[현장] “공공SW, 사업 끝나도 역량 남아야…AI 시대 조달 전환 필요”

김숙경 KAIST 기술경영학부 교수는 2일 더그랜드롯데 서울에서 한국상용인공지능소프트웨어협회(KOSW) 주최로 열린 '2026 KOSW 조찬 포럼'에서 공공 SW 사업 구조 전환이 필요하다고 밝혔다. 이날 포럼은 '3대 AI 강국의 조건: 강건한 AI·SW 생태계'를 대주제로 국내 AI·SW 산업의 지속 가능한 성장 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김 교수는 'AI 집중투자 시대, 지속 가능한 산업 경쟁력을 위한 점검과 전환'을 주제로 발표했다.

김 교수는 현행 공공 SW 사업이 개별 구축·납품 중심으로 운영되는 문제가 있다고 지적했다. 그는 공공 SW 사업이 단발성 구축과 납품에 머무는 구조를 바꿔야 하며, 이를 통해 기업 역량 축적과 지속적 성장 연계로 나아가야 한다고 제언했다.

이를 위한 방안으로는 여러 기관의 유사 수요 통합과 실제 과업 분리를 제시했다. 아울러 구축 후 운영 연계와 구축 후 확산 연계를 포함하는 조달 체계로 전환해 조달 생태계 전환을 이뤄야 한다는 흐름을 설명했다. 사진은 양승갑 기자가 제공했다.

김숙경 KAIST 기술경영학부 교수는 'AI 집중투자 시대, 지속 가능한 산업 경쟁력을 위한 점검과 전환'을 주제로 발제했다.

김숙경 교수는 AI 투자 확대 자체보다 그 결과가 국내 기업과 산업의 역량 축적으로 이어지는지를 점검해야 한다고 밝혔다. 그는 투자 규모보다 국내 기업·산업에 남는 역량이 중요하다고 설명했다.

김숙경 교수는 AI 집중투자 시대에 적정 투자처와 남길 성과에 대한 고민이 필요하다고 밝혔다. 또한 프론티어 모델 보유만으로 AI 3대 강국 달성이 불가하다고 말했다.

김 교수는 정부의 AI 투자가 빠르게 확대되고 있다고 설명했다. 다만 PoC·R&D 이후 실제 구매·운영·재투자로 이어지는 연결고리가 취약하다고 진단했다.

김숙경 교수는 PoC·R&D 확대가 실제 SW·AI 기업의 구매·운영·재투자로 연결되는지를 점검할 필요가 있다고 밝혔다. 그는 대부분이 일회성으로 종료된다고 지적하며, 예산 규모도 중요하나 투자로 어떤 기업·시장에 어떤 역량이 축적되는지 재검토할 필요가 있다고 말했다.

공공 SW 시장의 배경으로 구조적 문제가 지목됐다. 상용SW 직접구매·제값받기·유지관리 현실화·중소기업 보호 등 제도가 마련됐지만, 개별 제도와 기업의 지속적 성장이 연결되는 시장 구조는 형성되지 못했다. 그는 기업 보호 제도가 다수 마련됐지만 우수 기업이 강해지는 시장 조성에는 실패했다고 밝혔다.

그는 필요한 제도와 충분한 생태계가 동일시되지 못한 점이 가장 큰 문제라고 밝혔다. 이어 공공 SW 시장이 '공동진화 함정' 상태라고 진단했다. 김 교수는 공동진화 함정이 발주기관·공급기업이 기존 제도·관행에 상호 적응하며 악순환이 고착된 구조라고 설명했다.

김 교수는 발주기관이 세부 규정·상세 제안요청서(RFP)에 의존하는 원인으로 감사 부담·책임 부담·전문성 부족을 들었다. 그 결과 공급기업은 수주·납품에 집중하게 되고, 제품 고도화에 투자할 여력을 상실하게 된다고 설명했다.

공공사업의 대형화가 지적되는 가운데, 김 교수는 사업 규모가 확대되는 추세라고 설명했다. 김 교수는 전체 사업 수가 감소하고 있다고 밝혔고, 이는 참여 기업 수 감소를 의미한다고 진단했다.

김 교수는 대형 묶음 사업일수록 대기업에 유리하다는 논리가 강화된다고 설명했다. 그 결과 중소 SW기업은 공급망 하위로 편입되는 현상이 심화하고 있다고 김 교수는 분석했다.

김 교수는 AI 확산으로 기존 SW 시장 구도가 급속히 변화할 가능성이 있다고 진단했다. 생성형 AI와 개발도구의 발전으로 기업과 기관이 기존에 외부 SW기업에 의뢰하던 일부 기능을 직접 구현할 수 있게 되면서, 단순 기능 제공이나 고객별 커스터마이징에 의존해 온 SW기업이 변화에 직면하고 있다고 설명했다. 이에 따라 SW기업의 과제로는 고객에게 제품 구매의 필요성을 더 명확히 입증하는 일이 제시됐다.

김 교수는 AI 확대로 SW 전체가 사라지는 것은 아니라고 봤다. 다만 AI가 직접 만들 수 있는 영역은 확대되고 있으며, 이에 따라 단순 기능과 커스터마이징에 의존하는 SI형 SW의 입지 축소는 불가피하다고 진단했다. 김 교수는 왜 돈을 주고 사야 하는지 설명하기 어려운 SW는 생존이 어렵다고 밝혔다.

김 교수는 이런 변화에 대응하기 위해 개별 프로젝트 요구사항 구현에만 머물지 말아야 한다고 봤다. 그는 사업 과정에서 확보한 경험과 역량을 제품에 축적할 필요가 있다고 강조했다.

김 교수는 제품 경쟁력 제고에 필요한 역량으로 도메인·데이터·연결성·운영 경험·신뢰·반복성을 제시했다. 그는 도메인 지식과 데이터의 중요성은 이미 알려진 사실이라고 밝혔다.

김 교수는 특히 애플리케이션의 연결성을 강조했다. 그는 애플리케이션 영역에서 연결성이 중요하며, 어떤 플랫폼과 아키텍처에도 쉽게 연결할 수 있어야 한다고 설명했다. 또 AI 적용 제품에는 학습을 통한 지속적 개선이 가능한 실제 운영 과정에서 축적되는 운영 경험이 중요하다고 밝혔다.

김 교수는 AI 시대에 맞춰 SW 시장의 운영 방식을 전환해야 한다고 제언했다. 김 교수는 AI처럼 불확실성이 큰 분야에서는 기존처럼 초기 요구사항과 결과를 확정하기보다 소규모 실행과 학습을 반복한 뒤 다음 단계로 연계할 필요가 있다고 봤다. 그는 미지의 영역을 다루면서 기존 제도를 전면 적용하고 있다고 했으며, 현재 중요한 요소로 실행과 학습, 탐색적 구조를 제시했다.

김 교수는 제도가 이런 여지를 마련할 필요가 있다고 밝혔다. 그는 AI 분야의 높은 불확실성 때문에 처음부터 요구사항과 결과를 고정하는 방식은 맞지 않는다고 보고, 실행과 학습을 반복할 수 있도록 제도를 바꿔야 한다는 입장을 제시했다.

조달 방식과 관련해서는 여러 기관의 유사한 문제를 하나의 수요풀로 통합한 뒤, 다수 기업이 경쟁할 수 있도록 실제 과업을 작은 모듈 단위로 분할하는 방안을 제안했다. 또 제안 구조로는 PoC→파일럿→운영·확산의 단계별 진행을 제시했다.

각 단계는 성과에 따라 후속 단계로 연계되는 구조다. 아울러 개발·운영 과정의 개선사항이 제품에 반영되는 구조도 함께 제안했다.

발화자는 공공·기관 단위의 AI·SW 수요를 개별 과제로 흩어지게 두지 말고 여러 기관의 유사 문제를 통합해 공통 SW 수요를 형성할 필요가 있다고 설명했다. 그러면서 단일 기업에 일괄 위임하는 방식은 지양하고, 복수 공급자가 경쟁하는 구조가 필요하다고 밝혔다. 또한 PoC 종료에 그치지 않고 운영·확산까지 연계할 필요가 있으며, 개발·운영이 분절되지 않고 개선 비용을 반영할 수 있는 구조가 필요하다고 말했다. 발화자는 그런 구조가 재구매 시장 형성의 조건이라고 설명했다.

또한 AI 사업의 계약·보상은 불확실성에 따라 차등 설계할 필요가 있다고 밝혔다. 라이선스·인프라 영역은 범위·가격을 사전에 확정할 수 있어 기존 방식을 적용할 수 있다고 봤다. 반면 데이터 정제·모델 튜닝 영역은 반복 횟수와 추가 학습 규모를 사전에 예측하기 어렵다고 설명했다. 이에 따라 불확실성이 큰 영역은 일정 범위의 정산을 허용하고, 성과가 입증되면 후속 단계 또는 인센티브와 연계하는 방식이 필요하다고 말했다.

발화자는 AI 강국의 조건으로 좋은 기술을 빠르게 추격하는 능력만으로는 불충분하다고 밝혔다. 이어 고객의 고통점을 해결하는 기업·제품이 지속 성장할 수 있는 생태계가 필요하다고 설명했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241990

참고자료

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