[한국공공정책신문=김유리 기자]
1. 디지털 전환, 지방행정이 선도할 수 있을까 ?
인공지능(AI)의 파고는 정부, 기업, 교육계를 넘어 이제 지방행정의 현장까지 밀려들고 있다. 서울대 AI정책센터의 조사에 따르면, 2025년까지 대한민국 전체 공공서비스의 40% 이상이 자동화 또는 AI 기반으로 전환될 전망이다. 이는 단순히 기술의 문제가 아니다. 지역주민의 삶과 직결된 행정을 어떻게 효율화하고, 예측 가능하며, 신뢰도 높게 운영할 것인가 하는 문제다.
지방자치단체는 중앙정부보다 시민과 더가까운 ‘생활 행정’의 전진기지다. 그런 만큼 변화의 흐름에 앞서 대응해야 할 책임이 있다. 그런데 현장에서는 “AI는 고급기술”이라는 인식이 여전히 강하다. 일부 정보화담당자만의 일이란 고정관념속에서 많은 공무원이 AI를 ‘내업무와 무관한 것’으로 여기고 있는 것이다. 하지만 현실은 다르다. 공무원이 민원 답변을 하고, 예산을 짜고, 복지대상자를 선별하는 과정은 AI가 가장 강점을 발휘할 수 있는 영역이다.
서울 송파구는 AI 기반 민원 예측 시스템을 도입해 각동별 민원증가 시기와 내용을 사전 분석하고 있다. 주차, 쓰레기, 소음 등 반복적 민원의 패턴을 예측해 공무원을 사전 배치한 결과, 민원1차 처리율이 28% 개선됐고, 주민 만족도도 눈에 띄게 상승했다. 과거 같으면 숙련된 베테랑 주무관만 할 수 있던 ‘예감 행정’이, 이제 AI로 체계화되고 있는 것이다.
2. AI, 예산과 정책을 ‘데이터 기반’으로 설계하다.
공공행정의 핵심은 예산이고, 그 예산은 정책기획으로 연결된다. 과거에는 경험, 인맥, 정무적 판단이 기획의 중심이었지만, 이제는 데이터기반 의사결정(data-driven decision)이 대세다. AI는 방대한 행정데이터를 빠르게 분석해 예측 기반 정책설계가 가능하게 한다.
전라남도 순천시는 최근 AI기반으로 ‘농촌 마을소멸 위험도’ 분석 시스템을 개발했다. 해당 시스템은 고령인구 비율, 청년 이탈률, 병원·학교 접근성, 농업기반 소득지수 등을 분석해 소멸 위험지수를 산출한다. 이를 기반으로 ‘우선 투자 마을’을 선정하고 교통인프라, 돌봄 서비스 예산을 선제적으로 배정해 ‘공동화 현상’을 늦추는 데 앞장서 가고 있다..
이처럼 AI는 ‘정책 사후 평가’보다 ‘정책 사전 예측’의 시대를 연다. 광역시든 군 단위든, 예산은 한정되어 있고, 효과성은 필수다. AI는 수십 년치의 데이터를 학습해 정책 성과를 시뮬레이션하고, 우선순위에 대한 객관적 근거를 제공한다. 이는 정치적 논쟁을 줄이고 행정의 신뢰도를 높이는 효과로 이어진다.
3. AI와 복지행정: ‘선별적 복지’에서 ‘예방적 복지’로
지방행정의 절반은 복지다. 특히 고령화가 심화되는 한국사회에서 ‘복지 행정의 질’은 주민 삶의 질과 직결된다. AI는 복지 사각지대를 줄이고, 선별과 사후 대응 중심의 행정을 ‘예방 중심 복지’로 탈바꿈시킬 수 있다.
경기도 부천시는 2023년부터 ‘AI 돌봄 매니저’ 시스템을 운영중이다.
이 시스템은 독거노인의 생활 패턴(전등 점등, 냉난방기 사용, 움직임 등)을 센서와 AI로 분석해 이상 징후 발생 시 즉시 담당 공무원에게 알린다. 실제로 이 시스템 덕분에 응급상황을 조기에 발견해 생명을 구한 사례가 다수 보고되었다. 이전에는 공무원이 정기 방문이나 전화를 통해 이상 유무를 파악했다면, 이제는 AI가 실시간 감시자가 된 것이다.
또한 AI는 복지대상자 선별에서도 효율성을 높인다. 부산시는 빅데이터 기반으로 ‘위기가구 예측시스템’을 구축, 건강보험료 체납, 자녀 학교 출결, 통신비 미납 등 10개 지표를 AI가 분석해 위기 가능성이 높은 가구를 선별했다. 그 결과, 기존 사회복지 담당자가 놓치던 위기가구의 27%를 조기에 발굴할 수 있었다. 이는 복지예산의 낭비를 줄이고, 진짜 도움이 필요한 사람에게 지원이 전달되는 구조를 만든다.
4. AI 활용의 성패는 공무원의 인식과 기획역량에 달렸다.
결국 AI는 도구다. 어떤 도구든 그것을 ‘왜’ 사용하고, ‘어디에’ 적용할지 판단하는 주체는 사람이다. 지방자치단체가 AI 시대의 행정혁신을 이끌기 위해서는 기술보다 중요한 것이 있다. 바로 ‘공무원의 AI 기획역량’이다.
AI가 등장하면서 오히려 공무원에게는 더 높은 수준의 역량이 요구된다.
단순 반복업무는 줄어들지만, 데이터를 해석하고, 주민의 문제를 정의하며, 정책을 설계하고 협업하는 역량은 더욱 강조된다. 즉, 미래 공무원은 ‘정보 관리자’가 아니라 ‘문제 해결 디자이너’가 되어야 한다.
이를 위해 지자체는 다음과 같은 준비가 필요하다고 보여진다.
첫째로 AI 리터러시(Literacy) 교육 필수화이다. 단순한 디지털 기기 교육을 넘어, 실제 사례 기반의 AI 활용 교육을 전 부서 공무원에게 제공해야 한다. * 리터러시: 정보를 이해하고 활용할 수 있는 능력
특히 기획·복지·도시·예산 부서는 우선적으로 강화할 필요가 있다.
둘째로 부서 간 AI 협업 체계 구축이다. 특정 부서에서 성공한 AI 프로젝트는 조직 전체에 공유돼야 한다. 이를 위해 정기적인 AI 활용 포럼, 사례 발표회를 통해 조직 내 AI 확산 문화를 조성할 수 있다.
셋째로 지역 데이터 생태계 조성이다. AI는 양질의 데이터 없이는 무용지물이다. 지역내 기업, 대학, 시민사회와 함께 데이터를 공유하고 정제할 수 있는 ‘지역형 데이터 거버넌스’ 체계를 구축해야 할 것이다.
5. AI는 공무원을 대체하지 않는다. 다만, '변화하지 않는 공무원'을 대체할 뿐이다.
결국 질문은 하나다. 우리는 AI와 함께 일할 준비가 되어 있는가?
공무원을 대체하는 것이 AI가 아니라, 변화에 적응하지 못하는 공무원이 도태되는 시대가 도래하고 있다. 서울특별시, 부산광역시, 세종특별자치시등 전국의 선도 지자체들이 이미 AI기반 행정의 성과를 만들어 내고 있다.
이제 지자체 공무원은 AI를 ‘내 일의 일부’로 받아들이고, 그것을 ‘지역 문제 해결의 실천 도구’로 설계해야 한다.
지방행정이 변화의 선봉이 될 수 있다. 주민과 가장 가까운 곳에서, 주민의 삶을 가장 구체적으로 바꾸는 힘. 그것이 바로 AI 시대의 공무원이 가져야 할 사명이다. 이 거대한 전환은 거창한 계획이 아닌, 지금 바로 나의 책상 위, 내가 처리하는 민원 한건에서 시작될 수 있다는 것을 생각해 본다.
김정대
* 선진지방자치연수원 교수(현)
* 호남대학교 AI교양대학 초빙교수 (2016.9~2024.8)
* AI인공지능산업융합사업단 광주AI전문가 자문단(2023~ 현재)
* 광주광역시의회 산업건설전문위원(2013~2014)
* 저서 : 띵킹디자이너(2023)
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