강만수 경제부칼럼위원/경영학박사

최근 중소기업 현장을 취재하다 보면 가장 많이 듣는 하소연 중 하나가 바로 "규제 대응의 어려움"이다. 근로기준법, 산업안전보건법, 중대재해처벌법 등 준수해야 할 법령은 갈수록 복잡해지고 있지만, 전담 법무·노무·안전관리 인력을 따로 둘 여력이 없는 중소기업은 늘 잠재적 리스크를 안고 사업을 영위한다. 

이러한 규제 준수의 사각지대를 해소하기 위해 최근 인공지능(AI) 기술이 해결사로 나서고 있다. 최근 AI 연계 '노무·안전·규제 법률 리스크 자문을 위한 온톨로지 RAG 기반 Agentic AI 솔루션' 연구는 데이터 기반의 AI가 중소기업의 경제적 안전망으로 어떻게 작동할 수 있는지 잘 보여준다. 이러한 연구를 '데이터의 안전한 활용'과 '비용 절감이라는 경제적 관점'에서 짚어보았다. 

데이터 관점: 공공 데이터와 내부 데이터의 안전한 결합

맞춤형 AI의 핵심은 결국 '데이터'다. 범용 AI가 실무에서 한계를 보이는 이유는 개별 기업의 특수한 상황을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 

▲입체적인 데이터 구조화 : 국가법령, 판례, 행정해석, 가이드라인 등 공공의 법률 데이터와 수요기업의 실제 운영 데이터(근태, 교육, 점검기록 등)를 결합하여 노무·안전 도메인에 특화된 AI 모델을 구축한다. 

▲비식별화를 통한 데이터 안전망 확보 : 여기서 가장 주목할 만한 점은 '개인정보 비식별화 및 보안 파이프라인'이다. 수요기업의 내부 문서나 증적 자료를 AI가 학습하고 활용하기 위해서는 개인정보나 민감한 영업정보의 보호가 필수적이다. 문서와 이미지 내의 식별 객체를 탐지하고 마스킹하는 기술을 적용하여 데이터 유출 리스크 없이 현장 데이터를 안전하게 실증에 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 

이는 단순한 기술 개발을 넘어, 민감한 현장 데이터를 안전하게 가공하고 유통할 수 있는 기반을 구축했다는 점에서 데이터 경제 시대를 시사하는 바가 크다.

경제적 관점 : 리스크 예방과 생산성 향상이라는 두 마리 토끼

중소기업에게 법률 리스크는 곧 존폐를 위협하는 직접적인 타격이다. 전담 인력 부재로 인한 사각지대를 AI가 메워준다면, 이는 곧 기업의 생존을 돕는 든든한 사회적 안전망이 된다.

▲압도적인 업무 효율화 : AI를 통해 법령 검색, 자가진단, 문서 작성 등에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 해당 연구는 기존 수작업 대비 문서 작성 시간을 60% 이상 단축하고, 담당자의 업무 시간을 일 평균 2시간 이상 절감하는 것을 핵심 지표로 삼고 있다. 

▲사전 예방을 통한 매몰 비용 최소화 : 임금체불, 산업재해, 노동분쟁 등은 발생 후 대응하려면 막대한 법률 비용과 행정 제재가 뒤따른다. AI 솔루션이 위반 가능성을 사전 탐지하고 리스크를 스코어링하여 우선 조치 사항을 안내함으로써, 기업은 치명적인 경제적 손실을 선제적으로 예방할 수 있다. 

▲현실적인 SaaS 보급 모델 : 시스템 구축에 큰 비용을 지불할 수 없는 중소기업의 현실을 고려해, 기업 규모와 필요에 따라 저렴하게 이용할 수 있는 구독형(SaaS) 모델로 사업화를 추진한다는 점도 경제적 접근성이 높다. 

디지털 안전망으로서의 AI 활용

결과적으로 중소기업을 위한 노무·안전 AI 솔루션은 단순한 업무 보조 도구를 넘어선다. 데이터 융합을 바탕으로 법무·안전 전담 인력이 부족한 중소기업의 규제 대응 격차를 완화하는 강력한 디지털 안전망이다. 

기술의 진보가 대기업의 전유물이 아니라, 경제 생태계의 허리인 중소기업과 소상공인들의 실질적인 경영 리스크를 낮추고 생산성을 높이는 방향으로 향하고 있다는 점은 고무적이다. 정밀하게 설계된 데이터 아키텍처와 현장 친화적인 비즈니스 모델이 성공적으로 안착하여, 중소기업들이 규제의 늪에서 벗어나 본연의 사업에 집중할 수 있는 환경이 조성되기를 기대해 본다.

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