최근 챗GPT 등 AI 기술이 비약적으로 발전하면서 누구나 쉽게 노동법 지식을 검색하고 문서를 작성할 수 있는 시대가 되었습니다. 그러다 보니 “산재 신청도 AI에게 물어봐서 내가 직접 서류를 준비하면 안
될까?”라고 묻는 분들이 늘고 있습니다. 과연 인공지능이 그 복잡한 산재보상 절차를 완벽히 해결해 줄 수 있을까요? 19년차 노무사의 실무 관점에서, 산재보상 과정에서 데이터 기술과 인간 전문가가 만나야만
하는 결정적인 이유를 정리해 드립니다.
먼저, 상황을 정확히 진단해봅시다
산재 절차에서 단순히 법령이나 매뉴얼을 나열하는 것은 AI 도구들이 아주 잘 해냅니다. 하지만 산재 승인의 핵심은 ‘개별 근로자의 구체적인 상황을 법적 요건에 맞게 재구성’하는
것에 있습니다.
- AI의 한계(환각 현상): AI는 퇴직금이나 평균임금 등의 복잡한 법정 수당을 계산할 때, 실제와 다른 잘못된 결과를 그럴듯하게 내놓는 오류(환각,
Hallucination)를 종종 범합니다. - 입증의 복잡성: 질병판정위원회 심사 등에서는 방대한 의무기록, 과거 작업환경 측정 결과, 동료들의 진술 등을 종합해야 합니다. 이는 단순한 정보 취합을 넘어 ‘데이터
기반의 전략적 인과관계 입증’이라는 고도의 판단을 요구합니다. - 인간 중심의 소통과 갈등 중재: 재해 직후 극도로 불안해하는 근로자·유족의 마음을 공감하고, 회사 측과의 날카로운 대립을 중재하는 것은 오직 역량 있는 인간 전문가만이 할
수 있는 영역입니다.
법적 근거: 무엇이 기준인가
산업재해보상보험법 제37조에 따라 업무상 재해로 인정받기 위해서는 ‘업무와 재해 사이의 상당인과관계’가 객관적인 자료로 입증되어야 합니다.
- 최초 요양 신청의 무게: 치료를 받은 병원의 초진 소견서와 재해 발생 경위서는 사고를 증명하는 첫 번째이자 가장 중요한 법적 증거입니다.
- 업무상 질병판정위원회 심의: 백혈병, 암, 만성폐쇄성폐질환(COPD) 등 직업병이나 뇌경색과 같은 과로성 질환은 ‘업무 기인성’을 까다롭게 판단합니다. 산업안전보건공단
등의 전문 조사 결과를 논리적으로 반박하거나 방어하는 과정에서 의학적 지식은 물론 법리적 변론 능력이 필수적입니다.
산재를 겪은 근로자라면 이렇게 대응하세요
업무상 재해나 질병을 겪고 계시다면 다음 절차에 따라 안전하게 대응하셔야 불이익을 방지할 수 있습니다.
- 섣부른 서류 접수 전 전문가 초기 상담: 혼자서 근로복지공단에 접수부터 하기보다는, 발생 일시, 기존 질환 이력, 업무 환경 등을 전문가와 점검하십시오.
- 소멸하기 쉬운 증거 자료 우선 확보: 현장 목격자의 진술, 사고 발생 지점의 사진이나 CCTV, 업무 지시가 담긴 사내 메신저 등은 시간이 지나면 인멸되기 쉽습니다.
- 전문 조사 및 위원회 출석 대비: 근골격계 질환이나 뇌심혈관계 질환의 전문 조사 단계에서는 불리한 진술을 방지하기 위해 노무사의 조력을 받아 현장 조사에 동행하거나 명확한
서면으로 대응하는 전략이 필요합니다.
실무 Q&A
Q. 혼자서 신청할 때와 노무사를 선임할 때의 가장 큰 차이는 무엇인가요?
A. ‘객관적 사실을 법적으로 유리하게 가공하는 능력’입니다. 일반인은 사실을 시간순으로 나열하는 데 그치지만, 노무사는 19년간 축적된 수천 건의 판례와 엘박스(LBox) 등 수많은 판례 데이터를 종합
역산하여, 심사위원회 기준에 부합하는 승인 전략 서면을 구성합니다.
Q. 뼈가 부러지는 등 명백한 사고여도 노무사가 꼭 필요한가요?
A. 출퇴근 사고나 기계에 명백하게 끼이는 등 업무 연관성이 확연한 ‘사고성 재해’는 직접 공단에 신청하셔도 무방한 경우가 많습니다. 전문가의 역량이 100% 필요한 곳은 인과관계 입증이 까다로운 과로,
근골격계, 직업성 암 등 ‘업무상 질병’ 사건입니다.
박실로 노무사의 한 줄 결론
단순한 법률 지식 자체는 뛰어난 AI가 더 많이 암기하고 있을지 모르지만, 재해자의 아픔에 공감하고 이해관계를 풀어내 위원회를 향해 전략적으로 변론하는 것은 오직 ‘AI 도구를 가장 지능적으로
다루는 인간 노무사’만이 할 수 있는 고부가가치 전략입니다.
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*본 글은 일반적인 법률 정보 제공을 목적으로 하며, 개별 사안의 법률 자문이 아닙니다.*