|
노동부 노동행정인공지능혁신과가 직접 만든 산재 예측 AI 초기 모델은 사고 확률이 높은 상위 0.6%(1만 9000개)의 위험 사업장을 정밀하게 선별한다. 300만개 사업장의 산재와 감독 이력 등 데이터를 학습한 결과다.
산재 예측 AI 초기 모델은 인간이 직접 수행하는 것에 비해 예측 성능을 52% 향상시키는 것으로 나타났다. 사람이 직접 산재 이력 등을 바탕으로 점수를 부여해 중점 관리 대상 사업장을 정하는 것보다 효율적인 셈이다. 2024년 12월 기준 300만개 사업장 중 1만 9000개를 선정할 때 인간이 고른 사업장에서는 2025년에 193만일의 근로손실일수가 발생했다. 반면 AI가 선별한 사업장에서는 294만일이 발생했다. 근로손실일수는 산업재해로 인해 근로자가 정상적으로 일하지 못한 총 일수를 의미한다. AI가 선별한 사업장에서 산재가 발생한 비율이 더 높았던 것이다.
현장 공무원이 직접 AI를 개발해 실무 효율을 높인 도구들도 있다. 강민 부산청 노동감독관이 개발한 ‘사운드라이터(SoundWriter)’는 수사 과정에서 확보한 방대한 통화 녹음 파일을 즉시 텍스트로 변환하는 AI다. 이를 통해 감독관은 사건 실체를 빠르게 파악해 노동자의 권익을 신속히 구제할 수 있다.
한이송 서울서부고용센터 주무관은 구직자의 이력과 직무 역량을 바탕으로 체계적인 서류 작성을 지원하는 ‘AI 자기소개서 생성기’를 개발했다. 직업상담 공무원은 구직자가 수십 개 기업에 설득력 있는 맞춤형 자기소개서를 제출하도록 도와야 하는데 업무 효율성을 높일 수 있다.
노동부는 임금체불 위험 사업장을 선제적으로 관리하기 위한 ‘임금체불 예측 AI’ 개발에도 본격 착수한다. 공무원을 대상으로 AI 코딩 에이전트 지원과 교육도 확대한다. 김영훈 장관은 “모든 직원이 능수능란하게 AI를 활용해 임금체불 사건을 최대한 빨리 해결하고, 산재 취약 사업장에는 족집게처럼 컨설팅과 예산을 지원할 수 있도록 인공지능 전환에 박차를 가하겠다”고 강조했다.
