AI가 직업 추천한다…고용정보원, 디지털 고용서비스 미래 조명

고용이슈 봄호 표지. ⓒ고용정보원

생성형 AI를 활용한 자기소개서 첨삭과 직업 추천 서비스가 현실화되는 가운데, 한국고용정보원이 데이터와 AI 기반 공공 고용서비스 혁신 방안을 담은 연구 결과를 공개했다.

고용정보원은 ‘디지털 고용서비스의 미래’를 주제로 한 ‘고용이슈’ 2026년 봄호를 발간했다고 2일 밝혔다.

이번 호에는 고용서비스 플랫폼 ‘고용24’를 중심으로 사용자 경험(UX) 개선, 데이터 기반 직업 추천, 생성형 AI 상담 지원, 데이터 기반 성과관리 체계 등 공공 고용서비스 혁신 방안을 다룬 연구들이 수록됐다.

대표 연구인 ‘고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안’은 약 1억9854만건 접속 로그와 198만건 세션 로그를 분석한 연구다. 이를 통해 이용자들이 어떤 단계에서 서비스를 중단하거나 불편을 겪는지 확인했다. 연구진은 사용자 행동 데이터를 활용해 공공 고용서비스 품질을 개선할 수 있다고 평가했다.

직업 추천 분야에서는 ‘머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안’ 연구가 소개됐다. 연구는 한국직업정보(KNOW) 데이터를 활용해 537개 직업이 요구하는 역량과 흥미, 가치관 등을 분석하고 머신러닝 기반 직업 적합도 판별 모델을 제시했다. 향후 개인별 특성에 맞는 직업과 경력 경로를 추천하는 기술로 활용될 가능성이 제시됐다.

생성형 AI 활용 가능성을 검증한 연구도 포함됐다. ‘생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구’에서는 직업상담사를 대상으로 수요를 조사한 결과 초기 진단 자동화, 경력 로드맵 설계, 핵심역량 피드백, 자기소개서 생성 기능 등에 대한 요구가 높은 것으로 나타났다.

연구는 생성형 AI가 단순 정보 검색을 넘어 상담사의 업무를 지원하는 협업형 도구로 발전할 수 있다고 분석했다.

청년층 자격증 가치에 대한 연구도 눈길을 끌었다. ‘엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석’은 국내 500대 기업 취업 청년과 국가기술자격 데이터를 연계해 자격증이 취업에 미치는 영향을 정량적으로 분석했다.

이 밖에도 대학일자리플러스센터 10년 변화 과정과 데이터 기반 성과관리 혁신 방안 등이 함께 소개됐다. 연구진은 사용자 여정 기반 실시간 성과관리 체계와 데이터 환류 체계 구축 필요성을 강조하며 공공 고용서비스가 보다 정교한 데이터 기반 체계로 전환돼야 한다고 제언했다.

김영호 고용정보원 AI고용서비스전략실장은 “데이터와 AI를 기반으로 공공 고용서비스를 보다 정밀하고 지능적인 체계로 발전시키고자 하는 방향성을 보여주는 연구들을 담고 있다”며 “앞으로 공공 고용서비스는 데이터, AI, 이용자 경험이 유기적으로 결합된 구조 속에서 국민 개개인의 경력 기회를 발굴하고 연결하는 방향으로 진화해 나갈 것”이라고 밝혔다.