공무원 월급 오르고 숫자는 30% 줄인다
공무원, 역량과 성과위주로 운영해야
AI 시대가 본격적으로 다가오면서 공무원 조직이 더 이상 기존의 방식만을 고수해서는 안된다.
이미 민간 기업에서는 AI 도입을 통해 HR 관점에서 조직을 효율적으로 개편하고 있는데, 행정조직 역시 이러한 변화를 따라가야만 한다. 이제 단순 반복적인 행정업무는 AI와 자동화 도구가 충분히 대체할 수 있다. 실제로 일부 국가와 지자체에서는 AI와 자동화 솔루션 도입으로 행정 인력의 20~30%를 줄이고도 효율성을 높인 사례가 나타나고 있다.
예컨대, 세계 각국에서 AI를 적용한 정부의 성공사례는 넘처나고 있는 실정이다.
에스토니아는 전자정부 구축을 통해 공공부문 종사자 수를 20% 이상 줄였고, 업무 처리 속도는 최대 2배 이상 빨라졌다. 일본의 미에현은 행정업무 자동화를 통해 연간 약 6억 엔(약 60억 원)의 예산을 절감하면서도 행정 서비스의 질은 유지하거나 개선했다. 영국에서는 토니블레어 글로벌 체인지 연구소(TBI)가 지방정부 행정 업무의 26%를 AI로 자동화할 수 있다고 분석했으며, 연간 3천만 파운드의 생산성 향상과 100만 시간의 노동력 절감 효과를 예상했다. 실제로 블랙풀시는 도로 관리에 AI를 활용해 연간 100만 파운드 이상의 비용을 절감했고, 일본 요코스카시나 도요타시도 AI 도입으로 업무 효율성을 크게 개선한 사례가 있다.
지방자치단체 재정자립도
연도별 전국 평균 재정자립도
특히 국내 지방자치단체의 현실을 감안하면 AI 도입과 행정 조직의 구조적 개편은 더욱 시급하다.
2025년 지방자치단체의 평균 재정자립도는 48.6%에 불과하며, 재정자주도 또한 지속적으로 하락하여 2025년에는 70.3%로 낮아졌다. 특히 비수도권 지자체의 97%가 자체 수입만으로 인건비를 충당하지 못하고 있으며, 전체 지방자치단체의 약 40%는 지방세 수입만으로도 인건비 해결이 어렵고, 20%는 세외 수입까지 합쳐도 인건비를 감당하기 어렵다는 분석이다. 인구 감소와 고령화로 인해 지방자치단체의 복지 예산 부담은 점점 더 커지고 있으며, 중앙정부 의존성도 갈수록 심화하고 있는 상황에서 AI와 자동화 기술은 실질적이고 유일한 해법으로 떠오를 수 있다.
지자체 행정에 적용되는 AI 기술 활용도 및 기대효과. 자료=한국지역정보개발원
이와 함께 기존의 의사결정 프로세스도 근본적으로 변화해야 한다.
지금까지 행정은 정책 검토, 기획, 실무, 결재 등 단계가 지나치게 많고 여러 사람이 관여하면서 의사결정 속도가 느리고 효율성이 떨어졌다. 최근 서울시는 2018년의 120상담 챗봇 서비스 개발을 시작으로 2024년 가지 최종 'AI 기반 정책 결정 지원 시스템'을 도입해 기획과 검토 단계의 소요 시간을 평균 30% 단축하는 성과를 냈다. 이제는 AI가 검증과 기획 같은 초기 단계의 분석을 철저하게 수행하고 공무원은 최종적인 판단과 결정을 내리는 포지션으로 전환해야 한다. 이렇게 프로세스를 단순화하면 의사결정 속도가 빨라지고, 불필요한 행정력 낭비도 막을 수 있다.
또한 현실적으로 봐도 기존의 행정담당자들이 전문 분야를 직접 설계하거나 기획하기보다는 용역이나 외부 업체에서 제공한 내용을 검토하는 일에 더 익숙했던 만큼, 앞으로는 더더욱 전문적이고 실질적인 검토 능력이 중요한 핵심 역량으로 떠오를 것이다. 한국행정연구원 조사(2023년)에 따르면 공공기관 행정직 업무의 약 70%가 외부 용역 결과물을 검토하고 관리하는 역할로 이루어지고 있다. AI가 제공하는 데이터와 분석 결과를 정확히 이해하고, 기술적·정책적 타당성을 심도 있게 평가할 수 있는 능력을 갖추는 것이 앞으로 공무원의 핵심 역할이 되어야 한다고 생각한다.
TBI보고서 기준 -AI 도입효과 시뮬레이션. (자료=양준석 기자)
[TBI란, 토니 블레어 연구소(Tony Blair Institute for Global Change, TBI)는 전 영국 총리 토니 블레어(Tony Blair)가 설립한 비영리 기관]
결국, AI 시대의 행정조직은 반복적이고 단순한 업무를 AI로 대체하고, 인력 감축을 통해 예산 효율성을 높이면서도, 공무원은 더 창의적이고 고차원적인 문제해결과 정책적 판단에 집중하는 구조로 바뀌어야 한다. 인사체계 역시 연차 중심에서 역량과 성과 중심으로 전환하며, 부서 간 협업과 데이터 공유, 지속적인 재교육을 통해 행정 조직의 혁신을 이루어야 한다. 이제는 얼마나 오래 일했느냐가 아니라 얼마나 효과적으로 판단하고 검토할 수 있느냐가 조직의 미래를 결정하게 될 것이다. AI를 단순한 도구로만 여길 것이 아니라, 조직 전체와 업무 방식을 전면적으로 재설계하여, AI 시대에 맞는 빠르고 유연하며 전문적인 행정조직으로 거듭나야만 한다고 확신한다.
