AI 정부 실험실 사례 3가지, 예산·재난·민원 혁신
공공기관 일이 왜 느리냐고 물으면 대부분 "예산"과 "절차"를 답합니다. 그런데 최근 나온 AI 정부 실험실 사례를 보면 그 대답이 조금 흔들립니다. 별도 예산도, 개발 용역도, 기획 심의도 없이 현장 공무원이 직접 만든 시제품이 시범운영 20일 만에 38건 등록됐거든요. 하루 두 건꼴입니다. 아이디어를 올리면 시제품이 나오기까지 걸리는 시간은 2~3분이라고 합니다.
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| 산도 용역도 없이, 담당자가 직접 만드는 구조로 바뀌었습니다 |
1. AI 정부 실험실 사례가 나온 배경 — 절차를 건너뛴 구조
행정안전부는 2026년 7월 3일부터 'AI 정부 실험실'을 인터넷망 기반으로 시범 운영하고 있습니다. 업무를 맡은 공무원이 대화형(바이브) 코딩과 AI 코딩도구, 개방 데이터, 공공 API를 써서 반복 업무와 국민 불편을 개선할 시제품을 직접 만들고 검증하는 환경입니다.
기존 공공 정보화 사업은 아무리 작은 아이디어여도 예산 확보 → 사전 기획 → 구축 → 운영 절차를 밟아야 했습니다. 아이디어가 좋아도 구현까지 몇 개월, 길게는 몇 년이 걸리는 구조였죠. AI 정부 실험실 사례들이 눈길을 끄는 이유는 결과물의 화려함이 아니라, 문제를 발견한 사람이 곧바로 만드는 사람이 됐다는 순서의 변화에 있습니다.
만들어진 시제품은 '공공 개발산출물 저장소(공공 깃랩)'에 문서·소스코드·프롬프트까지 함께 등록돼 다른 기관이 재사용할 수 있게 관리됩니다.
2. AI 정부 실험실 사례 3종 — 예산·재난·민원을 한 화면으로
시범운영 초기에 대표 과제로 꼽힌 세 가지입니다.
나라 예산 한눈에
중앙관서 예산 설명 자료를 자동으로 수집·분석해 웹에서 검색·필터링하는 대시보드입니다. 세부 사업명, 소관 부처, 담당 부서, 예산액, 전년 대비 증감 현황까지 한 화면에서 확인됩니다. 예전에는 기관별 파일을 하나하나 내려받아 열어봐야 했습니다. 행안부 내부 게시판에 공유되자 "개별 파일을 열지 않고 바로 검색된다"는 반응이 이어졌다고 합니다.
재난 문자 지도
재난안전문자 공공 API를 이용해 최근 발송된 재난 문자를 지도와 목록으로 동시에 보여줍니다. 재해 유형·기간·지역별 필터가 있고, 시·군·구별 발송 현황이 지도 위에 시각화됩니다. 호우 상황에서 담당자가 지역별 발송 현황을 비교해 추가 발송 여부를 빠르게 판단할 수 있다는 게 핵심입니다.
모두의 민원콜
임금체불, 여권 발급, 불법 주정차 신고, 전세사기처럼 생활 민원 내용을 한 문장으로 입력하면 관련도가 높은 콜센터와 담당 기관을 순서대로 안내합니다. 위치 정보를 활용해 가까운 지자체 생활민원 연락처도 함께 제공합니다.
3. AI 정부 실험실 사례에서 개인이 그대로 가져올 3가지
정부 이야기로만 읽고 넘기기엔 아깝습니다. 세 과제의 공통 구조는 개인 업무에도 그대로 적용됩니다.
첫째, 문제 정의가 전부입니다. 세 과제 모두 "매번 파일을 열어봐야 한다", "목록만 봐선 전체가 안 보인다", "어디로 전화해야 할지 모르겠다"는 한 문장짜리 불편에서 출발했습니다. 도구가 좋아서 성과가 난 게 아니라, 불편이 구체적이어서 성과가 났습니다.
둘째, 이미 공개된 데이터를 씁니다. 재난 문자 지도는 공공 API를, 나라 예산 한눈에는 공개된 예산 설명 자료를 씁니다. 새 데이터를 만든 게 아니라 있는 데이터를 다르게 보여준 것뿐입니다.
셋째, 완성품이 아니라 시제품으로 시작합니다. 2~3분 만에 만들어 반응을 보고 고칩니다.
📌 황규철 인공지능정부실장은 누구인가
현 행정안전부 인공지능정부실장. 행정안전부 재난안전정보센터장을 지낸 뒤 2024년 3월 인사에서 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관으로 교차 발령돼 소프트웨어·디지털 콘텐츠 정책을 맡았습니다. 이후 행안부로 돌아와 인공지능정부실장으로서 대화형 AI를 적용한 'AI 정부24' 시범서비스 브리핑을 직접 진행하는 등 공공 AI 전환 정책의 실무를 총괄하고 있습니다. 재난·정보화·소프트웨어 정책을 두루 거친 이력이라, AI 정부 실험실의 방향을 읽을 때 참고가 됩니다.
4. AI 정부 실험실 사례의 한계와 앞으로의 확산 계획
중요한 전제가 하나 있습니다. 현재 등록된 과제는 전부 실험·검증 단계의 시제품입니다. 실제 행정 현장에 적용하거나 대국민 서비스로 바꾸려면 보안, 개인정보 보호, 품질 검증을 추가로 거쳐야 합니다. 지금 당장 국민이 쓸 수 있는 서비스가 아니라는 뜻이죠.
행안부는 검증을 마친 우수 과제를 다른 중앙행정기관과 지방정부로 확산하고, 동시 접속 가능 인원을 현재 200명 수준에서 2027년까지 3,000명 수준으로 늘릴 계획입니다. 2027년에는 정부 내부 업무망으로도 확대해 법령·업무지침·민원사례 같은 내부 자료를 활용한 업무별 AI 에이전트 개발을 지원하고, 아이디어 제안부터 확산까지 관리하는 '공공 AX 포털'도 구축할 예정입니다. 참여 공무원에게는 우수 과제 포상 등 인센티브를 검토 중입니다.
황규철 인공지능정부실장은 현장을 가장 잘 아는 공무원의 아이디어가 빠르게 검증돼 국민이 체감하는 서비스 개선으로 이어지도록 지원하겠다는 취지를 밝혔습니다.
정리하면, AI 정부 실험실 사례의 진짜 의미는 결과물 세 개가 아닙니다. 불편을 느낀 사람이 곧바로 만들 수 있게 된 것, 그리고 그 결과물이 개인 PC가 아니라 공유 저장소에 쌓이기 시작했다는 점입니다. 이 구조는 조직 규모와 상관없이 따라 할 수 있습니다.
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🔗 참고 자료
- 행정안전부 보도자료 — 공공부문 AI 도입·활용 가이드
- 대한민국 정책브리핑 — AI 정부24 관련 브리핑
- 헤럴드경제 — 현장 밀착형 인공지능 과제들, 'AI 정부 실험실'에서 속속 가동
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