생성형 AI 시대, 공공의 지식관리 혁신 방향
대면회의·보고 문화 혁신과 정보 칸막이 해소를 중심으로
서론: AI 혁신의 파고, 공공 지식관리의 대전환
생성형 AI(Generative AI)는 단순한 기술 발전을 넘어 사회·행정 전반의 일하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 특히 공공영역에서의 지식관리(Knowledge Management)는 이제 더 이상 선택이 아닌 필수 혁신 과제로, AI와 데이터 기반의 과학적 행정이 강조되는 시대적 흐름에 직면해 있다.
이 글에서는 생성형 AI가 공공 지식관리에 가져올 구조적 변화와 함께, 대면회의·보고 문화의 혁신, 그리고 정보 칸막이 해소라는 두 가지 핵심 과제를 중심으로 논의하고자 한다.
1. 생성형 AI가 바꾸는 공공 지식관리의 패러다임
1.1. 지식의 캡처: 암묵지의 자동 명시화와 기록 혁신
기존 공공기관의 지식관리는 전문가의 머릿속에 있는 암묵지(tacit knowledge)를 문서화하는 데 많은 시간과 노력이 필요했다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)은 회의, 대화, 이메일, 협업 채팅 등 다양한 상호작용 기록을 자동으로 요약·추출·구조화하여, 암묵지를 손쉽게 명시지(explicit knowledge)로 전환한다.
특히 하이브리드·비대면 근무 환경이 확산되면서, AI는 온라인 상호작용의 모든 흔적을 체계적으로 캡처하고, 이를 표준화된 지식자산으로 변환한다. 이는 기존의 ‘수작업 문서화’ 관행을 대체하며, 공공지식의 체계적 축적을 비약적으로 촉진한다.
1.2. 검색과 활용: 의미 기반 검색과 맞춤형 정보 제공
생성형 AI는 단순 키워드 매칭을 넘어, 의미 기반(시맨틱) 검색과 검색 증강 생성(RAG) 방식을 도입한다. 사용자의 의도를 정교하게 파악해 쿼리를 재작성하고, 방대한 정책 문서와 데이터를 신속하게 탐색·재구성하여, 필요한 정보를 맞춤형으로 제공한다.
이러한 검색 시스템의 진화는 공공기관 내부의 정보 접근성을 높이고, 정책 결정의 신속성과 정확성을 크게 향상시킨다.
1.3. 지식 공유: 전문가 네트워크와 집단지성의 활성화
공공기관의 지식은 결국 ‘사람’에서 비롯된다. 생성형 AI는 직원이 생산하는 다양한 데이터(문서, 메시지 등)를 분석해 자동으로 전문성 프로필을 생성하고, 메타데이터를 부여해 ‘누가 무엇을 알고 있는지’ 체계적으로 파악한다.
이로써 전문가 디렉토리와 집단지성 네트워크가 자연스럽게 구축되어, 부처 간·기관 간 협업과 지식 공유가 활성화된다.
2. 대면회의·대면보고 문화, 왜 바꿔야 하는가
2.1. 전통적 대면 중심 문화의 한계
공공기관은 오랫동안 대면회의와 대면보고를 중심으로 한 ‘구두 전달’ 문화에 의존해왔다. 그러나 이 방식은 암묵지의 사장, 정보의 왜곡·누락, 기록의 부재, 후속 활용의 어려움 등 다양한 문제를 낳았다.
특히 회의나 보고의 핵심 내용이 구두로만 전달되고, 기록이 남지 않거나 단순 요약에 그칠 경우, 지식의 체계적 축적과 공유가 불가능하다.
2.2. 생성형 AI와 비대면 기록의 결합
생성형 AI는 대면회의·보고의 모든 과정을 자동으로 기록·요약·구조화할 수 있다. 예를 들어, 회의나 브리핑을 영상·음성으로 남기고, AI가 이를 실시간으로 텍스트화·요약하여 표준 문서로 변환한다.
이 과정에서 핵심 의사결정, 토론 내용, 쟁점, 후속 과제 등이 모두 체계적으로 기록되며, 추후 검색과 재활용이 용이해진다.
따라서 대면 중심의 ‘구두 전달’ 문화에서 벗어나, 모든 상호작용을 기록·데이터화하고, AI가 이를 체계적 지식자산으로 전환하는 문화로의 변화가 필요하다.
3. 정보의 칸막이, 반드시 해소해야 하는 이유
3.1. 데이터 칸막이의 문제점
공공기관 간, 부처 간, 중앙-지방 간, 그리고 정부-민간 간의 ‘정보 칸막이’는 정책 정보의 단절, 행정 비효율, 국민 불편, 정책 갈등의 원인이 되어 왔다.
각 기관이 데이터를 독점하거나, 법령·규정에 의해 데이터 공유가 제한되어, 협업과 정책 통합이 어렵고, 과학적 행정의 구현도 지체된다.
3.2. 생성형 AI와 데이터 융합의 필요성
AI 시대의 과학적 행정, 초개인화 서비스, 맞춤형 정책 제공을 위해서는 부처 간·기관 간 데이터의 자유로운 연계·공유가 필수적이다.
생성형 AI는 다양한 출처의 데이터를 융합·분석해 새로운 인사이트를 도출하는 데 강점을 지닌 만큼, 데이터 칸막이 해소 없이는 AI의 효과적 활용이 불가능하다.
3.3. 법제 혁신과 데이터 공유 플랫폼
법제 정비: 데이터의 목적 외 이용금지, 비밀유지 등 데이터 활용을 가로막는 법령을 전면 개편하고, 데이터 등록·공유를 의무화하는 방향으로 법제를 혁신해야 한다.
각 기관의 데이터를 통합관리 플랫폼에 등록·연계하고, AI가 이를 학습·분석할 수 있도록 표준화·개방이 필요하다.
또한, 데이터 공유 확대에 따른 개인정보 보호, 보안, 윤리 문제에 대한 체계적 대응도 병행되어야 한다.
4. 생성형 AI 시대, 공공 지식관리 혁신을 위한 실천 전략
4.1. 대면회의·보고 문화의 디지털 전환
우선,모든 회의·보고의 자동 기록·요약 체계화가 필요하다. 회의·보고를 영상·음성·텍스트로 자동 기록하고, AI가 요약·구조화하여 표준 지식자산으로 전환하여야 한다.
그리고, 비대면·하이브리드 협업 환경의 적극 도입하여야 한다. 원격·비대면 협업 도구를 적극 활용해, 모든 상호작용을 데이터로 남기고 AI가 분석·가공하도록 유도할 필요가 있다.
또한, 구두 전달 중심에서 데이터 기반 의사결정 문화로 전환이 요구된다. 기록과 데이터에 기반한 투명한 의사결정, 책임 있는 행정문화 정착이 꼭 필요하다.
4.2. 정보 칸막이 해소와 데이터 융합
법·제도 혁신이 우선적으로 필요하다. 데이터 공유·개방을 저해하는 법령을 전면 개정하고, 데이터 등록·공유를 의무화하여야 한다.
그리고, 통합 데이터 플랫폼을 구축하여야 한다. 기관별 데이터를 통합관리 플랫폼에 연계·등록, AI가 자유롭게 학습·분석 가능한 환경 조성하여야 한다.
또한, 부처·기관 간 협업 촉진하여야 한다. 데이터 공유를 통한 공동 정책을 개발하고, 문제 해결 역량을 강화하여야 한다.
4.3. AI 기반 지식관리 자동화
지식 캡처 자동화를 추진해야 한다. AI가 회의·보고·업무 기록을 자동으로 요약·구조화하여, 지식창고에 누적시켜야 한다.
그리고, 검색·활용의 지능화가 필요하다. 의미 기반 검색, 맞춤형 정보 제공, 내결함성 강화 등 AI 기반 검색 시스템 도입하여야 한다.
또한, 전문가 네트워크와 집단지성을 활성화하여야 한다. AI가 자동으로 전문성 프로필을 생성하고, 전문가 디렉토리와 집단지성 네트워크 구축하도록 하여야 한다.
4.4. 데이터 거버넌스와 윤리 강화
개인정보 보호와 보안 체계 강화가 필요하다. 데이터 공유 확대에 따른 개인정보 보호, 보안, 윤리 문제에 대한 체계적 대응할 수 있어야 한다.
그리고, AI 윤리 기준 정립과 교육이 요구된다. AI 활용의 윤리적 기준을 마련하고, 공공기관 구성원 대상 AI·데이터 교육의 강화 필요하다.
5. 결론: AI와 데이터, 그리고 문화 혁신이 만드는 미래
생성형 AI 시대, 공공의 지식관리는 단순한 정보의 저장과 전달을 넘어,
1.지식의 자동 캡처와 체계적 축적,
2. 의미 기반 검색과 맞춤형 정보 활용,
3. 전문가 네트워크와 집단지성의 활성화,
4. 대면회의·보고 문화의 디지털 전환,
5. 정보 칸막이 해소와 데이터 융합
이라는 다섯 가지 혁신을 통해 새로운 패러다임으로 진화하고 있다.
특히, 대면회의·보고의 기록·자동화 문화로의 전환은 암묵지의 사장과 정보 누락을 방지하고, 정보 칸막이 해소와 데이터 공유 확대는 AI 기반 과학적 행정과 맞춤형 국민 서비스를 가능하게 한다.
이제 공공기관은 AI와 데이터 혁신에 더해, 문화와 제도의 대전환을 통해 ‘효율적이고 투명하며, 국민 중심의 미래 행정’을 실현해야 한다.
이것이 바로 생성형 AI 시대, 공공 지식관리 혁신의 핵심 방향이다.
