AI가 직업 추천하고 상담까지…공공 고용서비스 ‘대전환’ 시작

[더파워 이우영 기자] 공공 고용서비스가 인공지능과 데이터 기반 플랫폼으로 전환되는 흐름을 다룬 연구자료가 나왔다. 한국고용정보원은 ‘디지털 고용서비스의 미래’를 주제로 한 ‘고용이슈’ 2026년 봄호를 발간했다고 2일 밝혔다.

이번 봄호는 생성형 AI, 사용자 로그데이터, 머신러닝 기반 직업추천 등 디지털 기술을 활용한 공공 고용서비스 개선 방향을 다뤘다. 특히 고용서비스 플랫폼 ‘고용24’를 중심으로 사용자 경험 개선과 데이터 기반 추천, AI 상담지원, 성과관리 체계 고도화 방안을 연구 주제로 담았다.

주요 연구 중 하나는 ‘고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안’이다. 해당 연구는 약 1억9854만건의 접속로그와 198만건의 세션로그를 분석해 이용자가 어떤 단계에서 서비스를 중단하거나 불편을 겪는지 살폈다. 이를 통해 신청서 입력, 실업급여, 취업지원, 출산휴가·육아휴직 등 서비스 유형별 개선 방향을 제시했다.



직업추천 고도화 방안도 포함됐다. ‘머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안’ 연구는 한국직업정보 데이터를 활용해 537개 직업의 요구 역량, 흥미, 가치관 등을 분석했다. 연구는 개인 특성에 맞는 직업과 경력 경로를 추천하는 기반 기술로 머신러닝 모델을 활용할 수 있다는 가능성을 제시했다.

생성형 AI를 직업상담 현장에 적용하는 방안도 다뤘다. ‘생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구’는 직업상담사를 대상으로 AI 활용 수요를 조사했다. 조사에서는 초기 진단 자동화, 경력 로드맵 설계, 핵심역량 피드백, 자기소개서 생성 기능 등에 대한 수요가 높은 것으로 나타났다.

청년층 자격증의 노동시장 가치 분석도 실렸다. ‘엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석’은 국내 500대 기업 취업 청년과 국가기술자격증 데이터를 연계해 자격증별 노동시장 가치를 정량적으로 살폈다. 연구는 모든 자격증이 동일한 가치를 갖는 것은 아니며, 산업별로 자격증의 성과 차이가 존재한다는 점을 제시했다.



이 밖에도 이번 봄호는 대학일자리플러스센터의 10년 변화와 데이터 기반 성과관리 혁신 방안을 함께 다뤘다. 대학일자리플러스센터 관련 연구는 평가위원 개선조치 의견서를 텍스트마이닝 방식으로 분석해 진로 지원 중심 단계에서 상담·비교과·실습 정착 단계, 취업 성과 관리와 졸업생·지역 청년 지원 단계로 확장돼 온 과정을 정리했다.

성과관리 연구는 공공 고용서비스의 디지털 전환에 맞춰 데이터 기반 환류 체계가 필요하다는 점을 강조했다. 이용자 여정과 서비스 성과를 실시간으로 관리하고, 이를 다시 서비스 개선에 반영하는 구조가 필요하다는 취지다.

김영호 한국고용정보원 AI고용서비스전략실장은 “이번 ‘고용이슈’ 봄호는 데이터와 AI를 기반으로 공공 고용서비스를 보다 정밀하고 지능적인 체계로 발전시키고자 하는 방향성을 보여주는 연구들을 담고 있다”고 말했다.

이어 “앞으로 공공 고용서비스는 데이터, AI, 이용자 경험이 유기적으로 결합된 구조 속에서 국민 개개인의 경력 기회를 보다 적극적으로 발굴하고 연결하는 방향으로 진화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

이우영 더파워 기자 leewy1986@thepowernews.co.kr