경험 기반 평가서 데이터 근거 기반 전환 주문
AI는 심의 대체 아닌 보조 도구여야

김정렬 인하대학교 건축학부 교수가 ‘제3회 대한경제 공공포럼’에서 주제발표를 하고 있다. / 사진 : 안재민 기자 jmahn@

[대한경제=김희용 기자] 김정렬 인하대학교 건축학부 교수는 공공건설의 AI 전환(AX)은 단순한 업무 자동화가 아니라 공공조달의 평가 방식과 기업의 업무 체계 전반을 바꾸는 계기가 될 수 있다고 분석했다. 김 교수는 “기존 건설 조달과 심의는 전문가 판단에 의존해 왔지만, 앞으로는 경험 기반 평가를 데이터 근거 기반 평가로 전환할 필요가 있다”고 말했다.

그는 현재 공공조달 심의 구조의 한계로 △전문가 판단에 따른 평가 편차 △다수 이해관계자와 복잡한 규정 △대규모 문서 검토에 따른 비효율 △평가 결과에 대한 설명의 어려움을 꼽았다.

반면, AI가 도입되면 심사의 일관성과 속도를 높이고 제안서 오류나 누락된 리스크를 자동으로 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라 데이터 기반 의사결정을 통해 투명성과 설명력을 높일 수 있다고 진단했다. 나아가 항목별 예상 점수 예측과 사후평가 데이터 축적까지 가능해지면, 좋은 제안서가 실제 좋은 공사 성과로 이어지는지를 다시 학습하는 선순환 체계도 구축할 수 있다는 것이다.

김 교수는 공공조달에서 AI 적용 가능 영역으로 △문서 분석 △기술ㆍ가격 평가 지원 △수행 리스크 예측 △의사결정 지원을 제시했다. 제안서와 각종 제출자료를 자동 분류ㆍ요약하고, 가격 적정성이나 이상 단가를 걸러내며, 축적된 데이터가 충분해지면 공기ㆍ예산ㆍ품질ㆍ안전사고 위험까지 사전에 짚어낼 수 있다는 설명이다.

플랫폼의 전제 조건으로는 데이터 표준화와 설명가능성을 제시했다. 입찰ㆍ계약ㆍ설계ㆍ시공 데이터를 구조화해 하나의 플랫폼에 축적하고, 평가 결과가 다시 데이터로 환류되는 체계를 만들어야 한다는 것이다. 김 교수는 “공공조달 데이터가 국가 자산처럼 축적돼야 한다”고 강조했다.

다만, AI 심사의 부작용에 대해서도 경계심을 나타냈다. 환각과 허위 정보, 데이터 편향, 문맥 이해 한계가 있을 뿐만 아니라 기업들이 AI 평가 로직에 맞춘 ‘최적화 제안서’를 양산하거나 평가 모델을 역추적해 점수 잘 받는 패턴만 공략할 가능성도 있기 때문이다. 아울러 심사위원이 AI 판단에 과도하게 의존해 사람의 검토가 형식화될 위험성도 지적했다.

김 교수는 “제안서가 실제 수행계획이 아니라 평가 통과용 문서로 변질되면 발주기관 리스크가 더 커질 수 있다”며 “최종 판단은 여전히 사람에게 남는다”고 강조했다.

김희용 기자 hyong@

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