노동부, AI로 위험 사업장 1.9만개 선별…산재 예측 성능 52%↑

산업재해 예측 AI 인포그래픽. ⓒ고용노동부

고용노동부가 공무원이 직접 개발한 AI 도구로 산업재해 예방과 노동행정 혁신에 나선다.

노동부는 13일 ‘우리 노동부 인공지능 전환(AX) 세미나’를 열고 공무원이 AI를 활용해 행정을 혁신한 사례들을 발표했다.

핵심 성과는 노동행정인공지능혁신과가 개발한 산재 예측 AI 초기 모델이다.

AI 코딩 에이전트인 클로드 코드와 코덱스를 활용해 직접 만든 이 모델은 300만개 사업장의 산재와 감독 이력 등 데이터를 학습했다. 사고 확률이 높은 상위 0.6%인 1만9000개의 위험 사업장을 정밀하게 선별한다. 행정의 책임성과 투명성 확보를 위해 특정 사업장 선정 이유를 논리적으로 제시할 수 있는 ‘설명가능한 AI’로 설계됐다.

성능 평가 결과, 인간이 산재 이력 등을 바탕으로 중점 관리 대상 사업장을 정하는 방식에 비해 예측 성능을 52% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 2024년 12월 기준 데이터로 300만개 사업장 중 1만9000개를 선정할 때, 인간이 고른 사업장에서는 2025년에 193만 일의 근로손실일수가 발생한 반면 AI가 선별한 사업장에서는 101만 일 많은 294만 일이 발생했다.

현장 공무원이 직접 개발한 도구들도 공개됐다. 강민 부산청 노동감독관이 개발한 ‘사운드라이터’는 수사 과정에서 확보한 통화 녹음 파일을 AI가 즉시 텍스트로 변환해주는 도구다. 한이송 서울서부고용센터 주무관은 구직자의 이력과 직무 역량을 바탕으로 맞춤형 자기소개서 작성을 지원하는 ‘AI 자기소개서 생성기’를 개발해 현장에 적용하고 있다.

노동부는 산재 예측 AI 모델의 실무 적용 가능성을 검토하고 예측 성능을 고도화하는 한편, ‘임금체불 예측 AI’ 개발에도 본격 착수한다. 공무원에게 AI 코딩 에이전트 지원과 교육도 확대할 방침이다. 김영훈 장관은 영세사업장을 위한 일터 안전 점검 웹사이트를 일상 언어로 제작하는 ‘바이브 코딩’을 직접 시연하며 미래 행정 모델을 제시했다.

김 장관은 “모든 직원이 능수능란하게 AI를 활용하여 임금체불 사건을 최대한 빨리 해결하고, 산재 취약 사업장에는 족집게처럼 컨설팅과 예산을 지원할 수 있도록 ‘우리 노동부’의 AI 전환에 박차를 가하겠다”고 강조했다.