Your journey to a GenAI future: A strategic path to success for government
정부기관 생성형 AI 도입, 민간 대비 ‘한 발 늦었다’
글로벌 데이터 분석 기업 SAS가 전 세계 1,600개 기관을 대상으로 실시한 조사에서 정부기관의 생성형 AI(GenAI) 도입이 민간 부문에 비해 다소 뒤처진 것으로 나타났다. 정부기관의 생성형 AI 도입률은 41%로 전체 산업 평균(45%)을 밑돌았으며, 향후 도입 계획이 있다고 응답한 비율도 9%로 전체 평균(44%)의 5분의 1 수준에 그쳤다.
특히 주목할 만한 점은 정부기관의 절반 이상(54%)이 생성형 AI 도입 계획이 없다고 응답한 것이다. 이는 전체 산업 평균(5%)의 10배가 넘는 수치다. 이러한 낮은 도입률은 정책 준비도와 이해도 부족으로 이어졌다. 직원들의 생성형 AI 사용 정책을 수립한 정부기관은 52%로, 전체 평균(61%)에 미치지 못했다. 고위 의사결정자들의 생성형 AI 이해도 역시 38%로, 전체 평균(48%)을 하회했다.
데이터 활용과 거버넌스가 최대 걸림돌
정부기관들은 생성형 AI 도입에 있어 데이터 프라이버시(78%)와 보안(77%), 거버넌스(62%)를 주요 우려사항으로 꼽았다. 이는 정부기관이 다루는 데이터의 민감성과 공공성을 고려할 때 당연한 결과로 보인다. 특히 공공·민간 데이터셋의 효과적인 활용(55%)과 개념에서 실제 적용으로의 전환(50%)을 가장 큰 과제로 인식했다.
거버넌스 체계 구축도 미흡한 것으로 나타났다. 포괄적인 거버넌스 프레임워크를 갖춘 정부기관은 4%에 불과했으며, 절반은 프레임워크가 없거나 임시방편적이라고 응답했다. 이는 전체 평균(39%)보다 높은 수준이다. 거버넌스 구축이 더딘 이유로는 기술적 제약(38%)이 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.
적극적인 투자와 긍정적 성과
부족한 준비에도 불구하고 정부기관들의 생성형 AI 투자 의지는 높았다. 응답자의 84%가 다음 회계연도에 생성형 AI 투자를 계획하고 있으며, 이 중 91%는 전용 예산을 확보했다고 답했다. 부서별로는 IT 부서의 31%가 이미 생성형 AI를 활용 중이며, 재무 부서의 61%는 도입을 계획하고 있어 실무 부서에서도 적극적인 움직임이 감지됐다.
실제 도입 기관들의 성과도 긍정적이다. 직원 경험과 만족도 개선(94%), 리스크 관리와 규정 준수(94%), 운영비용과 시간 절감(84%) 등에서 전체 평균을 상회하는 성과를 거뒀다. 응답자의 54%는 생성형 AI 통합으로 상당한 효율성 향상과 비용 절감이 이뤄질 것으로 기대했으며, 이는 전체 평균(49%)보다 높은 수준이다.
규제 준수와 프라이버시 리스크 관리
생성형 AI 규제 준수 준비도에서도 정부기관은 다소 뒤처진 것으로 나타났다. 현재와 향후 도입될 생성형 AI 규제를 완전히 또는 상당 수준 준수할 준비가 되어있다고 답한 비율은 51%로, 전체 평균(58%)을 밑돌았다. 의료 부문(49%)에 이어 두 번째로 낮은 수준이다.
대형 언어 모델(LLM)의 프라이버시 리스크 측정 방안에 대해서는 의견이 엇갈렸다. 39%는 자체 역량 개발을, 같은 비율로 외부 솔루션 도입을 고려하고 있다고 답했다. 우려스러운 점은 LLM 사용을 고려 중인 기관의 97%가 프라이버시 리스크 측정 시스템을 갖추지 않았다는 것이다. 정부기관이 다루는 데이터의 민감성을 고려할 때 시급한 개선이 필요한 부분이다.
예산 배분과 기술 도입 전략
거버넌스와 모니터링에 대한 예산 배분은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 13%는 관련 예산을 전혀 배정하지 않았으며, 51%는 전체 생성형 AI 예산의 1-10%만을 할당했다. 가장 적극적인 2%만이 예산의 25-50%를 거버넌스와 모니터링에 투자한다고 답했다.
기술 도입 방식에서는 28%가 외부 업체를 통한 통합을, 19%는 기업용 오케스트레이션 플랫폼을 통한 확장을 선호했다. 13%는 오픈소스를 활용한 자체 개발을 고려하고 있었다. 주목할 만한 점은 32%가 합성 데이터 사용을 고려하지 않는다고 답한 것으로, 이는 전체 평균(23%)보다 높은 수준이다.
향후 과제: 거버넌스 강화와 교육 확대
전문가들은 정부기관의 성공적인 생성형 AI 도입을 위해 다음과 같은 과제들을 제시했다. 첫째, AI와 생성형 AI 정책을 수립하거나 기존 IT 정책을 업데이트해야 한다. 둘째, 조직 전반에 걸쳐 AI와 생성형 AI의 현재와 향후 활용 계획, 관련 정책을 공유해야 한다. 셋째, 직원들이 생성형 AI를 이해하고 책임감 있게 효과적으로 활용할 수 있도록 교육 프로그램을 시작해야 한다.
특히 현재 직원들의 생성형 AI 친숙도가 35%로 전체 평균(46%)을 크게 밑도는 만큼, 리더십의 계획 공유와 교육 프로그램 개발이 시급한 것으로 나타났다. 또한 AI와 생성형 AI 활용에 있어 데이터 무결성이 중요해질 것으로 예상되는 만큼, 전사적 데이터 전략과 목표, 정책을 수립하는 강력한 데이터 거버넌스 구축도 필수적이다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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