AI 기술은 단순 업무 자동화를 넘어 연구와 행정 업무 수행 방식을 변화시킬 수 있는 수준으로 발전하고 있다. AI는 반복적인 자료 탐색과 정보 처리, 분석 업무를 지능화함으로써 연구자가 정책 판단과 인사이트 도출에 보다 집중할 수 있는 환경을 제공하고 있으며, 행정 업무의 신속성과 효율성을 높이는 데에도 활용되고 있다. 이에 따라 서울연구원은 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아니라 연구혁신의 핵심 수단으로 활용하여 연구 생산성과 도시 현안 대응 역량을 강화하고, 축적된 연구지식을 조직 자산으로 전환하는 AX를 추진할 필요가 있다.
사용자 중심 AI 협업과 AI-Ready Data 기반의 연구혁신 추진
서울연구원의 AX는 개별 구성원의 AI 활용을 넘어 연구자와 행정직원, AI가 함께 협업하는 업무체계를 구축할 필요가 있다. 이를 위해서는 실제 연구·행정 업무 과정과 연계된 AI Agent를 도입하고, AI 활용 경험과 노하우를 조직 차원의 지식으로 축적·공유할 수 있는 협업체계를 마련할 필요가 있다. 또한 범용 AI만으로는 공공정책연구기관의 전문성과 업무 맥락을 충분히 반영하기 어려운 만큼, 연구보고서와 연구데이터, 행정자료 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하는 AI-Ready Data 체계 구축이 중요하다. 더불어 연구자료와 정책정보 등 민감한 데이터를 다루는 연구기관 특성을 고려하여 상용 AI와 자체 AI를 함께 활용하는 하이브리드 플랫폼을 구축함으로써 AI 활용성과 보안성을 동시에 확보하고, 연구원 특성에 맞는 지속가능한 AX 기반을 마련할 필요가 있다.
활용 경험 축적에서 조직 내재화로 이어지는 단계적 AX 추진
이러한 AX는 단기간에 완성되는 시스템 구축 사업이 아니라 조직의 업무 수행 방식과 운영체계를 점진적으로 변화시키는 과정이다. 한편 AI 플랫폼과 데이터 체계 구축에는 상당한 시간이 소요되는 반면, 현장에서는 이미 AI 활용이 확산되고 있다는 점에서 단계적 접근이 필요하다. 따라서 초기에는 안전한 AI 활용 환경 조성과 Quick-Win 과제를 통해 AI 활용 경험과 조직 수용성을 확보하고, 이후 연구원 특화 AI Agent와 AI Ready Data, 하이브리드 플랫폼을 구축하여 연구·행정 업무와 AI가 유기적으로 협업하는 체계를 마련할 필요가 있다. 이를 통해 AI 활용을 조직의 기본 업무 수행 방식으로 내재화하고 지속적인 개선과 확산을 통해 AX를 조직문화와 운영체계 전반으로 확장해 나갈 필요가 있다.
연구혁신과 공공부문 AX 선도
서울연구원의 AX는 단순한 조직 내부 혁신에 머무르지 않고 공공 AX모델로 발전하고 확산할 필요가 있다. 이를 위해 연구 수행체계와 데이터 관리체계, AI 활용체계가 통합된 공공연구기관 AX 모델을 구축하고 이를 서울시 산하 기관과 공공부문에 확산함으로써 공공영역 AX의 실증모델이자 선도기관으로서 역할을 수행할 필요가 있다.