#11. 해외·타 지자체 사례 비교 보고서 만들기

『의정과 선거, AI로 날개달다!』 열한번째 이야기

“다른 지자체는 어떻게 하고 있을까?”
“해외에서는 이 문제를 어떻게 풀었는지 알 수 없을까?”

지자체 의원과 보좌진, 담당 공무원, 주민들까지 자주 던지는 질문이다.

지역 현안의 해법은 때론 다른 곳에서 이미 시행 중일 수 있다.

하지만 그 사례를 찾아 정리하고, 우리 지역과 비교하여 보고서로 만드는 일은 만만치 않다.

특히 바쁜 일정 속에서 정제된 비교 사례를 찾는 것은 사람의 시간만으로는 벅찬 일이 되어가고 있다.

이제 이 과정을 AI가 도와줄 수 있다.

단순 검색을 넘어서, 유사한 사례를 수집하고, 그 맥락과 정책적 효과까지 요약·비교해주는 시대가 다가오고 있다.

‘생성형 AI’를 제대로 활용하면, 단 한 사람의 역량만으로도 과거에는 팀 단위로 일주일 넘게 하던 작업을 하루 만에 끝낼 수 있다.

예를 들어, A시의 의원이 “지역 청년 정착 지원을 위해 타 지자체의 정책을 조사해달라”고 요청한 경우를 생각해보자.

과거에는 각 시·도 홈페이지를 일일이 방문하거나, 정책 백서 PDF를 다운받고, 내용 중 필요한 핵심을 요약해야 했다. 그 과정에서 정보는 누락되기 일쑤고, 수작업 정리는 시간이 많이 걸렸다.

그러나 지금은 “청년 정착 지원 관련 국내 5개 지자체의 최근 3년간 정책을 사례 중심으로 비교 분석해줘”라는 프롬프트 하나로, AI가 수십 개의 자료를 요약하고, 유사도 기준으로 정리해준다.

요약된 정책들은 표로 정리되고, 성과나 한계점까지 핵심 문장으로 도출된다.

이후 사람이 내용을 점검하고, 일부 보완만 하면 된다. 보고서가 하루 만에 완성되는 셈이다.

해외 사례도 마찬가지다.

유엔공공행정포럼(UNPSA) 수상 사례를 바탕으로, 도시 재생, 고령사회 대응, 기후위기 적응 등의 세계 각국 정책들을 AI가 정리해준다.

영어 문서뿐 아니라 다국어 번역도 AI가 동시에 수행한다.

의원이나 보좌진이 단 몇 번의 수정만 거치면 완성도 높은 국제 비교 사례 보고서가 만들어진다.

물론 AI가 제시하는 사례는 어디까지나 초안이다.

문맥과 맥락을 이해하는 데는 여전히 사람의 판단이 필요하다.

하지만 그 초안이 과거 수일이 걸렸던 작업을 ‘하루 이내’로 단축시킨다면, 효율과 정확도는 분명 새로운 수준에 도달하게 된다.

특히 2026년 6월 지방선거를 앞두고 각 지자체는 “우리만의 차별화된 정책 비전”을 제시할 필요가 있다.

이때 비교 사례와 해외 사례의 조사는 반드시 동반되어야 할 작업이다.

유권자에게는 “이 정책은 이미 효과가 검증된 방식이며, 우리 지역에 맞춰 재설계한 것”이라는 설명이 신뢰를 만든다.

결국 AI는 ‘비교의 도구’일 뿐 아니라 ‘설득의 도구’가 된다.

타지역과의 차이, 우리만의 접근, 그리고 그 의미를 빠르게 정리해 보여줄 수 있는 힘이 생긴 것이다.

정책 보고서를 만든다는 것은 단순한 정보 나열이 아니다.

어떤 정책이 우리 지역에서 왜 필요한지, 어떤 점에서 새로운지를 설명하는 일이다.

지금까지는 이 작업을 위해 수많은 밤을 새워야 했다.

하지만 앞으로는, 누구든지 더 빠르게, 더 설득력 있게 준비할 수 있다.

의정활동과 선거의 무게는 결코 가볍지 않다.

하지만 생성형 AI는 그 짐을 조금 더 가볍게 해줄 수 있다.

단, 그것을 사용하는 사람의 자세와 관점이 중요하다.

"어떤 데이터를 찾을 것인가?"보다 "무엇을 보여주고 싶은가?"가 중심이 되는 시대다.

생성형 AI는 단순한 기술이 아니라, 우리의 고민을 더 잘 설명해주는 언어가 되어줄 수 있다.

그 언어를 얼마나 잘 다듬고, 현장의 맥락에 맞게 입히는가는 앞으로 의원과 공무원, 보좌진의 새로운 역량이 될 것이다.

- 멘토 K -