Nutanix 제7차 연례 클라우드 인덱스 리포트로 본 AI 확산과 보안 과제
미국의 클라우드 컴퓨팅 기업 Nutanix(뉴타닉스)가 발표한 ‘제7차 연례 엔터프라이즈 클라우드 인덱스(ECI)’ 보고서에 따르면, 전 세계 공공부문 기관의 94%가 생성형 인공지능(Generative AI, 생성AI) 애플리케이션과 워크로드를 이미 활용하고 있다.
행정 효율, 민원 대응, 문서 분석 등 다양한 영역에서 AI가 실무에 통합되며, 공공행정은 빠르게 ‘AI 행정(AI-driven Government)’ 시대로 이동 중이다.
이는 단순한 디지털 전환이 아닌, 데이터 기반 행정으로의 패러다임 전환을 의미한다.
한국딥러닝은 이번 보고서가 보여주는 변화 속에서, 공공부문이 AI 기술을 어떻게 ‘신뢰 가능한 혁신’으로 정착시키는지를 주목한다.
생성AI, 공공행정의 생산성과 효율성을 재정의하다
“10곳 중 9곳이 AI를 사용 중”
보고서에 따르면, 공공부문 응답자의 절반 이상이 생성AI의 주요 목적을 생산성 향상(58%), 자동화 및 효율성 증대(50%)로 꼽았다.
행정 문서의 요약, 보고서 자동 생성, 민원 대응 챗봇 등에서 AI가 핵심 역할을 수행하고 있으며, 공무원 업무의 30% 이상이 자동화 가능한 수준에 도달했다는 분석도 함께 제시되었다.
하지만 이러한 빠른 도입 속에서도, 38%의 응답자가 ‘보안과 데이터 프라이버시’를 최대 우려 요인으로 지목했다. 대규모 언어모델(LLM)이 민감한 조직 데이터를 다루는 구조적 특성상, 정보 유출이나 모델 학습 과정의 보안 위험이 상존하기 때문이다.
따라서 향후 공공AI의 경쟁력은 단순한 도입 속도가 아니라, ‘보안을 내재화한 AI 인프라’의 구축에 달려 있다고 Nutanix는 진단했다.
인프라 업그레이드와 IT 교육, 공공AI의 양대 축
81% “AI 보안 위해 인프라 개선이 필요하다”
응답자의 81%는 “현재의 IT 인프라로는 생성AI 보안 요건을 충족하기 어렵다”고 답했다. 특히 대규모 데이터를 다루는 공공기관일수록, 데이터 저장·추론·접근 제어의 복합 문제가 심각하게 드러났다. 이에 따라 각 기관은 클라우드 네이티브 전환, 온프레미스-하이브리드 병행 전략, 보안 프록시 기반 LLM 게이트웨이 등의 접근을 강화하고 있다.
흥미롭게도 투자 우선순위 1위로 꼽힌 분야는 ‘IT 교육’이었다. 기술보다 사람이 먼저라는 인식이다. 공공부문은 인프라를 단순히 구축하는 것을 넘어, 이를 운영·해석·통제할 AI 리터러시(AI Literacy)를 인적 자원 차원에서 강화하고 있다. 이는 한국딥러닝이 강조해온 바와 같이, 기술적 자립성 확보를 위한 AI 인력 내재화 전략과도 맞닿는다.
미국 연방정부의 신중함과 지방정부의 실험성
연방정부 AI 실행률 36%, 주정부·공공의료기관은 과감한 실험 중
보고서에 따르면, 전 세계 공공부문 중 54%가 생성AI 전략을 이미 적극 실행 중이며, 이는 글로벌 평균 55%와 비슷한 수준이다.
반면, 미국 연방정부의 실행률은 36%로 낮았다. 대신 주정부, 지방정부, 공공의료기관 등은 정책 실행과 서비스 혁신에서 보다 과감한 AI 실험을 진행 중이다.
특히 생성AI의 주요 목표로는 생산성(58%), 자동화(50%), 혁신 증대(48%)가 꼽혔다.
단 1%만이 “AI가 조직 목표와 무관하다”고 응답했다는 점은, 생성AI가 공공행정의 핵심 전략으로 이미 자리 잡았음을 보여준다.
ROI 관점의 변화: “단기 손실, 장기 수익”
공공AI는 즉시성과 효율이 아닌 ‘지속 가능성’으로 평가된다
공공기관의 생성AI ROI(투자수익률) 기대치는 단기 손실 → 중장기 수익으로 이동하고 있다. 향후 12개월 내 손실을 예상한 응답자는 31%였지만, 1~3년 후에는 19%로 줄었다. 반대로 수익 기대는 52% → 69%로 17%포인트 증가했다.
이는 공공부문이 AI 프로젝트를 단기성과 중심의 도입이 아닌, 지속적 학습과 데이터 품질 개선을 통한 장기적 혁신 자산으로 인식하고 있음을 의미한다. 한국딥러닝은 이를 ‘공공AI의 본질적 가치 전환’으로 본다.
AI의 ROI는 단순한 비용-수익 계산이 아니라, 행정 효율성·공공 신뢰·데이터 기반 의사결정 역량의 향상으로 측정되어야 한다.
클라우드 네이티브와 컨테이너화, 공공 IT 구조의 핵심 키워드
96% 컨테이너화 완료, 쿠버네티스 운영 83%
Nutanix 보고서에 따르면, 공공기관의 96%가 애플리케이션 컨테이너화를 완료하거나 진행 중이다. 컨테이너화된 워크로드 중 생성AI(68%)와 개발·테스트 앱(59%)이 가장 높은 비중을 차지했다.
또한 응답자의 83%가 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 다중 환경을 운영 중이며, 이는 글로벌 평균(78%)보다 높다. 이는 공공기관이 점차 멀티클라우드 및 하이브리드 인프라를 주도적으로 관리하는 구조로 진화하고 있음을 시사한다.
그러나 동시에 76%의 기관이 “클라우드 네이티브 지원을 위한 인프라 개선이 필요하다”고 답했으며, 이는 한국딥러닝이 강조하는 AI 워크로드 최적화형 인프라 구축의 중요성을 뒷받침한다.
인재의 격차가 공공AI의 한계를 만든다
공공부문 51%만 전문 인력 보유, 70%는 채용 중
보고서는 공공부문의 절반(51%)만이 생성AI 관련 기술 인력을 보유하고 있다고 밝혔다. 하지만 70% 이상의 기관이 현재 AI·데이터·모델링 관련 인재를 적극 채용 중이다.
이는 단순한 기술 확충이 아닌, 조직 내 AI 생태계를 형성하려는 장기적 투자로 해석된다. 또한 향후 3대 핵심 투자 분야로는 IT 교육, 인프라, 사이버보안이 꼽혔다.
특히 IT 교육은 ‘기술 역량 강화’에 그치지 않고, 정책 설계자·개발자·운영 담당자 간 협업 기반의 AI 거버넌스 구축을 목표로 하고 있다. 공공의 AI는 결국 기술보다 ‘사람’에서 출발한다는 메시지다.
한국딥러닝의 시각: 공공 AI는 신뢰 위에서 성장한다
문서 이해를 넘어, 공공데이터를 안전하게 활용하는 AI 인프라
Nutanix 리포트가 보여주는 핵심은 명확하다. “공공의 AI는 속도보다 신뢰로 평가받는다.” AI는 더 효율적인 행정을 가능하게 하지만, 동시에 정보보호·투명성·데이터 신뢰성을 확보해야 한다.
한국딥러닝은 이러한 공공AI의 과제를 해결하기 위해, 문서 데이터를 안전하게 구조화하고 AI가 읽을 수 있는 형태로 변환하는 Document AI 솔루션을 지속적으로 고도화하고 있다.
DEEP Agent+와 DEEP Parser, DEEP Docs 등 KDL의 Document AI 라인업은 공공 행정문서의 맥락 이해, 데이터화, 검색·응답 최적화(RAG)까지 지원한다.
AI가 행정의 신뢰를 높이고, 국민에게 더 나은 서비스를 제공공공하는 미래 — 그 시작은 데이터를 제대로 읽는 AI 인프라로부터 비롯된다.
