[트렌드 리포트] 공공 AX가 생각보다 느린 이유: 기술이 아닌 구조

많은 공공기관이 AI 프로젝트를 추진하고 있지만, 상당수는 여전히 PoC(Proof of Concept) 단계에 머물러 있다. 이는 기술 자체의 문제라기보다 데이터, 조직, 인프라 등 구조적인 문제에서 기인한다.

공공 AX 확산을 가로막는 주요 장애 요소는 다음과 같다:

• 데이터 활용 기반의 한계: 기관·부서별 데이터 분산 및 높은 비정형 데이터 비중으로 인한 데이터 정합성 부족
• 인프라 및 플랫폼 제약: AI 서비스를 안정적으로 운영할 클라우드 인프라와 플랫폼 환경 미비
• 조직 구조와 이해관계의 복잡성: 복잡한 의사결정 과정과 부서 간 이해관계로 인한 자원 배분의 어려움

반면 민간기업은 데이터 거버넌스를 구축하고 클라우드 기반의 유연한 인프라를 활용하며, RAG 기반의 실무 적용을 통해 빠르게 AX를 추진하고 있다.

공공 AX가 실제 서비스로 확산되려면 행정 패러다임의 전환, AI 거버넌스 및 윤리 체계 구축, 데이터 인프라 확보, 그리고 민관 협력 체계 마련이 필수적이다. 결국 공공 AX의 다음 단계는 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 전략 수립으로 이어진다.