[정책 분석] 성남시 AI 챔피언 5명…AI 행정, '인증' 넘어 성과로 증명해야

블루·그린 5명 확보, 실제 과제·업무시간 절감·예산 효과 공개 부족

인공지능(AI)챔피언 블루 인증 획득한 김동주 주무관 (사진=성남시 제공)

성남시가 인공지능(AI)을 행정에 접목할 전문인력을 잇달아 배출하면서 'AI 행정혁신'에 속도를 내고 있다.

최근 공공의료정책관 김동주 주무관이 블루(Blue), 수정구청 박정미 주무관이 그린(Green) 인증을 받으면서 성남시 AI 챔피언은 블루 2명, 그린 3명 등 모두 5명으로 늘었다.

하지만 AI 챔피언 숫자가 늘었다는 사실만으로 행정혁신의 성과를 판단하기에는 아직 이르다.

핵심은 인증자 수가 아니라 이들이 실제 행정업무를 얼마나 바꿨는지다.

어떤 업무에 AI를 적용했는지, 기존 업무에 투입되던 시간이 얼마나 줄었는지, 예산은 얼마나 들어갔는지, 시민이 체감할 만한 서비스 개선이 있었는지 등 구체적인 성과가 함께 제시돼야 한다.

■ '5명 배출' 무엇이 달라졌나

AI 챔피언 제도는 단순히 생성형 AI 사용법을 배우는 교육과는 차이가 있다.

그린 등급은 생성형 AI를 활용해 행정업무를 효율화하고 서비스를 개선할 수 있는 실무역량을, 블루 등급은 AI 전환사업을 직접 기획·설계하고 개념검증(PoC)부터 구축과 실행까지 수행할 수 있는 역량을 평가한다.

즉 인증의 취지를 놓고 보면 최종적인 평가 기준은 '교육을 받았느냐'가 아니라 현업에서 실제 결과물을 만들었느냐에 있어야 한다.

성남시가 밝힌 자료에서는 이번에 2명이 추가 인증을 받아 AI 챔피언이 5명으로 증가했다는 사실과 AI 활용 역량을 높이기 위한 활동이 소개됐다.

반면 챔피언 5명이 각각 어떤 업무를 대상으로 AI 과제를 수행했는지, 해당 과제가 실제 행정 시스템에 적용됐는지, 업무 처리시간이 얼마나 단축됐는지 등의 정량적인 지표는 충분히 공개되지 않았다.

AI 행정의 성과를 시민 입장에서 판단하려면 최소한 'AI 도입 전과 후'의 비교자료가 필요하다. 예를 들어 민원 처리에 30분이 걸리던 업무가 AI 도입 이후 10분으로 줄었다면 생산성 향상을 객관적으로 확인할 수 있다.

반대로 AI를 활용했다는 사실만 있고 처리시간이나 비용의 변화가 측정되지 않았다면 행정혁신의 효과는 평가하기 어렵다.

■ 7억여 원 규모 행정AI 사업…투자 대비 효과는

성남시는 AI 챔피언 육성과 별개로 생성형 AI를 활용한 행정업무 지원 서비스 구축에도 상당한 재원을 투입하고 있다.

2026년에는 생성형 AI 기반 행정업무 지원 서비스 구축을 위해 7억여 원 규모의 사업을 추진하고 있다. 사업의 방향은 반복적인 행정업무를 줄이고 업무 효율성과 시민 서비스 품질을 높이는 데 있다.

문제는 7억여 원을 투입해 실제 얼마나 많은 업무를 줄일 수 있는가 이고, AI 시스템 구축에 비용이 들어가는 것 자체는 문제가 아지만 중요한 것은 투자 이후 발생하는 편익이다.

사업이 정상적으로 작동한다면 적어도 다음과 같은 성과를 측정할 수 있어야 한다. 연간 AI 활용 업무 건수, 직원 1인당 업무 처리시간 변화, 반복업무 감소시간, 민원 처리 기간 단축, 외부 용역 또는 행정비용 절감액, AI 활용에 따른 오류 및 재작업 감소, 실제 시민 서비스 개선 건수의 지표가 없다면 7억여 원이라는 투자 규모와 행정혁신이라는 정책 목표 사이의 연결고리를 확인하기 어렵다.

■ AI 챔피언과 행정AI 사업, 따로 움직이나

특히 주목해야 할 부분은 AI 전문인력 양성과 행정AI 시스템 구축이 하나의 정책체계로 연결되고 있는지 여부다.

블루 인증자는 AI 전환사업을 기획하고 설계해 실제 구축·실행까지 할 수 있는 역량을 갖춘 인력이다.

그렇다면 성남시가 추진하는 행정AI 사업에서 AI 챔피언들이 어떤 역할을 맡고 있는지가 중요한 검증 대상이 된다.

AI 챔피언이 현장에서 개선과제를 발굴하고 이를 실제 시스템 개발에 반영한다면 인력 양성과 시스템 구축이 선순환 구조를 만들 수 있다.

반면 AI 챔피언은 별도로 인증하고, 실제 AI 시스템 구축은 외부 사업자나 별도의 용역사업에 의존한다면 'AI 인재 육성'과 'AI 행정 전환'이 각각 따로 움직이는 구조가 될 수 있다.

따라서 시는 AI 챔피언별 과제와 행정AI 사업의 연계 여부를 시민에게 설명할 필요가 있다.

■ DLC도 '활동'보다 '결과'가 중요

성남시는 공무원 AI 동호회인 'DLC(Deep Learning Crew)'를 운영하며 직원들이 AI 활용 사례와 행정자동화 방법을 연구하고 공유하도록 하고 있다.

조직 내부에서 AI 활용 문화를 확산한다는 점에서는 의미가 있다. 그러나 동호회 역시 활동 자체가 성과가 될 수는 없다. 몇 차례 교육했는지, 몇 명이 참여했는지보다 교육 이후 실제 업무가 몇 건 자동화됐는지가 중요하다.

여기에 DLC에서 개발하거나 공유한 기술이 실제 부서 업무에 적용됐는지, 일회성 실험을 넘어 정식 행정서비스로 발전한 사례가 있는지도 확인해야 한다.

특히 공무원이 직접 AI를 활용해 만든 업무자동화 사례가 있다면 기존 방식과 비교한 처리시간과 연간 절감시간을 공개하는 것이 가장 명확한 성과를 증명하는 방법이다.

■ AI 행정, '사람 숫자'에서 '절감한 시간'으로 평가해야

성남시가 AI 챔피언 5명을 확보한 것은 행정의 AI 전환을 위한 인적 기반을 갖추고 있다는 의미가 있다.

그러나 인증자 5명과 행정혁신 5건은 다르다. AI 전문가를 육성하는 것과 실제 행정 생산성을 높이는 것은 다른 문제다.

따라서 성남시가 앞으로 AI 행정을 성과사업으로 발전시키려면 인증자 수나 교육 횟수 같은 투입·과정 중심 지표에서 벗어나야 한다.

핵심 지표는 AI를 통해 1년에 몇 시간의 행정업무를 줄였는가. 그리고 그 결과 얼마의 예산을 절감했으며, 시민에게 돌아간 서비스 개선 효과는 무엇인가다.

예컨대 AI 챔피언 1명이 자동화한 업무가 연간 1,000시간의 반복업무를 줄였다면 그 자체가 측정 가능한 행정성과가 된다.

반대로 AI 교육과 인증에 상당한 시간과 비용을 들였지만 실제 업무시간 감소를 측정하지 않았다면 정책 효과를 입증하기 어렵다.

이번에 추진한 AI 행정이 진정한 혁신으로 평가받기 위해서는 이제 'AI 챔피언을 몇 명 만들었는가'보다 'AI로 행정을 얼마나 줄이고 빨라지게 했는가'를 공개해야 한다. 성남=이인국 기자