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GOVERNMENT AX STRATEGY & RESPONSE

정부 AX
전략·대응

중앙정부와 지방자치단체가 인공지능으로 재편되는 과정에서 정책, 조직, 법제, 예산, 사업, 데이터, 의사결정과 실행을 어떻게 읽고 대응할지를 체계화합니다. 국내 정부 AX를 중심축으로 두고 국제·비교정책에서는 EU, UN, 주요국 정부의 AI 정책과 거버넌스를 같은 틀에서 비교·축적합니다.

국내중앙정부 · 지방자치
국제EU · UN · 주요국 정부
실행정책 → 사람 → 승인 → 실행

AX는 AI Transformation을 뜻합니다. 단순한 AI 도구 도입이 아니라 정책목표, 행정업무, 데이터, 법적 책임, 예산, 조직과 인력, 의사결정 구조까지 함께 재설계하는 정부 차원의 전환 관점으로 사용합니다.

GOVERNMENT AX STRATEGY MAP

정부 AX 전략·대응의 기본 구조

이 영역은 국내 정부 AX를 중심으로 운영하고 국제·비교정책을 별도 비교축으로 둡니다. 국내 정책을 분석할 때 필요한 경우 국제규범과 주요국 사례를 연결하되 서로 다른 제도와 행정구조를 그대로 동일시하지 않습니다.

01 · 국내 정부 AX

중앙정부, 지방자치단체, 지방의회, 공공기관과 전문기관을 중심으로 정책목표, 조직, 법제, 예산, 조달, 데이터, 사업, 승인과 집행 구조를 다룹니다. 현재 페이지의 6개 렌즈와 12단계 기획체계가 이 국내 실행축의 기본틀입니다.

02 · EU

EU는 AI Act의 위험기반 규율을 시행하면서 AI Continent Action Plan과 Apply AI Strategy로 산업 경쟁력·기술주권·공공부문 AI 도입을 동시에 밀고 있습니다. AI Factories·Gigafactories와 공공부문의 AI-first 정책을 연결해 규제와 실제 활용을 한 체계로 묶는 방향입니다.

03 · UN

UN은 Global Digital Compact를 바탕으로 독립 국제 AI 과학패널과 Global Dialogue on AI Governance를 운영하고 있습니다. 현재 단계는 단일한 초국가 AI 행정부가 아니라 193개 회원국이 안전·인권·거버넌스 상호운용성·역량격차를 논의하는 다자 협력 구조입니다.

04 · 주요국 정부

미국은 AI 우위·인프라·안보와 연방정부 채택, 중국은 AI Plus를 통한 산업·공공거버넌스 전면 확산, 일본은 Government-wide AX와 GENAI, 영국은 AI Growth Zones와 공공서비스 AI 확산을 중심으로 국가 차원의 전환을 추진하고 있습니다.

OPERATING PRINCIPLES

1. 운영원칙

기획의 출발점은 아이디어가 아니라 공공문제와 실제 의사결정 구조입니다. 자료·사람·승인·결과물을 한 흐름으로 봅니다.

공개자료 우선

법령, 정책계획, 예산서, 조례, 회의자료, 통계, 공식 발표를 먼저 확인하고 사실관계의 기준점을 만듭니다.

결정권자와 실무자를 구분

정책을 설명하는 사람, 실제로 집행하는 사람, 예산과 법적 책임을 승인하는 사람을 분리해 파악합니다.

결과물부터 역산

기사, 인터뷰, 포럼, 교육, 연구보고서 등 최종 산출물을 먼저 정하고 필요한 취재와 자료를 역산합니다.

사실·분석·제안을 분리

확인된 사실, 분석자의 판단, 향후 제안을 구분해 기록하여 정책 콘텐츠의 신뢰성을 유지합니다.

AX ANALYSIS LENSES

2. 정부·지방자치 AX를 보는 6개 렌즈

각 렌즈는 단순한 점검 항목이 아니라 기획안에서 반드시 답해야 하는 분석축입니다. 정책목표부터 성과까지 연결해서 보면 기술 도입 자체가 목적이 되는 것을 막을 수 있습니다.

01 · 정책목표

먼저 해결할 공공문제를 한 문장으로 정의합니다. ‘AI를 도입한다’가 목표가 아니라 민원 처리시간 단축, 복지 사각지대 탐지, 안전사고 예방처럼 바뀌어야 할 결과를 정하고 대상 주민, 현재 기준값, 목표 수준을 함께 적습니다.

02 · 업무·조직

현재 업무가 어떤 순서로 처리되는지 먼저 그린 뒤 AI가 맡을 단계와 사람이 계속 판단할 단계를 나눕니다. 소관부서, 협업부서, 최종 책임자와 업무 인계 지점까지 표시해야 실제 조직 변화와 필요한 내부 협의를 알 수 있습니다.

03 · 데이터·기술

필요한 데이터의 출처·품질·갱신주기·접근권한을 확인하고 기존 행정시스템과의 연계 가능성을 점검합니다. 사용할 AI 모델, 공급자, 보안환경, 장애 시 대체 절차와 기술적 한계도 함께 기록합니다.

04 · 법·책임

사업의 법적 근거와 행정권한을 확인하고 개인정보, 기록관리, 설명가능성, 행정절차 문제를 검토합니다. AI 결과가 잘못되었을 때 누가 검토·정정·중단을 결정하고 최종 책임을 지는지도 사전에 정합니다.

05 · 예산·조달

초기 구축비뿐 아니라 사용료, 데이터 정비, 시스템 연계, 유지보수, 교육비 등 전체 운영비용을 계산합니다. 조달방식, 계약기간, 성과조건, 데이터 통제권과 특정 공급자에 과도하게 의존하는지까지 확인합니다.

06 · 인력·성과

AI 도입 후 공무원의 역할과 필요한 역량이 어떻게 달라지는지 정리하고 교육대상을 구체화합니다. 주민이 체감할 변화와 행정 성과를 측정할 지표를 정하며 시범운영, 확대, 수정, 중단의 판단 기준도 미리 둡니다.

12-STEP PROJECT WORKFLOW

3. 프로젝트 기획 12단계

과제 정의부터 성과평가까지 순서를 고정해 두면 새로운 정책과제를 맡을 때마다 백지에서 다시 시작하지 않아도 됩니다. 각 단계에서는 다음 단계로 넘어가기 전에 최소 산출물을 하나씩 남깁니다.

01

과제 정의 · Project Brief

요청받은 문장을 그대로 과제명으로 쓰지 말고 해결할 문제, 대상, 목적, 기간, 요청자, 예상 독자와 최종 산출물을 1페이지에 정리합니다. 범위에 포함하지 않을 사항도 함께 적어 기획이 중간에 무한히 확대되는 것을 막습니다.

산출물: 1페이지 프로젝트 브리프
02

정책·법령·예산 스캔

관련 법률과 시행령, 정부·지자체 계획, 부처자료, 조례, 예산서, 통계, 기존 사업을 우선 확인합니다. 자료마다 발행기관과 기준일을 기록하고 현재도 유효한 정책인지 확인해 이후 인터뷰와 분석의 사실 기준선을 만듭니다.

산출물: 근거자료 목록 + 핵심 사실 10개
03

소관 행정구조 확인

중앙부처, 광역·기초자치단체, 의회, 공공기관 가운데 누가 제도를 만들고 누가 예산을 집행하며 누가 실제 서비스를 운영하는지 구분합니다. 부서명만 적지 말고 각 기관이 갖는 권한과 역할을 한 줄씩 명시합니다.

산출물: 기관·부서 구조도
04

이해관계자 지도

정책결정자, 실무자, 현장사용자, 전문가, 기업, 시민·이용자를 나누고 각자의 이해관계와 영향력을 표시합니다. 반드시 만나야 하는 사람, 자료만 확인해도 되는 사람, 반대 관점을 확인할 사람의 우선순위도 구분합니다.

산출물: Stakeholder Map
05

의사결정·승인 경로

좋은 아이디어가 실제 사업이 되려면 어느 결재와 검토를 통과해야 하는지 확인합니다. 실무검토, 예산, 법무·감사, 개인정보·보안, 기관장 결재, 의회, 조달 가운데 필요한 절차를 순서대로 표시하고 실질적인 승인권자를 특정합니다.

산출물: Decision & Approval Map
06

인터뷰·현장취재 설계

사람마다 확인해야 할 정보가 다르므로 결정권자, 실무자, 기술공급자, 전문가, 현장사용자의 질문을 분리합니다. 공개자료로 확인 가능한 사실 질문은 사전에 해결하고 인터뷰에서는 판단 이유, 장애요인, 실제 경험처럼 당사자에게서만 얻을 수 있는 내용을 묻습니다.

산출물: 대상자별 질문지 + 팩트체크 항목
07

기사·콘텐츠 구조화

조사와 취재가 끝난 뒤에 형식을 고민하지 말고 핵심 독자와 전달 목적에 따라 결과물 구조를 미리 잡습니다. 같은 자료도 정책해설, 인터뷰, 사례기사, 데이터표, 영상, 브리핑으로 나눌 수 있으므로 중복 작업을 줄이도록 공통 원자료를 중심에 둡니다.

산출물: Content Architecture
08

포럼·세미나 확장

쟁점이 여러 기관과 이해관계자에게 걸쳐 있거나 공개 검증이 필요한 경우 포럼으로 확장합니다. 발제자는 사실과 문제를 제시하고 토론자는 제도·기술·현장 관점을 보완하도록 역할을 나누며 행사 후 남길 자료와 후속 과제까지 설계합니다.

산출물: 행사 주제·패널·진행안
09

교육과정 전환

현장에서 반복되는 문제나 시행착오가 확인되면 이를 교육과정으로 바꿉니다. 학습대상과 목표를 정한 뒤 실제 사례, 실습과제, 체크리스트, 평가기준을 구성하여 단순 설명회가 아니라 업무 수행능력을 높이는 과정으로 만듭니다.

산출물: 교육 모듈·실습안
10

연구·출판 자산화

취재와 정책자료가 일정 수준 이상 축적되면 일회성 콘텐츠에서 끝내지 않고 연구질문으로 전환합니다. 정책브리프, 연구보고서, 학술논문, 강의자료, 저술 가운데 자료의 깊이와 검증수준에 맞는 형식을 선택하고 원자료를 장기 보존합니다.

산출물: 연구 질문 + 장기 아카이브
11

협력·사업 구조 검토

기획 결과가 공공조달, 교육, 콘텐츠, 연구·자문 등으로 이어질 수 있는지 검토합니다. 다만 협력 가능성과 실제 계약을 구분하고 법령, 이해충돌, 기관의 공식 절차, 업무범위, 비용과 책임을 문서로 명확히 해야 합니다.

산출물: 협력모델 + 비용·책임 범위
12

성과·피드백·재사용

프로젝트가 끝나면 결과물만 저장하지 말고 무엇이 효과가 있었는지, 어떤 가정이 틀렸는지, 어디에서 일정이 지연됐는지를 기록합니다. 다음 프로젝트에서 바로 재사용할 수 있도록 질문지, 자료목록, 승인경로, 템플릿의 수정사항을 반영합니다.

산출물: 사후평가 + 재사용 규칙

PEOPLE · INSTITUTIONS · DECISIONS

4. 누구를 만나야 하는가

정책 프로젝트는 자료만으로 완성되지 않습니다. 제도·예산·집행·현장에 각각 다른 사람이 있으므로 역할별로 접점을 나눕니다.

구분확인할 것대표 산출물
중앙정부·소관부처국가정책, 법적 근거, 예산·지침, 사업 방향정책 기준선
광역·기초자치단체지역 적용, 실제 집행, 조직·업무 변화, 주민서비스현장 사례
지방의회조례, 예산 심의, 견제·감독, 지역 쟁점제도·예산 논점
공공기관·전문기관데이터, 운영표준, 평가, 지원체계전문 근거
기업·기술공급자솔루션 기능, 비용, 보안, 계약·유지관리, 기술 한계기술·조달 비교
학계·전문가정책효과, 법적 쟁점, 위험·대안, 비교사례분석 프레임
현장 공무원·시민실제 사용성, 업무부담, 오류, 체감효과와 불편현장 검증
승인 경로를 찾는 기본 질문

“누가 제안하는가 → 누가 실무 검토하는가 → 누가 예산을 확보하는가 → 누가 법적·보안 검토를 하는가 → 누가 최종 결재하는가 → 의회·조달 절차가 필요한가 → 누가 운영 책임을 지는가”를 순서대로 확인합니다.

FIRST OUTPUT

5. 프로젝트 첫 단계에서 만들어야 할 5개 핵심 산출물

완성된 기획서를 바로 쓰기 전에 아래 다섯 가지를 먼저 만들어 두면 조사, 인터뷰, 승인 검토와 결과물 제작의 기준이 흔들리지 않습니다.

01

1페이지 브리프

프로젝트의 문제, 목표, 대상, 기간, 요청자, 핵심 일정과 최종 산출물을 한 페이지에 압축합니다. 다른 사람이 이 문서만 읽고도 3분 안에 과제의 목적과 범위를 설명할 수 있을 정도로 명확해야 합니다.

포함 항목: 문제 · 목표 · 대상 · 일정 · 산출물 · 범위
02

핵심 근거 10개

법령, 정책계획, 예산, 통계, 공식 보도자료와 기존 사업자료 가운데 기획의 방향을 결정하는 근거를 우선 선별합니다. 각 자료에는 출처, 기준일, 핵심 내용과 이번 과제에 왜 필요한지를 한 줄로 기록합니다.

원칙: 공식 원자료 우선 + 출처·기준일 기록
03

사람·기관 지도

소관기관과 부서를 적은 뒤 결정권자, 실무책임자, 기술·법률 전문가, 현장사용자를 구분합니다. 누구에게 먼저 접근해야 하는지, 누구의 동의가 필요한지, 누구에게 반대 관점을 확인해야 하는지도 표시합니다.

구분: 결정 · 실무 · 전문 · 현장 · 이해관계
04

핵심 질문 10개

자료로 확인할 사실 질문과 사람에게 물어야 할 판단 질문을 분리합니다. 정책 필요성, 현재 문제, 승인 장애, 비용, 법적 위험, 현장 반응, 성공조건처럼 기획의 결론을 바꿀 수 있는 질문을 우선합니다.

구성: 사실확인 질문 + 판단·위험·실행 질문
05

결과물 확장도

가장 중요한 1차 결과물을 먼저 정하고 동일한 조사자료를 기사, 영상, 포럼, 교육, 연구 중 어디까지 확장할지 표시합니다. 각 결과물의 독자와 사용시점을 함께 적어 불필요한 중복 제작을 줄입니다.

예시: 정책브리프 → 인터뷰 → 포럼 → 교육 → 연구

CONTENT EXPANSION MAP

6. 정책과제를 결과물로 확장하는 6가지 방식

하나의 조사와 취재를 한 번의 콘텐츠로 끝내지 않고 목적과 독자에 맞게 다시 구성합니다. 원자료는 공유하되 각 결과물은 역할이 겹치지 않도록 설계합니다.

01

기사·브리핑

정책의 핵심 사실, 변화, 쟁점과 영향을 가장 빠르게 전달하는 형식입니다. 제목과 첫 문단에서 무엇이 달라졌는지를 먼저 제시하고 근거자료, 이해관계자 입장, 향후 확인할 사항을 짧고 명확하게 배치합니다.

적합: 정책 발표 · 제도 변화 · 핵심 쟁점 요약
02

인터뷰

정책결정자에게는 목표와 판단 이유를, 실무자에게는 집행 과정과 장애를, 전문가에게는 위험과 대안을 묻습니다. 같은 질문을 모두에게 반복하기보다 역할별 질문을 분리해 서로 다른 정보를 확보하는 것이 핵심입니다.

적합: 의사결정 배경 · 현장 경험 · 전문 판단 확인
03

영상·방송

글로 설명하기 어려운 현장, 사용자 경험, 시스템 작동과 변화 전후를 시각적으로 보여줍니다. 인터뷰 화면만 이어 붙이지 말고 데이터, 실제 업무 장면, 사례를 결합해 시청자가 정책의 효과와 한계를 직관적으로 이해하도록 구성합니다.

적합: 현장성 · 사용성 · 전후 비교가 중요한 과제
04

포럼·세미나

하나의 결론을 홍보하는 행사가 아니라 서로 다른 기관과 이해관계자가 정책 대안과 실행조건을 검증하는 구조로 만듭니다. 발제, 반론, 현장사례, 질의응답에서 확인된 내용을 후속 정책자료로 다시 남길 수 있어야 합니다.

적합: 쟁점 조정 · 다기관 협업 · 공개 검증
05

교육

정책과 기술을 단순 소개하는 데 그치지 않고 실제 업무에서 무엇을 판단하고 어떤 절차를 따라야 하는지를 가르치는 과정으로 전환합니다. 사례, 실습, 체크리스트와 평가를 포함해 교육 후 바로 업무에 적용할 수 있게 설계합니다.

적합: 공직자·실무자 역량강화 · 표준업무 확산
06

연구·출판

여러 사업과 인터뷰에서 반복되는 현상이나 제도적 공백이 확인되면 장기 연구주제로 발전시킵니다. 원자료의 검증수준을 높이고 국내외 문헌과 비교사례를 추가하여 정책보고서, 논문, 강의자료, 저술로 자산화합니다.

적합: 누적자료 · 제도개선 · 장기 지식자산

STANDARD QUESTIONS FOR GOVERNMENT AX

7. 정부·지방자치 AX 표준 질문

어떤 AX 프로젝트에도 우선 적용할 수 있는 기본 질문입니다.

  1. 이 사업이 해결하려는 공공문제와 정책목표는 무엇인가?
  2. 어느 행정업무가 자동화되고, 어느 판단은 사람이 계속 담당하는가?
  3. 사용하는 데이터는 어디에서 오며 품질·권한·보안은 누가 책임지는가?
  4. AI 결과가 잘못되었을 때 검토·중단·정정·책임 절차가 있는가?
  5. 개인정보, 기록관리, 설명가능성, 행정절차상 쟁점은 무엇인가?
  6. 예산은 구축비·사용료·유지보수·교육비까지 포함해 얼마나 드는가?
  7. 기술 공급자와 행정기관의 계약상 책임과 데이터 통제권은 어떻게 나뉘는가?
  8. 공무원의 직무와 역량은 어떻게 바뀌며 어떤 교육이 필요한가?
  9. 주민·이용자가 체감할 성과와 잠재적 불이익은 무엇인가?
  10. 성공·실패를 판단할 지표와 사업 중단·수정 기준이 있는가?

REUSABLE PROJECT TEMPLATE

8. 반복해서 쓰는 프로젝트 기본틀

새로운 과제가 생기면 아래 여덟 항목을 순서대로 작성합니다. 각 칸을 한두 문장으로 먼저 채운 뒤 근거와 세부내용을 붙이면 기획의 뼈대가 빠르게 만들어집니다.

01 · 과제명

무엇을 만들 것인지보다 어떤 문제를 어떤 방식으로 해결하려는 과제인지 드러나게 씁니다. 기관명이나 기술명만 나열하지 말고 행동과 목적이 보이는 제목으로 정합니다.

02 · 정책문제

현재 어떤 문제가 발생하고 누구에게 어떤 불편·비용·위험이 생기는지 적습니다. 가능하면 통계, 민원, 현장사례 등 문제의 크기를 보여주는 근거를 붙입니다.

03 · 근거자료

법령, 정책계획, 예산, 통계, 회의자료와 기존 사업자료를 정리합니다. 출처와 기준일을 표시하고 각 자료가 이번 기획의 어느 판단을 뒷받침하는지 연결합니다.

04 · 핵심기관

정책을 만드는 기관, 예산을 가진 기관, 실제 집행기관과 지원기관을 구분합니다. 기관명뿐 아니라 담당부서와 역할을 함께 적어 협의 순서를 정합니다.

05 · 결정·승인

실무검토부터 예산, 법무·보안, 결재, 의회, 조달까지 필요한 승인단계를 적습니다. 각 단계에서 누가 실제 결정을 내리고 무엇이 통과조건인지 확인합니다.

06 · 인터뷰

누구를 왜 만나야 하는지 먼저 정한 뒤 그 사람에게서만 얻을 수 있는 질문을 구성합니다. 결정권자, 실무자, 전문가, 현장사용자의 질문을 서로 구분합니다.

07 · 결과물

1차 산출물을 먼저 정하고 기사, 영상, 포럼, 교육, 연구 가운데 파생시킬 결과물을 선택합니다. 각 결과물의 독자, 사용목적과 완료시점을 함께 적습니다.

08 · 성과

프로젝트가 끝났을 때 무엇이 달라져야 성공인지 측정 가능한 기준으로 정합니다. 현재 기준값과 목표값, 확인방법을 두고 결과가 미달할 때 수정하거나 중단할 조건도 기록합니다.

INTERNATIONAL GOVERNMENT AX STATUS

국제 정부 AX 현황·전략

2026.08.27 기준. EU와 UN, 주요국 정부가 인공지능을 국가·행정·산업·안보 체계에 어떻게 편입하고 있는지를 현재 시행 중인 정책과 조직을 중심으로 정리합니다.

EU · 규제와 기술주권, 공공부문 도입을 동시에 추진

EU의 AX는 단순히 AI Act를 집행하는 규제체계가 아닙니다. 2025년 AI Continent Action Plan과 Apply AI Strategy를 결합해 규제, 대규모 컴퓨팅 인프라, 산업 도입, 공공행정 활용을 하나의 정책축으로 묶었습니다. EU는 최소 19개 AI Factories와 최대 5개 AI Gigafactories를 통해 자체 컴퓨팅 역량을 확대하고, Apply AI Strategy에서는 기업과 공공부문이 정책·전략 결정을 할 때 AI를 우선적인 해결수단으로 검토하는 ‘AI-first’ 방향을 제시했습니다. 특히 공공부문에서는 유럽산 기술과 오픈소스 AI 활용을 강조하고 있습니다.

따라서 EU의 현재 방향은 위험기반 규율 + 유럽 자체 AI 인프라 + 산업·공공행정 확산 + 기술주권입니다. AI Office는 AI Act 집행뿐 아니라 AI 혁신과 생태계 정책에도 관여하며, 공공부문 생성형 AI 생태계를 Digital Europe Programme과 연계해 확장하고 있습니다.

공식 기준자료: AI Continent Action Plan · Apply AI Strategy

UN · 세계 단위 AI 거버넌스의 공통 협의층 형성

UN은 2024년 Global Digital Compact에서 국제 AI 거버넌스의 공통 틀을 제시했고, 2025년 8월 총회 결의 A/RES/79/325를 통해 Independent International Scientific Panel on AIGlobal Dialogue on AI Governance를 공식 설립했습니다. 40명의 과학패널은 2026년 7월 첫 예비보고서를 냈고, 첫 Global Dialogue는 2026년 7월 6~7일 제네바에서 개최됐습니다.

이 구조의 핵심은 모든 UN 회원국이 AI 안전, 인권, 투명성, 인간의 감독, 국가별 거버넌스의 상호운용성, 개발도상국의 AI 역량격차와 오픈소스 문제를 같은 테이블에서 논의하는 것입니다. 다만 현재 Global Dialogue는 법적 구속력이 있는 규칙을 만드는 협상기구가 아닙니다. 현재 UN은 하나의 세계 AI 정부를 구축한 상태가 아니라, 193개 회원국의 정책을 연결하는 반복적 다자 거버넌스·과학협력 플랫폼을 제도화한 단계입니다.

공식 기준자료: UN AI Panel & Dialogue · Global Dialogue on AI Governance

미국 · AI 우위, 인프라, 연방정부 채택과 국가안보를 하나로 연결

미국은 2025년 7월 America’s AI Action Plan에서 90개가 넘는 연방 정책조치를 ‘혁신 가속’, ‘미국 AI 인프라 구축’, ‘국제 외교·안보에서의 리더십’이라는 세 축으로 정리했습니다. 데이터센터와 전력·인허가를 국가 AI 인프라 문제로 다루고, 미국산 하드웨어·모델·소프트웨어·표준을 하나의 full-stack 패키지로 해외에 확산하는 전략도 동시에 추진하고 있습니다.

연방정부 내부에서는 Chief AI Officer 체계와 AI 조달도구를 통해 정부의 AI 채택을 확대하고 있습니다. 2026년 6월 Executive Order 14409는 정부·민간 정보시스템의 AI 기반 보안 현대화와 핵심 인프라 보호를 강화했고, 이어진 NSPM-11은 국가안보 조직이 최첨단 상용·오픈소스 AI를 빠르게 도입·적응하도록 지시했습니다. 현재 미국의 정부 AX는 민간 혁신을 국가 인프라·행정·안보·수출전략으로 빠르게 흡수하는 형태가 뚜렷합니다.

공식 기준자료: America’s AI Action Plan · NSPM-11

중국 · ‘AI Plus’를 경제·사회·공공거버넌스 전체로 확장

중국 국무원은 2025년 8월 ‘인공지능+’ 행동을 국가 차원의 전면 전환정책으로 제시했습니다. 과학기술, 산업, 소비, 민생, 거버넌스, 글로벌 협력의 6개 중점영역에 AI를 깊게 결합하고, 2027년까지 차세대 스마트 단말과 AI 에이전트 등의 보급률을 70% 이상, 2030년에는 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했습니다. 2035년에는 스마트 경제와 스마트 사회의 새로운 단계에 진입한다는 장기 방향도 명시돼 있습니다.

2026년 정부 업무와 제15차 5개년 계획에서는 멀티모달 AI, AI 에이전트, embodied AI, swarm intelligence와 AGI 경로까지 정책 대상으로 확대됐습니다. 2026년 5월에는 AI 에이전트의 표준화·안전·혁신을 위한 지침을 내고 과학연구, 산업, 소비, 민생, 사회거버넌스 등 19개 응용 시나리오를 제시했습니다. 중국의 AX는 중앙정부의 장기계획 아래 산업·행정·사회 전반에 AI를 대규모로 확산하면서 안전과 통제를 병행하는 국가주도형 모델입니다.

공식 기준자료: 국무원 ‘인공지능+’ 행동 의견 · 2026 AI Agent Guidelines

일본 · ‘Government-wide AX’를 국가 기본계획에 직접 반영

일본은 2026년 7월 14일 각의 결정한 제2차 AI 기본계획에서 ‘Japan AI Transformation’을 전면에 내세웠습니다. 이 계획은 agentic AI의 부상을 전제로 정부의 의사결정과 업무방식을 AI 중심으로 재설계하고, 국가·지방정부 전체에서 AI를 표준적인 업무도구로 확산하는 Government-wide AX를 명시하고 있습니다.

Digital Agency의 정부 생성형 AI 환경 GENAI는 2026년 5월부터 10만 명이 넘는 중앙정부 공무원을 대상으로 대규모 시범운영에 들어갔고, 공통 데이터셋, 국내 LLM 활용, 정부용 고급 생성형 AI 애플리케이션과 지방정부 확산까지 하나의 구조로 연결되고 있습니다. 동시에 제2차 기본계획은 컴퓨팅·데이터·전력 확보를 ‘AI Sovereignty’로 묶고, 인간의 최종 책임과 제도개혁을 병행합니다. 주요국 가운데 ‘정부 자체를 AX한다’는 표현과 구조를 가장 직접적으로 국가 기본계획에 넣은 사례입니다.

공식 기준자료: Japan’s Second AI Basic Plan · Digital Agency GENAI

영국 · 국가 AI 인프라와 공공서비스 재설계를 동시에 확대

영국은 2025년 AI Opportunities Action Plan을 국가 실행계획으로 채택했고, 2026년 1월 기준 50개 조치 가운데 38개 약속을 이행했다고 발표했습니다. 5개의 AI Growth Zones, 공공부문 컴퓨팅 자원, National Data Library, AI 인력과 자국 AI 역량을 국가 인프라로 묶는 것이 핵심입니다.

행정에서는 회의 기록 AI ‘Minute’를 지방정부로 확대하고, 계획·허가 문서를 처리하는 ‘Extract’와 AI 기반 계획심사 도구를 전국 단위로 확장하는 작업이 진행되고 있습니다. 영국은 이를 단순 디지털화가 아니라 AI를 이용해 국가와 공공서비스의 작동방식 자체를 다시 설계하는 ‘rewiring the state’로 설명하고 있습니다. 즉 영국형 AX는 지역별 AI 인프라 투자와 실제 행정서비스의 대규모 적용을 함께 전개하는 모델입니다.

공식 기준자료: AI Opportunities Action Plan: One Year On · AI Growth Zones

2026년 국제 정부 AX의 현재 구도

EU는 규율과 기술주권·공공부문 도입을 결합하고, UN은 국가 간 공통 거버넌스와 과학적 협의층을 만들고 있습니다. 미국은 민간 AI 우위를 인프라·연방행정·국가안보·수출로 연결하고, 중국은 국가계획 아래 경제·사회·거버넌스 전체에 AI를 확산하고 있습니다. 일본은 Government-wide AX와 정부 GENAI를 통해 정부 자체의 업무·의사결정을 재설계하고 있으며, 영국은 AI Growth Zones와 공공서비스 AI를 함께 확장하고 있습니다. 공통점은 AI를 개별 부처의 IT 도구가 아니라 국가의 인프라·행정·산업·안보·정책결정 구조를 재편하는 범정부 전략자산으로 다루기 시작했다는 점입니다.