[아웃소싱타임스 이윤희 기자] 생성형 인공지능(AI)이 자기소개서를 첨삭하고, 머신러닝이 개인에게 적합한 직업을 추천하는 등 디지털 기술을 활용한 공공 고용서비스 혁신이 본격화되고 있다.
한국고용정보원은 디지털 전환 시대 공공 고용서비스의 미래 방향을 조명한 `고용이슈` 2026년 봄호를 발간했다고 2일 밝혔다. 이번 호는 `디지털 고용서비스의 미래`를 주제로 데이터와 AI 기반 고용서비스 혁신 방안을 집중 분석했다.
이번 특집에서는 공공 고용서비스 플랫폼 `고용24`를 중심으로 사용자 경험(UX) 개선, 데이터 기반 직업추천, 생성형 AI 상담지원, 데이터 기반 성과관리 체계 구축 등 실제 정책 현장에 적용 가능한 연구 결과들이 소개됐다.
가장 주목받는 연구 가운데 하나는 `고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안`이다. 연구진은 약 1억9854만 건의 접속 로그와 198만 건의 세션 로그를 분석해 이용자들이 서비스를 이용하는 과정에서 어떤 단계에서 이탈하거나 불편을 겪는지를 실증적으로 분석했다.
연구 결과는 사용자 행동 데이터를 활용해 공공 고용서비스의 서비스 품질을 보다 정교하게 개선할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 특히 신청서 입력 과정과 실업급여, 취업지원, 출산휴가·육아휴직 등 조건 기반 서비스의 사용자 경험 개선 방향도 함께 제시했다.
AI와 머신러닝을 활용한 직업 추천 기술 연구도 포함됐다.
`머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안` 연구는 한국직업정보(KNOW) 데이터를 활용해 537개 직업의 요구 역량과 흥미, 가치관 등을 분석하고 머신러닝 기반 직업 적합도 판별 모델을 제시했다.
연구에 따르면 특정 기술이나 지식보다 업무환경, 흥미, 내재적 동기 등이 직업 적합성을 판단하는 데 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구진은 향후 개인별 특성에 맞는 직업과 경력 경로를 추천하는 기술로 발전할 가능성이 있다고 평가했다.
생성형 AI를 활용한 직업상담 지원 가능성도 확인됐다.
`생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구`에서는 직업상담사를 대상으로 AI 활용 수요를 조사한 결과 초기 진단 자동화, 경력 로드맵 설계, 핵심역량 피드백, 자기소개서 작성 지원 등에 대한 수요가 높은 것으로 나타났다.
또 상담 과정에서 비정형 정보 제공, 상담 내용 요약 자동 생성, 예상 질의응답 제공, 추천 직무 적합성 분석 등의 기능이 상담 품질 향상에 도움이 될 수 있는 것으로 분석됐다. 연구는 생성형 AI가 단순 정보검색을 넘어 상담사의 업무를 지원하는 협업형 도구로 발전할 가능성을 제시했다.
청년층 자격증의 노동시장 가치에 대한 분석도 눈길을 끌었다.
`엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석` 연구는 국내 500대 기업 취업 청년 데이터와 국가기술자격 정보를 연계 분석해 자격증의 노동시장 가치를 정량적으로 평가했다.
분석 결과 자격증마다 노동시장 성과 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 제조업에서는 기술 분야 자격증의 가치가 상대적으로 높게 평가된 반면 비제조업에서는 서비스 관련 자격증이 상위권에 분포하는 것으로 조사됐다.
이 밖에도 이번 봄호에는 대학일자리플러스센터 10년간의 변화 과정 분석과 데이터 기반 성과관리 혁신 방안 등이 함께 담겼다.
한국고용정보원은 디지털 전환 시대 공공 고용서비스가 단순한 온라인 서비스 제공을 넘어 이용자 행동 데이터와 AI 기술을 활용하는 지능형 플랫폼으로 발전해야 한다고 강조했다. 특히 사용자 여정 기반의 실시간 성과관리 체계와 데이터 환류 체계 구축의 필요성을 제시하며 보다 정교한 데이터 기반 고용서비스 체계 마련이 필요하다고 분석했다.
김영호 한국고용정보원 AI고용서비스전략실장은 "이번 `고용이슈` 봄호는 데이터와 AI를 기반으로 공공 고용서비스를 보다 정밀하고 지능적인 체계로 발전시키기 위한 연구들을 담고 있다"며 "앞으로 공공 고용서비스는 데이터와 AI, 이용자 경험이 유기적으로 결합된 구조 속에서 국민 개개인의 경력 기회를 보다 적극적으로 발굴하고 연결하는 방향으로 진화해 나갈 것"이라고 밝혔다.
