국방 분야에 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'를 단계적으로 도입해야 한다는 제안이 나왔다.
김덕진 IT커뮤니케이션연구소장은 28일 서울 피스앤파크컨벤션에서 열린 '장병e음 성과공유회'에서 "AI는 이제 질문에 답하는 기계에서 실제 일을 수행하는 동료로 진화하고 있다"며 "국방에서는 후방 행정과 복지부터 적용해 안정화한 뒤 지휘·참모, 궁극적으로 전장·무기체계까지 단계적으로 넓혀갈 수 있다"고 말했다.
김 소장은 AI 에이전트 활용이 필요한 배경으로 병력 감소를 꼽았다. 현역 인력이 줄어드는 상황에서 사람이 반복적으로 처리하는 후방 행정과 복지 업무 일부를 AI에 맡기면 제한된 인력을 다른 업무에 활용할 수 있다고 진단했다.
장병e음은 AI 에이전트로 확장할 수 있는 서비스 기반을 갖추고 있다. 국방부가 처음으로 민간 클라우드를 활용해 구축한 장병 통합 플랫폼으로 여러 군 정보시스템에 흩어진 행정·복지·의료·교육 서비스를 하나로 연결했다.
10월부터는 생성형 AI도 적용된다. 장병은 군 규정과 복지 정보를 대화형으로 찾고 휴가·교육·교통 등 필요한 서비스를 안내받을 수 있다.
AI 에이전트가 적용되면 역할은 더 넓어진다. 외부 시스템과 연동해 예약이나 신청을 직접 처리하고 이용자의 상황에 따라 필요한 일을 먼저 제안할 수 있다.
휴가를 앞둔 장병에게 AI가 먼저 버스 예약 시점을 알려주고 동의를 받으면 실제 예약까지 처리하는 사례가 대표적이다. 지금은 예매 사이트로 연결하는 수준이지만 AI 에이전트가 적용되면 안내에서 실행까지 이어질 수 있다.
김 소장은 적용 범위를 한꺼번에 넓히기보다 후방 행정과 복지부터 시작해야 한다고 강조했다. 비교적 반복적인 업무에서 운영 경험을 쌓은 뒤 지휘·참모로 범위를 넓히고 이후 전장과 무기체계까지 단계적으로 적용하자는 취지다.
AI가 예약이나 신청 등 실제 업무를 처리하려면 관련 시스템과 데이터에 접근할 권한도 필요하다. 정보를 찾는 AI와 실제 시스템에 접속해 업무를 처리하는 AI는 필요한 데이터와 실행 권한의 범위가 다르기 때문이다.
김 소장은 "단순히 권한을 위임하는 것을 넘어 어디까지 권한을 줄 것인지, 어디에서 막을 것인지, 어떤 구조로 통제할 것인지에 대한 설계가 중요해지고 있다"고 지적했다.
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그는 군의 엄격한 보안 체계를 AI 에이전트 통제에 활용할 수 있다고 봤다. 접근 가능한 데이터와 시스템을 미리 정하고 AI가 허용된 범위 안에서만 업무를 수행하도록 하는 방식이다.
김 소장은 "사용 경험은 개인적으로 이뤄지더라도 시스템은 국방의 설계에 따라 움직여야 한다"며 "어떤 AI 모델이 들어오더라도 데이터와 통제 구조를 내부에서 제대로 갖추는 것이 중요하다"고 말했다.








