[현장] 李 꿈꾸는 세계 1위 AI 정부? 조달 혁신 없이 어렵다…"한국형 TMF 도입 시급"
이재명 정부가 '세계 1위 인공지능(AI) 정부'로 발돋움하겠다는 비전을 제시한 것과 다르게 공공에서 AI를 제대로 활용할 수 있는 조달 체계가 마련돼 있지 않다는 지적이 나왔다. 성과 기반 재원 구조인 TMF(Technology Modernization Fund) 체제를 도입한 미국처럼 우리나라도 한국형 TMF 조달 체계 도입이 시급하다는 주장이다. 이승현 디지털플랫폼정부위원회 AI플랫폼혁신국장은 19일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 진행된 '2차 공공 AX 토론회'에 연사로 참석해 이처럼 강조했다. 'AX 시대의 공공조달체계 혁신'이라는 주제로 강연에 나선 그는 "우리나라 조달 체계가 AI 변화 주기에 따라가지 못하고 있다"며 "기술보다 절차가 우위인 시스템과 전문성 없는 평가위원 제도를 운영하는 조달청, AI 특성에 맞지 않는 조달 체계의 유연성 결여 등 총체적인 문제들이 산재해있다"고 지적했다. 현재 우리나라 조달 프로세스는 정부 재원이 300억원 이상일 경우 최소 3년 6개월, 최대 6년 6개월이 지나야 시스템을 구축할 수 있는 구조로 운영되고 있다. 이는 여러 부처들의 이해 관계가 맞물린 탓에 까다롭고 복잡한 절차들이 생긴 탓이다. 실제 우리나라 조달 프로세스는 ▲예산 편성 및 심의 과정인 'ISP 예산 확보(3~6개월)' ▲정보화전략계획을 수립하는 'ISP(6~12개월)' ▲예비타당성조사(12~18개월) ▲본 예산 확보(6~12개월) ▲업체 선정 및 계약 과정인 '입찰(3~6개월) ▲시스템 개발 및 테스트가 이뤄지는 '구축(12~24개월)' 등 총 6단계로 구성됐다. 이 탓에 기획된 이후 기술 세대가 1~2번 바뀌게 된 상태로 사업에 착수하게 될 때가 많아 시스템의 최신성 상실, 예산 및 인력 낭비, 조직 피로 누적 등의 악순환이 반복되고 있다. 이 국장은 "현재 공공 AI에서 가장 중요한 것은 기술이 아닌 '절차 준수'"라며 "합리적인 개선과 적응도 계약 위반 리스크로 해석돼 정부가 요구하는 초기 요구사항만 충족하는 결과물을 도출할 수밖에 없는 구조"라고 설명했다. 이어 "발주·수행·운영 주체 간 책임 분절로 AI 모델 품질 저하와 지속적 개선의 장애물이 형성되는 환경에 노출된 상황"이라며 "실제 성능보다 서류상 완결성을 우선하는 기존 SI(시스템 통합)에 맞춰진 조달 시스템으로 운영되는 탓에 AI를 공공에 도입하기는 쉽지 않다"고 덧붙였다. 이 같은 구조 탓에 정부가 의욕적으로 추진했던 '차세대 지방행정공통시스템'도 원활하게 추진되고 있지 않고 있다. 차세대 지방행정공통시스템은 17개 광역자치단체에서 사용하는 '시도행정시스템'과 228개 기초지자체에서 사용하는 '새올행정시스템'을 통합 및 개편하는 대형 프로젝트다. 이를 위해 정부는 지난 2015년 국가위임사무 통합정보관리체계 ISP를 시작했으나 결국 10여년 간 밑그림만 그리다 내년께 본격적으로 시스템 구축이 추진될 것으로 알려졌다. 이 국장은 "DPG 허브(디지털플랫폼정부 통합플랫폼), 범정부 초거대AI는 '차세대 지방행정공통시스템'보다 그나마 나은 편"이라면서도 "2022년에 사전컨설팅 작업을 벌인 DPG 허브도 제도적 한계로 올해 들어서야 2단계가 진행 중이고, 2023년 4월 실현계획이 발표된 범정부 초거대AI는 올해 7월에 들어서야 착수했다는 점만 봐도 우리나라 조달 체계의 한계로 AI 시대에 혁신을 이끌기엔 불가능한 구조"라고 꼬집었다. 반면 미국, 영국, 싱가포르 등 일부 국가에선 최근 조달 체계에 변화를 주면서 공공 시장 내 AI 도입에 속도가 붙고 있다. 이는 ▲프레임워크(다수 기업과 사전 계약) 체결 ▲아웃컴(Outcome) 기반 조달 ▲PoC(사전검증)-확산-재원 연결 등의 구조를 바탕으로 조달 체계부터 'AI 네이티브'로 설계를 한 덕분이다. 실제 미국 연방조달청(GSA)이 AI 총괄계약(GWAC) 시 표준화된 계약 조건을 바탕으로 한 프레임워크 계약 구조를 토대로 조달 일관성을 유지함과 동시에 기간을 단축 시켰다. 또 데이터 거버넌스 및 관리 기준 표준화, 프레임워크 내 공급자간 2차 경쟁이 가능할 수 있는 환경을 구축하게 함으로써 신속하게 계약을 체결할 수 있게 했다. 각 부처가 사전 검증된 AI 솔루션 카탈로그에서 관련 기술, 서비스, 가격 등을 비교 후 바로 발주 할 수 있도록 한 '카탈로그 방식 발주'도 주목할 부분이다. 이를 통해 맞춤형 조합 및 서비스 구성도 가능하다. 또 리스크 관리 역시 샌드박스 환경에서 사전 검증 절차를 받도록 함으로써 시간을 절약할 수 있게 했다. 그 결과 미국은 AI 변화 주기에 맞춰 예산을 빠르게 집행하고 있다. 현재 AI 기술 발전 사이클은 1~3개월로, 미국의 TMF 주기는 평균 6주가 소요된다. 반면 한국 예산 주기는 기획부터 집행까지 최소 18개월이 걸린다. TMF는 미국 연방 정부 기관들이 노후된 IT 시스템을 현대화할 수 있도록 프로젝트 단위로 자금을 대출·지원하는 연방 혁신기금이다. 이 국장은 "미국은 TMF 운영 시 초기 검증→성과 확인→확산 승인→최종평가 등 단계별 게이트 시스템을 구축해 각 단계마다 명확한 달성 기준과 KPI(핵심성과지표)를 설정한다"며 "공공부문 AI 혁신을 위해 규제 완화 속도전이 아닌, 표준화된 절차와 인증·평가 위에서 움직인 속도전을 펼치고 있다는 점에서 우리나라가 눈여겨 봐야 할 것"이라고 피력했다. 이어 "이를 통해 미국은 80% 이상 프로젝트를 계획대로 진행시켰다"며 "보건복지부 AI 데이터 표준화, 연방인사관리청 클라우드 전환 등을 빠르게 이끌어 냈다"고 설명했다. 하지만 우리나라는 ISP, 예타, PPP존 제약 등 여러 제도적 병목으로 AI 등 신기술을 공공 시장에 접목하는 데 쉽지 않은 환경을 갖고 있다고 지적했다. 그는 "AI 시대의 예산 혁신은 공공의 시계를 기술의 시계에 맞춰야 하지만 우리나라는 그렇지 못하다"며 "이 탓에 새로운 기술을 도입할 시점에 이미 기술 구형화, 공공 혁신 지연, 산업 지원 병목 현상이 발생할 수밖에 없다"고 지적했다. 그러면서 "우리나라도 예산이 필요해서 기다리는 구조가 아닌, 기술이 필요하면 먼저 도입하는 구조로 전환할 필요가 있다"며 "성과 기반, 회전형 기금으로 속도를 정렬함과 동시에 이와 관련해 책임을 질 수 있는 권력자가 탑다운 형식으로 강력하게 체제를 개선하려는 모습도 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 더불어 이 국장은 앞으로 각 나라가 기술 격차가 아닌 '조달 속도 격차'에 따라 공공 AX의 경쟁력이 좌우될 것이라고도 강조했다. 또 이를 위해 조달 프로세스에도 AI 네이티브 전환이 반드시 필요한 동시에 'ISP'가 불필요하다는 점도 역설했다. 그는 "우리나라도 ISP·예타 간소화, 표준 RFP 템플릿 등을 바탕으로 한 AI 패스트 트랙을 지정해야 한다"며 "파일럿 성과 기반의 본사업 자동 전환 시스템을 구축하는 '한국형 TMF' 설계안도 빠르게 갖출 필요가 있다"고 말했다. 이어 "정확도, 처리시간, 사용자 만족도 등 명확한 성과지표를 기반으로 계약하는 조달 체계도 구축해야 한다"며 "그래픽처리장치(GPU)·거대언어모델(LLM)을 물품이 아닌 서비스(XaaS)로 구매하고, 사용량을 기반으로 탄력적으로 계약을 맺는 방안에 대해서도 고민해야 한다"고 덧붙였다. 그러면서 "조달청이 AI 전담 평가위원을 전문가 중심으로 제대로 구성해 최신 기술 트렌드에 맞게 평가할 수 있어야 한다"며 "신규 데이터 기반 모델 업데이트도 가능할 수 있도록 장기·모듈형 계약 구조도 도입할 필요가 있다"고 강조했다. 마지막으로 이날 정부가 발표한 '공공조달 개혁방안'에 대해선 좀 더 개선이 필요하다고 지적했다. 일단 정부는 ▲조달 자율성 확대 ▲경쟁강화 및 가격·품질 관리 ▲신산업 성장지원 ▲사회적 책임 조달 등을 골자로 한 방안을 내년부터 시범실시한다. 또 민간의 혁신을 정부가 구매하는 '혁신제품 공공구매'도 확대한다. AI 등이 접목된 혁신제품을 2030년까지 누적 5천 개 발굴한다는 방침으로, 2030년까지 2조5천억원 이상까지 확대할 계획이다. 더불어 정부가 AI 적용 제품·서비스의 첫 구매자가 돼 산업 활성화를 견인하도록 공공조달시장 진입부터 판로까지 지원할 예정이다. 이 국장은 "정부가 내놓은 방안이 이전과 크게 다르지는 않다"며 "조달청, 행안부, 기재부, 지자체 등 조달 프로세스와 관련된 각 기관들이 AI 네이티브 조달 체계를 구현하기 위해 앞으로 정책을 잘 조율해나가길 바란다"고 밝혔다.
