공공 부문에서의 AI 적용: 지금 시작해야 할까, 아니면 국가 예산을 기다려야 할까?

DNVN - 전문가들에 따르면, 오늘날 공공 부문에서 인공지능(AI)을 구현하는 데 가장 큰 장벽 중 하나는 자금 문제입니다. 제한된 예산의 맥락에서, 국가 예산을 기다리지 않고도 적절한 배포 모델과 가용한 리소스를 활용해 AI를 즉시 적용해 기회를 활용하는 것이 가능할까요?

사용 가능한 리소스로 시작하세요

타이닌성 과학기술부 전문가인 담하이당(Dam Hai Dang) 씨에 따르면, AI를 지역적으로 디지털 혁신에 적용하는 데 있어 가장 큰 과제는 자금 조달입니다. 공공 서비스를 위한 기본 가상 비서 시스템을 구축하는 데 드는 최소 비용은 최대 100억 VND입니다. 국가예산에만 의존한다면 실행과정이 장기화될 것이다.

타이닌은 자본을 기다리는 대신, 자체적으로 이용 가능한 자원으로 시작하기로 결정했습니다. 이 지역에서는 관광을 포함한 특정 분야에 AI를 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 요즘 관광객들은 구글을 ​​통해 정보를 검색하는 경우가 많지만, 이러한 정보 출처의 정확성은 항상 보장되지는 않습니다. 따라서 타이닌성은 당국이 인정하는 기준을 충족하는 레스토랑과 호텔에 대한 공식 데이터를 제공하는 동시에, 관광객이 합리적인 여행 일정을 세울 수 있도록 지원하는 AI 시스템을 개발했습니다.

타이닌성은 국가 기관 내에서 Gemini, DeepSeek, Meta 등과 같은 오픈 소스 AI 모델을 활용하여 가상 비서를 개발하고 있습니다. 향상된 검색 기술(RAG)을 적용하여 가상 비서가 지방 문서 관리 시스템에서 정보를 빠르게 검색할 수 있게 되면서 공무원들은 인프라에 너무 많은 투자를 하지 않고도 검색에 드는 시간을 절약할 수 있게 되었습니다.

2025년에는 더욱 최적의 모델이 개발됨에 따라 AI 적용 비용이 계속 감소할 것으로 예상됩니다. 타이닌 시는 AI 에이전트를 문서 관리 시스템에 통합해 자동으로 문서를 수신하고 분류하는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 관리 직원의 업무 부담을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 동시에 해당 지역은 AI를 공공 서비스로 확대해 사람들이 정보에 더 빠르고 정확하게 접근할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI를 비용이 아닌 투자로 생각하세요

관리 기관의 관점에서, 과학기술부(과학기술부)의 Tran Anh Tu 부국장은 AI를 국가 관리 활동에 통합하면 자원을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 작업 처리 속도도 향상될 것이라고 말했습니다. ChatGPT와 같은 널리 사용되는 애플리케이션 외에도 공공 부문에서는 복잡한 수동 프로세스를 줄이기 위한 효과적인 의사 결정 지원 및 데이터 집계 도구가 필요합니다.

공공 부문에 AI를 구현하려면 리더십 사고방식에서 조직 운영 방식으로의 변화가 필요합니다.

정부는 현재 데이터 인프라 구축, 인력 양성, 베트남어에 적합한 AI 모델 구축이라는 세 가지 주요 방향을 통해 AI를 기본 기술로 강력히 홍보하고 있습니다.

데이터와 관련하여, 호아락 국가 데이터 센터는 각 부처, 지부, 지방자치단체의 데이터를 저장하고 제공하기 위해 건설 중이며, 그 중 일부는 연구 및 응용 프로그램 개발에 개방될 예정입니다.

인적자원 측면에서는 현재 대학에서 50개가 넘는 AI 관련 교육 프로그램이 운영 중이나, 효과적인 활용을 보장하기 위해 공공부문에서 AI 지식의 보급을 확대할 필요가 있다.

기술 측면에서 베트남은 대규모 베트남어 데이터웨어하우스를 구축하는 많은 프로젝트를 시행하고 있으며, 이를 통해 해당 국가의 문화적 특성에 적합한 언어 모델 개발을 지원하고 있습니다.

하지만 투 씨는 지원 정책에도 불구하고 공공 부문에서 AI를 구현하려면 리더십 사고에서 조직 운영으로의 변화가 여전히 필요하다고 강조했습니다.

국가 혁신 센터(NIC) 부소장인 응우옌 쑤언 호아이(Nguyen Xuan Hoai) 준교수 박사는 AI 프로젝트를 홍보하려면 먼저 사고방식과 구현 방법을 바꿔야 한다고 말했습니다. 일부 AI 프로젝트는 단순한 비용으로 간주할 수 없으며, 장기 투자로 보아야 합니다.

또한, AI 프로젝트의 비용 산정 방식도 조정할 필요가 있다. AI의 전개 모델은 전통적인 정보기술 프로젝트와 다르기 때문이다. 예를 들어, AI는 운영 효율성을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는데, 왜 국가는 고정 수수료 방식 대신 성과 기반 지급 메커니즘을 채택하지 않을까요? AI 솔루션이 정부 운영 비용을 30% 절감한다면, 그 절감액 중 일부를 솔루션 제공업체에 지불하는 것이 가능할까요?

응웬 쑤언 호아이(Nguyen Xuan Hoai) 부교수에 따르면, 이를 위해서는 먼저 사고방식을 바꾸고 새로운 것을 받아들일 준비가 되어야 합니다. AI의 가격 책정은 선진국에서도 여전히 어려운 문제이므로, 베트남은 자국의 가격 책정 방법을 참고할 수 있습니다. 더욱 중요한 것은, 처음부터 완벽한 모델을 기대하기보다는 점진적으로 검증하고 조정할 수 있는 테스트 메커니즘(샌드박스)이 필요하다는 것입니다.

따라서 공공부문에서의 AI 적용은 반드시 막대한 자본을 투자하는 대규모 프로젝트에서 시작될 필요는 없다는 것을 알 수 있다. 타이닌은 유연한 접근 방식과 가용한 리소스를 활용하면 국가 기관이 지금 당장 AI를 완벽하게 구축할 수 있음을 보여주었습니다.

핵심은 사고방식을 바꾸고, 올바른 배포 모델을 찾고, 실험하려는 의지를 갖는 것입니다. AI가 더 이상 먼 개념이 아니라 경영을 최적화하고 사람들에게 서비스를 제공하는 실용적인 도구가 되면 이 기술에 대한 투자가 더욱 필요하고 시급해질 것입니다.

월광

출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/ung-dung-ai-trong-khu-vuc-cong-bat-dau-ngay-hay-cho-ngan-sach-nha-nuoc/20250323085933977