"911에 출동하는 것은 AI?" 인력 부족 현장이 선택한 '기다리지 않게 하는' 처방전: 911 센터가 AI에게 맡긴 일, 맡기지 않는 일

「긴급 통화를 '기다리지 않게 하는' AI」──전미의 911 현장이 지금, 그래도 AI에 거는 이유

2025년 8월 27일 (미국 시간), TechCrunch는 "911 센터가 심각한 인력 부족으로 인해 AI로 전화 응대를 시작하고 있다"고 보도했다. 중심에 있는 것은, Y Combinator 출신의 Aurelian(오렐리안). 이 회사는 NEA가 주도하는 1,400만 달러의 시리즈 A를 조달하여, 소음·주차 위반·도난 신고와 같은 비긴급 통화의 1차 대응을 AI 음성 에이전트로 대신하는 시스템을 각지의 센터에 도입하고 있다고 한다. 창업자는 "진정한 긴급 상황이라고 판단되면 즉시 인간 오퍼레이터에게 전송한다"고 설명한다. 도입처는 워싱턴주 스노호미시 카운티, 테네시주 채터누가, 미시간주 칼라마주 등, 십여 개 거점에 이른다.TechCrunch

Aurelian은 원래 미용실 예약 자동화에서 피벗한 기업이다. 발단은, 고객의 의뢰로 "시의 비긴급 창구에서 45분 기다렸다"는 사례를 만나, 비긴급 창구의 많은 곳이 같은 인력으로 911도 받고 있다는 구조적 과제를 밝혀낸 것이다. 그래서 비긴급 호출량을 AI로 흡수하고, 진정한 긴급 대응에 사람의 손을 돌리는 역발상을 결단했다.TechCrunch

왜 지금 필요한가: 만성적인 인력 부족과 번아웃

미국의 911 현장은 구조적인 인력 부족과 이직의 많음에 오랫동안 고민해왔다. 2025년판 "Pulse of 9-1-1"에서는, "공석 있음"이라고 답하는 센터의 비율은 2024년의 82%에서 2025년은 74%로 개선되었지만, "인재의 번아웃"이 가장 중요한 과제로 부상했다고 지적한다.nena.org

더욱이 과거 조사에서도 **평균 공석률 25% (2019–2022)**라는 엄격한 실태가 나타나고 있다. 1/4의 포스트가 채워지지 않는 상황에서, 비긴급 문의가 현장의 수용 능력을 압박하기 쉽다.911.gov

경쟁의 싹: Hyper나 Prepared, 그리고 기존 대기업의 흐름

이 분야에는 Hyper (2025년 7월에 630만 달러 조달)이나, 2019년 창업의 Prepared (음성 AI 추가) 등의 도전자가 나타나기 시작했다. 그렇지만 **"실운영에서 '매일'의 호출을 처리하고 있는 것은 Aurelian뿐"**이라는 주장도 투자자들로부터 나오고 있다.TechCrunchNEA

한편, Carbyne와 같은 기존 플레이어도 AI 기능을 확장하고 있으며, 약 300기관에의 전개나 대형 조달로 기세를 더하고 있다. 시장에는 "공공 계약의 안정성"을 배경으로 투자 자금이 유입되고 있다.월스트리트 저널

성과의 징후: 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는가

뉴올리언스의 검증에서는, AI에 의한 1차 트리아지로 90일간에 3,500건 초과를 처리하고, 중복 통보를 30% 감소했다는 보고도 있다. 이는 인간 오퍼레이터가 다루어야 할 사건의 비율을 높이는 방향으로 효과가 있다.Carbyne

또한 Aurelian 측은, 평균적으로 비긴급의 약 74%를 자동 처리하고, 오퍼레이터 1인당 하루 3시간 상당을 절약하며, 대응 가능한 인구는 약 500만 명으로 확장되었다는 운영 수치를 제시한다 (각사의 공표 수치).Aurelian모닝스타International Fire & Safety Journal

SNS의 반응: 기대와 불안의 "중간"에 있는 현실

Reddit에서는 "안전성", "본질적인 대우 개선", "농담 섞인 불안"이 소용돌이

Reddit의 r/technology에 올라온 스레드에서는, **"AI는 미숙하고 책임도 지지 않는다", "먼저 임금을 올려야 한다"는 비판이나, "비긴급의 1차 수용이라면 유효하다"는 옹호가 교차. 실제 경험으로 AI 창구가 부적절한 라우팅을 했다는 보고도 있었다. 전체적으로는 "정말 긴급한 사람이 AI 게이트에 막히지 않을까"**에 대한 우려가 크다.Reddit

X (구 Twitter)에서는 확산은 제한적, 관심은 "인력 부족의 해결책"으로

TechCrunch 본체나 스타트업 계정이 기사를 공유하고, "심각한 인력 부족을 메우기 위한 현실적 해결책"이라는 프레이밍이 두드러졌다. 한편으로 상세한 검증이나 대규모 토론은 아직 적다. 도입 확대 단계의 초기로, 커뮤니티의 논의도 이제 본격화될 것 같다.X (formerly Twitter)

논점의 정리: 장점과 리스크

장점

• 대기 시간 단축: 비긴급의 정형 문의 자동화로 라인을 비우고, 긴급 통화의 1차 접촉을 빠르게.TechCrunchAurelian

• 오퍼레이터의 부담 경감: 번아웃을 완화하고, 장시간 초과 근무의 빈도를 줄일 가능성.TechCrunchnena.org

• 운영 데이터의 정리: 요점 추출이나 CAD용 요약의 자동 생성으로 인수인계의 품질을 향상.Aurelian

리스크/우려

• 포지티브 네거티브: "긴급한데 비긴급으로 판단되는" 상황은 허용되지 않는다. 기업 측은 즉시 인간 전송의 안전 장치를 강조하지만, **극단적인 사례 (말더듬, 은어, 통화 품질 저하)**에 대한 대처가 열쇠.TechCrunch

• 투명성과 설명 책임: AI 판단의 기준이나 로그의 감사 가능성, 학습 데이터의 취급 (미국 내 보관, 크로스 트레이닝 없음 등)에 대한 납득감이 필요.Aurelian

• 제도 면의 정합: AI 음성의 규제는 주로 발신 측의 로보콜 대책에 맞춰져 있으며, 수신 창구에서의 AI 이용은 그레이가 남는다. 향후의 규칙 제정을 주시하고 싶다.WIREDThe Verge##