한국SW·AX총연합회, AI 강국 위한 정책 제언

보안, 데이터, 네트워크, 클라우드, AI 등 다양한 분야를 포괄하며, 각 협회에서 나오는 의견을 모아 정책을 건의하고 새로운 시장을 개척하는 역할을 한다.

궁극적으로는 이러한 노력들을 통해 하나의 생태계를 구축하는 것이 연합회의 목표다.

이우용 회장은 각 협회 단체의 다양한 목소리를 대변하고 봉사하는 역할을 사명으로 삼는다고 밝혔다.

연합회는 IT 소프트웨어 업계의 의견을 정책에 반영하고 제도 개선을 이끌어내는 가교 역할을 수행한다.

또한, 정부가 목표로 하는 글로벌 3대 AI 강국 도약을 위한 적극적인 지원과 밑거름이 되기 위해 최선을 다할 방침이다.

회원사들의 시대 변화 동참 의지를 결집하여 디지털 전환을 넘어선 AI 전환(Artificial Intelligence Transformation, AX)을 강조한다.

이는 AI 중심의 업무, 의사 결정, 서비스 혁신으로 일하는 방식이 변화하는 흐름에 발맞추기 위함이다.

국내 기업들의 AI 전환 수준은 선도 기업과 아직 시작도 못한 기업 간에 큰 차이를 보인다.

대기업이나 선도 기업들은 이미 생성형 AI 및 AI 플랫폼을 업무에 적용하며 앞서나가고 있다.

그러나 중소기업은 AI를 어떤 업무에 어떻게 적용할지 여전히 고민하는 단계에 머물러 있다.

공공 기관 또한 AI 기반 업무 및 서비스 혁신을 시작하는 단계로, 향후 1~2년 내에 국민들이 체감할 수 있는 서비스 변화가 기대된다.

대기업은 AI 전환에 필요한 예산을 수반할 수 있지만, 중소기업은 정보력과 예산 부족으로 인해 여건이 성숙되지 않아 AI 전환에 어려움을 겪는다.

이러한 격차를 해소하기 위해 정부의 적극적인 지원책 마련이 시급하다고 이우용 회장은 지적했다.

국내 AI 기업들은 산업 현장과 공공 현장에서 수많은 경험을 축적하며 높은 기술력을 보유하고 있다.

이러한 기술력은 스마트 시티, 교통, 항공, 의료, 팩토리, 팜 등 다양한 분야로 확산되고 있다.

특히 CCTV는 과거 사후 추적 중심에서 AI와 MPU 기술을 통해 실시간 의사 결정이 가능하도록 진화하고 있어, 국내 AI 기술 발전의 잠재력을 보여준다.

이러한 패키지 전략은 한국의 우수한 조달, 행정 정보 공유, 관세 행정, 재난 안전, 법령 정보 시스템 등 성공 모델을 활용하여 상대 국가들이 희망하는 시스템을 중심으로 추진될 수 있다.

기술 발전 속도에 비해 제도가 항상 뒤따르는 문제점을 해결하기 위해 지속적인 정책 및 제도 개선이 필요하다.

한국SW·AX총연합회는 소프트웨어 가치 평가 현실화와 전문 인력 양성 및 공급 문제를 핵심 과제로 삼아 정책 건의 역할을 수행할 예정이다.

개발 현장의 불명확한 요구 사항과 잦은 변경은 소프트웨어의 제값을 받기 어렵게 만드는 주요 걸림돌로 작용한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 가치 평가 체계 기준 정립이 시급하며, 정부와 기업의 전문 인력 양성 투자 및 체계적인 교육 체계 구축이 절실하다.

시스템 구축 사업에서 예산이 삭감되더라도 작업 범위(워크 스코프)는 그대로 유지되는 경우가 많아 개발 현장의 고질적인 병폐로 작용한다.

이러한 관행은 수익성 악화를 초래하고, 개발 중간 중단이나 개발자 이탈 같은 인력 문제를 발생시킨다.

결과적으로 투입 예산이 매몰 비용화되고 대국민 서비스 지연으로 이어져 사회적 손실을 유발한다.

소프트웨어의 실제 생성 가치를 중심으로 판단 기준을 바꿔야 한다는 것이 이우용 회장의 주장이다.

이우용 회장은 연합회 운영에서 앞에서 끌고 가는 리더십보다는 다양한 의견을 모으는 리더십을 강조했다.

이는 회원사들의 목표 설정을 공유하고 공동 대응을 통해 시너지를 창출하려는 의지를 보여준다.

공공 정보화 예산 중 약 65%(4조 원)가 운영 유지 보수비로 지출되는 상황에서, 정보 시스템의 구축부터 운영까지의 품질 확보가 중요하다.

정보 시스템의 생명 주기를 5년으로 설정하고 주기적인 점검을 통해 시스템 수명을 연장하고 장애를 사전 방지하는 운영 감리의 필요성을 강조했다.

이우용 회장은 고품질 데이터 유지가 AI 시대 선두로 나아가기 위한 필수 전제 조건이라고 강조했다.

데이터의 품질 확보와 정제는 물론, 데이터 표준, 유해성, 편향성 등을 점검하는 툴을 활용한 주기적인 품질 점검이 중요하다.

AI가 이미 우리 삶 속에 들어와 있으므로, 이를 어떻게 활용하고 이용할지에 대한 고민이 지혜로운 삶의 방식이라고 이우용 회장은 조언했다.