AI 생산성, SW 개발대가 인하 근거로는 시기상조

공공 소프트웨어 사업비의 기반인 기능점수 개발단가를 현실화하는 과정에서 AI 에이전트의 예상 생산성을 곧바로 단가 인하에 반영해서는 안 된다는 지적이 제기된다. 현재 AI가 개발 효율을 얼마나 높이는지 입증할 축적 데이터와 합의된 측정 방법이 부족해, 기대치를 대가 산정에 적용하면 실제 인력과 비용 구조가 왜곡될 수 있다는 판단이다.

개발자 임금은 2012년부터 2023년까지 80.5% 상승했지만 개발단가는 10.9% 오르는 데 그쳤다. KOSA는 2024년 기능점수 1점당 단가를 55만3114원에서 60만5784원으로 9.5% 인상했으나 장기간 누적된 격차를 해소하기에는 부족했다. 단가 공표가 정례화되지 않아 4~6년마다 이뤄졌고, 원가 구성비와 산정 방식도 현장 변화를 충분히 반영하지 못했다.

AI는 코드 생성 속도를 높일 수 있지만 결과물의 오류와 할루시네이션을 검증하려면 숙련된 고급 인력이 지속해서 투입돼야 한다. AI 도구 라이선스와 클라우드 인프라 비용도 현행 개발단가에는 담기지 않는다. 사업 특성과 개발 단계의 차이를 구분하지 않는 단일 단가 체계는 AI·AX 사업에서 새롭게 발생한 비용과 검증 업무를 제대로 계산하지 못하는 구조다.

과학기술정보통신부와 KOSA는 2027년 2월까지 원가 비중 현행화, 대안지표 산출, 단계별 보정계수 도입을 포함한 개발단가 기준 정비 방안을 연구한다. 우선 현재의 개발 방식과 인력 투입 구조를 기준으로 누적된 단가 격차를 줄이고 갱신 절차를 정례화한 뒤, AI 생산성은 사업 전체 주기의 사례와 실증 자료가 충분히 쌓인 다음 별도 연구로 검증해 후속 조사에 반영하는 순차적 접근이 요구된다.