AI 기술 도입을 통한 혁신을 외치지만, 정작 공공 서비스의 상당수가 기본적인 데이터 축적조차 이루어지지 않아 AI 전환의 근본적인 장애물에 직면하고 있다는 지적이 제기된다. 박태웅 녹서포럼 의장은 “AI 전환을 한다는 것은 그저 AI를 도입하기만 해서 되는 일이 아니다”라며, “로그가 없는 웹페이지를 일만 년을 운영한들, 그 서비스는 조금도 좋아지지 않는다”고 문제를 명확히 짚었다.
‘로그(Log)’는 본래 선박의 항해일지를 의미했으나, 현대 IT 시스템에서는 사용자의 모든 활동과 시스템 내에서 발생하는 사건들을 기록하는 ‘로그시스템’으로 발전했다. 이는 로그인 기록, 파일 삭제, 시스템 오류 발생 등 다양한 정보를 시간 순서대로 저장하며, 시스템 운영, 애플리케이션 작동, 보안 관련 사건 등 광범위한 데이터를 제공한다. 이러한 로그 데이터는 사용자 경험 개선 및 시스템 효율성 증대에 필수적인 역할을 한다.
그러나 현행 공공 서비스 웹사이트 및 애플리케이션의 상당수가 제대로 된 로그 시스템을 갖추지 못한 것으로 드러났다. 이는 사용자 이용 패턴 분석을 불가능하게 만들어, 어떤 메뉴가 많이 사용되는지, 혹은 어떤 부분에서 사용자가 불편을 겪는지 파악할 수 없게 만든다. 예를 들어, 자주 사용되는 메뉴가 웹사이트 하단에 배치되어 있어도 이를 개선할 근거가 없으며, 페이지 로딩 속도가 8초 이상 지연되는 심각한 문제가 발생해도 인지조차 하기 어렵다. 통계에 따르면 3초 이상 지연 시 40%의 사용자가 이탈하며, 5초 이상이면 사실상 ‘죽은 사이트’로 간주된다. 사용자들의 좌절이나 서비스 이탈 또한 파악할 수 없어, 결국 이용자들은 공공 서비스 이용 시마다 불편을 겪을 수밖에 없는 상황이다.
AI는 데이터를 기반으로 학습하고 성장한다. AI 비서가 공무원들의 업무를 돕고, 밤새 보고서 작성, 과거 유사 사례 검색, 타 부처와의 시너지 제안, 회의록 기반 일정 관리 및 문서 링크 제공 등 혁신적인 업무 지원을 하기 위해서는 방대한 데이터가 필수적이다. 이러한 데이터는 ‘일’을 하는 과정에서 자동으로 축적되고, 기계가 읽을 수 있으며, 통합될 수 있어야 비로소 ‘데이터’로서의 가치를 지닌다. 따라서 AI 전환은 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어, 소프트웨어에 대한 이해, 클라우드 기반 시스템의 필요성 인식, 그리고 무엇보다 더 스마트하게 일할 준비가 되어 있어야만 가능하다.
박태웅 의장은 이러한 문제점을 지적하며, 공공 서비스가 진정한 AI 전환을 이루기 위해서는 모든 업무를 클라우드 기반으로 전환하고, 업무 수행 시 데이터가 저절로 쌓이는 시스템을 구축하는 것이 시급하다고 강조했다. 로그 기록조차 제대로 되지 않는 환경에서는 아무리 오래 서비스를 운영해도 발전은 기대하기 어렵다는 것이 그의 분석이다.
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