AI 에이전트는 개인의 생산성 향상을 넘어 정부 운영 영역에도 그 영향력을 넓혀가고 있습니다. 가트너(Gartner)에 따르면, 2028년까지 최소 80%의 정부가 AI 에이전트를 도입하여 반복적인 의사결정을 자동화하고 효율성과 서비스 전달 체계를 개선할 것으로 전망됩니다.
이 글은 SAS 글로벌 공공 부문 전략 자문위원인 제니퍼 로빈슨(Jennifer Robinson)의 글을 번역한 것입니다.(원문 보기)
이 때문에 정부 리더들은 국민의 신뢰를 유지하는 동시에 AI 에이전트를 통해 어떤 영역에서 가치를 창출할 수 있을지 결정해야 합니다.
세금 납부 불일치 감지 및 인프라 모니터링부터 응급 대응 개선, 질병 발생 식별, 복지 혜택 관리에 이르기까지 정부 전반에 걸친 AI 에이전트의 활용 범위는 지속적으로 확대되고 있습니다.
이러한 AI 역량은 새로운 기회를 창출하지만 신뢰, 거버넌스, 그리고 인간의 책임에 관한 새로운 질문을 던지기도 합니다. 적절한 감독이 이뤄지지 않는다면 AI 에이전트는 다음과 같은 문제들을 증폭시킬 수 있습니다.
- 편향 및 불공정한 결과
- 운영 및 규제 준수(컴플라이언스) 리스크
- 허위 정보 및 메시지 왜곡
- 사이버 보안 및 시스템 무결성 위협에 대한 노출
혁신의 속도가 너무 빨라 경쟁적으로 느껴질 수 있지만 AI 에이전트에 대한 준비는 단순한 기술 경쟁이 아닙니다. 제대로 이루어진다면, 이는 신뢰할 수 있고 효율적으로 관리된 환경 내에서 가치를 창출해 나가는 과정입니다. AI 에이전트를 자신 있게 도입하고 적용할 수 있는 명확하고 실용적인 방안을 함께 알아보겠습니다.
AI 에이전트란 무엇인가?
AI 에이전트는 인간이 다양한 수준에서 관여하며 복잡한 작업을 수행하거나 정보에 기반한 의사결정을 내리는 인공지능(AI) 기반 시스템입니다. 이들은 데이터 및 첨단 분석 도구를 통합함으로써 기존의 챗봇과 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘어, 다양한 산업 분야에 더욱 유연하게 적응하며 복잡한 추론을 수행할 수 있습니다.
1. 신뢰할 수 있는 데이터 기반 구축부터 시작하십시오.
AI 에이전트의 성능은 접근 가능한 데이터의 수준에 좌우됩니다. 따라서, 정부 기관은 공고한 데이터 관리 전략을 수립해야 합니다. AI 시대에 데이터 관리와 데이터 품질은 신뢰할 수 있고 윤리적이며 편향 없는 결과를 보장하는 데 필수적입니다. 정부 데이터의 대부분은 텍스트 및 이미지와 같은 비정형 형식으로 존재하며, 그 양은 지속적으로 증가하고 있습니다.
왜 신뢰할 수 있는 데이터 기반부터 시작해야 할까요? 그 데이터가 바로 AI 툴에 활용되기 때문입니다. 데이터가 오래되었거나 불일치하거나 접근 권한이 불명확하게 관리된다면, AI 에이전트가 서비스 제공을 효율적으로 확장하는 만큼 이러한 문제점들도 지속적으로 증가될 것입니다. 이는 공공 기관이 AI로 전환하기 전에 데이터 관리를 핵심 인프라로 다루어야 함을 더욱 분명히 보여줍니다.
2. AI 거버넌스는 핵심 요소입니다.
데이터가 정제되고 정렬되면, 그 후에는 투명하고 입증 가능하며 기관 및 정부 정책에 부합하는 에이전트를 구축하는 것이 필수적입니다.
AI 거버넌스는 AI의 사용 방식을 안내하고, AI가 안전하고 공정하며 신뢰할 수 있도록 보장하는 규칙, 프로세스 및 문화적 프레임워크 체계를 만들어 줍니다. 거버넌스를 통해 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)를 구현하는 것은, 확신할 수 있는 결과를 만들어냄으로써 국민의 신뢰를 공고히 하는 공공의 의무와도 직결됩니다.
감독, 운영, 규제 준수, 문화 등 네 가지 요소를 중심으로 협력적 거버넌스를 구축하게 되면, 기관은 책임감 있게 혁신을 추진해 나갈 수 있게 됩니다.
- 감독 (Oversight): AI 기술과 프로세스가 데이터 윤리 원칙에 뿌리를 내릴 수 있도록 가이드라인(가드레일)을 제공합니다. 이를 통해 AI 기반의 의사결정이 공정하고 투명하며 책임성을 유지하도록 보장합니다.
- 운영 (Operations): 기관의 핵심 과제 요구사항을 실용적이고 책임감 있는 AI 솔루션으로 구현합니다. 현장의 수요를 반영하여 규제 기대치와 데이터 윤리 기준에 부합하는 AI 기술을 개발합니다.
- 규제 준수 (Compliance): 기관의 조기 경보 시스템 역할을 수행합니다. AI 시스템이 대중에게 영향을 미치기 전에 위험 요소를 포착할 수 있도록 모니터링하고 감사하며, 기관의 임무에 대한 무결성을 보호하기 위해 조직 차원의 견제와 균형을 제공합니다.
- 문화 (Culture): 조직 구성원들이 책임감 있게 AI를 활용하도록 생태계를 조성합니다. 기관 전반에서 윤리적이고 투명하며 책임감 있는 AI 사용을 강화할 수 있도록 협업, 지식 공유 및 일상적인 행동 양식을 독려합니다.
AI 에이전트를 구현하는 것은 단순히 기술을 배치하는 것 이상을 요구합니다. 이는 공통된 전략을 중심으로 사람, 프로세스, 기술을 정렬하는 운영상의 준비성을 필요로 합니다. 책임성(Accountability)은 IT 부서에만 국한될 것이 아니라 조직 전반으로 확장되어야 합니다.
에이전틱 AI(Agentic AI)란 무엇인가?
에이전틱 AI는 더 높은 수준의 자율성과 의사결정 능력을 보여주는 지능형 시스템, 즉 ‘에이전트’를 의미합니다. 이러한 시스템은 의사결정을 내리고, 작업을 수행하며, 주어진 환경 내에서의 상호작용을 통해 학습할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 복잡한 목표를 자율적으로 달성하기 위해 여러 AI 에이전트를 활용하며, AI와 자동화, 그리고 인간의 감독을 결합하여 기업이 운영되고 의사결정을 내리며 기술과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의합니다.
AI 에이전트는 어떻게 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는가?
생성형 AI(GenAI)는 많은 AI 에이전트의 뒷단에서 추론 및 소통 엔진 역할을 수행하며, 에이전트가 의도를 이해하고 응답을 생성하며 더욱 복잡해지는 업무 흐름을 지원할 수 있도록 합니다.
하지만 생성형 AI 자체만으로는 한계가 있습니다. 환각 현상(Hallucination), 제한된 투명성, 보안 우려, 그리고 책임성의 부족은 의사결정이 복지 혜택, 공공 안전, 국민의 신뢰에 영향을 미칠 수 있는 정부 영역에서 훨씬 더 치명적인 결과를 초래합니다.
바로 이 지점에서 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)이 유용한 가치를 발휘합니다.
RAG는 모델의 내부 지식에만 의존하는 대신, AI 에이전트가 응답을 생성하기 전에 승인된 정책, 지침 및 사례 정보를 검색할 수 있도록 지원합니다. 출처가 확실한 기관의 신뢰할 수 있는 지식에 기반을 둠으로써 정확도를 향상시키고, 환각 현상을 줄이며, 기관이 의사결정 방식에 대해 더 높은 투명성과 가시성을 확보할 수 있게 합니다.
오늘날 우리가 목격하고 있는 가장 눈에 띄는 정부 활용 사례 중 상당수는 분석 시스템과 검색 에이전트를 결합하고 있습니다.
톰 사보(Tom Sabo), SAS 자문 솔루션 아키텍트
AI 모델과 의사결정 로직의 이러한 조합을 AI 에이전트로 전환하면 자동화가 가능해집니다. 수동으로 일련의 프로그램을 실행하는 대신, 시스템을 통해 자동으로 구동시킬 수 있습니다.
하루 종일 사건들을 처리했지만, 결국 업무를 시작했을 때보다 대기 목록에 더 많은 사례가 쌓인 복지 담당자를 상상해 보십시오. 이는 우리가 흔히 볼 수 있는 딜레마입니다. 이제 AI 에이전트를 활용할 경우, 다음과 같은 업무를 수행할 수 있게 됩니다.
이러한 조치들을 통해 AI 에이전트는 담당자의 일상을 수동적인 대응 방식에서 전략적인 업무 혁신으로 전환할 수 있습니다. AI 에이전트는 사례 검토 과정에서 가장 시간이 많이 소요되는 단계를 간소화하지만, 그럼에도 인간의 역할은 여전히 필수적입니다. 출처 간 정보가 충돌하거나, 새로운 유형의 사례이거나, 특별한 주의가 필요한 상황일 때 담당자는 여전히 주도적으로 판단을 내립니다.
그 결과, 공공 서비스를 정의하는 전문성과 섬세함을 유지하면서도 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.
공공 부문 리더를 위한 시사점
정부 기관에서 AI 에이전트의 활용 가능성은 무궁무진합니다. 좋은 경우이건 나쁜 경우이건 의사결정 자동화에 깊은 영향을 미칠 수 있습니다. 정책 분석, 사례 검토, 핵심 임무 데이터 평가, 작업 수행 등 그 어떤 목적으로 AI 에이전트를 도입하든 정부 리더들이 반드시 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
- AI 에이전트는 의사결정을 정적인 제어 로직(Logic)에서 동적인 업무 흐름(Workflow)으로 자동화합니다. 주어진 맥락에서 어떤 데이터, 모델, 시스템, 조직 규칙이 관련성이 있는지를 판단하는 것은 바로 에이전트 자체입니다.
- AI 에이전트는 에이전트가 알고 있는 것과 수행할 수 있는 작업을 정의하는 도구들과 연결됩니다. 이를 통해 환각 현상을 방지하면서 에이전트의 의사결정을 객관적 사실에 기반하도록 만듭니다.
- AI 에이전트는 사용되는 데이터와 도구에 대한 거버넌스 및 투명성을 필요로 하며, 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 특히 ‘수행할 수 없는 작업’을 정의하는 가드레일이 필요합니다. 이에 더해, AI 에이전트는 인간의 도움을 요청하도록 의도적으로 설계되어야 합니다. 이는 한계가 아니라, 특히 위험하거나 불확실한 상황에서 시스템을 더욱 풍부하게 만드는 요소입니다.
AI 에이전트가 정부 운영을 빠르게 변화시키고 있는 가운데, 가장 지속 가능한 혁신은 책임성과 혁신을 결합하고 모든 시스템이 데이터 무결성에 기반하도록 하는 것입니다. 결국, 결과에 대해 신뢰할 수 없다면 자동화와 속도는 기관이나 국민 모두에게 아무런 의미가 없기 때문입니다.
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