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공공기관 AX 전환 프로젝트: 서울시농수산식품공사 20개의 실행 과제를 구체화하다

AI 도구를 사용하는데도 공공기관 AX 전환은 왜 안될까요?


안녕하세요, 데이터다이빙입니다.

이번 글에서는 서울시농수산식품공사와 함께 진행한 ‘공공기관의 현업 중심 AX 전환 프로젝트 교육’을 소개합니다.

생성형 AI 교육은 빠르게 확산되고 있습니다. ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 도구를 익히고 업무에 활용해보는 시도도 늘어나고 있습니다. 하지만 공공기관 AX 전환은 단순히 새로운 AI 도구를 사용해보는 것만으로 완성되지 않습니다.

실제 업무 안에서 어떤 문제가 반복되고 있는지, 어떤 데이터와 문서를 활용할 수 있는지, 어떤 보안 기준과 운영 조건을 고려해야 하는지까지 함께 검토되어야 비로소 실행 가능한 AI 과제로 이어질 수 있습니다.

서울시농수산식품공사 멘토링 사진
서울시농수산식품공사 2-3차 멘토링 장면


이번 프로젝트는 전사 AI 교육, PoC 특강, 부서별 맞춤형 멘토링, 과제 검증, 후속 로드맵 수립을 하나의 흐름으로 연결해 공공기관의 AI 활용 과제를 실제 실행 가능한 단계로 구체화하여 맞춤형 교육으로 진행되었습니다.

프로젝트 과정에서는 부서별 AX 과제 총 79건을 발굴해, 최종 20개의 과제로 진행되었습니다.


툴 활용을 넘어, 실행 가능한 AX 과제로


그동안 많은 AI 교육은 생성형 AI 도구의 사용법을 익히는 방식으로 진행되어 왔습니다. 그러나 도구 활용법을 아는 것과 조직의 업무가 실제로 개선되는 것은 다른 문제입니다.


특히 공공기관의 AX 전환은 ‘AI로 구현할 수 있는가’만으로 결정할 수 없습니다.
행정안전부는 공공부문의 생성형 AI 활용 확대와 함께 정보 유출 방지, 결과 검증, 책임 있는 활용 기준을 강조하고 있으며, 국가사이버안보센터 역시 공공기관이 정보화사업의 계획 단계부터 보안성 검토를 수행하도록 안내하고 있습니다. AI 도입과 활용 확대만큼이나 데이터 보호와 안전한 운영 체계를 함께 갖추는 것이 공공 AX의 핵심 조건이 된 것입니다.

그래서 데이터다이빙은 이번 프로젝트를 네 가지 기준으로 설계했습니다.

1. 농수산식품공사의 현업 담당자들이 직접 AX가 필요하다고 느끼는 지점을 기반으로 정의한 과제인가?
2. 과업 기간 내에 모든 참여 인원이 PoC까지 진행이 가능하도록 세팅되었는가?
3. 활용 가능한 데이터의 범위와 보안정책, 관련 법령 등 공공기관의 복합적인 조건을 함께 고려하였는가?
4. 개인이나 단일 부서의 일회성 시도에 그치지 않고, 수행 결과가 조직 전체의 AX 역량으로 확장될 수 있는가?

이번 프로젝트는 이러한 기준을 바탕으로, 현업 담당자들이 직접 자신의 업무에서 개선 가능성을 찾고 이를 AX 과제로 발전시킬 수 있도록 구성되었습니다.

공공기관 현업 AX 전환 프로젝트


현업에서 출발한 79건의 AX 과제


AX 전환에서 가장 중요한 출발점은 현업의 문제를 정확히 이해하는 것입니다.

외부에서 일방적으로 과제를 제안하는 방식으로는 실제 업무에 맞는 AI 활용 방안을 찾기 어렵습니다.

이번 프로젝트에서는 현업 담당자들이 자신의 업무에서 느낀 반복 문제와 개선 아이디어를 직접 제안했습니다. 데이터다이빙은 제안된 아이디어가 단순한 가능성에 머물지 않고, 실제 업무에 적용 가능한 과제로 발전할 수 있도록 교육과 멘토링을 연결했습니다.

발굴된 과제는 다음과 같이 공사의 실제 업무와 맞닿은 영역을 중심으로 구성되었습니다.

공공기관 현업에서 출발한 AX 과제

데이터다이빙은 과제의 개수를 늘리는 것보다, 각 아이디어가 실제 업무에서 어떤 문제를 해결하는지 분명히 하는 데 집중했습니다. 활용 가능한 데이터, 적용 시점, 최소 기능, 성공 여부를 판단할 지표를 함께 검토하며 과제를 PoC 수준으로 구체화했습니다.


공공기관 AX 전환에 필요한 실행 조건 검토


공공기관 AX 전환은 기술 가능성만으로 판단하기 어렵습니다. 실제 업무에 적용되기 위해서는 여러 복잡한 요소들이 함께 검토되어야 합니다.

이 과정은 공공기관 AX 전환에서 중요한 의미를 갖습니다. AI를 도입하는 것 자체보다, 조직의 기준 안에서 지속적으로 운영 가능한 형태로 만드는 것이 더 중요하기 때문입니다.

이번 프로젝트에서도 데이터다이빙은 현업 아이디어가 실행 가능한 과제로 이어질 수 있도록 검토하기 위해, 다음과 같은 AX 과제 검증 프로세스를 거쳤습니다.

공공기관 현업에서 출발한 AX 과제 검증 프로세스
공공기관 AX 전환 실행 조건 검증 프로세스


20개 과제에서 확인한 구체적인 업무 개선 효과


이번 프로젝트의 성과는 과제 수만으로 설명되지 않습니다.
최종 완료 단계까지 진행된 20개 과제에서는 반복 업무의 처리 시간을 줄이고, 담당자의 판단과 검토를 지원할 수 있는 구체적인 결과가 확인되었습니다.

공공기관 AX 전환 강의자료 공공기관 AX 전환 강의자료
서울시농수산식품공사 강의자료 발췌


1. 반복 행정업무의 처리시간 단축


예산 정산 업무를 자동화한 과제에서는 회당 약 30시간이 소요되던 분류·집계 작업을 약 30분 수준으로 줄일 수 있는 가능성을 확인했습니다.

영수증 정보를 인식해 전표 초안을 작성하는 과제에서는 건당 약 1분이 걸리던 입력 업무를 수초 수준으로 단축했습니다. 반복 처리량이 많은 업무인 만큼, 향후 시스템 연계가 이뤄질 경우 담당자가 단순 입력보다 검토와 분석 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련했습니다.




2. 규정과 계약 검토 업무의 신속성 향상


규정 기반 감사 지원 과제에서는 관련 규정을 찾고 대조하는 데 약 51분이 걸리던 과정을 약 1분 수준으로 단축했습니다. AI와 담당자의 판단을 비교하는 검증도 함께 진행해, AI가 최종 판단을 대신하는 것이 아니라 규정 검색과 초안 작성을 보조하는 방식의 활용 가능성을 확인했습니다.

계약 관련 질의응답 과제에서는 대표 질문을 대상으로 출처가 포함된 답변을 검증하고, 반복적인 계약 문의에 대한 1차 확인 시간을 단축할 수 있음을 확인했습니다.




3. 데이터 분석과 보고서 작성 자동화


만 건 이상의 거래 데이터를 분석한 과제에서는 여러 지표를 자동 산출하고, 분석 결과를 보고서 형태로 정리하는 결과물을 구현했습니다. 기존에 수일에서 수주가 걸릴 수 있던 분석 업무를 수분에서 수시간 범위로 줄일 수 있는 가능성을 확인했습니다.

일일 유통시황 보고서 작성 과제에서도 내부 데이터와 외부 정보를 결합해 초안을 생성하면서, 기존 대비 작성 시간을 약 20% 이상 단축했습니다. 완전 자동화보다는 담당자가 검토할 수 있는 초안을 빠르게 만드는 방식이 실제 업무에 더 적합하다는 점도 함께 확인했습니다.



4. 가격·정산 업무의 정확성과 일관성 확보


농산물 가격 산정 과제에서는 반복적으로 적용되는 계산 규칙을 자동화해, 검증 범위 안에서 계산 정확도 100%와 오류 0건을 확인했습니다. 기존 약 80분이 걸리던 작업도 약 10분으로 줄였습니다.

축산물 단가 산정 과제에서는 기존 엑셀 중심 업무를 작동 가능한 자동화 결과물로 구현해, 단가 산정에 소요되는 시간을 크게 단축했습니다. 특히 개발 경험이 없는 현업 담당자가 자신의 업무 규칙을 직접 정리하고 결과물을 구현했다는 점에서 현업 주도 AX의 가능성을 보여주었습니다.



공공기관 AX 전환 프로젝트 최종 보고서
현업 담당자가 제시한 최종 보고서 발췌


공공기관의 기준 안에서 지속 가능한 AX로


공공기관 AX 전환은 기술 구현만으로 완성되지 않습니다.
실제 업무에 적용하기 위해서는 데이터 활용 가능성, 개인정보와 기밀정보 처리 기준, 내부 보안정책, 외부 AI 도구 활용 범위, 폐쇄망 환경과 기존 시스템 연계 가능성을 함께 고려해야 합니다.

데이터다이빙은 이러한 조건을 프로젝트 마지막에 점검하는 것이 아니라, 과제 발굴과 PoC 검토 단계부터 반영했습니다. 이를 통해 구현 가능성만 높은 과제가 아니라, 기관의 기준 안에서 운영할 수 있는 과제를 구분하고 후속 추진 방향을 마련했습니다.

이번 프로젝트는 한 번의 교육으로 공공기관 AX 전환을 완성한 사례가 아닙니다. 대신 직원들이 자신의 업무에서 AI 활용 기회를 발견하고, 데이터를 확인하고, 검증 기준을 세우고, 추진 여부를 판단할 수 있는 내부 경험을 축적한 과정입니다.

이러한 경험이 반복될 때 AX는 외부 전문가에게 의존하는 일회성 프로젝트가 아니라, 조직 내부에서 지속적으로 추진할 수 있는 역량으로 자리 잡을 수 있습니다.

모든 과제를 AI로 해결하는 것이 아니라, AI로 개선할 가치가 있는 업무와 먼저 준비해야 할 조건을 함께 찾습니다. 이를 통해 현업의 아이디어가 실질적인 업무 개선과 지속 가능한 AX 전환으로 이어질 수 있도록 끝까지 함께 협업하여 지원합니다.

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