공공기관 AI 교육이 어려운 이유: 현장에서 본 5가지 핵심 문제점

공공기관 AI 교육은 민간기업보다 3배 더 어렵습니다. 예산 확보부터 실습 환경 구축, 세대 간 디지털 격차까지 공공부문만의 복잡한 장벽이 존재합니다. OECD ‘디지털 교육 전망 2026’ 보고서는 AI 학습이 확대될수록 오히려 인간 고유의 사고력이 약화될 수 있다는 ‘AI 학습의 역설’을 경고했습니다. 공공기관은 이러한 역설을 넘어 실질적인 업무 혁신으로 이어지는 AI 교육을 설계해야 합니다.

상상력집단은 국회의사당, 서초구청, 한국수자원공사, 광주관광도시공사 등 50개 이상의 공공기관에서 AI 교육을 진행하며 현장의 어려움을 직접 경험했습니다. 이 글에서는 공공기관 AI 교육이 왜 어려운지 5가지 핵심 문제점을 분석하고, 실제 성공 사례를 통해 해결 방안을 제시합니다.

공공기관 AI 교육 현황, 왜 이렇게 더딘 것일까?

정부는 ‘AI 국가전략’을 발표하며 공공부문 AI 활성화를 강조했지만, 실제 현장에서의 AI 교육은 기대에 미치지 못하고 있습니다. 2025년 교육부 업무보고에서도 AI 디지털교과서 정책이 ‘보조적 교육도구’로 재정의되며 속도 조절에 들어갔습니다.

공공기관 AI 교육이 더딘 이유는 복합적입니다. 예산 편성의 경직성, 보안 규정의 엄격함, 조직 문화의 보수성이 겹치면서 민간기업과는 완전히 다른 접근법이 필요합니다. 실제로 국회의사당 공공행정 AI 교육 사례에서도 일반 기업 교육과는 다른 맞춤형 설계가 필요했습니다.

공공기관 AI 교육의 5가지 핵심 문제점

현장에서 직접 경험한 공공기관 AI 교육의 구조적 문제점을 정리했습니다. 이 문제들을 이해해야 실질적인 해결책을 찾을 수 있습니다.

1. 예산 구조의 경직성: 연간 단위 계획의 한계

공공기관은 전년도에 예산을 편성하고, 연초에 집행 계획을 확정합니다. AI 기술처럼 빠르게 변화하는 분야의 교육을 1년 전에 미리 계획해야 하는 구조적 한계가 있습니다.

구분	민간기업	공공기관
예산 편성	분기별 조정 가능	연간 단위 고정
의사결정 속도	1-2주 내 결정	2-3개월 소요
교육 내용 변경	실시간 반영	계약 변경 필요
신기술 도입	즉시 적용	차년도 반영

2025년 말 출시된 ChatGPT-5를 2026년 초에 교육하려면, 이미 2025년 초에 예산이 편성되어 있어야 합니다. 이 시간차로 인해 공공기관의 AI 교육은 항상 최신 기술을 따라가지 못하는 구조입니다.

2. 보안 규정과 실습 환경의 충돌

공공기관은 국가정보원 보안 가이드라인, 개인정보보호법, 망분리 정책 등 엄격한 보안 규정을 준수해야 합니다. 이로 인해 AI 교육 실습 환경 구축에 상당한 제약이 발생합니다.

• 외부 클라우드 서비스 접속 제한 (ChatGPT, Claude 등)
• 민감 정보 입력 금지로 실무 데이터 활용 불가
• 별도 교육용 네트워크 구축 필요
• 개인 디바이스 사용 불허

ChatGPT 회사에서 사용 시 주의사항에서 다룬 것처럼, 공공기관은 민간기업보다 훨씬 더 신중한 접근이 필요합니다. 서초구청 AI 프롬프트 교육에서는 별도의 교육용 환경을 구축하여 이 문제를 해결했습니다.

3. 세대 간 디지털 역량 격차

공공기관은 20대 신입부터 60대 고위직까지 다양한 연령대가 공존합니다. 동일한 교육을 진행해도 이해도와 활용 수준이 크게 다릅니다.

“화려한 AI 기기보다 중요한 것은 그것을 활용할 직원의 여유가 확보되어야 한다는 점입니다. 교사가 가르치는 일에만 집중할 수 있는 환경이 필요합니다.”
– 오마이뉴스, AI 교과서 관련 교육 현장 취재 (2026)

공공기관도 마찬가지입니다. 디지털 네이티브 세대와 아날로그 세대가 같은 교실에서 교육받을 때, 난이도 설정이 어려워집니다. 너무 쉬우면 젊은 직원이 지루해하고, 너무 어려우면 고연차 직원이 포기합니다.

4. 일회성 교육의 한계: 후속 지원 부재

대부분의 공공기관 AI 교육은 단발성 특강이나 워크숍으로 끝납니다. 교육 후 실제 업무 적용을 위한 후속 지원이 없어 학습 내용이 금세 잊혀집니다.

휴넷의 ‘2026 기업교육 전망’ 설문에 따르면 기업들이 가장 중점을 둘 교육 분야 1위가 ‘AI 교육'(50.9%)이었습니다. 하지만 공공기관은 예산과 계약 구조상 지속적인 팔로업 교육을 설계하기 어렵습니다.

AI 교육 사전 설문조사 가이드에서 강조하듯, 교육 전 니즈 파악과 교육 후 적용 지원이 함께 설계되어야 실질적인 효과를 볼 수 있습니다.

5. 성과 측정의 어려움: 정량적 지표 부재

민간기업은 AI 도입 후 업무 효율성, 비용 절감, 생산성 향상을 수치로 측정합니다. 반면 공공기관은 AI 교육의 성과를 측정할 명확한 지표가 없습니다.

• 교육 만족도 조사 외 추적 관리 부재
• 실제 업무 활용률 측정 시스템 없음
• AI 활용 성과와 인사평가 연계 미흡
• 장기적 역량 개발 로드맵 부재

한국행정연구원의 ‘AI를 활용한 공공부문 인재채용 과정에서의 공공가치 증진방안’ 연구에서도 정량적 성과 평가 체계 마련의 중요성이 강조되었습니다.

성공적인 공공기관 AI 교육을 위한 해결 방안은?

앞서 분석한 5가지 문제점에 대한 구체적인 해결 방안을 제시합니다. 상상력집단이 50개 이상의 공공기관에서 검증한 방법론입니다.

사전 설문을 통한 수준별 그룹 편성

교육 전 설문조사로 참여자의 디지털 역량 수준을 파악하고, 수준별로 그룹을 나누어 교육합니다. 초급/중급/고급으로 분리하면 세대 간 격차 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

KOICA 한국국제협력단 수준별 맞춤 AI 교육 사례에서는 사전 진단을 통해 3개 레벨로 그룹을 편성하여 높은 만족도를 달성했습니다.

실무 데이터 대체재를 활용한 실습 설계

보안 규정으로 실제 업무 데이터를 사용할 수 없다면, 유사한 구조의 더미 데이터를 활용합니다. 실제 공문서 형식을 따르되 내용은 가상으로 구성하면 보안 문제 없이 실무 감각을 익힐 수 있습니다.

과학기술인공제회 공문서 자동화 교육에서는 실제 공문서 양식을 활용하되 내용은 샘플로 대체하여 실습을 진행했습니다.

단계별 교육 로드맵 수립

일회성 교육이 아닌 연간 단위의 단계별 로드맵을 수립합니다. 1분기 기초 → 2분기 심화 → 3분기 실무적용 → 4분기 성과공유 형태로 설계하면 예산 구조에도 부합합니다.

분기	교육 내용	목표
1분기	AI 기초 이해 + 프롬프트 기본	AI 도구 친숙해지기
2분기	부서별 맞춤 AI 활용법	실무 적용 시작
3분기	AI 활용 프로젝트 수행	실제 업무 개선
4분기	성과 공유 및 우수사례 발표	조직 내 확산

AI 활용 성과 측정 체계 도입

교육 후 3개월, 6개월 시점에 AI 활용 현황을 추적 조사합니다. 업무 시간 단축, 문서 작성 효율화, 데이터 분석 활용 빈도 등 정량적 지표를 설정하고 측정합니다.

대전테크노파크 AI 교육 사례에서는 교육 후 월별 활용 현황 보고서를 작성하여 지속적인 개선 활동을 진행했습니다.

공공기관 AI 교육 성공 사례 분석

실제 성공 사례를 통해 공공기관 AI 교육의 효과적인 접근법을 살펴봅니다.

국회의사당: 공공행정 특화 AI 이해 교육

국회의사당 직원 대상 AI 교육은 공공행정 맥락에 특화된 커리큘럼으로 설계되었습니다. 일반적인 AI 활용법이 아닌, 입법 지원, 의정 활동 보조, 국정감사 자료 분석 등 국회 업무에 맞춤화된 내용으로 구성했습니다.

서초구청: 전체 직원 대상 단계별 확대

서초구청 데이터 역량강화 교육은 파일럿 그룹에서 시작하여 전체 직원으로 단계적으로 확대했습니다. 초기 성공 경험을 바탕으로 조직 내 AI 활용 문화를 자연스럽게 확산시켰습니다.

한국수자원공사: 조직문화 개선과 연계

한국수자원공사 AI 프롬프트 교육은 단순 기술 교육이 아닌 조직문화 개선 프로젝트의 일환으로 진행되었습니다. AI 도구 활용을 통한 업무 효율화가 조직 혁신의 촉매제가 되었습니다.

자주 묻는 질문

결론: 공공기관 AI 교육, 구조적 접근이 필요합니다

공공기관 AI 교육은 단순히 ‘좋은 강사’나 ‘최신 커리큘럼’만으로 해결되지 않습니다. 예산 구조, 보안 규정, 조직 문화, 성과 측정 체계까지 구조적이고 체계적인 접근이 필요합니다.

상상력집단은 국회의사당, 서초구청, 한국수자원공사, KOICA, 대전테크노파크 등 50개 이상의 공공기관에서 AI 교육을 성공적으로 수행한 경험을 바탕으로, 각 기관의 특수한 상황에 맞는 맞춤형 교육 프로그램을 설계합니다.