많은 공무원들이 AI를 활용해 보았지만, 여전히 한계를 느끼는 이유는 ‘하나의 AI로 모든 일을 해결하려 하기 때문’이다. 그러나 실제로 효과적인 활용 방법은 하나의 AI가 아니라, 역할이 나뉜 여러 개의 에이전트를 활용하는 것이다. 쉽게 말해, 한 명의 만능 비서가 아니라 ‘역할별로 나뉜 팀’을 만드는 것이 핵심이다.

공무원의 업무에 가장 적합한 구조는 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 ‘탐색 에이전트’, 두 번째는 ‘판단 에이전트’, 세 번째는 ‘실행 에이전트’이다. 이 세 가지를 이해하는 순간, AI 활용의 수준은 완전히 달라진다.

먼저 탐색 에이전트는 정보를 찾는 역할을 담당한다. 정책을 기획하거나 민원을 처리할 때 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 자료 조사다. 관련 법령, 유사 사례, 최신 정책 동향 등을 일일이 찾아보는 과정은 반복적이면서도 시간이 많이 걸린다. 탐색 에이전트는 이러한 작업을 대신 수행한다. 예를 들어 “최근 1년간 유사 민원 사례와 처리 기준을 정리해 달라”거나 “해외에서 유사한 정책이 어떻게 운영되고 있는지 조사해 달라”는 요청을 하면, 관련 정보를 구조화하여 정리해 준다.

두 번째는 판단 에이전트다. 정보가 많다고 해서 좋은 의사결정이 이루어지는 것은 아니다. 중요한 것은 그 정보의 의미를 해석하는 것이다. 판단 에이전트는 탐색 에이전트가 수집한 정보를 바탕으로 핵심 쟁점을 도출하고, 다양한 관점에서 분석을 수행한다. 예를 들어 “이 정책이 지역 경제에 미치는 영향을 긍정과 부정 측면에서 분석해 달라”거나 “이 민원에 대해 행정적으로 취할 수 있는 대응 방안을 우선순위별로 정리해 달라”는 식이다. 이는 단순한 요약을 넘어, 실제 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 제공한다.

세 번째는 실행 에이전트다. 탐색과 판단이 이루어졌다면, 이제 결과를 ‘형태로 만드는’ 단계가 필요하다. 실행 에이전트는 보고서 작성, 발표 자료 구성, 공문 초안 작성 등 실제 업무 결과물을 만들어내는 역할을 담당한다. 예를 들어 “앞서 분석한 내용을 바탕으로 보고서 형식으로 작성해 달라”거나 “부서장 보고용으로 핵심만 정리해 달라”는 요청을 하면, 상황에 맞는 문서 형태로 결과를 생성한다.

이 세 가지 에이전트를 하나의 흐름으로 연결하면, 공무원의 업무 방식은 크게 바뀐다. 기존에는 자료를 찾고, 내용을 정리하고, 보고서를 작성하는 데 각각의 시간이 필요했다면, 이제는 “조사 → 분석 → 작성”이라는 전체 흐름을 하나의 작업으로 처리할 수 있게 된다. 공무원은 그 결과를 검토하고 수정하는 역할에 집중하게 된다.

실제 업무에 적용해 보면 그 효과는 더욱 분명해진다. 예를 들어 새로운 지역 정책을 기획하는 상황을 가정해 보자. 먼저 탐색 에이전트를 통해 국내외 유사 사례와 관련 데이터를 수집한다. 다음으로 판단 에이전트를 활용해 정책의 효과와 리스크를 분석한다. 마지막으로 실행 에이전트를 통해 정책 제안서 초안을 작성한다. 이 과정은 기존에는 며칠이 걸리던 작업이지만, AI 에이전트를 활용하면 훨씬 짧은 시간 안에 기본 틀을 완성할 수 있다.

여기서 중요한 점은 AI 에이전트를 ‘완벽한 결과를 내는 시스템’으로 기대해서는 안 된다는 것이다. 오히려 ‘80% 수준의 초안을 빠르게 만들어 주는 도구’로 활용하는 것이 현실적이다. 공무원의 역할은 그 80%를 100%로 완성하는 데 있다. 즉, AI가 만든 결과를 검토하고, 맥락을 보완하며, 최종 책임을 지는 역할이 더욱 중요해진다.

또한 처음부터 복잡한 시스템을 구축하려 하기보다는, 자신의 업무 중 가장 반복적인 작업 하나를 선택해 적용해 보는 것이 좋다. 예를 들어 회의 자료 정리, 주간 보고서 작성, 민원 답변 초안 작성 등 비교적 단순한 영역부터 시작하면 부담 없이 활용할 수 있다. 이러한 작은 경험이 쌓이면, 점차 더 복잡한 업무로 확장할 수 있다.

AI 에이전트의 진짜 가치는 단순한 업무 자동화에 있지 않다. 그것은 공무원의 시간을 확보하고, 더 중요한 일에 집중할 수 있게 해준다는 점에 있다. 반복적인 작업에서 벗어나 정책의 방향을 고민하고, 국민의 삶을 개선하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있게 되는 것이다.

다음 글에서는 이러한 변화가 개인의 업무를 넘어, 국가 전체의 행정 시스템을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보고자 한다. ‘신청하지 않아도 서비스를 받는 정부’, 즉 AI 에이전트가 재설계하는 국가의 미래를 구체적으로 제시할 예정이다.

[지방정부티비유=이경상 박사]