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[강남 소비자저널=유준형 컬럼리스트} 얼마 전, 자료를 찾다가 짧은 영상 하나를 보았다. 한 돌봄로봇 시연 영상이었다. 로봇이 거실에 앉은 노인에게 또박또박 말했다. “약 드실 시간이에요.” 노인은 잠시 화면을 바라보더니 엉뚱하게 되물었다. “자네는, 저녁은 먹었나?” 로봇은 그 말을 알아듣지 못한 것 같았다. 같은 안내를 한 번 더 명랑하게 반복할 뿐이었다. 나는 그 짧은 어긋남 앞에서 한참 멈춰 있었다. 노인이 묻고 싶었던 것은 약이 아니라, 곁에 있는 누군가였을 것이다. 그래서 요즘 AI 돌봄로봇과 휴먼케어 서비스를 볼 때마다, 나는 그 노인의 되물음을 떠올리며 같은 질문 앞에 선다. 돌봄은 과연 최적화될 수 있는가? 이 질문은 기술을 거부하자는 말이 아니다. 오히려 현장을 아는 사람일수록 기술이 절실하다. 인력은 부족하고 수요는 빠르게 는다. 종사자의 허리와 무릎, 마음은 이미 한계에 가깝다. 통계청 「2025 고령자 통계」는 65세 이상 인구 비중이 20.3%에 이르렀고, 2050년에는 40%를 넘어설 것으로 본다. 보건복지부도 2026년부터 AI와 돌봄로봇, 스마트홈을 활용한 복지·돌봄 혁신 사업을 본격화하고 있다. 돌봄이 기술과 만나는 일은 이제 현실이 되었다. 여기서 플로렌스 나이팅게일을 떠올리는 데는 이유가 있다. 사람들은 그를 등불을 든 간호사로만 기억하지만, 그는 헌신만의 인물이 아니었다. 브리태니커는 그를 현대 간호의 기초를 세운 간호사이자 통계학자, 사회개혁가로 소개한다. 그는 병원의 위생 상태, 사망 원인, 환자 통계를 집요하게 살폈고, 숫자를 통해 제도를 바꾸려 했다. 감정만으로 돌본 것이 아니라, 근거로 돌봄을 개선한 사람이다. 돌봄을 선의에만 맡기지 않은 것이다. 돌봄은 마음만으로 충분하지 않지만, 마음이 빠지면 돌봄이 아니다. AI는 분명 돌봄을 돕는다. 한밤중 낙상을 감지해 가족에게 알리고, 약 먹을 시간을 일러주고, 며칠째 냉장고 문이 열리지 않은 독거노인의 집에 안부를 보낸다. 종사자가 밤늦게까지 붙들던 기록 업무도 덜어준다. 한국개발연구원(KDI)은 장기요양 수요가 2043년에 2023년의 2.4배를 넘을 것으로 전망했다. 요양보호사 공급은 정점을 지나 줄어들고, 현재 수준의 업무 부담을 유지하려면 2043년에 최대 99만 명의 추가 인력이 필요할 수 있다는 분석도 내놓았다. 이 숫자는 단순한 통계가 아니다. 누군가의 어머니, 누군가의 아버지, 그리고 머지않아 우리 자신의 미래다. 그러나 기술이 필요하다는 말과 기술이 돌봄을 대신한다는 말은 다르다. 돌봄의 본질은 시간을 줄이고 동선을 효율화하는 데 있지 않다. 그것은 말하지 못한 두려움을 살피고, 반복되는 작은 요구 속에서 한 사람의 존엄을 지키는 일이다. 기계는 체온을 잰다. 그러나 손이 왜 찬지는 끝내 묻지 않는다. 기계는 위험을 감지한다. 그러나 사람은 고독을 알아차린다. 영상 속 그 노인도 약이 없어서 외로웠던 것이 아니다. 말을 건넬 사람이 없어서였다. 현장을 존중해야 하는 이유가 여기 있다. 요양보호사가 하는 일은 단순한 반복 노동이 아니다. 그들은 대상자의 평소 눈빛을 기억하고, 서류에 적히지 않는 변화를 몸으로 느낀다. 그래서 AI가 들어올수록 사람의 판단은 오히려 더 중요해진다. 기술은 자료를 모은다. 그 자료가 누구의 삶을 뜻하는지는 사람이 읽어야 한다. 물론 반론이 있다. 돌봄이 그동안 사람의 헌신에만 기대 왔으니, 이제 기술의 도움을 더 적극적으로 받아야 한다는 말이다. 옳은 지적이다. 종사자의 희생을 미덕으로만 포장해선 안 된다. 허리가 무너지고 감정노동에 지친 현장을 그대로 둔 채 “사람의 손길이 중요하다”는 말만 되풀이하는 것도 무책임하다. 돌봄의 인간다움을 지키기 위해서라도, 반복과 부담은 기술이 덜어야 한다. 그렇다면 답은 분명하다. 돌봄은 최적화될 수 있다. 다만 전부는 아니다. 일정과 위험 감지, 기록과 안내는 기계에 맡겨도 된다. 그러나 눈을 맞추는 일, 기다려 주는 일, 슬픔을 함께 견디는 일은 효율로 잴 수 없는 관계의 몫이다. 돌봄의 미래는 사람을 줄이는 데 있지 않다. 사람이 더 사람답게 돌볼 수 있게 만드는 데 있다. 나이팅게일이 오늘의 돌봄로봇을 본다면 무조건 거부하진 않았을 것이다. 관찰과 통계의 힘을 누구보다 잘 알았으니까. 다만 이렇게 물었을 것이다. 그 기술이 환자 곁의 빛을 더 밝히는가? 아니면 사람의 얼굴을 더 멀게 하는가? 등불의 의미는 어둠을 없애는 데 있지 않았다. 어둠 속에서 누군가가 혼자가 아님을 알리는 데 있었다. 스마트 사회서비스가 진짜 스마트해지려면, 먼저 사람의 아픔 앞에서 겸손해야 한다. 그래서 나는 AI 돌봄을 말할 때마다 두 가지를 함께 묻기로 했다. 이 기술은 돌보는 사람을 덜 지치게 하는가? 그리고 돌봄받는 사람을 덜 외롭게 하는가?  둘 중 하나에만 답할 수 있다면, 그 기술은 아직 돌봄의 언어를 배우지 못한 것이다. 다시 그 영상의 노인을 생각한다. “자네는 저녁 먹었나”라는 물음에 누군가 “저도 아직요, 같이 드실래요?”라고 답했다면, 그 짧은 순간은 어떤 최적화로도 대신할 수 없는 시간이 되었을 것이다. 좋은 돌봄은 시간을 아끼는 기술이 아니라, 사람을 잊지 않는 기술에서 시작된다. 돌봄을 최적화하려는 시대에, 우리는 무엇만은 끝까지 사람의 몫으로 남겨 두어야 하는가? 주요 참고자료 보건복지부. (2026). 「복지분야 AI 응용제품 신속 상용화 지원(AX-Sprint) 사업」 및 AI 스마트홈 돌봄·스마트 사회복지시설 실증 사업. 통계청. (2025). 「2025 고령자 통계」. 한국개발연구원(KDI). (2026). 「노인돌봄서비스 인력의 전망과 정책방향」. Encyclopaedia Britannica. Florence Nightingale biography and facts. Florence Nightingale. (1860). Notes on Nursing: What It Is, and What It Is Not. ▲사진=구글 제미나이(나노 바나나2)가 생성한 이미지 – 등불을 든 나이팅게일과 디지털 융합