서류 8시간이 30분이 됐지만, 아직 예산이 없다 — 기후부 AI 프렌즈 20개 팀이 바꾼 것

기후에너지환경부가 소속·산하기관 직원들과 함께 인공지능 활용 과제 20개를 3개월(7~9월) 동안 수행하고, 11월 4일 서울 명동 포스트타워에서 성과공유회를 열었다. 눈에 띄는 숫자는 두 개다. 화학물질 배출량 조사 서류 작성 시간을 8시간에서 30분으로 줄였다는 것(93% 이상 단축), 그리고 연간 7,190개(2025년 기준) 사업장 전체를 검증할 수 있는 길이 열렸다는 것이다. 이번 발표가 실제로 바꾸는 것은 새 제도나 새 법이 아니라 행정기관이 인공지능을 도입하는 방식이다. 외부 업체에 시스템을 발주하는 대신, 현업 담당자가 직접 만들고 그 결과를 사내 업무에 붙이는 순서를 시험했다.

왜 지금, 중앙부처가 직접 만드는 쪽을 택했나

공공기관의 인공지능 도입은 대개 두 가지 경로로 진행돼 왔다. 하나는 대규모 정보화 사업을 발주하고 몇 년을 기다리는 방식이고, 다른 하나는 범용 상용 서비스를 그대로 사서 쓰는 방식이다. 전자는 느리고 비싸며, 후자는 내부 규정·보안·폐쇄망 환경에 맞지 않는 부분이 남는다. 이번 발표가 겨냥한 것은 그 사이의 빈틈이다. 현장을 아는 직원이 업무 절차를 알고 있으므로, 도구만 익히면 작은 개선을 직접 만들 수 있다는 가정이다.

이 가정을 검증하기 위해 부처가 택한 형식이 '학습·혁신 활동'이다. 20개 팀이 '서비스 기획·구현'과 '업무 자동화' 두 분야로 나뉘어 과제를 추진했고, 인공지능 활용이 낯선 직원들도 현업과 과제를 병행했다. 즉 이 사업의 1차 산출물은 소프트웨어가 아니라 인공지능을 다룰 줄 아는 인력이고, 소프트웨어는 그 부산물에 가깝다.

대상 과제 두 건이 실제로 한 일

'서비스 기획·구현' 분야 대상은 기후부 화학안전과, 화학물질안전원, 한국환경산업기술원 직원 1명씩으로 구성된 '아이리 삼남매' 팀이 받았다. 이들이 만든 것은 화학물질 배출량 조사 자동화 및 검증지원 시스템이다. 배출량 조사는 「화학물질관리법」에 따라 사업장이 매년 제출하는 의무 자료인데, 그동안은 담당 공무원이 서류를 사람이 읽고 검증해야 했다. 팀은 서류 작성 소요 시간을 8시간에서 30분으로 줄이고, 사업장 수가 7,190개에 이르는 만큼 전수 검증으로 범위를 넓힐 수 있다고 밝혔다. 기후부는 이 시스템을 토대로 실제 업무 적용을 위한 예산 확보를 추진할 예정이라고만 밝히고, 구체적 시행 시점은 제시하지 않았다.

'업무 자동화' 분야 대상은 기후부 기획재정담당관실 1명과 한국동서발전 직원 2명이 함께한 '기후동행' 팀이다. 이들은 외부에서 접수되는 전자문서와 정보기술(IT) 요청 사항을 분석해 알맞은 담당 부서와 담당자를 연결하는 'AI 내비게이터'를 개발했다. 한국동서발전은 연간 전자문서 약 1만 건, IT 요청 약 1만 5천 건을 처리하는데, 이 시스템을 오는 12월 사내에 전면 도입할 계획이다. 업무 배분 시간을 줄이고 배정 오류를 줄이겠다는 목표다. 이번 발표에서 도입 시점이 확정된 사례는 이 건이 사실상 유일하다.

2026년 「기후 AI 프렌즈」 성과공유회 보도자료 화면 — 정책브리핑(korea.kr) 화면 캡처, 공공저작물

2026년 「기후 AI 프렌즈」 성과공유회 보도자료 화면 — 정책브리핑(korea.kr) 화면 캡처, 공공저작물

최우수상 이하 과제들 — 현장의 문제를 먼저 고른다

최우수상 두 건도 성격이 분명하다. '지금 우리 동네는' 팀(기후부·국립환경과학원)은 지역 개발 사업 정보를 지도에 표시하고, 환경영향평가서 요약문을 알기 쉬운 언어로 제공하는 서비스를 만들었다. 환경영향평가서는 주민이 의견을 내야 하는 문서인데 문장이 어려워 읽히지 않는 것이 오랜 문제였다. '화학안전 치트키' 팀(화학물질안전원 3명)은 방제자원·대피장소 검색과 주민 대피 안내 문자 작성을 하나의 화면으로 묶었다. 현재 지방정부 화학사고 담당자를 대상으로 시범 운영 중이며, 사고 현장 인근의 방제 자원을 신속히 확인하는 데 유용하다는 반응을 받았다고 한다.

나머지 입상 과제들도 업무 절차의 특정 지점을 겨냥한다. 업무문서 검색·비교를 돕는 '한글 나침반', 적정 포장 규격을 추천해 과대포장을 사전에 막는 '피트 박스(FIT BOX)', 발전설비 고장 원인과 조치 방안을 제시하는 '에너젠트', 사업장 방류수질 측정자료에서 비정상 값을 선별하는 '디코드 워터 TMS' 등이다. 공통점은 대규모 예산이 아니라 업무를 아는 사람이 병목 지점을 지정했다는 것이다.

누가 무엇을 얻고, 무엇을 잃는가

먼저 얻는 쪽은 사업장이다. 배출량 조사는 7,190개 사업장이 매년 반복하는 서류 업무이고, 작성 시간 8시간이 30분으로 줄면 그 차이는 곧 인건비와 행정 부담이다. 다만 이번 발표는 사업장에 어떤 혜택(기한 연장, 서류 간소화 등)이 가는지를 밝히지 않았으므로, 확인된 것은 '작성 부담 감소' 수준이다.

담당 공무원도 얻는 쪽이다. 사람이 7,190개를 전수 검증하는 것은 물리적으로 불가능에 가깝고, 실제로는 표본 검증이나 사후 적발에 의존했을 가능성이 크다. 자동 검증이 들어오면 이 구간이 달라진다. 반대로 사업장 입장에서는 검증이 느슨해지는 것이 아니라 촘촘해질 수 있다는 점을 유의해야 한다. 자동화는 조사 부담을 줄이는 동시에 적발 확률을 높이는 도구이므로, 두 효과를 함께 기대해야 한다.

잃는 쪽이 있다면 외주 개발 수요와, 사람이 직접 하던 단순 검토·배분 업무다. 다만 이번 발표는 감원이나 조직 개편을 언급하지 않았고, 실제로 그런 계획이 있는지도 확인되지 않는다.

통념과 다른 지점 — 챗봇이 아니라 서류 처리였다

공공 인공지능 사업을 떠올리면 대개 국민에게 답하는 챗봇을 상상한다. 그런데 이번 수상 과제의 다수는 국민 대면 서비스가 아니라 내부 서류 처리에 집중돼 있다. 배출량 조사 검증, 전자문서 배분, 방류수질 이상 선별, 발주 문서 사전검토가 그렇다. 이유는 단순하다. 내부 업무는 정답 기준(법령, 서식, 기준값)이 문서로 존재하고, 검증 결과를 사람이 다시 확인할 수 있다. 반면 국민 대면 챗봇은 잘못된 답의 책임 소재가 곧바로 문제가 된다. 공공 인공지능이 먼저 성과를 내는 곳은 화려한 대화형 서비스가 아니라, 판단 근거가 문서로 남는 반복 업무라는 것이 이번 사례가 보여주는 지점이다.

반론과 한계 — 아직 증명되지 않은 것들

첫째, 상당수 과제는 시연 단계다. 20개 팀 가운데 도입 일정이 확정된 것은 한국동서발전의 AI 내비게이터(12월)와 화학사고 초동대응 지원 서비스(지방정부 시범 운영) 정도이고, 대상을 받은 배출량 조사 시스템은 예산 확보를 '추진할 예정'이라는 표현에 머문다. 성과공유회는 성과의 공개이지, 운영 전환의 확정이 아니다.

둘째, 8시간에서 30분으로 줄었다는 수치는 기후부가 자체 평가한 결과이며, 어떤 사업장 규모·어떤 서식 조합에서 측정했는지는 보도자료에 제시되지 않았다. 93% 이상이라는 표현도 특정 조건에서의 측정값인지, 전체 평균인지 확인되지 않는다. 사업장마다 배출량 조사 대상 물질 수와 시설 규모가 크게 다르기 때문에, 평균값 하나로 전체 부담 경감을 단정하기는 이르다.

셋째, 공공기관이 인공지능을 자체 개발할 때의 유지보수·보안·책임 체계가 이번 자료에서는 다뤄지지 않았다. 개발은 3개월짜리 단기 과제로 가능하지만, 법령과 서식이 바뀔 때마다 시스템을 고쳐야 하는 일은 계속된다. 누가, 어떤 예산으로 그 갱신을 맡는지가 확인되지 않으면 개선은 1년짜리로 끝날 수 있다. 아울러 생성형 인공지능이 사업장 제출 서류를 판단할 경우, 잘못된 검증의 책임이 사업장에 있는지 행정기관에 있는지도 아직 정리되지 않은 쟁점이다.

해당하는 독자가 지금 할 일

화학물질 배출량 조사를 제출하는 사업장이라면, 자동 검증 도입은 제출 자료의 형식과 근거의 일관성을 더 엄격히 보게 된다는 뜻으로 받아들이는 편이 안전하다. 서류 작성 시간이 줄어드는 것과 검증이 느슨해지는 것은 별개다. 지방정부의 화학사고 대응 담당자라면 화학물질안전원의 시범 운영 서비스 사용 절차를 확인해 둘 만하다. 일반 국민 입장에서 직접 신청할 것은 이번 발표에 없다. 다만 환경영향평가서 요약문을 쉬운 말로 제공하는 서비스는 향후 공개 여부가 정해지면 주민 의견 제출에 실질적인 도움이 될 수 있다.

사료의 한계

이 글의 근거는 기후에너지환경부가 배포한 보도자료 한 건이다. 성과공유회라는 성격상 성공 사례 중심으로 구성됐고, 실패한 과제나 중단된 과제는 언급되지 않았다. 20개 팀 가운데 8개 팀만 수상 사례로 소개된 점, 시스템의 실제 오류율이나 사용자 만족도가 제시되지 않은 점도 한계다. 또한 정부 부처의 자체 평가이므로, 현장 담당자나 사업장의 반대 시각은 이 자료에 담겨 있지 않다. 정책의 시행 여부와 효과는 예산 편성과 운영 전환 이후에 판단해야 한다.

참고 자료

· 기후에너지환경부, 「기후부, 소속·산하기관과 인공지능 활용으로 업무혁신 함께 이룬다」, 2026년 11월 4일 배포(보도시점 14:00).
· 정책브리핑(korea.kr) 보도자료: https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156787931
· 붙임: 2026년 「기후 AI 프렌즈」 성과공유회 행사 개요, 수상팀 현황.

인공지능이 서류 검증까지 맡게 될 때, 사업장의 부담은 줄어들까요, 아니면 책임이 늘어날까요?