을 점검하는 일부터 시작해야 한다. 2026년은 기술의 해이기 이전에, 행정의 태도를 묻는 해다. 준비된 조직만이 AI를 도구로 삼을 수 있다.