공공 AX, AI 에이전트의 연결부터 실행·통제·모니터링까지 ‘AI 실행 기반’ 필요

공공기관의 생성형 AI·AI 에이전트 관심이 커지고 있다. 그러나 AI 에이전트는 단순 질의응답의 한계를 넘어설 필요가 있으며, 실제 업무 수행을 전제로 할 때는 행정 데이터·내부 시스템 활용이 요구된다. 실제 업무 수행을 위한 해결 과제도 다수다.

공공기관 운영 환경에는 행정정보시스템·데이터베이스·전자결재·내부 포털·외부 공공데이터가 공존하며, 각 시스템의 구축 방식도 상이하다. 이 때문에 AI 에이전트 활용에는 데이터 조회 이상의 조건이 요구된다. 시스템별 API·인증 방식·사용자 권한·업무 절차까지 연결하는 실행 기반이 필요하다는 문제의식이 제기된다.

이 같은 문제의식 속에서 '제8회 AI 정부혁신 콘퍼런스'가 지난 8월 27일 세종에서 열렸다. 이번 행사의 주제는 'AI 전환을 넘어 실행과 성과로 완성하는 정부혁신'이었다. 중앙행정기관·지방자치단체·공공기관 정보화 담당자·민간 ICT 기업 관계자가 참석했다.

이번 행사는 공공부문 AI 활용 전략·정책 방향을 공유하고, AI를 실제 행정 업무·성과로 연결할 방안을 논의하는 자리였다.

기조강연은 AI 실행 플랫폼 AX iPaaS 전문기업 이데아텍이 맡았다. 이데아텍은 행정 현장의 AI 에이전트가 실질 업무를 수행하기 위한 전제로, 행정 데이터·내부 규정·레거시 시스템·ERP 등 다양한 업무 환경의 유기적 연결이 필요하다고 강조했다.

이데아텍은 이와 함께 사용자·에이전트별 접근 권한, 승인 절차, 실행 이력, 모니터링의 통합 관리 체계가 필요하다고 설명했다. 이어 단순 시스템 연결을 넘어서는 'AI 실행 기반'이 필요하다고 밝혔다.

'AI 실행 기반'은 AI의 다양한 데이터·시스템의 안전한 활용을 지원하고, 실제 행정 업무 수행을 뒷받침하는 기능과 목적을 갖는다고 설명했다. 이와 관련한 주요 과제로는 공공AX에서 기존 시스템·데이터와 AI 에이전트의 연계가 제시됐다.

사진 설명에 따르면 AI 에이전트 업무 적용의 어려움과 관련해 가장 많은 응답이 나온 항목은 'LLM·에이전트·외부 서비스별 개별 API와 MCP 개발'이었다.

이번 설문은 제8회 AI 정부혁신 콘퍼런스 참가 정부·공공기관 담당자를 대상으로 진행됐다. 응답자의 약 28%는 AI 에이전트의 실제 업무 적용에서 가장 큰 어려움으로 '거대언어모델(LLM)·에이전트·외부 서비스별 API·모델 컨택스트 프로토콜(MCP) 연계 개별 구축'을 선택했다.

주요 어려움으로는 서로 다른 DB·레거시·외부 API를 연결할 때 추가 개발이 필요하다는 응답도 나왔다. 여러 에이전트·시스템을 연계한 업무 워크플로우를 매번 새로 구성해야 한다는 점도 주요 어려움으로 제시됐다.

이 같은 결과는 공공기관의 AI 에이전트 활용에서 에이전트 성능 외에도 기존 데이터·업무 시스템 연결이 중요하다는 점을 보여준다. 여러 단계의 업무 실행을 위한 워크플로우 구성·운영 체계도 중요하다는 점을 함께 보여준다.

공공기관 업무는 단일 시스템 호출만으로는 완결되지 않으며, 여러 시스템에 걸친 워크플로우 연결로 AI 실행이 완성된다. 이러한 업무는 필요 정보 조회, 내부 기준 확인, 타 시스템 데이터 입력, 담당자 검토·승인, 최종 결과 기록의 단계를 거치며, 여러 단계의 연속 수행 방식으로 진행된다.

이 같은 흐름의 사례로는 출장 신청 지원 AI 에이전트가 있다. 이 AI 에이전트는 행사 정보를 조회하고 내부 출장 규정을 조회하며, 교통·숙박비를 확인하고 예산 기준을 확인한 뒤 출장신청서를 작성하고 전자결재를 요청한다.

이 과정에서는 각 단계의 결과를 다음 시스템에 전달해야 하며, 이때 정해진 순서를 준수해야 한다. 즉 조회와 기준 확인, 문서 작성, 전자결재 요청이 단계적으로 이어지면서 앞선 처리 결과가 다음 단계와 다음 시스템으로 넘어가는 방식이다.

아울러 워크플로우에는 사용자의 소속, 직급, 예산 범위, 담당자 승인 결과에 따라 실행 경로를 결정하는 요소가 포함돼야 한다. 또한 조건별 분기와 승인 대기, 오류 처리, 예외 처리도 함께 구성돼야 한다.

업무 수행형 AI 에이전트에 보안 통제와 통합 모니터링이 필수라는 지적이 나왔다.

이데아텍 관계자는 단순한 정보 검색·제공 단계와 달리 실제 업무 수행 단계에서는 조회 결과의 내부 시스템 반영과 담당자 검토, 결재, 최종 결과 생성 과정이 추가된다고 설명했다. 또 이 과정에서는 여러 시스템 연계와 업무 흐름 관리가 필요하다고 밝혔다.

이 관계자는 AI 에이전트의 실제 업무 수행을 위해 데이터·시스템·AI의 호출 순서와 실행 조건을 하나의 업무 흐름으로 구성·관리하는 워크플로우 오케스트레이션 기반이 필요하다고 전했다.

아울러 AI 에이전트가 행정 시스템을 조회하거나 업무를 실행할 때는 사용자 소속·역할·업무 권한에 따라 접근 가능한 데이터와 실행 범위를 제한해야 한다고 설명했다.

또 AI 에이전트 실행 중 오류가 발생할 경우 가장 큰 문제점에 대한 응답으로는 '확인하기 어렵다'가 최다였다고 밝혔다. 관련 사진의 출처는 이데아텍이다.

공공기관은 특성상 개인정보·내부 행정정보를 취급한다. 이에 따라 API 키 통제가 필요하고, 인증정보 통제가 필요하며, 담당자 승인 절차 통제가 필요하다. 이러한 통제 기준은 기관 보안 정책이다.

이와 함께 신속한 오류 대응은 중요한 운영 과제다. 에이전트가 다중 시스템·API를 경유해 업무를 수행할 때는 오류가 발생할 가능 지점이 다수 존재한다. 오류 가능 지점은 에이전트, LLM, API, 인증 과정, 데이터베이스다.

AI 실행 기반이 구축되지 않은 경우에는 담당자가 시스템별 로그를 개별 확인해야 한다. 또한 담당 부서가 분리돼 있으면 문제 발생 단계를 파악하고 복구하는 데 추가 시간이 소요될 가능성이 있다.

설문에 참여한 공공기관 관계자들에 따르면 업무 장애가 발생했을 때 문제 발생 단계를 즉시 확인하기 어려운 경우가 존재한다. 이들은 시스템별 로그 확인과 담당 부서 탐색 과정이 복구 지연 요인이라고 밝혔다.

AI 에이전트 운영에서는 오류를 줄이는 것만으로는 부족하다. 에이전트의 호출 시스템을 확인할 필요가 있으며, 실패 단계도 신속하게 확인할 필요가 있다. 또한 전체 실행 이력을 통합해 확인할 필요가 있고, 오류 현황도 한곳에서 확인할 필요가 있다. 아울러 실패한 업무 단계부터 복구 가능한 운영 환경이 필요하다.

공공기관에는 AI 에이전트의 실행 기반이 필요하다. 이데아텍 관계자는 공공기관에 필요한 것은 AI 에이전트를 추가하는 수준을 넘어 다양한 AI 에이전트가 기존 행정 시스템·데이터를 안전하게 활용해 실제 업무를 수행하는 기반을 구축하는 것이라고 밝혔다.

이데아텍 관계자는 이를 위해 시스템·데이터 연결, 워크플로우 실행, 접근 권한 통제, 오류 추적, 운영 모니터링을 하나의 구조 안에서 관리할 필요가 있다고 설명했다.

이데아텍 AX iPaaS는 다양한 LLM·에이전트를 데이터·API·레거시 시스템 등 공공기관의 기존 업무 환경과 연결하는 AI 실행 기반을 제공한다.

해당 구조는 특정 LLM·에이전트·업무 시스템에 비종속인 특징을 갖는다. 이를 토대로 신규 에이전트·시스템을 유연하게 추가할 수 있으며, 여러 시스템에 걸친 업무 흐름도 단일 워크플로우로 구성할 수 있다.

글은 공공AX가 AI 에이전트 도입만으로는 완성되지 않는다고 짚었다. 성과를 도출하려면 AI 에이전트가 기존 행정 데이터·시스템을 안전하게 활용해야 하며, 통제된 업무 흐름에 따라 실제 업무를 수행해야 한다고 설명했다.

이 같은 조건이 충족될 때 행정 효율 향상과 서비스 개선이라는 성과를 낼 수 있다고 밝혔다. 또한 AX iPaaS를 이러한 전환을 뒷받침하는 AI 실행 기반으로 제시하면서, AI 도입을 넘어 실제 업무 수행이 가능한 환경을 준비할 필요가 있다고 강조했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 성원영 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241549

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241549