AWS가 공공 부문에 생성형 AI를 수주 내 도입한 전략

공공 부문에서 생성형 AI 도입을 몇 년이 아닌 몇 주 만에 구현한 AWS의 전략

최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 빠른 발전 속도에 맞춰 공공 부문에서도 혁신적인 기술 도입이 활발히 진행되고 있습니다. AWS(Amazon Web Services)는 생성형 AI 기술을 단시간 내에 공공 조직에 도입할 수 있도록 적극적인 지원과 인프라 투자에 나섰습니다. 특히 미국 정부 기관을 위한 인프라 구축에 500억 달러를 투자하며, 단순한 AI 도입을 넘어 실질적인 미션 수행 속도 향상과 자동화를 실현하고 있습니다.

빠른 속도의 전환을 가능하게 하는 세 가지 핵심 요소

이번 기술 혁신이 특별한 이유는 다음 세 가지 요인 덕분입니다.

1. 미션 중심의 시급성: 복지, 교육, 환경 등 다양한 분야에서 업무량은 증가하는 반면 인력과 예산은 한정된 상황입니다. 이로 인해 빠른 의사결정과 효율적인 시스템 구현이 요구됩니다.

2. 기술의 성숙도: 이제는 보안 요건을 충족하며 동시에 대규모로 배포 가능한 AI 솔루션이 준비되어 있다는 점에서 과거와는 차별화됩니다.

3. 검증된 성공 사례: 조기 도입 기관을 통해 축적된 배포 가이드와 사례 기반 모델이 다른 조직의 도입을 돕고 있습니다.

사례1: 아동 복지 보호를 위한 AI 지원 시스템

전 세계 위탁 가정 케이스를 관리하는 Miracle Foundation은 AWS 생성형 AI 혁신 센터와 협업하여, 아동의 케이스 파일을 분석하고 긴급 신호를 감지해 적절한 개입을 제안하는 AI 보조 시스템을 수주 내에 배포했습니다. 이 시스템은 케이스별 맞춤화된 추천을 제공하면서 고도의 정보 보안과 확장성을 갖추고 있으며, 사용자인 사회복지사와의 협업을 기반으로 설계되었습니다.

사례2: 교육 분야의 개인화된 학습 지원 – UT Sage

텍사스대학교 오스틴 캠퍼스에서는 5만 2천 명의 학생들을 위한 AI 튜터 UT Sage를 개발하여 시험 운영 중에 있습니다. 이는 각 수강 과목에 맞춘 개인화 튜터링 서비스를 제공하며, 교수진이 직접 설계에 참여하여 교육 목적에 적합하도록 제작되었습니다. 교육 기술 자동화라는 관점에서 의미 있는 활용 사례로, 단기간에 대규모로 확장 가능한 구조로 설계되었습니다.

사례3: 미국 환경청(EPA)의 문서 자동화와 평가 가속화

EPA는 생성형 AI를 통해 유해 화학물질 분석 업무를 자동화하고, 살충제 승인 관련 문서 작성 시간을 기존 몇 개월에서 단 몇 초로 단축시켰습니다. 예를 들어, 기존에 과학자가 수백 시간을 소요하던 연구 문헌 검토가 이제는 AI 시스템이 수 분 내 처리하며, 비용도 $40에 불과할 만큼 최적화됐습니다. 이처럼 자동화를 통해 절차는 빨라졌으나 과학자의 전문 판단은 그대로 유지되어 신뢰성과 안전성을 확보했습니다.

혁신 속도를 높이기 위한 전략 가이드

생성형 AI를 공공 조직에 신속히 도입하기 위해, 다음과 같은 전략은 매우 유용합니다.

• 1일차부터 바로 구축: 기존에는 요구사항 분석에 수 주가 소요되었지만, 이제는 IAM 기반 인프라 코드(Infrastructure-as-Code)를 활용해 실질적인 배포를 바로 시작합니다.
• 크로스 기능팀 구성: 기술자, 과학자, 보안 전문가, 업무 담당자를 동시에 참여시켜 커뮤니케이션 로스를 줄이고 빠른 설계를 가능하게 합니다.
• 전 과정에서의 지식 이관: 프로젝트 마지막에 문서를 넘기는 방식이 아닌 개발 단계부터 공동 참여하여 자연스런 노하우 전달을 실현합니다.
• 안전성과 확장성이 검증된 AWS 인프라 활용: FedRAMP High 수준의 보안 요건 및 컴플라이언스를 갖춘 인프라를 바탕으로 한 설계는 신속함과 보안을 동시에 달성할 수 있게 해 줍니다.

향후 전망

공공 부문에서의 AI 기술 활용은 단순한 실험 단계를 넘어 지속 가능한 실용 단계로 전환되고 있습니다. AWS의 전방위적인 지원과 확장 투자를 통해 더욱 다양한 사례가 등장할 것으로 기대되며, 이를 통해 더 많은 기관이 단기간 내 과제를 해결하고 디지털 전환을 이룰 수 있을 것입니다. 작은 문제 해결에서 시작해 점진적으로 범위를 넓히는 접근은 모든 조직이 참고할 수 있는 실용적 방법입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-aws-delivers-generative-ai-to-the-public-sector-in-weeks-not-years/