정책을 디자인하는 조직, 세계의 정책랩 1

정책랩에 주목해야 하는 이유

사회문제는 갈수록 복잡한 난제(Complex Wicked Problems)로 변모하고 있어 기존의 행정 체계로는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 어려워지고 있다. 전통적 행정은 계층적이고 관료적이고 각자 역할에만 집중하는 경향으로 협력 부족, 정책 통합성의 부족을 야기한다. 이것은 복잡한 사회 문제를 해결하는 데 한계를 갖는다. 예를 들어, 기후 변화, 공공 건강, 빈곤과 같은 다차원적인 문제는 부처 간 협력이 필수적이지만, 기존 방식으로는 이러한 협력이 이루어지지 않는다. 공공정책의 전문가들은 그간 행정의 본질적 한계를 극복하기 위한 시도를 해왔지만 그것이 쉽지 않다는 점을 깨닫게 되었다. 신공공관리(NPM New Public Management)는 행정분야에서 효율성 중심의 혁신을 시도했지만, 정책 분산과 협력 부족이라는 문제를 낳았다는 비판을 받았다. 특히, 시민들의 문제 해결 능력을 약화시키고, 공공 부문 내에서 지나치게 분산된 책임 구조가 문제 해결을 어렵게 만들었다는 비판이 있다.
이 문제를 해결하기 위해, 2010년대 전후로 정책랩(Policy Labs)이라는 대안적 정책 추진 구조가 세계적으로 확산되고 있다.

공공부문 디지털 전환과 사용자 중심 디자인의 필요

정책랩은 이러한 문제의식에서 등장한 공공부문 혁신 조직이다. 정책랩은 정부 부처, 지자체, 공공기관 내부에서 운영되며, 프로토타이핑과 반복적 테스트를 통해 다양한 정책을 실험하고, 시민들과 협력하여 더 나은 정책을 디자인한다. 이 과정에서 디자인 방법(특히 서비스디자인)을 활용한다. 이를 통해 정책랩은 다양한 이해관계자를 정책 설계에 참여시켜 협력적으로 개발하고 보다 통합적인 문제 해결을 할 방안을 이끌어낸다. 디자인 씽킹과 같은 접근은 사용자 중심 정책 설계를 촉진해 시민의 실제 요구를 반영한 실질적인 해결책을 제시할 수 있게 한다.
중요한 점은 정책디자인이 단순히 정책을 만든다는 의미가 아니라는 점이다. 'Design'은 무엇인가를 만든다는 의미로도 사용되고 있다.(인생디자인, 경력디자인 .. ) 그렇다보니 정책랩에서의 디자인도 특수한 전문업역으로서의 디자인기업과 디자이너가 가진 영역의 가치를 의미하는 것이 아니라 단순히 "정책을 만든다"는 의미가 아닐까하고 오해할 수 있다.
그렇지 않다. 정책랩은 전문 디자이너로서 훈련받은 사람이 중심이 되어 운영된다. 대표적인 예로 영국 폴리시랩의 경우도 창설시부터 7년 간 폴리시랩의 소장이었던 안드레아 시오드목 Andrea Siodmok*은 산업디자인을 전공하고 대학에서 자동차디자인을 가르치던 디자이너였다.
* 안드레아 시오드목 : 현 호주 RMIT 디자인대학 학장이자 Northumbria 대학 객원 교수. 2014년 영국 정부 정책 전문가를 대표해 폴리시랩 설립자로 임명되었고 내각부 부국장으로 폴리시랩, 오픈 이노베이션 팀, 혁신 공간 네트워크인 스카이룸의 책임자였다. 
산업디자인을 전공했던 그녀는 산업디자인 및 자동차 디자인을 가르치며 경력을 쌓기 시작했다.(더보기...) 

정책랩의 가능성

정책랩은 AI와 결합할 때 그 유용성을 더욱 증대될 것으로 예상된다. 현재 우리는 디지털 기술의 급격한 발전과 함께 디지털 시대 거버넌스(Digital-Era Governance)로의 전환을 맞이하고 있다. 최근 급격히 발전되고 있는 AI와 빅데이터 기술은 기존의 복잡하고 공급자 위주로 설계된 행정 절차를 사용자 중심으로 혁신할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. AI는 방대한 데이터를 분석해 맞춤형 정책을 설계하고, 실시간 피드백을 통해 정책의 실효성을 높인다. 프로토타이핑과 반복적 테스트 과정에서도 AI는 빠른 시뮬레이션을 가능하게 하며, 실험적 접근을 효율화한다. 또한, AI는 방대한 양의 데이터 속의 패턴을 찾아내 맞춤형 해결책을 찾아 실행할 수 있고 그간의 정책 결과를 학습해 지속적 개선을 도출하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. AI와 정책랩이 결합된다면 복잡한 문제 해결과 정책 혁신에 필수적인 모델로 자리잡을 수 있을 것이다. AI는 정책 설계와 실행을 완전히 새로운 차원으로 정확하고 효율적으로 바꿀 수 있다. 또한 시민 참여를 실시간으로 수집하고 분석함으로써 사용자 중심의 정책 설계를 강화할 수 있다. 맞춤형 정책 설계, 실시간 분석 및 피드백 등 AI의 활용은 정책랩이 창의적이고 실험적인 해결책을 개발하는 데에 결정적인 도구가 될 것이다.

이것은 정부가 아직까지 해내지 못하고 있던 역할이다. 정책랩은 분절된 정부 조직을 수요자 중심으로 통합하기 위해 디자인을 활용했다. 이제 AI기술을 더함으로써 정책랩의 모델을 한층 진화시킬 전환점을 맞이한 것으로 보인다.
행정에 디자인과 기술이 보완됨으로써 공공부문이 직면한 복잡한 문제를 해결하기 위한 정책 혁신 모델로 지속성(viability), 적합성(desirability), 실현가능성(feasibility)의 3요소가 두루 갖추지게 된다. 정책랩은 공공부문이 직면한 복잡한 문제를 해결하기 위한 중요한 혁신 모델로 그 역할을 대폭 강화해야 할 것이다.

물론 그전에, 우리는 정책랩이 무엇인지 알아야 할 필요가 있다.
세계 주요 정책랩에 대해 살펴보기로 한다. 우선 영국이다.

2024.10.13.
윤성원 + 챗GPT

정책을 디자인하는 조직, 세계의 정책랩 1
정책디자인, 세계의 정책랩 2 : 영국 폴리시랩, BIT
정책디자인, 세계의 정책랩 3 : 미국 Lab·OPM, USDS, 18F, MONUM
정책디자인, 세계의 정책랩 4 : 캐나다 PHC, IIU
정책디자인, 세계의 정책랩 5 : 호주 A-Lab, BETA  
정책디자인, 세계의 정책랩 6 : 일본 디지털청 서비스디자인 유닛(Service Design Unit)