NORAI 프로젝트: 발레아레스 제도가 AI를 활용해 관료주의를 줄이는 방법 – 545만 유로로 행정 혁신

행정 2.0: 발레아레스 제도는 545만 유로를 투자하여 AI 운영 방식을 혁신하고 있습니다

발레아레스 제도 행정의 미래: 효율성 향상의 열쇠, 인공지능

발레아레스 제도는 인공지능(AI)을 활용하여 행정 구조를 대대적으로 개편하고 있습니다. 545만 유로의 투자를 통해 NORAI 프로젝트가 시작되었으며, 24개월 이내에 자치 행정 전체를 위한 공유 AI 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트의 목표는 효율성과 처리 시간을 단축하는 것뿐만 아니라 시민과 기업을 위한 서비스 품질을 향상시키는 것입니다. 이 프로젝트는 단순히 기존 프로세스를 디지털화하는 것을 넘어, 파편화된 행정 체계를 네트워크로 연결하고 재사용 가능한 공공 서비스 플랫폼으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이러한 변화의 성공은 기술 자체뿐만 아니라 행정 기관의 근본적인 재편 의지에 달려 있습니다. AI가 발레아레스 제도의 처리 시간 단축, 오류율 감소, 행정 역량 증대를 실제로 가능하게 할 것인지, 그리고 재편된 공공 행정이 가져올 과제들을 어떻게 해결할 것인지가 핵심적인 질문입니다.

발레아레스 제도는 행정 시스템을 인공지능 플랫폼으로 전환하고 있습니다

관료주의에 맞서는 545만 유로: 핵심 질문은 AI가 효과가 있느냐 없느냐가 아니라, AI를 통해 국가가 변화될 수 있느냐 하는 것이다

발레아레스 제도는 단순한 디지털 비서 도입을 넘어 경제적으로 매우 중요한 의미를 지닌 기술적 변혁을 겪고 있습니다. 545만 유로의 투자와 24개월의 구축 기간을 거쳐, NORAI라는 이름의 공유 인공지능 인프라가 발레아레스 제도 자치 행정부 전체에 걸쳐 개발되고 있습니다. 이 인프라는 모든 지역 부처와 공공기관에 보급되어 행정 직원들의 서류 처리, 문서 분석, 보고서 작성, 민원 처리, 프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 고급 데이터 분석 등을 지원할 것입니다. 따라서 경제적 관점에서 볼 때, 이는 단순한 IT 프로젝트가 아니라 파편화된 공공 행정 체계를 재사용 가능한 공공 서비스 생산 플랫폼으로 전환하려는 시도라고 할 수 있습니다.

핵심 질문은 언어 모델이 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있느냐가 아닙니다. 중요한 질문은 발레아레스 제도가 기술을 통해 실제로 처리 시간 단축, 오류율 감소, 행정 역량 증대, 시민과 기업을 위한 더 나은 서비스를 달성할 수 있느냐는 것입니다. 이는 단순히 챗봇을 도입하는 것보다 훨씬 더 어려운 과제입니다. 공공 행정은 법적 체계, 책임, 데이터 저장소, 예외 사항, 기한, 투명한 의사 결정으로 구성됩니다. 인공지능은 이러한 시스템의 생산성을 향상시킬 수 있지만, 프로세스, 데이터, 책임 및 통제가 동시에 현대화될 때에만 가능합니다.

디지털화에서 재편성까지

과거의 많은 디지털화 프로그램은 단순히 아날로그 프로세스를 전자적으로 복제하는 데 그쳤습니다. 종이 양식은 PDF로, 공식 서한은 이메일로, 파일 폴더는 문서 관리 시스템으로 변환되었을 뿐입니다. 프로세스 자체는 종종 변하지 않았습니다. NORAI는 보다 포괄적인 접근 방식을 추구합니다. 부서 간 경계를 넘어 정보를 분석하고, 프로세스를 준비하며, 반복적인 워크플로를 지원하는 공유 기술 계층을 설계합니다. 이를 통해 단순히 디지털 접근성을 제공하는 데 그치지 않고, 근본적인 관리 프로세스를 지능적으로 조직화하는 데 초점을 맞춥니다.

이러한 차이점은 경제적으로 중요합니다. 디지털 형식은 이동 및 배송 비용을 줄여주지만, 미디어 손실, 중복 데이터 입력, 내부 대기열을 자동으로 없애주지는 않습니다. 반면, AI 기반 플랫폼은 문서를 분류하고, 내용을 추출하고, 누락된 정보를 식별하고, 파일을 사전 정렬하고, 표준화된 초안을 생성할 수 있습니다. 규칙 기반 자동화와 결합하면 명확하게 정의된 작업 단계를 수동 데이터 입력 없이 실행할 수 있습니다. 따라서 생산성 향상의 잠재적 이점은 인공지능 자체에서 비롯되는 것이 아니라 AI, 자동화, 데이터 접근성, 그리고 재설계된 프로세스의 상호 작용에서 비롯됩니다.

바로 이러한 점에서 중앙 집중식 인프라의 전략적 가치가 드러납니다. 각 기관이 자체적인 솔루션을 개발할 경우, 조달, 통합, 데이터 보호 감사, 운영, 교육 및 유지 관리에 대한 비용이 중복해서 발생합니다. 더욱이, 호환되지 않는 데이터 모델과 서로 다른 보안 수준이 만연하게 됩니다. 공유 플랫폼은 기본 구성 요소를 한 번만 제공하고 여러 부서에서 재사용할 수 있도록 합니다. 이러한 구성 요소에는 신원 및 접근 관리, 로깅, 모델 접근, 문서 처리, 검색 기능, 품질 관리, 기존 전문 애플리케이션과의 인터페이스 등이 포함됩니다. 이러한 구성 요소가 자주 사용될수록 각 사용 사례의 평균 비용을 낮출 수 있습니다.

플랫폼 베팅으로 545만 유로

545만 유로의 예산은 계획된 시행 기간 동안 연간 약 272만 5천 유로에 해당합니다. 이는 모든 부처와 기관의 전면적인 현대화를 위한 과도한 금액은 아닙니다. 오히려 우선순위를 정하기에 충분한 금액입니다. 이 금액은 견고한 공통 기반을 구축할 수 있지만, 모든 행정 절차를 완전히 개편하기에는 부족합니다. 따라서 경제적 성공은 특히 업무량이 많고 표준화 가능성이 높으며 업무 부담이 큰 프로세스부터 우선적으로 선택하는 데 달려 있습니다.

적합한 절차는 구조가 유사한 문서가 많고, 검토 단계가 명확하며, 질의가 반복되고, 수작업 검색이 많이 필요한 경우를 포함합니다. 이러한 절차에는 보조금 신청서, 승인 문서, 송장 감사, 내부 보고서, 정보 요청 또는 표준화된 시민 문의 등이 있습니다. 반면, 각 사례에 대해 고도로 개별화된 법률적 평가가 필요하거나 사소한 오류라도 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 절차는 적합하지 않습니다. 따라서 경제적으로 효율적인 접근 방식은 완전 자동화된 의사 결정이 아니라 지원 및 준비 기능에서 시작됩니다.

더욱이, 투자의 가치를 단순히 인력 투입 시간 절감으로만 측정해서는 안 됩니다. 공공 행정은 전통적인 의미의 이윤을 창출하지 않습니다. 공공 행정의 경제적 이점에는 대기 시간 단축, 오류로 인한 비용 절감, 혜택 지급 속도 향상, 승인 절차 간소화, 기업의 계획 수립 효율성 증대 등이 포함됩니다. 기업이 허가를 더 빨리 받고, 가정이 혜택을 더 신속하게 받을 수 있으며, 직원이 기존 서류를 재제출하는 데 드는 시간을 줄일 수 있다면, 예산상 수익으로 나타나지 않더라도 실질적인 경제적 이익이 발생합니다.

따라서 단순히 비용 절감만을 목표로 하는 접근 방식은 너무 협소합니다. 발레아레스 제도는 관광, 주택 부족, 환경 문제, 섬 교통량, 그리고 지리적으로 분산된 인구 등 여러 압력 속에서 계절적 및 구조적 성장을 경험하고 있으며, 이러한 요인들은 복잡한 행정적 상호작용을 야기합니다. 업무량이 인력 증가 속도를 따라가지 못할 경우, 서비스 수준을 유지하기 위해서는 추가적인 디지털 역량 확보가 필수적입니다. 이러한 맥락에서 인공지능(AI)은 생산성 향상 도구 역할을 할 수 있습니다. AI가 일자리를 자동으로 대체하는 것은 아니지만, 기존 자원을 활용하여 처리할 수 있는 업무의 양과 질을 향상시키는 데 이상적입니다.

조종사는 강력하지만 제한적인 신호를 전달합니다

발레아레스 제도는 완전히 처음부터 시작하는 것이 아닙니다. 2년간 진행된 자동화 시범 사업에서 432,440건의 파일과 70,674건의 문서가 처리되었습니다. 시스템은 총 8,765시간 가동되었으며, 행정 당국에 따르면 이는 45,592시간의 인력 근무에 해당하는 업무량을 창출했습니다. 건당 평균 처리 시간은 1.16분으로, 시간당 약 52건을 처리한 셈입니다. 이 기술은 농업 및 어업 관련 보조금, 사회 보장 혜택, 에너지 자가 소비 신청, 내부 재정 관리, 주택 관련 절차 등 16개 행정 절차에 적용되었습니다.

이 수치들은 경제적으로 의미 있는 것이지만, NORAI에 무비판적으로 확대 적용해서는 안 됩니다. 시범 프로젝트는 주로 명확하게 정의된 워크플로우 내에서 로봇 지원 프로세스 자동화에 초점을 맞췄습니다. 생성형 및 분석형 AI는 결과 검증이 필요한, 표준화가 덜 된 작업들을 처리하는 경우가 많습니다. 자동으로 전송된 데이터 세트는 요약 보고서, 조사된 메모, 또는 시민에 대한 답변 초안보다 측정하기가 더 쉽습니다. 현재까지의 자동화는 행정부 내에서 높은 처리량과 운영 경험을 보여주고 있습니다. 그러나 모든 새로운 AI 애플리케이션이 동일한 속도나 동일한 경제적 성과를 달성할 것이라고는 아직 입증되지 않았습니다.

그럼에도 불구하고, 이 시범 프로젝트는 유용한 참고 자료를 제공합니다. 2년에 걸쳐 절감된 45,592시간은 연간 약 22,800시간에 해당합니다. 연간 생산적인 근무 시간을 약 1,600시간으로 가정하면, 이는 정규직 14명에 해당하는 수치입니다. 이 수치가 14개의 일자리가 없어졌거나 없어져야 한다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 기계가 반복적인 작업을 대신함으로써 더 복잡한 검사, 시민과의 상호 작용, 그리고 처리해야 할 업무 적체 해소에 투입할 수 있는 역량을 보여주는 것입니다.

금전적 가치는 실제 작업 시간당 총비용에 따라 달라집니다. 시간당 35유로에서 60유로로 대략적으로 추정할 경우, 전체 시범 기간 동안 절약되는 시간의 총 가치는 약 160만 유로에서 270만 유로에 달할 것입니다. 여기서 개발, 운영, 라이선스, 모니터링 및 수정 비용을 차감해야 합니다. 따라서 이 계산은 투자 수익률을 입증하는 것이 아니라 하나의 시나리오를 제시하는 것입니다. 하지만 이는 잘 선정된 소수의 프로세스만으로도 투자액의 상당 부분을 경제적으로 정당화할 수 있음을 보여줍니다.

가장 큰 효과는 재사용에서 비롯됩니다

NORAI의 핵심 경쟁력은 단 하나의 획기적인 활용 사례에 있는 것이 아니라, 동일한 기반 위에 여러 개의 중간 규모 개선 사항을 구현할 수 있는 능력에 있습니다. 텍스트를 인식, 분류 및 요약하는 문서 구성 요소는 여러 부처에 걸쳐 배포될 수 있습니다. 내부 정책을 위한 보안 지원 도구는 여러 기관의 직원들을 지원할 수 있습니다. 공유 분석 환경은 여러 부서의 프로세스 데이터를 평가할 수 있습니다. 이는 포트폴리오 효과를 창출합니다. 즉, 플랫폼의 기본 비용을 여러 용도에 분산시키는 한, 모든 활용 사례가 엄청난 비용 절감을 가져올 필요는 없습니다.

하지만 이러한 확장성은 재사용이 아키텍처 설계 단계에서부터 고려되었을 때만 효과적입니다. 공유 플랫폼을 사용하더라도 애플리케이션이 맞춤형 솔루션으로 구축될 경우, 파편화 문제가 다시 발생할 수 있습니다. 균일한 인터페이스, 표준화된 역할 모델, 공통된 품질 요구사항, 그리고 승인된 구성 요소의 중앙 집중식 카탈로그가 필수적입니다. 전문 기관들은 각 작업마다 새로운 기술 사일로를 만들지 않고도 자신들의 특정 요구사항을 효과적으로 표현할 수 있어야 합니다.

경제적 관점에서 볼 때, 모든 새로운 활용 사례는 최소한 다음 네 가지 질문에 답해야 합니다. 처리량은 얼마나 되는가? 현재 프로세스는 얼마나 많은 시간을 소모하는가? 작업의 몇 퍼센트를 표준화할 수 있는가? 오류, 문의 및 지연으로 인해 발생하는 비용은 얼마인가? 이러한 지표를 통해서만 신뢰할 수 있는 이점을 도출할 수 있습니다. 정치적 인지도나 기술적 최신성만으로는 적절한 선정 기준이 될 수 없습니다. 수십만 건의 거래를 처리하는 눈에 띄지 않는 프로세스가 사용 빈도는 낮지만 주목받는 보조 도구보다 더 가치 있을 수 있습니다.

프로세스 마이닝은 관료주의를 측정 가능하게 만듭니다

특히 중요한 것은 인공지능(AI)과 프로세스 마이닝의 통합 계획입니다. 이는 디지털 이벤트 데이터를 활용하여 실제 절차 흐름을 시각화하는 것을 의미합니다. 이를 통해 파일 처리가 막히는 지점, 빈번하게 반복되는 부분, 누락된 정보, 그리고 표준화된 프로세스라고 여겨지는 것의 실제 변형 사항 등을 파악할 수 있습니다. 이는 공공 행정 기관에 자동화 도구뿐만 아니라 실증적인 조직 분석 도구까지 제공합니다.

이는 매우 중요한 차이점입니다. 비효율적인 프로세스를 수정 없이 단순히 자동화하는 것은 불필요한 단계를 가속화할 뿐입니다. 반면 프로세스 마이닝은 어떤 단계를 제거하거나, 표준화하거나, 재구성해야 하는지를 밝혀낼 수 있습니다. 가장 큰 이점은 기존 검사를 자동화하는 데서 오는 것이 아니라, 중복 검사를 완전히 제거하거나, 데이터 소스를 직접 연결하거나, 불필요한 쿼리를 피하는 데서 오는 경우가 많습니다.

이러한 접근 방식이 효과를 발휘하려면 이벤트 데이터가 완전하고 일관성이 있어야 합니다. 타임스탬프, 처리 상태, 인수인계 및 결정 사항이 신뢰할 수 있게 기록되어야 합니다. 이러한 데이터가 누락되면 분석은 부분적인 그림만 제공할 뿐입니다. 또한 조직적인 장애물도 존재합니다. 처리 시간과 우회 경로에 대한 투명성은 책임 소재를 가리는 갈등을 야기할 수 있습니다. 따라서 프로세스 마이닝은 중립적이지 않습니다. 프로세스 마이닝은 구조적 결함을 드러내어 변화를 위한 압력을 가합니다. 기술은 분석 결과를 제공하고, 정치 및 행정 책임자는 필요한 결론을 도출해야 합니다.

지능형 비서가 일상적인 업무 방식을 바꾸고 있습니다

AI 비서는 행정 직원이 규정을 검색하고, 방대한 파일을 요약하고, 문서를 비교하고, 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 효과적으로 설계된 AI 비서는 개별 작업 시간을 단축할 뿐만 아니라 전문 애플리케이션, 드라이브, 이메일 및 지식 데이터베이스 간의 전환 필요성을 줄여줍니다. 특히 이러한 검색 및 조정 작업은 지식 집약적인 조직에서 중요한 비용 요소이며, 종종 과소평가되곤 합니다.

그러나 보조 도구가 절대적인 지식의 원천으로 제시되어서는 안 됩니다. 언어 모델은 그럴듯한 표현을 생성하지만, 사실을 혼동하거나, 시대에 뒤떨어진 규칙을 사용하거나, 허위 정보로 공백을 메울 수도 있습니다. 따라서 관리에는 통제된 접근 방식이 필요합니다. 답변은 가능한 한 승인된 데이터 세트를 기반으로 해야 하며, 사용된 문서를 명확하게 명시하고, 정보가 불충분할 경우 불확실성을 표시해야 합니다. 직원들은 어떤 내용이 어떤 행정 규정이나 파일에서 발췌된 것인지 식별할 수 있어야 합니다.

단계별 접근 방식이 특히 유용합니다. 첫 번째 단계에서는 AI가 외부에 직접적인 영향을 미치지 않는 순수 내부 업무를 지원합니다. 두 번째 단계에서는 AI가 작성한 초안을 자격을 갖춘 직원이 검토하고 승인합니다. 엄격하게 정의되고 위험도가 낮은 표준적인 사례에 한해서만 자동화된 처리를 고려할 수 있습니다. 이러한 순서는 위험을 줄이고 조직의 학습 능력을 향상시키며 직원과 대중의 신뢰를 구축합니다.

시민과 기업을 위해, 도우미는 24시간 내내 정보를 제공하고, 책임 사항을 설명하며, 누락된 서류를 알려주고, 디지털 프로세스를 안내할 수 있습니다. 도우미의 가치는 신속한 응답뿐만 아니라 신청 실패를 방지하는 데에도 있습니다. 사용자가 신청서를 제출하기 전에 어떤 서류가 누락되었는지, 어떤 마감일이 적용되는지 알 수 있다면 내부 후속 작업도 줄어듭니다. 따라서, 우수한 시민 지원과 내부 효율성은 서로 상반되는 개념이 아니라 상호 보완적인 관계입니다.

데이터 품질이 수율을 결정합니다

인공지능 시스템의 아무리 뛰어난 기술적 강점이라도 부실한 관리 데이터를 보완할 수는 없습니다. 일관성 없는 레이블, 중복 기록, 텍스트 인식이 불안정한 스캔 문서, 상충되는 등록부, 불명확한 접근 권한 등은 시스템의 유용성을 제한합니다. 따라서 많은 조직에서 상당한 작업량은 모델 자체보다는 데이터 정제, 메타데이터, 인터페이스 및 권한 설정에 할애됩니다.

NORAI는 명확한 데이터 아키텍처를 요구합니다. 어떤 데이터 소스를 어떤 목적으로 사용할 수 있는지, 데이터 품질에 대한 책임은 누구에게 있는지, 그리고 업데이트는 어떻게 이루어지는지 명확하게 정의해야 합니다. 개인 정보, 특히 민감한 정보는 필요한 범위 내에서만 처리되어야 합니다. 동시에 직원들은 각자의 업무에 필요한 정보에만 접근할 수 있어야 합니다. 데이터 활용을 극대화하는 것과 목적 제한을 일관되게 준수하는 것 사이에는 끊임없는 균형이 존재하며, 이는 일회성 기술 설정으로는 해결할 수 없는 문제입니다.

경제적 관점에서 데이터 품질은 자본 자산입니다. 깔끔한 데이터 등록부, 표준화된 형식, 상호 운용 가능한 인터페이스에 대한 투자는 단일 사용 사례를 넘어 다양한 이점을 창출합니다. 이러한 투자는 분석, 자동화, 통계 및 미래 디지털 서비스의 기반을 강화합니다. 반대로, 눈에 띄는 AI 애플리케이션에 지나치게 집중하면 덜 주목받는 데이터 작업에 대한 투자가 부족해집니다. 이는 화려한 시연에는 그칠지 몰라도 신뢰할 수 있는 행정적 결과물을 도출하지 못하게 합니다.

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EU 인공지능법은 아키텍처 원칙이 될 것입니다

공공기관은 국민의 서비스, 권리 및 의무에 영향을 미치는 결정을 내리기 때문에 특별한 책임을 지고 있습니다. 유럽 법률 체계는 위험도를 구분하고 위험 관리, 데이터 품질, 문서화, 로깅, 인적 감독, 안정성 및 사이버 보안과 관련하여 고위험 시스템에 대한 엄격한 요건을 설정합니다. 관련 시스템의 공공 운영자는 등록, 모니터링, 그리고 특정 경우에는 기본권에 대한 영향 평가를 포함한 추가적인 의무를 준수해야 합니다.

NORAI에 따르면 이는 규정을 이미 개발된 애플리케이션에 사후적으로 적용할 수 없다는 것을 의미합니다. 로깅, 역할 분담, 추적성, 그리고 사람의 개입 옵션은 플랫폼에 필수적으로 포함되어야 합니다. 이러한 측면에서 배포된 모든 AI 시스템의 중앙 집중식 카탈로그는 특히 중요합니다. 이 카탈로그는 목적, 운영자, 데이터 소스, 모델 버전, 위험 등급, 성능 지표, 그리고 책임자에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 목록이 없으면 대규모 행정 기관은 비용과 위험을 효과적으로 관리할 수 없습니다.

인간의 감독은 단순한 형식적인 절차로 전락해서는 안 됩니다. 직원들이 시간 압박 속에서 수백 건의 기계 생성 제안서를 승인해야 할 때, 자동화 편향이 발생합니다. 사람들은 객관적으로 보이는 기계의 판단을 따르는 경향이 있기 때문입니다. 따라서 효과적인 감독에는 충분한 시간, 전문성, 그리고 의사결정 기준에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 또한, 제안서를 거부해야 할 경우, 상위 부서로 이관해야 할 경우, 또는 전적으로 수동으로 처리해야 할 경우를 명확히 해야 합니다.

인공지능 도입에 따른 모니터링 비용은 인공지능 도입 자체를 반대하는 근거가 될 수 없습니다. 이는 법치주의에 기반한 디지털 행정 시스템 구축에 필요한 비용의 일부입니다. 신뢰할 수 있는 문서가 부족한, 겉보기에 저렴해 보이는 솔루션이라도 잘못된 결정에 대한 이의 제기, 데이터 유출, 신뢰 상실 등의 문제가 발생할 경우 장기적으로는 더 큰 비용 부담으로 이어질 수 있습니다. 따라서 비용 편익 분석에서 품질, 법적 확실성, 보안은 속도와 동일한 비중으로 고려되어야 합니다.

디지털 주권에는 현실적인 제한이 필요합니다

발레아레스 제도의 전략은 공공 통제와 디지털 주권을 강조합니다. 이는 이해할 만한 부분이지만, 완전한 기술적 자립과 혼동해서는 안 됩니다. 지역 행정부가 세계적인 규모의 기본 모델을 자체적으로 개발하거나 모든 인프라 구성 요소를 자체적으로 생산할 수는 없습니다. 오히려 주권이란 선택권과 행동력을 보존하는 것을 의미합니다. 즉, 데이터를 통제하고, 서비스 제공업체를 변경할 수 있으며, 개방형 인터페이스를 사용하고, 모델 성능을 평가하고, 필요한 경우 핵심 기능을 독립적으로 운영할 수 있는 능력을 의미합니다.

벤더 종속은 중요한 위험 요소입니다. 데이터 형식, 워크플로, 비즈니스 애플리케이션을 특정 독점 서비스에 긴밀하게 연결하면 나중에 전환 비용이 증가합니다. 초기 가격이 매력적이었더라도 조직은 기술적으로 특정 벤더에 의존하게 될 수 있습니다. 따라서 계약 및 아키텍처는 데이터, 로그, 구성, 지식 기반의 내보내기를 허용해야 합니다. 애플리케이션, 모델 접근 권한, 데이터 저장소를 분리하는 것 또한 협상력을 향상시킵니다.

동시에, 지나친 주권 요구는 혁신 비용을 증가시킬 수 있습니다. 모든 구성 요소를 자체적으로 운영할 필요는 없습니다. 위험 기반의 차별화가 중요합니다. 고도의 민감도를 가진 데이터와 중앙 집중식 의사 결정 프로세스에는 엄격하게 통제된 운영 모델이 필요합니다. 위험도가 낮은 지원 기능의 경우, 데이터 보호, 보안 및 호환성이 보장된다면 표준화된 외부 서비스를 이용하는 것이 경제적으로 타당할 수 있습니다. 진정한 주권이란 모든 것을 소유하는 것이 아니라, 의존 관계를 의식적으로 관리하는 것을 의미합니다.

직원 문제는 결코 부차적인 문제가 아닙니다

인공지능의 도입은 직무의 양상을 변화시키고 있습니다. 반복적인 작업은 줄어드는 반면, 테스트, 예외 처리, 소통, 품질 관리의 중요성이 커지고 있습니다. 이는 직원들이 단조로운 작업에서 벗어날 수 있다면 업무 가치를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 단순한 작업만 자동화되고 나머지 작업은 시간 제약 없이 매우 복잡한 작업으로 남아 있다면 오히려 업무량이 증가할 수도 있습니다.

따라서 교육은 투자에서 핵심적인 요소입니다. 직원들은 일반적인 AI 기초 지식뿐만 아니라 직무별 특화 기술도 갖춰야 합니다. 관리 직원은 결과를 검토하고 한계를 파악할 수 있어야 하며, 관리자는 이점, 위험 및 프로세스 변경 사항을 관리할 수 있어야 합니다. IT 및 데이터 팀은 통합, 모니터링, 보안 및 모델 평가에 대한 전문 지식을 보유해야 합니다. 데이터 보호, 법무 및 인사 부서는 완성된 애플리케이션을 사후에 승인하는 것이 아니라 초기 단계부터 참여해야 합니다.

발레아레스 제도는 이미 직원들을 위한 AI 교육 과정 수를 크게 늘렸습니다. 이는 수요가 있음을 보여주고 더 나은 출발점을 마련해 줍니다. 그러나 핵심은 교육과 실제 업무 현장 간의 연계입니다. 신뢰할 수 있는 도구, 명확한 규칙, 그리고 실제 적용 사례가 뒷받침되지 않는다면 단 한 번의 교육만으로는 큰 효과를 보기 어렵습니다. 반대로, 교육 없이 강력한 시스템만 제공하면 시스템의 숨겨진 기능 활용, 오용, 그리고 불신으로 이어질 수 있습니다.

직원 참여는 경제적으로도 타당합니다. 직원들은 실제 프로세스의 우회 경로, 특수 사례 및 정보 부족 부분을 잘 알고 있기 때문입니다. 애플리케이션을 순전히 기술적인 관점에서만 계획하면 이상적인 프로세스 모델을 자동화하는 데 그치는 경우가 많습니다. 따라서 숙련된 작업자가 선정, 설계 및 테스트에 참여해야 합니다. 이는 수용도를 높일 뿐만 아니라 비용이 많이 드는 오류를 줄여줍니다.

시민 참여는 챗봇에만 국한되어서는 안 됩니다

신속한 디지털 응답은 유용하지만, 모든 시민이 디지털 방식으로만 소통할 수 있거나 소통하기를 원하는 것은 아닙니다. 노인, 장애인, 언어 능력이 부족한 사람, 또는 안전한 디지털 신원이 확보되지 않은 사람들이 불이익을 당해서는 안 됩니다. 따라서 현명한 행정은 다양한 접근 채널을 유지하고 인공지능을 활용하여 대면 상담을 지원해야 하며, 아예 모든 상담 방식을 없애서는 안 됩니다.

발레아레스 제도에서는 다언어 사용이 특히 중요합니다. 행정 업무는 카탈루냐어와 스페인어로 진행되며, 관광과 국제 이민으로 인해 일상생활에 다양한 언어가 접하게 됩니다. 인공지능(AI)은 번역과 명확한 언어 사용을 용이하게 할 수 있지만, 법적으로 중요한 정보는 용어의 정확성을 유지해야 합니다. 따라서 자동 번역은 위험성을 기준으로 검토하고, 법적 구속력이 있는 행정 문서와 명확히 구분해야 합니다.

시민 중심주의는 투명성 또한 의미합니다. 사람들은 자동화 시스템과 상호작용할 때, 그 시스템이 어떤 역할을 하는지, 그리고 사람과 어떻게 연락할 수 있는지 알아야 합니다. 인공지능이 단순히 결정을 준비하는 역할만 하더라도, 누가 책임자인지 명확히 밝혀야 합니다. 민감한 사안일수록 정당성 입증, 이의 제기 가능성, 그리고 사람의 검토가 더욱 중요해집니다.

성공하려면 측정 가능한 목표가 필요합니다

"효율성 향상"이나 "서비스 개선"이라는 단순한 표현으로는 이처럼 대규모 프로그램을 제대로 운영하기에 부족합니다. NORAI는 각 사용 사례를 시작하기 전에 신뢰할 수 있는 기준 측정값을 확보해야 합니다. 이러한 기준 측정값에는 처리 시간, 처리량, 쿼리 수, 오류율, 이탈률, 프로세스당 비용, 백로그, 사용자 만족도 등이 포함됩니다. 이러한 기준값과의 비교를 통해서만 애플리케이션이 실제로 프로세스를 개선하는지, 아니면 단순히 활동량만 늘리는 것인지를 파악할 수 있습니다.

처리 시간과 처리량 시간을 구분하는 것이 중요합니다. AI는 실제 업무 처리 시간을 30분에서 15분으로 단축할 수 있지만, 파일이 여전히 대기열에 3주 동안 머물러 있을 수도 있습니다. 시민들에게는 그 효과가 거의 느껴지지 않을 것입니다. 따라서 전반적인 지표에 초점을 맞춰야 합니다. 품질 또한 측정해야 합니다. 수정, 불만 또는 이의 제기가 증가한다면 응답 속도가 빨라진다고 할 수 없습니다.

적절한 핵심성과지표(KPI)에는 자동 준비 프로세스 비율, 기계 제안 수용률, 평균 수정 시간, 심각한 오류 발생 건수, 부서별 사용률, 실제 확보된 업무량 등이 포함됩니다. 시민 서비스의 경우, 이해도, 첫 통화 해결률, 대기 시간, 접근성 또한 중요한 요소입니다. 보안 사고, 데이터 보호 위반, 모델 오류 또한 성과 관리에 반영되어야 합니다.

중앙 집중식 비용 편익 분석에서는 공유 플랫폼 비용과 개별 사용 사례 비용을 분리해야 합니다. 그렇지 않으면 초기 프로젝트는 전체 인프라 개발에 자금을 투입하기 때문에 실제보다 비용이 과도하게 높게 책정된 것처럼 보일 수 있습니다. 반대로, 인프라 사용 비용이 고려되지 않으면 후기 프로젝트는 비용이 너무 낮게 책정된 것처럼 보일 수 있습니다. 투명한 비용 모델을 통해 어떤 애플리케이션을 추가 개발하고, 중단하고, 확장할지에 대한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

과소평가된 후속 조치 비용

545만 유로는 초기 투자액일 뿐입니다. 24개월이 지나면 컴퓨팅 성능, 모델 접근, 저장, 유지 관리, 보안 모니터링, 지원, 교육 및 새로운 법적 요구 사항에 대한 적응 등 지속적인 비용이 발생할 것입니다. 모델과 소프트웨어 구성 요소는 빠르게 변화합니다. 오늘날 효율적인 시스템이 내일이면 구식이 되거나, 더 비싸지거나, 더 이상 사용할 수 없게 될 수도 있습니다. 장기적인 운영 모델이 없다면 초기 설정 단계 이후 비용이 많이 드는 업그레이드 주기가 불가피할 것입니다.

자동화가 성공적으로 이루어지더라도 후속 비용이 발생합니다. 더 많은 프로세스가 기술 검토 단계에 더 빨리 도달하게 되면 병목 현상이 다른 곳으로 옮겨갈 수 있습니다. 예를 들어, 보조 직원이 신청서 작성을 완료할 수 있지만, 이는 검토가 필요한 건수를 증가시킵니다. 하위 단계의 역량이 이에 맞춰 조정되지 않으면 해당 단계의 대기열은 계속 늘어날 것입니다. 따라서 프로세스 관리는 항상 전체 가치 사슬을 고려해야 합니다.

또 다른 위험은 통제되지 않은 확장입니다. 초기 애플리케이션이 작동하기 시작하면 모든 부서에서 수요가 증가합니다. 명확한 우선순위가 없으면 너무 많은 프로젝트가 동시에 진행되어 전문가와 기술 팀에 과부하가 걸립니다. 중앙 관리 메커니즘은 이점, 위험, 데이터 성숙도 및 재사용성을 기준으로 프로젝트를 평가해야 합니다. 모든 좋은 아이디어가 즉시 구현될 필요는 없습니다.

지능형 경영을 통해 기업이 얻는 이점은 무엇일까요?

기업에게 있어 행정 처리는 입지 선정에 있어 핵심적인 요소입니다. 인허가, 보조금, 에너지 프로젝트, 건설 프로젝트 또는 신고서 제출에 소요되는 시간은 투자 결정과 유동성에 영향을 미칩니다. 특히 중소기업(SME)은 행정 업무에 투입할 수 있는 인력이 부족하기 때문에 복잡한 서류 절차로 어려움을 겪습니다. 보다 신속하고 투명하며 예측 가능한 행정 처리는 기업의 간접 비용을 절감하는 데 기여합니다.

이러한 이점은 기관 내부의 시간 절약 효과를 상회할 수 있습니다. 예를 들어, 허가가 몇 주 일찍 승인되면 기업은 투자를 더 빨리 실행하고, 수익을 창출하거나, 직원을 더 빨리 고용할 수 있습니다. 보조금 신청 처리 속도가 빨라지면 자금 조달에도 도움이 됩니다. 이러한 효과는 측정하기는 어렵지만 경제 전체에 미치는 영향은 상당합니다. 따라서 NORAI는 내부 생산성뿐만 아니라 신청자에게 미치는 영향도 모니터링해야 합니다.

공유 플랫폼은 정보의 일관성을 높이는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 현재 기업들은 복잡한 프로세스를 진행하는 과정에서 서로 상충되는 정보를 받는 경우가 있습니다. 정보에 대한 접근을 통제하면 이러한 불일치를 줄이고 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다. 이를 위해서는 담당자가 최신의 법적 구속력이 있는 콘텐츠에만 접근할 수 있어야 하며, 자의적인 판단의 여지가 있는 상황에서 법적 확실성에 대한 잘못된 인식을 심어주어서는 안 됩니다.

정부 기술(GovTech) 분야의 지역 시장이 부상하고 있습니다

공공 부문의 AI 투자는 기술 시장에도 영향을 미칩니다. 이러한 투자는 통합, 데이터 관리, 사이버 보안, 프로세스 컨설팅, 모델 검증 및 교육에 대한 수요를 창출합니다. 이는 지역 및 스페인 공급업체들에게 새로운 전문성과 경험을 제공하는 계기가 될 수 있습니다. 일반적으로 공유 플랫폼은 인터페이스가 개방적이고 모듈이 상호 교환 가능하다면 소규모 전문 업체들의 접근성을 높여줍니다.

그러나 경제 정책의 잠재력은 시장 설계에 달려 있습니다. 단일화된 시스템은 대규모 범용 공급업체에 유리하게 작용하여 지역 혁신을 저해할 수 있습니다. 반면 모듈형 아키텍처는 전체적인 통제권을 유지하면서도 전문화된 솔루션을 통합할 수 있도록 합니다. 경쟁은 초기 구축 단계에서만 발생하는 것이 아니라 시스템의 전체 수명 주기 동안 지속적으로 가능해야 합니다.

지역 가치 창출을 위해 품질을 희생해서는 안 됩니다. 공공 행정에는 견고하고 안전하며 확장 가능한 시스템이 필요합니다. 가장 합리적인 접근 방식은 중앙 집중식 표준과 다양한 공급업체가 명확하게 정의된 서비스를 제공할 수 있는 개방형 생태계를 결합하는 것입니다. 이러한 방식으로 NORAI는 공공 행정을 현대화하는 동시에 책임감 있는 AI에 대한 더욱 까다로운 시장을 조성할 수 있습니다.

스페인의 지원은 도움이 되지만, 성공을 보장하는 것은 아닙니다

NORAI는 기업과 공공 행정 분야에서 인공지능을 확대하려는 스페인의 광범위한 전략의 일환입니다. 정부 차원에서는 인프라, 모델, 데이터, 인재 및 공공 활용 사례에 상당한 자원을 투입했습니다. 계획에는 데이터 및 코퍼스 모델 공유, 혁신 연구소, 중앙 집중식 AI 서비스 등이 포함됩니다. 따라서 발레아레스 제도는 독자적으로 움직이는 것이 아니라 국가 및 유럽 차원의 현대화 추진의 일환으로 나아가고 있습니다.

스페인은 디지털 시민 서비스 측면에서 비교적 양호한 위치에 있습니다. 상당수의 국민이 이미 공공기관이 제공하는 온라인 서비스를 이용하고 있으며, 시민을 위한 디지털 서비스는 유럽 평균 이상입니다. 그러나 기업 서비스의 경우 상황이 다소 엇갈립니다. 이는 향후 발전이 단순히 온라인 접근성 확보보다는 서비스의 질, 통합성, 그리고 사용 편의성에 달려 있음을 시사합니다.

탄탄한 디지털 기반은 구현 장벽을 낮추지만 생산성 향상을 보장하지는 않습니다. 공공 부문의 많은 AI 프로젝트는 성과 측정 부족, 데이터 접근성 부족, 숙련된 인력 부족, 조직적 책임성 결여 등으로 시범 단계에 머물러 있습니다. 따라서 NORAI는 실험 단계에서 안정적이고 정기적인 운영 단계로 성공적으로 전환하는 능력으로 평가받아야 할 것입니다. 이러한 전환은 일반적으로 기술 시연 자체보다 더 많은 비용과 어려움을 수반합니다.

경제적 돌파구를 위한 세 가지 조건

우선, 플랫폼은 초기에는 측정 가능하고 대량으로 활용 가능한 몇 가지 사용 사례에 집중해야 합니다. 빠른 학습은 중요하지만, 단순한 시연을 통해 이루어져서는 안 됩니다. 적합한 프로세스는 현재 비용과 품질 문제가 파악되어 있고, 인적 감독이 실질적으로 가능한 프로세스입니다.

둘째로, NORAI는 강력한 중앙집권적 거버넌스와 전문 부서 내의 실질적인 책임감을 필요로 합니다. 중앙 거버넌스는 아키텍처, 보안, 법적 프레임워크, 카탈로그, 모델 접근 권한 및 측정 방법을 정의해야 합니다. 전문 부서는 프로세스 설계, 데이터 품질 및 기능적 결과에 대한 책임을 져야 합니다. 만약 모든 책임이 IT 부서에만 있다면 조직 변화는 정체될 것입니다. 반대로 각 부서가 독립적으로 의사결정을 내린다면 공유 플랫폼은 붕괴될 것입니다.

셋째, 경영진은 오류와 한계를 투명하게 공개해야 합니다. AI 시스템은 잘못된 제안을 생성할 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 오류를 식별하고 기록하며 체계적으로 줄여나가는 것입니다. 성공 사례만 허용하는 문화는 문제점을 은폐하도록 조장합니다. 반대로, 학습하는 경영 방식은 오류를 모델, 규칙 및 프로세스 개선을 위한 데이터로 활용합니다.

실질적인 성과는 국가가 행동할 수 있는 능력에 달려 있습니다

NORAI의 즉각적인 이점은 시간 절약, 처리 시간 단축, 오류 방지 측면에서 측정될 것입니다. 그러나 더 큰 이점은 행정부가 관료주의를 비례적으로 증가시키지 않고도 점점 더 복잡해지는 요구 사항들을 처리할 수 있는 능력에 있습니다. 기후 관련 인센티브, 주택 문제, 사회 서비스, 에너지 전환, 기업 서비스 등은 추가적인 처리 과정을 필요로 합니다. 생산성 향상이 없다면 대기 시간이 길어지거나 인건비가 증가할 가능성이 높습니다.

제대로 작동하는 AI 플랫폼은 이러한 문제를 완화할 수 있습니다. 재사용 가능한 기능을 제공하고, 프로세스를 측정 가능하게 하며, 새로운 서비스를 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다. 동시에 리더십, 데이터 관리, 법률 준수 및 자격 요건에 대한 요구 사항도 증가합니다. 기술이 자동으로 복잡성을 줄여주는 것은 아니며, 복잡성의 일부를 아키텍처 및 거버넌스로 이전하는 것입니다.

따라서 545만 유로의 투자는 획기적인 성과를 보장하는 것도 아니고, 단순히 값비싼 디지털 실험에 그치는 것도 아닙니다. 이는 지방 정부가 자체 프로세스를 통합된 생산 시스템으로 이해하고 관리할 수 있다는 전략적 시도입니다. 만약 이 시도가 성공한다면, 처리 시간 단축과 정보의 질 향상은 가장 눈에 띄는 결과일 뿐입니다. 진정한 변화는 알고리즘에 책임을 전가하지 않고 부서 간 경계를 넘어 지식, 데이터, 자동화를 활용하는 행정 체계를 구축하는 데 있을 것입니다.

NORAI가 실패하는 주된 이유는 AI의 가끔씩 발생하는 잘못된 응답 때문이 아닙니다. 오히려 기존 프로세스가 그대로 유지되고, 데이터 책임 소재가 불분명하며, 비용 절감 효과가 측정되지 않고, 각 기관이 자체적인 솔루션을 구축한다면 실패할 것입니다. 따라서 성공은 최신 모델보다는 체계적인 조직 정책에 달려 있습니다. 발레아레스 제도는 NORAI를 통해 지능형 지역 거버넌스의 견고한 모델이 될 수 있습니다. 이를 위해서는 국가가 AI를 구매할 뿐만 아니라 조직을 재편할 수 있음을 입증해야 합니다.

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