2025년 공공기관 RFP, AI 도입으로 경쟁력 높이는 전략 완벽 가이드

요약: 2025년 공공기관 RFP에서 AI 기술은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. AI 관련 키워드를 포함한 입찰 공고가 급증하면서, AI 챗봇, 데이터 분석, 업무 자동화 등 다양한 영역에서 경쟁력 확보가 필요합니다. 하지만 AI 프로젝트의 95%가 실패한다는 통계가 말해주듯, 단순한 기술 도입이 아닌 명확한 전략과 실행 계획이 중요합니다. 이 글에서는 공공기관 RFP 작성부터 AI 도입 전략까지 실무자가 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법을 알려드립니다.

공공기관 RFP에서 AI가 중요해진 이유

RFP(제안요청서)는 공공기관이 외부 업체에게 프로젝트를 의뢰할 때 작성하는 문서입니다. 쉽게 말해 "이런 프로젝트를 하고 싶은데, 어떻게 해주실 수 있나요?"라고 물어보는 공식 문서죠.

2025년 들어 공공기관 RFP의 풍경이 완전히 바뀌었습니다.

AI 관련 입찰 공고가 폭발적으로 증가했습니다. 2020년과 비교하면 AI 키워드를 포함한 공공기관 입찰이 수백 건 이상 늘어났습니다.

왜 이런 변화가 생겼을까요?

• 디지털 전환(DX) 가속화: 단순 시스템 구축을 넘어 클라우드, AI 통합 등 구조적 변화가 요구됩니다
• 행정 효율화 압박: 인력 부족과 업무 과중 속에서 AI를 통한 자동화가 절실합니다
• 국민 서비스 품질 향상: 24시간 민원 응대, 맞춤형 정보 제공 등 AI 챗봇 수요가 급증했습니다
• 범정부 차원의 AI 정책 강화: 디지털플랫폼정부위원회가 '공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0'을 배포하며 AI 도입을 적극 지원합니다

실제로 서울시여성가족재단은 자체 AI 챗봇 'DARVIS'를 도입했고, KISTEP, 경상북도 등도 AI 챗봇을 활용하고 있습니다.

핵심 개념: AI 도입 RFP란 무엇인가?

AI 도입 전략의 3가지 핵심 목표

AI 도입은 단순히 최신 기술을 구매하는 것이 아닙니다.

1. 사회 문제 해결 예를 들어, 독거노인 안전 확인을 AI로 자동화하거나, 재난 상황 예측 시스템을 구축하는 것입니다.

2. 대국민 서비스 혁신 AI 챗봇을 통해 24시간 민원 응대가 가능해집니다. 시민들은 새벽에도 필요한 정보를 얻을 수 있죠.

3. 일하는 방식 효율화 반복적인 문서 작성, 데이터 정리 등을 AI가 대신하면 공무원들은 더 중요한 정책 업무에 집중할 수 있습니다.

RFP와 RFI의 차이

• RFP(제안요청서): "이렇게 해주세요"라고 구체적인 요구사항을 담은 문서
• RFI(정보요청서): "이런 게 가능한가요?"라고 시장 조사를 위해 정보를 요청하는 문서

2025년에는 RFP와 RFI 모두에 AI 기능 요구 조건이 기본 포함되는 추세입니다.

2025년 최신 트렌드와 정책 변화

생성형 AI의 공공부문 확산

삼성SDS 컨소시엄이 약 90억 원 규모의 초거대 AI 공통기반 구현 사업 우선협상대상자로 선정되었습니다. 이는 공공기관에서 생성형 AI를 본격적으로 활용하겠다는 신호입니다.

생성형 AI는 단순 질의응답을 넘어 정책 분석, 보고서 작성, 데이터 요약 등 고도화된 업무에 활용됩니다.

개인정보 보호 강화

2025년부터 공공기관의 개인정보 보호 수준 평가가 강화됩니다.

AI 시스템이 민감한 개인정보를 다루는 경우가 많아, 보안 요건이 RFP의 필수 항목이 되었습니다.

국가정보원의 '국가망보안체계(N2SF) 가이드라인'을 기반으로 생성형 AI 활용 보호 대책이 마련되고 있습니다.

AI 인재 양성 확대

과학기술정보통신부는 생성 AI 선도 인재양성사업을 확대하고 있습니다.

공공기관에서도 AI 전문 인력 확보가 RFP 평가 기준에 포함되는 경우가 늘고 있습니다.

단계별 실행 가이드: AI 도입 RFP 성공 전략

Step 1: 명확한 목표 설정 (1~2주)

"AI를 왜 도입하려고 하나요?"

이 질문에 명확히 답할 수 있어야 합니다.

• 민원 응대 시간을 50% 단축하고 싶다
• 정책 분석 보고서 작성 시간을 30% 줄이고 싶다
• 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하고 싶다

구체적인 수치 목표를 설정하세요. "업무 효율화"보다 "문서 처리 시간 40% 단축"이 훨씬 명확합니다.

Step 2: 문제 정의 및 요구사항 분석 (2~3주)

현재 겪고 있는 문제를 구체적으로 파악하세요.

예시:

• 민원 전화 응대에 하루 평균 4시간 소요
• 반복적인 문서 작성으로 정책 기획 시간 부족
• 데이터가 부서별로 흩어져 있어 통합 분석 불가능

RFP에는 이런 현재 상황(As-Is)과 목표 상황(To-Be)을 명확히 기술해야 합니다.

Step 3: AI 솔루션 유형 결정 (1~2주)

어떤 종류의 AI가 필요한가요?

1. AI 챗봇: 민원 응대, 내부 업무 지원
2. 데이터 분석 AI: 정책 효과 분석, 예산 최적화
3. 문서 자동화 AI: 보고서 작성, 계약서 검토
4. 예측 AI: 수요 예측, 리스크 관리

자체 구현 vs 범정부 공통기반 활용도 고려해야 합니다. 디지털플랫폼정부위원회가 제공하는 공통기반을 활용하면 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

Step 4: RFP 작성 - 핵심 요구사항 명시 (2~3주)

RFP에 반드시 포함해야 할 항목들:

기능 요구사항

• AI가 수행해야 할 구체적인 기능 목록
• 정확도 목표 (예: 챗봗 응답 정확도 90% 이상)
• 처리 속도 (예: 질의 응답 3초 이내)

성능 요구사항

• 동시 사용자 수 (예: 1,000명 동시 접속 가능)
• 데이터 처리량 (예: 하루 10만 건 처리)

보안 요구사항

• N2SF 가이드라인 준수
• 개인정보 암호화 방식
• 데이터 등급별 차등 보안 체계

데이터 요구사항

• 필요한 학습 데이터 종류와 양
• 데이터 품질 기준
• 데이터 수집 및 관리 방안

Step 5: 제안 평가 기준 설정 (1주)

평가 항목별 배점을 명확히 하세요.

예시:

• 기술 역량 (40점): AI 모델 성능, 기술 구현 방안
• 사업 수행 능력 (30점): 유사 프로젝트 경험, 인력 구성
• 가격 경쟁력 (20점): 총 사업비, 유지보수 비용
• 보안 대책 (10점): 개인정보 보호, 보안 인증

AI 전문 인력 보유 여부를 평가 항목에 포함하는 것이 좋습니다.

Step 6: 데이터 준비 및 보안 체계 구축 (병행)

AI는 데이터가 생명입니다.

고품질 데이터 확보 방법:

• 기존 보유 데이터 정제 및 표준화
• 부서별 흩어진 데이터 통합
• 필요시 외부 데이터 구매 또는 수집

보안 체계:

• 데이터 등급 분류 (공개, 내부, 민감 정보 등)
• 등급별 차등 보안 적용
• 접근 권한 관리 체계 구축

Step 7: 성과 측정 지표 설정 (1주)

AI 도입 효과를 어떻게 측정할 것인가?

정량적 지표:

• 업무 처리 시간 단축률
• 민원 응대 만족도
• 비용 절감액
• 오류율 감소

정성적 지표:

• 직원 업무 만족도
• 시민 서비스 체감 품질
• 정책 의사결정 개선도

Step 8: AI 문화 확산 및 교육 계획 (지속)

기술만 도입한다고 끝이 아닙니다.

조직 구성원의 학습이 핵심입니다.

• AI 기본 개념 교육
• 실무 활용 워크샵
• 우수 활용 사례 공유
• AI 서포터즈 운영

디지털플랫폼정부위원회는 AI 소위원회 설치, AI 서포터즈 운영 등을 통해 AI 활용 문화 조성을 지원하고 있습니다.

실전 체크리스트: RFP 작성 전 점검 사항

AI 도입 준비도 체크리스트

전략 및 목표

• [ ] AI 도입 목적이 명확히 정의되었는가?
• [ ] 구체적인 수치 목표가 설정되었는가?
• [ ] 해결하고자 하는 문제가 명확한가?

데이터 준비

• [ ] 필요한 학습 데이터가 확보되었는가?
• [ ] 데이터 품질이 충분한가?
• [ ] 개인정보 보호 대책이 마련되었는가?
• [ ] 데이터 등급별 보안 체계가 있는가?

기술 요구사항

• [ ] AI 기능이 구체적으로 명시되었는가?
• [ ] 성능 기준이 명확한가?
• [ ] 보안 요구사항이 포함되었는가?
• [ ] N2SF 가이드라인 준수 항목이 있는가?

조직 준비

• [ ] AI 전담 조직 또는 담당자가 지정되었는가?
• [ ] 직원 교육 계획이 수립되었는가?
• [ ] 예산이 충분히 확보되었는가?

평가 및 관리

• [ ] 제안 평가 기준이 명확한가?
• [ ] 성과 측정 지표가 설정되었는가?
• [ ] 유지보수 계획이 포함되었는가?

실제 사례로 배우는 성공 전략

사례 1: 서울시여성가족재단 'DARVIS'

도입 배경: 반복적인 내부 문의와 민원 응대로 인한 업무 과중

AI 솔루션: 자체 개발 AI 챗봇 'DARVIS'

주요 기능:

• 내부 행정 업무 질의응답
• 민원 1차 응대 및 분류
• 자주 묻는 질문 자동 답변

기대 효과: 업무 효율화 및 민원 응대 품질 향상

성공 요인: 명확한 목표 설정, 자체 데이터 활용, 단계적 구축

사례 2: 서울디지털재단 RAG 파이프라인

도입 목적: 방대한 정책 문서와 데이터를 효율적으로 검색하고 활용

AI 기술: RAG(검색 증강 생성) 파이프라인

RAG란? AI가 외부 데이터베이스를 검색해서 정확한 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 단순히 학습된 내용만 답하는 게 아니라, 필요한 정보를 찾아서 답변합니다.

성공 요인: 지속적인 연구 개발, AI 전문 인력 확보, 실무 중심 접근

사례 3: 초거대 AI 공통기반 구축 (90억 원 규모)

사업 주체: 삼성SDS 컨소시엄

목적: 여러 공공기관이 공통으로 활용할 수 있는 초거대 AI 플랫폼 구축

의미: 개별 기관이 각각 AI를 개발하는 대신, 공통 플랫폼을 활용하면 비용과 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

시사점: 자체 구현이 어려운 경우 범정부 공통기반 활용을 적극 검토해야 합니다.

주의사항: AI 프로젝트 실패를 피하는 법

95% 실패율의 진실

AI 프로젝트의 약 95%가 실제 배포 단계에서 실패합니다.

왜 이렇게 실패율이 높을까요?

실패 원인 TOP 5:

1. 목적 없는 기술 도입: "AI가 유행이니까" 도입하면 실패합니다
2. 데이터 품질 문제: 쓰레기 데이터로는 쓰레기 결과만 나옵니다
3. 조직 문화 미비: 직원들이 AI를 거부하면 활용되지 않습니다
4. 과도한 기대: AI가 만능은 아닙니다
5. 보안 대책 부족: 개인정보 유출 사고가 발생하면 프로젝트가 중단됩니다

성공하는 5%의 공통점

명확한 전략

• 해결할 문제가 명확합니다
• 구체적인 목표와 지표가 있습니다

양질의 데이터

• 충분한 양의 정제된 데이터를 확보했습니다
• 지속적인 데이터 관리 체계가 있습니다

최적화된 프로세스

• 단계적 접근으로 리스크를 관리합니다
• 지속적인 모니터링과 개선을 합니다

조직의 준비

• 직원 교육이 충분히 이루어집니다
• AI 활용 문화가 조성되어 있습니다

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. AI 도입 비용은 얼마나 드나요?

A. 프로젝트 규모에 따라 천차만별입니다.

• 소규모 챗봇: 3,000만~5,000만 원
• 중규모 데이터 분석 시스템: 1억~3억 원
• 대규모 초거대 AI 플랫폼: 수십억~수백억 원

범정부 공통기반을 활용하면 개발 비용을 크게 절감할 수 있습니다. RFP 작성 시 예산 범위를 명확히 하고, 단계별 구축 방안도 고려하세요.

Q2. AI 도입에 얼마나 시간이 걸리나요?

A. 일반적으로 6개월~1년이 소요됩니다.

• 기획 및 RFP 작성: 1~2개월
• 업체 선정: 1~2개월
• 개발 및 구축: 3~6개월
• 테스트 및 안정화: 1~2개월

복잡한 시스템일수록 더 오래 걸립니다. 급하게 진행하면 실패 확률이 높아지니, 충분한 준비 기간을 확보하세요.

Q3. 우리 기관에 AI 전문 인력이 없는데 가능한가요?

A. 가능합니다. 전문 에이전시와 협력하면 됩니다.

디지털플랫폼정부위원회는 AI 전문기관과의 자문 지원을 제공합니다. 또한 AI 서포터즈를 통해 실무 지원을 받을 수 있습니다.

RFP에 "AI 전문 인력 배치"를 필수 요건으로 명시하면, 제안사가 전문가를 투입합니다.

Q4. 개인정보 보호는 어떻게 하나요?

A. N2SF 가이드라인을 준수하고, 데이터 등급별 차등 보안을 적용하세요.

• 민감 정보는 암호화 및 접근 제한
• 학습 데이터는 비식별화 처리
• 정기적인 보안 점검 실시

2025년부터 개인정보 보호 수준 평가가 강화되므로, RFP 작성 시 보안 요구사항을 구체적으로 명시해야 합니다.

Q5. AI가 정말 업무에 도움이 될까요?

A. 명확한 목표와 올바른 적용 분야를 선택하면 큰 효과를 볼 수 있습니다.

실제로 AI 챗봇을 도입한 기관들은 민원 응대 시간 30~50% 단축 효과를 보고 있습니다.

하지만 "AI 도입 자체"가 목적이 되면 실패합니다. "어떤 문제를 해결할 것인가"에서 시작하세요.

용어 설명 (Glossary)

RFP (제안요청서, Request for Proposal)

공공기관이 프로젝트를 외부에 의뢰할 때 작성하는 공식 문서입니다. "이런 프로젝트를 이렇게 해주세요"라는 구체적인 요구사항이 담겨 있습니다.

RFI (정보요청서, Request for Information)

본격적인 프로젝트 발주 전에 "이런 게 가능한가요?"라고 시장 조사를 위해 정보를 요청하는 문서입니다. RFP보다 덜 구체적이고 탐색적입니다.

AI 챗봇 (Chatbot)

사람과 대화하듯 질문에 답하는 AI 프로그램입니다. 민원 응대, 내부 업무 지원 등에 활용됩니다. 24시간 운영이 가능하고, 동시에 수백 명과 대화할 수 있습니다.

생성형 AI (Generative AI)

ChatGPT처럼 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI입니다. 문서 작성, 보고서 요약, 정책 분석 등 고도화된 업무에 활용됩니다.

RAG (검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)

AI가 외부 데이터베이스를 검색해서 정확한 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 환각(Hallucination, 거짓 정보 생성) 문제를 줄일 수 있습니다.

N2SF (국가망보안체계)

국가정보원이 제시한 공공기관 정보 보안 가이드라인입니다. AI 시스템 구축 시 이 기준을 준수해야 합니다.

디지털 전환 (Digital Transformation, DX)

단순히 시스템을 디지털화하는 것을 넘어, 업무 프로세스와 조직 문화 전체를 디지털 중심으로 바꾸는 것입니다.

초거대 AI

수억~수천억 개의 매개변수로 학습된 대규모 AI 모델입니다. GPT-4, Claude 같은 모델이 대표적입니다. 다양한 업무에 범용적으로 활용 가능합니다.

마무리: 지금 바로 시작하세요

2025년 공공기관 RFP에서 AI는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

AI 관련 입찰이 급증하고, 범정부 차원의 지원도 강화되고 있습니다. 지금이 AI 도입의 최적기입니다.

핵심 요점 정리

1. 명확한 목표 설정: "AI 도입"이 아니라 "문제 해결"에서 시작하세요
2. 구체적인 RFP 작성: AI 기능, 성능, 보안 요구사항을 명확히 명시하세요
3. 데이터 준비: 고품질 데이터 확보와 보안 체계 구축이 필수입니다
4. 단계적 접근: 무리한 욕심보다 단계적 구축이 성공 확률을 높입니다
5. 조직 문화: 기술만큼 사람이 중요합니다. 교육과 문화 조성에 투자하세요

다음 행동: 전문가와 상담하세요

AI 도입은 복잡하고 전문적인 영역입니다.

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에이달(ADALL)은 공공기관 RFP 작성부터 AI 도입 전략 수립, 프로젝트 관리까지 전 과정을 지원합니다.

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에이달(ADALL) | 대표: 김지완

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