공공과 기업의 AX — 광진구청·건설사 현장 증언과 시사점

Alex AI 채널이 2026년 9월 15일 올린 51분 대담의 자막 전문을 읽고 정리했다. 공공과 민간에서 각각 1년 가까이 AX를 실행해 온 두 사람이 나와 성과와 벽을 같이 말한다. 앞부분은 대담 요지, 뒷부분은 협동조합·사회연대경제 현장에서 AX를 진행하는 우리 쪽에서 본 시사점이다.

출연은 셋이다.

	소속	위치
류승인	광진구청 행정직 주무관 7년차	공공 AX. 제43회 지역정보화 우수사례 발표대회 국무총리상(본선 2위, 1위 전북특별자치도)
김정환	개발 20년+, 건설사 AX 프로젝트 테크리드	민간 AX. 탑다운 시스템 구축
알렉스	진행. 에이전트 코리아 운영

자동자막이라 표기가 깨진 곳이 많다. 하네스·FDE 같은 용어와 고유명사는 영상 맥락으로 바로잡았고, 철자를 확정할 수 없는 도구명 하나는 적지 않았다.

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1. 대담 요지

공공 쪽에서 나온 숫자

• 류승인이 만든 도구 두 개의 npm 누적 다운로드가 28만 3천 건이다. 온라인 배포본과 리모트 서버는 뺀 수치다. LLM에 붙여 쓰는 도구라 확산이 될까 의심했는데, 각자 설치 명령을 친 횟수가 그만큼 잡혔다.
• 정부 보도자료에 「바이브 코딩」이라는 단어가 2026년 3월 이후 처음 등장했다.
• AI 관련 행정규칙이 2025년 1건에서 2026년 24건으로 늘었다.

시작은 초라했다. 2026년 3월 28일 스레드에 올린 글을 누군가 X로 퍼갔고, 그것을 본 국회의원이 페이스북에 「AI 도구 도입한다고 AX가 되는 게 아닙니다」라고 쓰면서 국회 인공지능전략위원회 면담으로 이어졌다. 그전 반응은 「쓸모없다」 「이걸 왜 만들었냐」 「누가 쓰냐」였다. 본인 말로는 공공을 뒤집겠다는 마음이 아니라 「나만 쓰기엔 아까워서」 오픈소스로 푼 것이었다.

민간 쪽에서 나온 숫자

• 레거시 시스템의 DB와 기존 코드를 학습시켜 구조화하고 LLM 위키 형태의 검색 가능한 RAG로 만드는 작업. 원래대로면 개발자 10명이 1년 걸릴 일을 3~4일에, 넉넉히 잡아 일주일에 끝냈다.
• 생산성 배수 주장: 사람은 주 40시간, 에이전트는 주 168시간이니 같은 속도라도 4배. 여기에 에이전트를 56개 병렬로 돌리니 **2030배**로 본다.

마지막 배수는 산술 계산이지 실측이 아니다. 본인도 「생각하고 있어요」라고 말한다. 인용할 때 구분해야 한다.

개발자가 코드를 안 본 지 1년이 넘었다는 말의 논거

김정환은 코드를 직접 보지 않은 지 1년이 넘었다고 한다. 근거가 흥미롭다. 개발자들이 「내가 쓴 코드만 본다」고 하지만, 실제 애플리케이션에서 본인이 작성한 코드가 큰 비중을 차지하는 경우는 거의 없다. 대부분 프레임워크를 쓰고, 그 안의 남이 작성한 코드를 믿고 그 위에 자기 코드를 올린다. 그렇게 보면 AI가 쓴 코드를 믿고 가는 것이 이질적인 일은 아니라는 것이다.

기업의 벽

기술이 아니라 합의다.

• 사람마다 AI를 대하는 방식과 경험치가 다르다. 「AI한테 물어보면 다 알려주는 거 아니야?」로 쉽게 생각하는 쪽도 있다.
• 회사 자료가 정리돼 있지 않다. 키워드 하나를 찾으러 DB와 시스템을 뒤지면, 업무 담당자는 그 키워드가 하나 있다고 생각하지만 실제로는 같은 키워드가 100개, 1000개의 다른 형태로 해석돼 산재해 있다.
• 용어 해석도, 그 용어를 대하는 관점도, 개선하려는 방향도 부서마다 담당자마다 다르다. 이것들을 하나의 방향으로 합의시키는 과정이 제일 큰 난관이다.

진행자가 여기서 정리한 말이 대담의 핵심이다. AI가 없던 시절엔 의사결정이 늦거나 좀 틀려도 되돌아올 수 있었다. 그런데 생산성이 4배에서 20배로 올라간 상태에서 서로 정의한 바가 다른 채로 업무에 투입되면, 서로 다른 방향으로 20배 빠르게 진행돼 버린다.

공공의 벽

• 혁신 작업을 도식화해 봤더니 1번부터 5번까지가 AI가 아니었다. 조직문화 문제였다. 「사람이 병목이다」.
• 현업에서 가장 바쁜 사람이 AI로 자기 업무를 최적화해야 하는데, 바쁜 사람에겐 뭔가를 배울 여유가 없다. 교육을 해 봤더니 그 자리에 참석하는 것조차 힘들어했다. 그래서 교육 없이 쓸 수 있는 편한 도구를 만들었더니, 그 도구를 쓰려면 또 배워야 한다. 「도대체 어디까지 떠먹여 줘야 하나」가 끝나지 않는다. 부산물로 본인이 만드는 제품의 UI·UX는 비약적으로 좋아졌다고 한다.
• 확산 단계에서 부딪히는 문제는 둘. 첫째 보안, 둘째 개인이 만든 것을 조직의 자산으로 흡수시키는 일이다. 그사이 사람이 갈려 나간다.
• 데이터가 단위별로 쪼개져 있고 비정형이며 관리되지 않는다. 순환보직이라 한 업무의 전문성을 갖는 것이 구조적으로 어렵고 인수인계도 잘 되지 않는다.
• 거버넌스 문제가 제일 무겁다. 데이터를 관리하는 기관이 모든 책임을 지는데 성과는 활용한 기관이 가져간다. 그러니 다른 기관에 데이터를 제공할 유인이 사실상 없다. 각 기관이 스스로 조정할 수 없으니 국가 차원의 교통정리가 필요하다는 진단이다.
• 공공에서 효율화를 말하는 이유는 감원이 아니다. 휴직·개인 사유로 인력 배분이 틀어져 일이 한 부서에 몰려 있는 상태에서, AI로 업무를 조금 덜어 숨 쉴 틈을 만들자는 것이 단체장들이 갖고 있는 효율화 개념이다.

계층마다 다른 접근이 필요하다

30년 이상 공직 생활을 한 분들에게 문서 환경을 머신 리더블하게 바꾸고 나아가 문서를 없애자는 변화는 **「어쩌면 너무 폭력적」**일 수 있다. 그런데 그 의사결정은 그분들이 해 줘야 한다. 그러니 하나의 솔루션이 아니라 각 층에 맞는 다른 접근이 필요하고, 상향식 AX와 하향식 AX는 방법이 달라야 한다는 것이 류승인의 결론이다.

KPI를 그대로 두고 다른 성과를 낼 수는 없다

두 사람이 따로, 같은 말을 한다.

• 류승인: 「KPI를 그대로 두고 다른 성과를 낼 수는 없다. 성과를 어떻게 측정하는지부터 공공을 바꿔야 한다.」 누구도 자기 일을 하면서 헛일을 하고 싶지는 않다. 내가 한 일이 쌓여서 뭔가 이루어지는 과정이 보여야 하는데 지금 성과 측정 체계로는 그것이 불가능하다.
• 김정환: 「기업 목표와 AI가 다른 길을 가면, 일하는 사람 입장에서는 당연히 내 KPI를 먼저 달성하는 게 목적이고 AI는 부수적인 일이 된다.」

전망과 조언

김정환은 AX를 도입하느냐 마느냐의 문제가 아니라고 본다. 경쟁사가 1년 만에 내놓는 것을 1~2개월에 내놓을 수 있게 되면, 도입하지 않을 수 없는 환경은 이미 예견된 미래다. 남는 문제는 언제 도입해 우리 조직에 어떻게 최적화·특화시키느냐다. AI를 늦게 쓰거나 안 쓸수록 더 열심히 해도 생산성이 안 나오는 시기가 온다.

경영진에게 주는 조언은 하나다. 모든 사람에게 AI를 강요하거나 전원이 배워서 쓰게 하는 것보다, 새로운 것을 잘 받아들이고 문제 해결 의지가 있는 사람에게 AI에 대한 많은 권한을 줘서 그 사람이 먼저 변화하는 걸 보고 다른 사람들이 영향을 받아 천천히 퍼지게 하는 것이 가장 좋다. 급진적으로 가지 말고 한두 명의 키맨을 키우라는 뜻이다.

FDE라는 말이 소비되는 방식

팔란티어가 정리한 FDE(Forward Deployed Engineer)라는 용어가 업계 표준처럼 쓰이면서 「FDE 몇백 명을 만들어야 한다」 「모든 직원을 FDE화해야 한다」 같은 선언이 나온다. 두 사람 모두 원하든 원치 않든 그 역할을 하고 있는 상태가 됐다. 김정환은 하네스 엔지니어링과 같은 개념을 누가 먼저 정리해 이름 붙인 것으로 본다.

마무리에서 나온 두 마디

• 김정환: 「AI 시대지만 AI와 더 잘 지내려면 사람들 간의 네트워크가 더 좋아져야 하는 아이러니한 시대다.」 주변 사람들과 활용법·사례·정보를 교류하는 것이 혼자보다 성장이 훨씬 빠르다.
• 류승인: 「우리는 최전선을 걷는 프론티어라 물어볼 사람이 없다. 누가 먼저 한 발짝 갔다가 실패했으면 그조차도 길이 된다.」 잘하고 있는 것뿐 아니라 만들고 있는 것까지 다 공유해야 헤쳐 나갈 수 있다는 말이다.

그리고 본인 활동에 대한 설명. 「내부적으로만 했으면 과연 이렇게 됐을까? 제 대답은 아니다. 밖에서 AI 판에서 어느 정도 성장해 말을 뱉으니 이제 그걸 들어 주시는 것이라고 생각한다.」

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2. 현장 시사점

협동조합·의료사협·로컬푸드 현장에서 AX를 진행하는 쪽에서 읽은 것이다. 광진구청은 지자체고 상대는 대형 건설사다. 규모가 다르니 그대로 옮길 것과 배치가 다른 것을 갈라 적는다.

키맨 한두 명에게 권한을 몰아주라는 조언은 우리 방식과 같다

민간 최전선에서 나온 유일한 조언이 「전원 교육이 아니라 의지 있는 한두 명에게 권한을 주고 먼저 변화시켜라」다. 우리가 각 현장에 챔피언을 세우고 계정 배포로 시작하지 않는 이유와 정확히 같은 구조다.

한 현장에서 그룹웨어 계정을 전 직원에게 뿌렸지만 실사용은 한 자릿수였다. 이 실패의 이유가 여기서 설명된다. 도구를 전원에게 배포하는 것은 배우게 하는 일이고, 바쁜 사람에겐 배울 여유가 없다.

→ 우리 가설이 아니라 업계에서 각자 도달한 결론이다. 제안서에 근거로 쓸 수 있다.

가장 큰 위험은 KPI다 — 교육 설계에서 빠지기 쉬운 자리

공공과 민간 양쪽이 따로 같은 말을 했다는 점이 무겁다. 「본업 평가는 그대로 둔 채 AI를 그 위에 얹는」 배치에서는 AI가 반드시 부수 업무로 밀린다. 류승인의 표현으로는 「본인이 기본적으로 하고 있는 업무가 있는데 그 위에 AI를 끼워 넣은 것」이다.

AX 교육을 설계할 때 시간대·대상·커리큘럼은 잡으면서 참여 담당자의 기존 업무 평가를 어떻게 하느냐는 빠뜨리기 쉽다. 챔피언에게 권한을 주는 것만으로는 부족하고, 경영진 선에서 「이 기간 이 사람 본업 몇 %를 뺀다」는 선언이 같이 나와야 한다. 이건 교육 담당자가 결정할 수 없는 항목이라 제안 단계에서 안건으로 올려야 한다.

「도구를 만들어도 그 도구를 또 배워야 한다」 루프

교육이 안 되니 편한 도구를 만들고, 그 도구를 쓰려면 또 배워야 하고, 어디까지 떠먹여 줘야 하는지 끝이 없는 이 루프는 현장 AX에서 반복해 만나는 자리다.

우회로는 도구를 배우게 하는 것이 아니라 그 사람이 원래 하던 일 안에 AI를 심는 것이다. 우리가 하고 있는 업무구축형 — 담당자 한 사람의 실제 업무에 붙은 작업방을 만드는 방식 — 이 이 루프를 건너뛰는 설계다. 왜 일반 교육이 아니라 업무구축을 파는지, 이 대담의 증언을 그대로 빌려 설명할 수 있다.

1번부터 5번까지가 AI가 아니다

「혁신 작업을 도식화했더니 1~5번이 AI가 아니었다」는 말과, 기업 쪽에서 「부서마다 다른 용어 해석을 하나로 합의시키는 과정이 제일 큰 난관」이라는 말은 같은 것을 가리킨다.

현장 AX에서 파는 것이 도구가 아니라 1번부터 5번까지를 뚫는 사람이라는 포지셔닝의 정면 근거다. 도메인을 아는 사람이 들어가야 하는 이유이기도 하다.

속도가 20배면 틀린 방향으로도 20배 간다

진행자가 정리한 이 구절은 우리가 위임과 루프 작업에 걸어 둔 원칙 — 방향이 잠기기 전엔 멀리 가지 않고, 경로가 막히면 갈아타기 전에 보고해 다시 잠근다 — 을 조직 단위로 말한 것이다. AI를 붙이기 전에 방향 합의부터 해야 하는 이유를 남에게 설명할 때 쓸 공용 언어가 생겼다.

책임 주체와 성과 주체가 다르면 데이터는 흐르지 않는다

공공의 데이터 거버넌스 진단 — 관리 기관이 책임을 다 지고 성과는 활용 기관이 가져가니 제공할 유인이 없다 — 은 연합 단위 데이터 협력에 그대로 옮겨붙는다.

여러 조직의 데이터를 「공유하자」 「통합하자」 「비교하자」고 말하면 안 되는 이유가 여기 있다. 주는 쪽에 책임과 위험만 남고 성과는 모으는 쪽이 가져가는 배치이기 때문이다. 이 구조를 공공 사례로 풀어놓은 증언이라, 연합 조직을 설득할 때 남의 입을 빌릴 수 있다.

계층마다 다른 접근 — 우리 교육 설계에 빠져 있던 축

30년 근속자에게 문서를 없애자는 변화가 「폭력적」일 수 있다는 지적은 새 각도다. 교육 대상을 나눌 때 업무 시간대나 직무로 나누는 것만으로는 부족하고, 직급과 근속이라는 축이 하나 더 필요하다. 실무자에게 먹히는 방식과 이사장·실장급에게 먹히는 방식이 같을 수 없다. 상향식과 하향식은 커리큘럼이 아니라 접근 자체가 달라야 한다.

대외 발신이 내부를 움직인다

「내부에서만 했으면 이렇게 됐을까? 아니다」라는 증언과, 실제 경로가 스레드 글 → X 확산 → 국회의원 → 국회 전략위 면담이었다는 사실. 현장 조직에서 혁신을 미는 사람이 왜 밖에 글을 쓰고 강의를 하고 공개 기록을 남겨야 하는지에 대한 사례다. 위키를 공개 축으로 유지하는 것이 내부 설득의 지렛대라는 설명에 붙일 수 있다.

공공이 지금 뜨겁다

행정규칙 1건에서 24건, 정부 보도자료의 어휘 변화, 전국 지자체 경진대회가 「축제 같았다」는 증언. 그리고 진행자의 관찰 하나 — 기업은 AX를 기밀화하고 대외비로 돌리며 직원들 사이에서도 공유하는 분위기가 없는데, 공공은 훨씬 뜨겁고 서로 공유하며 경쟁한다.

다만 데이터 거버넌스와 성과 측정 체계라는 구조 문제가 그대로 있으니, 예산과 의지가 있다는 것과 일이 굴러간다는 것은 별개다. 공공 쪽 접촉을 검토할 때 이 두 가지를 같이 봐야 한다.

규모가 작은 조직이 오히려 유리하다

진행자가 지나가며 짚은 대목이다. 10명, 20명, 많아야 100명 수준의 작은 회사는 마인드셋과 환경만 갖춰지면 훨씬 빠르고 효율적으로 갈 수 있다. 대담의 사례는 대형 건설사와 지자체라 합의 비용이 크지만, 우리가 만나는 현장은 그 비용이 작다. 작은 규모가 약점이 아니라는 근거로 쓸 수 있다.

인용할 때 갈라야 할 것

• 쓸 수 있다: npm 28만 3천 건, 행정규칙 1건→24건, 보도자료 어휘 변화, 개발자 10명×1년 작업을 일주일에.
• 쓰면 안 된다: 생산성 20~30배. 24시간 가동과 병렬 개수를 곱한 산술이지 실측이 아니고, 본인도 추정으로 말한다. 남의 사례를 우리 실적처럼 쓰는 것도 안 된다.

결사체와 기업의 갈림

김정환의 전망 — 도입하지 않을 수 없는 환경, 안 쓰면 더 열심히 해도 생산성이 안 나오는 시기 — 는 경쟁 시장의 논리다. 협동조합과 공공은 경쟁에서 이기려고 AX를 하는 것이 아니다. 류승인이 말한 대로 「민간처럼 효율을 추구하는 조직이 아니라 문제 없이 돌아가야 하는 조직」이고, 효율화의 목적도 감원이 아니라 과부하 부서의 숨통이다.

같은 도구를 쓰지만 성립 근거가 다르다. 대외 글에서 민간의 속도 논리를 그대로 가져와 결사체에 붙이면 「경쟁에서 밀린다」는 협박이 된다. 우리 쪽 문장은 「일이 몰린 사람의 숨통」과 「하던 일을 계속하기 위해」에서 출발해야 한다.

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3. 남은 일

• 「FDE」가 우리 맥락에서 어떤 자리인지 정리한다. 지금은 업계에서 선언처럼 소비되는 단계라, 현장 챔피언·하네스 엔지니어와 어떻게 다르고 겹치는지 갈라 두지 않으면 말만 따라 쓰게 된다. → 2026-09-19 정리함: FDE — 난제를 푸는 직군과 우리 맥락
• 공공 AX 쪽 성과 측정 체계 논의가 국가 차원에서 실제로 진행되는지 지켜본다. 데이터 제공 유인 문제는 우리가 연합 단위에서 만나는 문제와 같은 구조다.
• 교육 설계 표준안에 「참여자 본업 배분」과 「직급·근속 축」 두 항목을 넣는다.

출처: Alex AI, 「공공 vs 기업 AX 전문가들의 충격적인 경험 공개」, 2026-09-15, 51분 39초. https://youtu.be/BM0oVk0aLAE 자막은 유튜브 자동자막이라 고유명사와 용어 표기는 영상 맥락 기준으로 바로잡았다.