AI는 안전관리에서 무엇을 대체해야 할까요

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산업안전 AI를 만들어 운영하다 보면, 시장에서 자주 받는 질문이 하나 있습니다.

"AI가 결국 안전관리자도 대체하는 것 아닌가요."

이 질문에 대한 짧은 답은 — '안전관리자는 대체되지 않는다'입니다. 그런데 이 답만 듣고 끝나면, 더 중요한 두 번째 질문을 놓치게 됩니다.

"그렇다면 — AI는 안전관리에서 정확히 무엇을 대체해야 하는가."

이 글은 그 두 번째 질문에 대한 한 가지 관찰입니다.

먼저 잠깐 풍경 하나를 같이 보겠습니다.

• 출근하면 책상 위에 어제 끝내지 못한 위험성평가서가 놓여 있습니다.
• 점심 전엔 협력업체 안전협의체 회의록을 마무리해야 합니다.
• 오후엔 다음 분기 5종 안전교육 자료를 새로 만들어야 합니다.
• 퇴근 전엔 일일 안전일지와 시정지시서 결재를 올려야 합니다.
• 그리고 — 만약 사고가 나면 — 이 모든 서류가 안전관리자를 보호해줄 유일한 증거입니다.

2024년 한국 산업재해 사망자는 589명입니다. 중대재해처벌법이 시행된 지 3년이 지났습니다. 안전관리자라는 직업은 사라지지 않았는데, 사망자는 줄지 않았습니다. 어딘가에서 어긋나고 있는 것 같습니다.

이 글은 두 가지를 같이 짚어봅니다. 첫째, 왜 안전관리자가 AI에 대체되지 않는지. 둘째 — 그렇다면 AI는 정작 어디를 대체해야 하는지에 대한 이야기입니다.

안전관리자가 AI에 대체되지 않는 이유 — 3가지 근거

먼저 데이터부터 짚어보겠습니다. "안전관리자는 AI에 안전하다"는 직관이 단순한 위안이 아니라, 데이터·자동화 현실·법체계 세 층위에서 모두 뒷받침된다는 점을 한 층씩 쌓아 보여드리고 싶습니다.

근거 ① — 첫 번째 층, 데이터. Goldman Sachs는 명시적으로 "거의 영향 없음"이라고 썼습니다.

Goldman Sachs (2023) 자동화 노출도 분석은 직군별로 다음과 같이 측정했습니다.

• 사무·행정: 46% 자동화 가능
• 법률: 44%
• 과학·기술: 36%
• 건설·수리·현장 직무: 거의 영향 없음(little effect)

원문 그대로 — "physically demanding or outdoor occupations, such as construction and repair work" — 신체적으로 부담이 크거나 옥외에서 수행되는 직무는 AI의 영향이 거의 없다고 적혀 있습니다.

한국고용정보원(2024) 결론도 같습니다. 520개 직업 중 AI 대체율이 가장 낮은 직업군은 "신체적 활동과 숙련된 기술이 필요한 직업". 안전관리자는 이 카테고리에 속합니다.

여기까지가 첫 번째 층입니다. 그런데 이 근거 하나로 끝내기엔 자연스럽게 따라오는 의문이 있습니다.

"AI가 못 한다면, 휴머노이드는 어떨까. Tesla Optimus, Figure 02 같은 휴머노이드가 작업자를 모두 대체하면 — 안전관리도 결국 필요 없어지는 게 아닐까."

두 번째 근거가 이 질문에 대한 답이 될 것 같습니다.

근거 ② — 두 번째 층, 자동화 현실. 휴머노이드가 작업자를 100% 대체해도 안전관리는 사라지지 않습니다.

흔히 안전관리의 범위를 '작업자 보호'로 좁게 보는 경향이 있는데, 산업안전에는 사실 두 차원이 있습니다.

• 작업자 안전(Occupational Safety) — 개별 근로자의 미끄러짐·끼임 등. 사람이 줄면 줄어드는 위험
• 공정 안전(Process Safety) — 시설 자체의 화재·폭발·누출. 사람이 있건 없건, 시설에 위험물질이 있으면 위험은 그대로

휴머노이드가 작업자를 대체할 때 줄어드는 것은 첫 번째뿐입니다. 두 번째는 — 자동화 복잡도가 늘어나면서 — 오히려 더 커질 가능성이 있습니다.

역사를 돌아보면 이 점이 보입니다. 대형 산업사고에서 실제로 누가 죽었는지를 보면 — 답이 거기 있습니다.

• 1984 인도 보팔 (Union Carbide MIC 누출) — 사망 1만 5천~2만 명+. 절대다수가 공장 외부 주민
• 2020 베이루트 항만 질산암모늄 폭발 — 사망 218명, 부상 7,000명, 이재민 30만 명. 대부분 시민
• 2013 미국 텍사스 웨스트 비료공장 폭발 — 사망 15명 중 12명이 출동한 응급대응자 (소방관 10명)
• 2012 한국 구미 (주)휴브글로벌 불산 누출 — 작업자 5명 외, 주민 7,162명 병원 진료, 농작물·가축·재산 피해

모두 '작업자 안전'이 아닌 '공정 안전'과 '시설 안전'의 실패입니다. 공장 안에 휴머노이드만 있었더라도 결과는 같았을 가능성이 큽니다.

법도 이 점을 이미 명문화하고 있습니다.

• 산안법 §44 공정안전관리(PSM) — 목적이 "근로자나 사업장 인근 지역에 피해를 줄 수 있는 중대산업사고 예방". 적용은 시설 위험물질량 기준, 작업자 유무와 무관.
• 중대재해처벌법 §10 '중대시민재해' — 사업장 시설·원료·제조물 결함으로 시민이 피해를 입으면 경영책임자 1년 이상 징역. 근로자 유무와 무관하게 성립.
• EU Seveso III, US OSHA 29 CFR 1910.119(PSM) — 둘 다 트리거는 "위험물질이 얼마나 쌓여 있느냐". 무인 공장도 그대로 적용 대상.

'무인'은 '생산 작업자가 없다'는 뜻이지, '안전 책임자가 없다'는 뜻이 아닙니다.

여기까지가 두 번째 층, 기술·자동화의 영역입니다. 그런데 안전관리자가 영원히 필요한 가장 결정적인 이유는, 사실 데이터도 휴머노이드도 아닙니다. 법입니다.

근거 ③ — 세 번째 층, 법. 형사처벌은 자연인에게만 귀속됩니다.

중대재해처벌법 시행 3년 동안 법원은 약 37건 판결을 내렸고, 그중 33건이 유죄였습니다. 안전관리자 개인에게 금고형이 선고된 최근 사례:

• 2024.5 의정부지법 고양지원 — S건설 안전관리자 금고 8월(집유 1년)
• 2024.8 — D사 안전관리자 금고 4월(집유 1년)
• 2024.9 — 안전관리자 벌금 2,000만원

법원은 일관되게 "형식적 절차가 아니라 실질적 예방조치와 관리의 연속성"을 요구합니다. 그리고 — 이게 핵심인데 — AI에게 형사책임을 묻는 법체계는 세계 어디에도 없습니다.

사고가 났을 때 "AI가 위험성평가를 작성했다"는 변호는 성립하지 않습니다. 자연인(사람)이 책임을 지는 한, 안전관리자는 법적으로 영원히 필요한 자리입니다.

영국 HSE도 2026년 1월 공식 가이드에서 AI를 별도 규제 카테고리가 아닌 1974년 산업안전보건법 틀 안에서 다루기로 결정했고, 미국 NIOSH는 "AI 자체도 위험원이 될 수 있다"고 명시했습니다. 글로벌 산업안전 규제기관(UK HSE, EU-OSHA, US NIOSH, OSHA)의 공식 입장은 한 줄로 정리됩니다.

"AI is augmenting, not replacing." — AI는 증강이지 대체가 아닙니다.

세 가지 층, 세 가지 근거를 다 보셨습니다. 데이터로도, 자동화 현실로도, 법적으로도 — 안전관리자는 AI에 대체되지 않습니다.

그렇다면 글 첫머리의 두 번째 질문으로 돌아가야 합니다.

"안전관리자가 대체되지 않는다면 — AI는 정작 무엇을 대체해야 할까."

이 질문이 이 글의 진짜 주제입니다.

AI가 정작 대체해야 할 것 — 책상 위의 서류 더미

중대재해처벌법 시행 후 3년, 사망자는 줄지 않았습니다. 이 현실 뒤에는 어딘가에서 시간이 새고 있다는 신호가 있는 것 같습니다.

안전관리자 한 분이 정기적으로 다뤄야 하는 서류를 한번 펼쳐보면 이렇습니다.

• JSA(작업안전분석) — 작업 종류마다 1건
• 위험성평가서 — 분기 1회 이상, 매트릭스 3종 중 선택
• TBM 회의록 — 작업일마다 1건
• 5종 의무 안전교육 자료 + 실시기록부
• 산업재해조사표 (별지 제30호서식)
• 시정지시서 · 작업허가서(PTW)
• 일일 안전일지 · 월간 안전관리 보고서
• 외주업체 평가서 · 안전협의체 회의록

목록을 보다 보면 의문이 듭니다. 이 모든 서류를 한 명의 안전관리자가 직접 작성하고 있다면 — 그분이 현장에 머무를 시간은 얼마나 남을까.

왜 이렇게 된 걸까요. 답은 의외로 단순합니다.

앞에서 본 그 법 — 중대재해처벌법 — 이 사고 시 "실질적 예방조치"를 요구하는데, 현실에서 안전관리자가 사후에 자신의 무죄를 입증할 수 있는 유일한 수단이 서류이기 때문입니다. 사고가 나면 — "내가 그날 현장에 있었다"는 사실보다 "그날 서류가 있다"는 사실이 안전관리자를 더 직접적으로 보호합니다.

여기에 묘한 모순이 있습니다. 사고를 막기 위해서가 아니라, 사고가 났을 때 자신을 지키기 위해, 안전관리자가 책상에 묶이게 되는 구조입니다.

그 사이 현장에서는 무슨 일이 일어나고 있을까요.

산업 사고의 80~96%는 '행동 요소'를 포함한다는 데이터가 있습니다. BBS(Behavior-Based Safety) 분야의 모든 메타분석이 동일하게 수렴하는 수치입니다.

장비가 없어서가 아닙니다. 절차가 없어서도 아닙니다. 작업자가 그 순간 — 야근으로 피로한 상태에서, 동료 눈치를 보면서, 신규 협력업체 작업자라 절차를 잘못 이해해서 — 어떤 결정을 내렸느냐가 사고의 본질에 가까운 것 같습니다.

그리고 그 결정의 순간에 안전관리자가 현장에 있었다면 — 막을 수 있었을 사고들이 있지 않을까 합니다.

여기서 두 가지 수치를 한 번 겹쳐 보면 가장 신경 쓰이는 부분이 보입니다. 글 첫머리의 2024년 산재 사망자 589명 중 81%(670명)가 50인 미만 사업장에서 발생했습니다. 안전관리자가 가장 부족하거나, 있어도 서류에 묶여 있을 가능성이 높은 환경입니다.

다시 글 제목으로 돌아가보겠습니다. "AI는 안전관리에서 무엇을 대체해야 할까."

AI가 대체해야 할 자리는 — 안전관리자가 아니라, 그 책상 위의 서류 더미인 것 같다는 결론에 자연스럽게 도달하게 됩니다.

그래서 우리는 Heinrich를 만들었습니다

이 모순을 풀려면 둘 중 하나여야 합니다.

① 법을 바꿔서 서류 부담을 줄이거나

② 서류 작성을 사람이 아닌 AI가 하게 만들거나

①은 시간이 너무 오래 걸리고, 그 사이에도 사고는 계속 일어납니다. 그래서 ②부터 시작했습니다.

저희 Heinrich는 안전관리자를 대체하는 AI가 아니라, 안전관리자의 서류를 대체해서 — 안전관리자가 현장에 더 오래 머무를 수 있게 하는 도구를 목표로 합니다.

저희가 자동화한 9가지 기능 — 모두 서류입니다.

① JSA (작업안전분석)

② 위험성평가서 (5×5 / 5×4 KRAS / 4×4 매트릭스 모두 지원)

③ TBM 회의록 + 현장 게시용 안전 포스터

④ 5종 의무 안전교육 자료 (PPT + AI 내레이션 영상 + 이해도 평가 퀴즈)

⑤ 산업재해조사표 (고용노동부 별지 제30호서식)

⑥ 시정지시서 (현장 사진 분석)

⑦ 작업허가서(PTW)

⑧ AI 안전 챗봇 — 모든 답변에 산안법 조항·KOSHA 가이드·실제 사고사례를 출처로 인용

⑨ 산업안전기사 학습 챗봇 (학생·취준생 한정)

여기서 한 가지 강조하고 싶은 부분이 있습니다 — 앞에서 짚은 '실질적 예방조치의 사후 입증'과 직접 연결되는 부분입니다.

법원이 보는 것은 서류 자체가 아니라 서류의 '근거'에 가깝습니다. 그래서 Heinrich가 작성하는 모든 답변에는 산업안전보건법 조항·KOSHA 가이드·실제 사고사례가 출처로 함께 명시되도록 설계했습니다. 사후 무죄 입증용 서류로도, 평소 현장 점검용 도구로도 신뢰할 수 있는 형태로 가도록 노력하고 있습니다.

이렇게 서류 작성을 AI가 대신하면, 그만큼 안전관리자분들의 시간이 책상에서 회수됩니다. 그 회수된 시간이 어디로 가야 할지는 — 이 글의 첫 번째 절반이 답한 것 같습니다. 현장입니다.

• TBM 시간에 작업자 한 명 한 명 표정 읽기
• 가설 비계의 흔들림을 손으로 직접 만져보기
• 신규 협력업체 작업자와 한 번 더 눈 맞추기
• 휴게실에서 작업자와 5분 더 대화하기

이게 사고를 막는 핵심에 가까울 것 같습니다. AI가 작성한 위험성평가서 자체가 사고를 막는 게 아닙니다. 그 서류 작성에 빼앗기던 시간이 현장으로 돌아왔을 때 — 그곳에 있는 안전관리자가 사고를 막습니다.

한번 써보시면 가장 잘 보입니다

Heinrich는 카드 등록 없이 30초 가입으로 Free 플랜부터 사용해보실 수 있습니다. 모든 기능에 산안법·KOSHA 가이드·사고사례 출처가 함께 인용되며, 한국 산업안전 법규에 맞춰 설계했습니다.

지금 30일 무료 체험단도 모집 중입니다. 선정되시면 정상가 ₩29,000의 Starter 플랜을 30일간 무료로 사용하실 수 있고, 250자 이상의 후기를 작성해주시면 스타벅스 커피 기프티콘을 추가로 발송해드립니다 (자격 충족자 전원, 추첨 X).

다시 한 번, 글 첫머리의 숫자로 마무리하겠습니다.

2024년 산재 사망자 589명. 이 숫자를 0으로 줄이는 것은 결국 AI가 아니라, 그 현장에 있는 안전관리자라고 생각합니다. AI의 자리는 — 그 안전관리자가 현장에 있을 시간을 만드는 것까지가 아닐까 합니다.

읽어주셔서 감사합니다.

참고 자료

• Goldman Sachs (2023). The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth
• Eloundou et al. (2023). GPTs are GPTs. arXiv:2303.10130
• 한국고용정보원 (2024). AI 직무 대체율 연구
• 산업안전보건법 §44 공정안전관리(PSM) · 시행령 별표 13
• 중대재해처벌법 §10 중대시민재해
• EU Seveso III Directive (Directive 2012/18/EU)
• US OSHA 29 CFR 1910.119 Process Safety Management
• ISO 10218-1/2:2025 산업용 로봇 안전 요구사항
• UK HSE (2026). AI and Health and Safety at Work
• EU-OSHA (2024). Artificial Intelligence for Worker Management
• US NIOSH (2024). AI Risk Management for Occupational Safety
• 고용노동부 (2025.3.13). 2024년 재해조사대상 사망사고 부가통계
• 의정부지법 고양지원 2024고단4 외 중대재해처벌법 판결문
• 사고 사례: 보팔 1984, 베이루트 2020, West TX 2013 (CSB), 구미 휴브글로벌 2012 정부 합동조사 보고서