고용24를 직접 고친다…AI 해커톤은 아이디어보다 시제품을 본다
일의 미래 5
AI 아이디어 390건 중 12팀…두 달 뒤 ‘작동 여부’로 겨룬다
과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 ‘모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회’에 접수된 기획서 390건 가운데 선정된 12개 팀의 발대식을 2026년 10월 1일 서울에서 열었으며, 이들이 약 두 달간 서비스를 구현해 12월 최종 발표평가에 나선다고 연합뉴스가 보도했다. 선정은 이미 마무리됐고, 본선 팀은 기획서에 적은 문제를 실제 이용 가능한 서비스로 옮기는 단계에 들어갔다.
본선 아이디어에는 이동 경로와 유류비를 따져 주유소를 추천하는 서비스, 영양제 광고의 효능 근거를 검토하는 서비스, 공공주택 추천과 항만 입항 최적화 등이 포함된다. 참가팀에는 기업 전문가의 멘토링과 데이터·개발 자원이 제공된다. 최종 무대에서는 이용자가 넣은 정보가 서비스의 결과로 어떻게 이어지는지가 각 과제의 구현 범위를 드러낼 것이다.
권역별 예선을 통과한 팀과 선발 방식
대회 운영진의 본선 진출 공지에는 경상권 포트·앤트비, 전라·제주권 가는길주유·약먹자, 수도권 YSAIOP·파랑새·되는청약·작전타임, 충청권 사주라·국민권리 AI, 강원권 삼신할매·혜덕보나가 이름을 올렸으며, 수도권에 전체 참가팀 390개 중 209개가 몰려 이 권역에서 두 팀을 추가 선발했다고 적혀 있다. 공개된 팀명만으로 각 팀의 과제를 모두 연결할 수는 없지만, 어느 지역에서 누가 본선에 올랐는지는 확인할 수 있다.
선발은 서면 기획서 평가에서 시작됐다. 해결할 문제가 분명한지, 제안의 필요성과 창의성이 있는지, AI 활용이 적절하고 실현할 수 있는지를 따져 예선 진출팀을 골랐다. 이어 권역별 AI 라운지에서 발표평가를 진행했다. 본선에서는 문제 설명에 더해 제출한 아이디어가 사용 가능한 기능으로 이어졌는지를 결과물로 설명해야 한다.
참가자 구성에는 고등학생과 대학생·대학원생, 직장인, 공무원이 함께 들어 있다. 이들이 가져온 과제는 생활 속 선택부터 현장의 운영 문제까지 걸쳐 있다. 다만 참가자의 직업이나 팀명만으로 개발 과제를 단정할 수는 없다. 공개된 대표 사례를 중심으로 각 서비스가 처리하려는 입력과 결과를 구분할 필요가 있다.
생활·공공·산업 과제가 요구하는 결과물
주유소 추천 아이디어의 핵심은 이용자의 이동 경로와 유류비를 함께 고려하는 데 있다. 위치만 가까운 곳을 나열하면 두 조건을 결합한다는 제안의 의미가 드러나지 않는다. 경로가 바뀔 때 추천이 어떻게 달라지는지, 비용을 어떤 방식으로 반영했는지가 이 과제의 구현 범위를 설명할 수 있다.
영양제 광고의 효능 근거를 검토하는 과제에서는 광고 문구를 어떤 근거와 대조하는지가 중요하다. 표현이 달라지면 확인해야 할 주장도 달라진다. 사용자가 넣은 문구, 확인한 근거, 제시된 판단 사이의 관계가 드러나야 ‘검증’이라는 기능을 이해할 수 있다. 근거를 찾기 어려운 주장에 어떤 결과를 제시할지도 서비스가 풀어야 할 문제다.
개인별 공공주택 추천은 이용자 조건과 추천 결과 사이의 연결이 관건이다. 조건이 다른 사람에게 같은 목록만 제시된다면 개인별 추천이라고 설명하기 어렵다. 적용한 조건 때문에 결과가 어떻게 달라졌는지를 이용자가 알 수 있어야 서비스의 쓰임새도 분명해진다. 주유소 추천이 경로와 비용을 결합하는 문제라면, 이 과제는 신청자의 조건을 추천에 반영하는 문제다.
공공·산업 분야로 가면 결과가 운영상의 선택에 닿는다. 온실가스 배출권 수요 예측은 예측 대상과 기간이 분명해야 해석할 수 있다. 항만 입항 최적화는 제안된 순서가 어떤 조건을 고려했는지 설명해야 현장 계획에 연결된다. 소상공인의 수요·발주량 예측도 예상 수요가 주문량을 정하는 데 쓰일 수 있는 형태여야 목적에 맞다.
이 사례들은 공개된 대표 과제지만, 상세 기능이나 사용 데이터까지 발표된 것은 아니다. 특정 팀이 어떤 화면을 만들었는지, 어떤 모델을 쓸지, 예측 성능이 어느 정도인지는 아직 말할 수 없다. 분명한 차이는 생활 과제가 개인의 선택을 돕는 결과를 겨냥하고, 항만·발주 같은 과제가 일정이나 물량을 정하는 판단과 맞닿아 있다는 점이다.
멘토기업과 개발 자원은 무엇을 맡나
발대식에서는 카카오, 네이버클라우드, NHN클라우드, LG유플러스, SK텔레콤의 전문가와 참가팀을 연결했다. 멘토링은 서비스 기획과 기술 구현을 다룬다. 추천 서비스를 만드는 팀과 예측 서비스를 만드는 팀은 필요한 데이터, AI가 맡을 기능, 이용자에게 전달할 결과가 다르다. 발대식에서 팀과 멘토기업이 개발 방향을 논의한 뒤, 각 팀은 자신의 과제에 맞게 그 방향을 구체화하게 된다.
참가팀은 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩에 쓸 수 있는 AI 토큰, 클라우드 자원, 개발지원도구를 지원받는다. 데이터와 API는 입력 정보를 서비스에 연결하는 데, 토큰과 클라우드는 AI 기능을 만들고 실행하는 데 쓰일 수 있다. 같은 자원을 받아도 주유소 추천과 항만 입항 최적화에 필요한 정보와 결과물은 다르다. 어떤 자원을 어떤 기능에 연결했는지가 시제품에서 확인할 부분이다.
취업을 준비하는 참가자에게 남는 것은 수상 경력만이 아니다. 문제를 어떻게 정의했는지, 어떤 자료를 입력으로 삼았는지, AI의 결과를 어떤 사용자 행동과 이어 붙였는지를 시제품으로 설명할 수 있다면 자신의 역할을 보여줄 작업물이 된다. 실무 교육 담당자에게도 발표 자료보다 참가자가 맡은 기능과 결과물 사이의 연결이 구체적인 학습 성과다. 대회가 별도의 채용 혜택을 약속한 것은 아니다.
12월 발표평가에서 드러날 작동 범위
과기정통부의 10월 1일 발표에서 이도규 정보통신정책실장은 참가팀이 아이디어를 ‘실제 작동하는 AI 서비스’로 발전시키도록 지원하겠다고 밝혔고, 부처는 12월 최종 발표평가와 총상금 2800만원, 대상 1000만원·최우수상 500만원을 예고했다. 대상에는 부총리 겸 과기정통부 장관상, 최우수상에는 NIA 원장상이 주어진다.
‘작동 여부’가 별도의 공식 심사 항목으로 공표된 것은 아니다. 공개된 일정은 최종 발표평가와 시상까지이며 세부 배점이나 시연 방식은 제시되지 않았다. 다만 주최 측이 목표로 내건 것은 실제 활용 가능한 서비스다. 생활 과제라면 입력에서 추천이나 검토 결과까지, 산업 과제라면 예측에서 운영 판단까지 이어지는 과정을 통해 각 팀이 구현한 범위를 설명할 수 있다.
우수 서비스에는 창업·사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원을 추진하겠다는 계획도 나왔다. 이는 수상과 별개로 모든 참가팀에 사업화 지원이 확정됐다는 뜻은 아니다. 최종 발표평가에서는 팀별 기능과 사용 장면이 처음으로 비교 가능한 형태로 제시될 전망이다. 제안서에서 제시한 문제와 시제품의 입력·처리·결과가 어디까지 이어졌는지가 다음 발표에서 확인할 대목이다.
함께 읽기:
관련 기사
뉴스레터 구독
최신 Web3, AI, 암호화폐 뉴스를 이메일로 받아보세요.
0