정부 기관의 데이터 관리 방식이 인공지능(AI) 기술 발전의 핵심인 ‘데이터’ 확보에 심각한 걸림돌이 되고 있다는 지적이 제기된다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 잠재된 패턴을 찾아내는 기술인데, 대한민국 정부의 데이터가 D 드라이브에 파편화되어 저장되고 관리되면서 그 가치가 제대로 발휘되지 못하고 있다는 분석이다. 이러한 데이터 관리 방식은 향후 AI 기술 활용에 있어 조직 간 지능 격차를 심화시킬 수 있다는 우려를 낳고 있다.
문제는 정부 기관의 데이터가 D 드라이브에 저장되어 있어, 특정 담당자가 자리를 비우거나 퇴사할 경우 관련 정보가 유실되기 쉽다는 점이다. 또한, 데이터와 함께 축적되어야 할 맥락, 암묵지, 업무 처리 과정 등 중요한 정보들이 포맷과 함께 사라져 버리는 경우도 발생한다. 이는 공무원들이 미래에 활용해야 할 AI 시스템의 성능 저하로 이어질 뿐만 아니라, 데이터가 제대로 관리되지 않아 AI가 똑똑해질 수 없는 ‘과적합’의 함정에 빠질 위험을 높인다. 주사위를 세 번 굴려 세 번 모두 6이 나왔다고 해서 그 주사위가 6이 많이 나온다고 성급하게 결론 내리는 것과 같은 오류를 범할 수 있다는 것이다.
이와 더불어, 보고서 작성 문화 또한 AI 시대에 걸맞은 데이터 활용을 저해하는 요인으로 지목된다. 높은 사람에게 올라갈수록 보고서는 짧아져야 한다는 인식 하에 1페이지 보고서 작성이 선호되며, 자간·장평 조절이나 개조식, 음슴체 사용 등이 보편화되어 있다. 이는 보고서의 내용을 간결하게 전달하는 데는 유용할 수 있으나, 사고의 깊이나 논리의 투명성을 떨어뜨릴 수 있다.
실리콘밸리의 선도적인 기업들은 이러한 문제점을 인지하고 다른 접근 방식을 취하고 있다. 아마존의 경우 ‘6 페이저(6 Pager)’라는 회의 규칙을 통해 완전한 문장으로 서술된 6페이지 분량의 메모를 작성하고 공유한다. 회의 참석자 전원이 처음 30분 동안 이 메모를 읽으며 회의의 배경과 목표를 명확히 이해한 후 논의를 시작한다. 이는 단순히 판매를 위한 도구로 여겨지는 파워포인트와 달리, 서술 구조를 통해 생각을 명확히 하고 중요한 내용에 대한 이해를 높이는 데 효과적이다. 제프 베이조스는 파워포인트의 불릿 포인트 뒤에는 엉성한 사고를 숨기기 쉽지만, 서술 구조를 가진 완전한 문장을 써야 할 때는 엉성한 사고를 숨기기 어렵다고 지적하며 이러한 방식의 중요성을 강조한 바 있다.
또한, 실리콘밸리의 협업 시스템은 클라우드를 기반으로 하며, 위키 엔진을 활용한 공개 게시판을 주로 사용한다. 재무 및 인사 부서를 제외한 대부분의 부서가 게시판을 공개로 설정하여 모든 참가자가 맥락을 이해할 수 있도록 한다. 이는 개인이 만든 자료뿐만 아니라, 검토에 사용된 참고 자료까지 조직 내에 쌓이게 하여 AI 학습에 매우 유리한 환경을 조성한다. 반면, 파편화된 문장만 마지못해 제공하는 조직과 맥락과 참고 자료까지 상세히 공유하는 조직 사이에서는 AI의 지능 격차가 크게 벌어질 수밖에 없다.
결론적으로, 정부 기관의 데이터 관리 방식과 보고서 작성 문화를 개선하는 것이 시급하다. D 드라이브에 저장된 파편화된 데이터 대신 클라우드 기반의 체계적인 데이터 관리 시스템을 구축하고, 1페이지 요약보다는 총소유비용(TCO) 관점에서 장기적인 효율성을 고려하여 충분한 정보를 담은 서술형 보고서 작성을 장려해야 한다. 이는 공무원들이 훨씬 더 뛰어난 인공지능을 활용하고, 대한민국 정부의 AI 경쟁력을 높이는 데 필수적인 과정이 될 것이다.
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