공공기관 AI 직접 개발 확산, 외주 없이 시스템 만드는 시대

공공기관에서도 직원이 인공지능(AI)을 활용해 필요한 업무 시스템을 직접 개발하는 움직임이 본격화되고 있습니다. 정부는 2026년 9월 공무원의 AI 직접개발 활성화 방안을 발표했습니다. 다만 모든 외주 개발을 없애겠다는 뜻은 아닙니다. 작은 업무 도구는 자체 제작하고, 전문적인 시스템은 외부 기업과 협력하는 방식으로 변화하는 것입니다.

📌 핵심 요약

• 2026년 9월 8일 정부가 공무원 AI 직접개발 활성화 방안을 발표했습니다.

• AI 챔피언 2만 명 양성과 AI 정부 실험실 동시 이용 규모 6천 명 확대를 추진합니다.

• 반복 업무 자동화나 내부 자료 검색처럼 비교적 작은 도구가 자체 개발에 적합합니다.

• 개인정보 보호, 보안 검증, 품질관리와 유지보수 책임은 그대로 중요합니다.

🏛️ 공무원이 직접 프로그램을 만드는 이유

과거에는 업무용 시스템에 작은 기능 하나를 추가하려 해도 개발업체에 요청하고 예산과 계약 절차를 거쳐야 하는 일이 많았습니다. 시간이 걸리고 실제 사용하는 직원의 요구가 충분히 반영되지 못할 수도 있었습니다.

생성형 AI는 이러한 과정을 바꾸고 있습니다. 직원이 필요한 기능을 자연어로 설명하면 AI가 프로그램 코드를 제안하거나 수정하도록 도울 수 있기 때문입니다. 이를 흔히 바이브 코딩(Vibe Coding)이라고 부릅니다.

물론 AI가 만든 코드를 그대로 사용해도 안전하다는 의미는 아닙니다. 실제 행정 업무에 적용하려면 담당자의 검토와 테스트가 필요합니다.

🚀 정부는 어떤 지원을 추진하고 있을까?

행정안전부는 2026년 9월 8일 공무원의 AI 활용 직접개발 활성화 및 확산 방안을 발표했습니다. 핵심은 개인의 시제품 제작을 실제 업무 활용과 다른 기관으로의 확산까지 연결하는 것입니다.

정부는 AI 활용 역량을 갖춘 인재 2만 명을 양성하고, AI 정부 실험실의 동시 이용 규모를 6천 명으로 확대하겠다는 계획을 제시했습니다. 보안과 품질을 검증하고, 정해진 절차를 지킨 도전은 보호하는 방향도 포함됐습니다.

여기서 2만 명과 6천 명은 정책 목표이지, 모든 지원이 이미 완료됐다는 뜻은 아닙니다.

💻 외주 없이 어떤 시스템을 만들 수 있을까?

가상의 예로 한 기관에서 매주 여러 부서의 보고서를 취합한다고 가정해 보겠습니다. 직원이 AI의 도움으로 제출 파일을 정리하고 누락 항목을 찾아주는 내부 도구를 만들 수 있습니다.

반복적인 자료 분류, 서식 점검, 일정 정리, 내부 지침 검색 등이 자체 개발을 검토할 만한 분야입니다. 특히 업무를 잘 아는 직원이 개발 과정에 참여하면 현장에서 필요한 기능을 구체적으로 반영할 수 있습니다.

하지만 주민 개인정보를 대규모로 처리하거나 중요한 행정 결정을 내리는 시스템은 상황이 다릅니다. 보안, 접근권한, 정확성, 장애 대응까지 고려해야 하므로 전문적인 개발과 검증이 요구됩니다.

🔍 공공기관 AI 도입 방식도 달라집니다

2026년 6월 정부는 공공부문 AI 도입·활용 가이드를 배포했습니다. 각 기관이 인공지능 모델과 컴퓨팅 자원을 중복 구축하지 않고 범정부 AI 공통기반을 활용하도록 안내하는 내용입니다.

가이드는 기획, 예산, 계약, 구축, 운영의 다섯 단계로 서비스 도입 과정을 설명합니다. 기관의 최신 문서를 검색한 다음 그 내용을 바탕으로 답변하는 RAG(검색 증강 생성) 방식도 제시했습니다.

즉 자체 개발은 AI에게 질문 몇 번으로 모든 시스템을 완성하는 방식이 아닙니다. 공통기반과 정해진 절차를 활용해 필요한 기능을 안전하게 만드는 과정입니다.

⚖️ 그럼 외주 개발업체는 필요 없어질까?

외주 시장이 완전히 사라질 가능성보다는 역할이 바뀔 가능성에 주목할 필요가 있습니다.

단순한 업무 자동화나 시제품 제작은 기관 내부에서 담당하는 비중이 커질 수 있습니다. 반면 대규모 시스템 통합, 데이터 연계, 정보보안, 성능 검증, 장애 대응과 장기 유지보수 분야에서는 전문 기업의 기술력이 여전히 중요합니다.

개발업체 입장에서도 처음부터 모든 기능을 대신 제작하는 역할에서 기관이 만든 AI 도구를 검증하고 안정적으로 운영하도록 돕는 역할로 업무가 확대될 수 있습니다.

🔐 직접 개발에서 가장 중요한 것은 안전성

AI가 작성한 코드에는 오류나 보안 취약점이 포함될 수 있습니다. 일반 공개형 AI 도구에 주민 정보나 비공개 행정자료를 무단 입력하는 일도 피해야 합니다.

업무 적용 전에는 개인정보 처리 여부, 기관의 보안 규정, 결과의 정확성, 장애 발생 시 책임과 유지보수 담당자를 확인해야 합니다. 작은 프로그램이라도 실제 행정서비스와 연결되는 순간 신뢰성과 책임이 중요해집니다.

🌱 앞으로 무엇이 달라질까요?

공공기관의 AI 직접 개발은 외주를 완전히 대체하는 정책이 아니라 현장의 문제를 더 빠르게 해결할 수 있는 선택지를 늘리는 변화입니다. 직원의 업무 지식과 전문 개발자의 기술력이 함께 활용되는 방향이 중요해질 것입니다.

가장 먼저 자신이 속한 조직에서 반복적으로 수행하는 업무 하나를 골라, 개인정보와 민감정보를 제외한 시험용 데이터로 자동화 가능성을 점검해 보세요.