[PEDIEN] 경기도의회 전석훈 의원이 도민 체감형 AI 실증 지원사업의 실효성 문제를 제기하며, 사업 공모 방식의 전환을 촉구했다. 12일 열린 2026년 제395회 정례회 제4차 미래과학협력위원회 경기도경제과학진흥원 행정사무감사에서 전 의원은 매년 수십억 원이 투입되는 AI 실증 사업이 현장에서 제대로 활용되지 못할 경우 예산 낭비로 이어질 수 있다고 지적했다.
전 의원의 질의에 경기도경제과학진흥원 AI본부장은 올해 AI 실증 지원사업에 추경 예산 5억 원을 포함해 총 26억 원이 투입됐다고 밝혔다. 작년에는 20억 원, 올해 본예산으로 21억 원이 집행된 바 있다. 이 사업은 과제당 2억 원에서 3억 원의 예산이 투입되며, 지자체가 AI를 통해 자동화하거나 효율화할 행정 서비스를 발굴하면, 해당 솔루션을 보유한 민간업체와 협력하여 경과원 공고에 지원하는 방식으로 진행된다.
전 의원은 이러한 방식으로는 반드시 필요한 AI 솔루션뿐만 아니라, 실제 수요가 없는 AI까지 만들어질 수 있다고 우려를 표했다. 경과원 AI본부장 역시 현장 실증형 사업의 특성상 일부 과제는 도태될 수밖에 없다는 점을 인정했다. 올해 선정된 9개 업체는 각각 2억 5천만 원에서 3억 원의 예산을 지원받아 사업을 진행 중이다. 전 의원은 이 솔루션들이 실증 이후 해당 지자체에서 실제로 사용되고 있는지에 대한 철저한 검증이 중요하다고 강조했다.
이에 대해 경과원 AI본부장은 작년에 실증한 과제들의 현장 활용은 이루어지고 있으나, 활용도 측면에서의 구체적인 성과 추적 조사는 미흡했다고 답했다. 전 의원은 이러한 문제점을 개선하기 위해 공모 방식의 근본적인 변화를 요구했다. 경기도가 먼저 필요한 솔루션의 핵심 키워드를 제시하고, 해당 키워드에 맞는 솔루션을 보유한 업체를 심사하는 '지정형 공모' 방식으로 전환해야 한다는 것이다. 이러한 절차를 거쳐야 예산이 효율적으로 집행되고, 제작된 솔루션이 경기도 내에서 실제 필요한 곳에 사용될 수 있다고 주장했다.
경과원 AI본부장은 이 부분에 대해 깊이 고민하고 있으나, 현재 예산 제약으로 인해 지정형 공모 방식 도입에 어려움이 있다고 토로했다. 하지만 키워드를 제시하고 지정형 공모로 과제를 접수하는 방식이 효율성을 높일 수 있다는 점에 공감하며, 향후 도입 가능성을 시사했다.
전 의원은 구체적인 사례로 올해 경기도북부소방재난본부의 구조 현장 인명 검색을 위한 피지컬 AI 개발 과제를 언급했다. 그는 작년에 한국전자통신연구원이 수십억 원을 투입해 개발하고 실증까지 마친 벽 너머의 숨소리를 감지하는 레이더 기술이 현장 소방재난본부와 연결되지 못한 사례를 제시하며, 중앙정부의 수십억 원대 AI 솔루션조차 현장에서 외면받는 경우가 많다고 지적했다. R&D로 개발된 솔루션이 현장에 적용되지 못하는 상황이 반복된다면 이는 명백한 예산 낭비라고 비판했다.
경과원 AI본부장은 과제 중복은 여러 단계에서 걸러내고 있으며, 최종적으로 전문가 위원회를 통해 최종 점검하고 있다고 해명했다. 해당 피지컬 AI 개발 과제는 아직 최종 평가가 끝나지 않았으며, 중간 점검까지는 문제가 없다는 입장이다. 최종 평가를 거쳐 현장 적용을 위해 최선을 다하겠다고 덧붙였다.
전 의원은 피지컬 AI 분야에서의 경기도의 선도적 역할에도 불구하고, 공장에서 필요한 피지컬 AI 분야에서는 성공 사례가 전무한 현실을 지적했다. 그는 현장 조사를 철저히 하여 수요에 맞는 솔루션을 개발하고, 스타트업과의 협력을 통해 개발된 솔루션이 현장 공장에서 지속적으로 수정 및 발전해 나가는 과정이 필수적이라고 강조했다.
이에 경과원 AI본부장은 보다 현장 밀착형으로 수요를 발굴하여 피지컬 AI가 현장에 성공적으로 적용되는 사례를 만들도록 노력하겠다고 답했다. 전 의원이 내년도 사업부터 이러한 방식으로 진행해 줄 것을 주문하자, 본부장은 예산이 헛되이 쓰이지 않도록 최선을 다하겠다고 약속했다.
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