국회는 이미 AI를 쓴다: 2026 지방의회 AI 도입 현황
국회는 AI 의정지원 플랫폼을 열었고, 경기·충남도의회는 예결산 AI를 시범 운영합니다. 기초의회는 아직 교육과 연구모임 단계입니다. 해외 의회 사례까지, 2026년 의회 AI가 어디에 와 있는지 정리했습니다.
3줄 요약
- 국회는 2026년 4월 AI 의정지원 플랫폼을 열었고, 의원실의 생성형 AI 사용 규칙도 만들었습니다.
- 광역의회는 예결산 분석 AI부터 시작했고, 기초의회는 대부분 교육과 연구모임 단계입니다.
- 해외 의회의 대표 사례는 모두 자기 기관 문서에 근거해 답하는 전용 도구입니다.
의회 AI는 더 이상 먼 이야기가 아닙니다. 다만 의회마다 와 있는 지점은 크게 다릅니다. 국회와 광역의회, 기초의회, 해외 의회가 지금 AI를 어떻게 쓰고 있는지 공개된 보도를 바탕으로 정리했습니다. 지방의회 AI 도입을 검토하는 의원과 의회 사무처가 우리 의회의 위치를 가늠하는 데 쓰시길 바랍니다.
한눈에 보는 우리나라 의회 AI
- 교육과 연구모임
생성형 AI 활용 교육, 의원 연구모임. 용인·완주·구미·광주 광산구 등 다수의 기초의회
- 계획 수립
정보화전략계획(ISP), 디지털 의정 조례 정비. 고양특례시의회, 경기도의회
- 시범 구축
예결산 분석 AI, 조례·회의록 챗봇, 의정자료 통합 검색 시범 운영. 경기도의회, 충남도의회, 부산시의회
- 전용 플랫폼
AI 어시스턴트, 지능형 검색, 유사 법률안 추천. 국회(2026년 4월 1단계 개시)
국회: 전용 플랫폼과 사용 규칙을 함께 갖췄다
국회는 2026년 4월 AI 의정지원 플랫폼 1단계를 열었습니다. AI 어시스턴트, 지능형 검색, 유사 법률안 추천 기능을 갖췄고 약 5천 명이 씁니다. 2027년까지 세 단계에 걸쳐 확장할 계획입니다.
눈여겨볼 점은 도구와 함께 사용 규칙을 만들었다는 것입니다. 국회사무처는 2026년 2월부터 의원실의 ChatGPT·Gemini 이용료를 지원하면서, 일부 해외 AI 서비스는 차단하고 비공개 자료의 입력을 제한했습니다. 범용 AI를 쓰게 하되 무엇을 넣으면 안 되는지 정한 셈입니다.
광역의회: 예결산 분석에서 시작했다
광역의회는 대부분 예산과 결산 분석에서 AI를 시작했습니다. 적은 인력으로 수십조 원 예산을 들여다봐야 하는 부담이 가장 크기 때문입니다.
- 경기도의회: 2025년 6월 예결산 분석 지원 AI 구축에 착수했습니다. 2025년 10월에는 디지털 의정 조례를 전부 개정하고, 원스톱 의안 처리, 자료요구서 자동 작성, 실시간 자막, AI 어시스턴트를 담은 AI 의정플랫폼 계획을 보고했습니다. 2025년 말에는 조례·의안·회의록을 바탕으로 답하는 챗봇 서비스도 시작했습니다. 2027~28년 85억 원 규모 플랫폼 계획에 대해서는 의회 안에서 실효성을 먼저 검증해야 한다는 목소리도 나왔습니다.
- 충남도의회: 예결산 분석 시스템 'AI의정브레인'을 시연하고 시범 운영을 시작했습니다. 2026년 7월에는 청년 인턴이 별도 예산 없이 만든 모바일 챗봇 AI의정브레인 톡을 내놓았습니다.
- 부산시의회: 2026년 10월 한 정책지원관이 회의록·업무보고·예결산서·조례를 묶어 답변마다 근거 원문을 확인할 수 있게 한 의정·정책지원 시스템으로 부산시 데이터·AI 활용 경진대회 공무원 부문 최우수상을 받았습니다. 추경 심사에 시범 적용했고, 예결산 검토와 행정사무감사로 넓힐 계획입니다.
- 서울시의회: 2026년 8월 제12대 의회에서 디지털 의정위원회를 출범시켜 조례 발의, 예산 심사, 행정사무감사의 디지털화를 논의하고 있습니다.
기초의회: 교육과 연구모임 단계
기초의회는 대부분 아직 배우는 단계입니다.
- 고양특례시의회는 'AI와 함께하는 스마트의회'를 비전으로 한 정보화전략계획을 마쳤습니다.
- 용인특례시의회는 의원 대상 ChatGPT 의정활동 교육에 이어, 2026년 8월 의원 9명이 AI 연구모임을 만들었습니다.
- 의성군의회는 2026년 8월 의원 연구단체 '기초지방의회 AI 활용방안 연구회'를 꾸리고 연구 용역에 착수했습니다.
- 완주군의회, 구미시의회, 광주 광산구의회 등도 생성형 AI 교육과 연구회를 열고 있습니다.
눈에 띄는 공백도 있습니다. 회의록을 AI로 검색하는 시스템은 부산시의회의 시범 사례 정도이고, 기초의회에서는 아직 보도로 찾기 어렵습니다. 수요는 분명합니다. 2026년 4월에는 한 정당 연구원이 1991년 이후 전국 지방의회 회의록 21만여 건을 AI로 검색할 수 있게 공개하기도 했습니다.
해외 의회: 기관 문서에 근거한 전용 도구가 대표 사례
- 국제의회연맹(IPU): 2024년 보고서에서 조사 대상 의회의 29%가 AI 도구를 쓴다고 밝혔고, 같은 해 12월 의회 AI 가이드라인을 냈습니다. 핵심 원칙은 AI가 사람을 대체하지 않고 보강할 것, 사람이 감독할 것, 작은 시범사업부터 시작할 것입니다.
- 유럽의회 Archibot: 1952년 이후 문서 약 210만 건을 여러 언어로 검색하고 요약합니다.
- 브라질 하원 Ulysses: 의원의 요청을 담당 부서로 배분하고, 하원 규칙과 문서에 근거해 답하는 챗봇을 운영합니다.
- 에스토니아 의회 HANS: 2020년 도입한 음성인식 속기 시스템으로, 편집자가 교정한 뒤 회의록을 게시합니다.
- 미국 연방의회: 양원 모두 범용 AI를 공식 업무에 허용했습니다. 2026년 8월 보도에 따르면, 한 의원실 직원이 챗봇 답변을 고치지 않고 수정안 기록에 그대로 붙여 넣은 일도 있었습니다.
IPU 보고서: 조사한 의회의 29%가 AI 도구 사용
유럽의회, 문서 검색 AI 'Archibot' 공개
IPU, 의회 AI 가이드라인 발표
경기도의회, 예결산 분석 AI 구축 착수
경기도의회, 디지털 의정 조례 전부개정
인공지능 기본법 시행
국회, 의원실 생성형 AI 이용료 지원과 입력 제한
국회 AI 의정지원 플랫폼 1단계 개시
충남도의회, 'AI의정브레인 톡' 출시
미 의회 챗봇 사용 실태 보도
2026년 흐름에서 읽히는 4가지
- 허용과 규칙이 함께 온다. 국회, 미국 의회, IPU 모두 AI를 쓰게 하면서 무엇을 넣으면 안 되는지, 누가 책임지는지를 함께 정합니다. 국내 지방의회에는 아직 이런 사용 지침이 거의 없습니다.
- 출발점은 예산과 기록이다. 국내 광역의회는 예결산 분석, 해외 의회는 문서 검색과 회의록에서 시작했습니다. 기록이 가장 많고 사람이 가장 부족한 곳입니다.
- 기관 자료에 근거한 전용 도구가 표준이 되고 있다. 해외의 대표 사례는 모두 자기 기관 문서를 근거로 답합니다. 범용 AI를 그대로 붙여 쓴 사례에서는 검증 문제가 드러났습니다.
- 광역과 기초의 격차가 벌어지고 있다. 광역의회는 자체 시스템을 만들지만, 인력과 예산이 더 적은 기초의회는 교육 단계에 머물러 있습니다. 왜 이 격차가 문제인지는 보좌진 9명 vs 0.5명, 지방의회에 AI가 필요한 이유에서 다뤘습니다.
어떤 기준으로 고를지는 의정 AI, 의원들은 실제로 이렇게 씁니다를 참고하세요.
이 글은 매달 발행하는 의회 AI 브리핑과 함께 계속 갱신합니다.
자주 묻는 질문
지방의회 중 AI를 도입한 곳이 있나요?
경기도의회와 충남도의회가 예결산 분석 AI와 챗봇을, 부산시의회가 의정자료 통합 검색 시스템을 시범 운영하고 있고, 고양특례시의회는 AI 스마트의회 정보화전략계획을 세웠습니다. 다수의 기초의회는 생성형 AI 교육과 의원 연구모임 단계입니다.
국회는 AI를 어떻게 쓰고 있나요?
2026년 4월 AI 어시스턴트, 지능형 검색, 유사 법률안 추천 기능을 갖춘 AI 의정지원 플랫폼 1단계를 열었습니다. 의원실의 ChatGPT·Gemini 이용료를 지원하되 비공개 자료 입력은 제한하고 있습니다.
해외 의회는 어떤 AI를 쓰나요?
유럽의회의 문서 검색 AI Archibot, 브라질 하원의 Ulysses, 에스토니아 의회의 음성인식 속기 HANS가 대표적입니다. 모두 자기 기관의 문서와 규칙에 근거해 답하도록 만든 전용 도구입니다. 국제의회연맹(IPU)은 2024년 의회 AI 가이드라인을 발표했습니다.
정리하면
2026년 의회 AI의 흐름은 분명합니다. 범용 AI를 허용하더라도 사용 규칙을 함께 만들고, 결국에는 기관의 기록에 근거해 답하는 전용 도구로 옮겨 갑니다.
지방의회 앞에는 흔히 두 갈래 길이 보입니다. 큰 예산을 들여 시스템을 직접 구축하거나, 범용 AI를 의원 각자가 알아서 쓰게 두는 것입니다. 앞의 길은 시간과 예산이, 뒤의 길은 정확성과 관리가 문제입니다. 그 사이에서 의정에 맞춰 만들어진 AI를 작게 시작해 검증해 보는 것이 현실적인 선택입니다.
