① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

산업안전 업무는 위험성평가표를 작성하는 것으로 끝나지 않습니다. 작성한 내용을 현장에 공유하고, 근로자가 확인했는지 기록하며, 현장 의견을 접수하고, 관리자가 검토·조치한 뒤 월간 운영자료로 정리해야 합니다. 그러나 실제 업무에서는 엑셀, PDF, 종이 문서, 메신저와 이메일에 기록이 흩어져 버전이 혼재되거나 확인·조치 기록이 누락되기 쉽습니다.

저는 산업안전 실무 경험은 있지만 전문 개발자로 출발하지 않았습니다. 이 문제를 해결하기 위해 위험성평가의 작성 이후 과정까지 연결하는 산업안전 운영기록 SaaS ‘SafeMetrica’를 직접 설계하고 개발하면서 AI를 활용했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT는 복잡한 산업안전 업무를 단계별 절차로 구조화하고, 공식자료 조사 보조, 화면 문구 작성, 데이터 흐름 설계, 오류 원인 분석과 테스트 시나리오 작성에 활용했습니다. Claude Code와 OpenAI Codex는 GitHub 저장소의 기존 코드를 확인하고, 기능 구현과 코드 검토, 테스트 및 오류 수정 과정에 활용했습니다.

AI가 제안한 결과를 그대로 적용하지는 않았습니다. 기존 기능과의 충돌 여부, 공식자료, 현장 업무 조건과 고객사별 데이터 분리를 사람이 다시 확인하고, 중요한 변경은 테스트 결과를 확인한 뒤 반영했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

기존에는 위험성평가표라는 파일 한 장을 중심으로 업무를 관리했다면, 이제는 확정된 버전을 기준으로 현장 운영기록을 연결할 수 있는 구조를 만들었습니다.

회사·사업장 설정부터 위험성평가 게시 준비, QR 공유와 확인, 익명 의견 접수, 관리자 검토·조치, 월간 운영기록으로 이어지는 흐름을 단계적으로 구현했고, 실제 고객정보가 아닌 가상 고객 시나리오와 자동화 테스트를 통해 주요 기능을 확인했습니다.

AI는 반복적인 자료 정리, 코드 작성과 오류 분석을 보조했고, 저는 산업안전 업무의 우선순위, 고객 사용 흐름과 최종 검수에 집중할 수 있었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 중요한 원칙은 AI에게 산업안전의 최종 판단권을 주지 않는 것입니다.

AI는 위험요인이나 문구의 후보, 업무 구조와 테스트 방법을 제안할 수 있지만, 최종 위험도, 안전조치의 충분성, 작업 승인·중지·재개, 조치완료와 종결은 권한이 있는 사람이 판단하도록 구분했습니다. 또한 AI에 고객 개인정보, 비밀번호, 인증정보와 민감한 현장 원본을 입력하지 않고, 어떤 버전이 공유되고 확인되었는지 기록이 남도록 설계했습니다.

즉, AI가 사람을 대신해 안전을 결정하는 것이 아니라, 사람이 더 빠르고 빠짐없이 검토할 수 있도록 돕는 방식으로 활용했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

다음과 같은 순서로 다른 업무에도 적용할 수 있습니다.

먼저 반복되거나 기록이 흩어지는 업무 한 가지를 선택합니다. 그다음 현재 업무 절차를 AI에게 단계별로 구조화하도록 요청하고, AI가 제안한 내용은 공식자료와 실제 현장 조건을 기준으로 사람이 검토합니다. 이후 한 번에 전체 시스템을 만들지 않고 작은 기능부터 구현·시험하며, 확정된 결과와 변경 이력을 버전별로 남깁니다.

이 방식은 위험성평가뿐 아니라 점검표, 안전교육 기록, 회의 결과, 현장 의견과 조치관리 등 사람이 최종 책임을 져야 하는 여러 업무에 적용할 수 있습니다.