8월 30일 청와대가 국가 AI 정책 라인업을 다시 정비했다. 하정우 초대 AI미래기획수석이 국가AI전략위원회 부위원장으로 복귀하고, 구글 엔지니어 출신으로 AI기본법을 주도한 이해민 의원이 새 AI수석으로 임명되며, 역량이 검증된 인사들이 컨트롤타워를 다시 갖춘 상황이다. 그러나 지난 몇 개월간 이 공백이 초래한 비용은 가볍지 않다. 부위원장과 수석 자리가 동시에 비었던 기간, 세계 AI 산업은 판 자체를 바꾸는 대전환을 겪었다. 챗봇에서 에이전트로, 모델 단품 경쟁에서 생태계 경쟁으로 무게중심이 이동했고, 미국과 중국이 각자의 방식으로 AI 생태계 블록을 확장하며 다른 나라들을 자신의 스택 위에 올려 세우는 국면을 통과했다. 우리의 전략 문서들은 이전 시대의 전제 위에 멈춰 있었던 것이다.
에이전트가 게임의 규칙을 바꾸다
현재 국가 AI 정책의 상당수는 여전히 사람이 묻고 AI가 답하는 챗봇 시대의 문법 위에 서 있다. 그런데 산업의 무게중심은 이미 에이전트로 이동한 상태다. AI가 스스로 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 다른 에이전트와 협업하고, 여러 단계를 거쳐 작업을 완결하는 시대에 진입했다. 글로벌 기업들은 코딩, 리서치, 고객 응대의 상당 부분을 에이전트에게 위임하며 이미 실전 배치 단계에 들어섰다.
행정 영역도 예외가 아니다. 민원 처리, 정책 자료 분석, 인허가 검토처럼 절차와 문서로 이뤄진 업무일수록 에이전트가 파고들 여지가 크다. 국민이 체감하는 정부 서비스의 품질이 여기서 결정된다는 뜻이다. 이러한 전환은 정책 전 영역의 설계를 근본적으로 다시 생각하도록 요구한다.
정책 재설계의 구체적 과제들
조달 체계의 전환: 소프트웨어 라이선스 개수 기반 계약에서 에이전트가 완결한 작업 단위 계약으로 옮겨가야 한다.
보안 시스템의 확장: 사람 계정 중심의 관리에서 에이전트 신원과 권한을 관리하는 새로운 체계로 진화해야 한다.
감사 방식의 진화: 절차 준수 점검에서 에이전트 행동 로그 검증으로 전환되어야 한다.
이제 모든 정책에 '에이전트가 주 사용자라면 이 설계가 유효한가'라는 질문을 던져야 한다.
공공데이터: 사람용 포탈에서 에이전트용 데이터로
근래 공공데이터포털이 새 단장을 했다. 현재 포탈은 여전히 사람이 검색창에 키워드를 치고, 목록을 훑고, 활용신청을 거쳐 파일을 내려받는 구조로 설계되어 있다. 그런데 에이전트 시대의 데이터 수요는 다르다. 창업을 준비하는 시민이 에이전트에게 상권 분석을 맡기면, 에이전트가 인허가 정보와 유동인구 통계, 상권 데이터를 직접 호출해 조합하고 보고서까지 완성하는 흐름이 표준이 된다. 데이터가 사람용 화면 뒤에 갇혀 있으면 에이전트는 그것을 활용할 수 없다. 공공데이터가 에이전트에 자동으로 호출되는 구조로 재설계되어야 한다는 뜻이다.
결론
새 컨트롤타워 앞의 과제는 기술 도입이 아니라 정책 체계 자체의 전면 재설계다. 지난 공백의 비용은 앞으로의 실행 속도로만 갚을 수 있다. 다음 단계는 명확하다.
- 즉시: 모든 진행 중인 정책의 에이전트 호환성을 검토하고, 조달·보안·감사 시스템의 전환 로드맵을 수립할 것
- 단기: 공공데이터포털의 에이전트 호출 체계를 구축하고, 정부 디지털 서비스의 API 표준화를 가속할 것
- 중기: 부처별 에이전트 운영 가이드와 모니터링 체계를 정착시켜, 정책 전 영역에 에이전트 시대 구조를 확산할 것
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