한국고용정보원이 인공지능(AI)과 데이터 기반 플랫폼을 활용한 공공 고용서비스 혁신 방향을 담은 ‘고용이슈 2026년 봄호’를 발간했다고 2일 밝혔다.

‘디지털 고용서비스의 미래’를 주제로 한 이번 봄호에서 데이터와 AI를 활용한 공공 고용서비스 혁신 방안을 다양한 연구를 통해 조명했다. 특히 고용서비스 플랫폼 ‘고용24’를 중심으로 사용자 경험(UX) 개선, 데이터 기반 직업 추천, 생성형 AI 상담 지원, 성과관리 체계 구축 등 정책 현장에 적용 가능한 연구들을 담았다.

이번 특집에서 눈에 띄는 연구는 ‘고용24 사용자 로그데이터 분석을 통한 서비스 이용 병목 진단과 UX 개선 방안’이다. 연구진은 약 1억9854만건의 접속 로그와 198만건의 세션 로그를 분석해 이용자들이 서비스를 중단하거나 불편을 겪는 지점을 파악했다. 이를 통해 사용자 행동 데이터를 활용해 공공 고용서비스 품질을 개선할 수 있다는 가능성을 확인했다.

데이터 기반 직업추천 가능성을 분석한 연구도 포함됐다. ‘머신러닝 기반 직업 적합도 평가와 고용서비스 추천 고도화 방안’은 한국직업정보(KNOW) 데이터를 활용해 537개 직업의 요구 역량과 흥미, 가치관 등을 분석하고 직업 적합도 판별 모델을 제시했다. 연구는 개인 특성에 맞는 직업과 경력 경로를 추천하는 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 전망했다.

또한 ‘생성형 AI 활용 디지털고용서비스 상담지원 사용자 실증 연구’에서 직업상담사들은 초기 진단 자동화, 경력 로드맵 설계, 핵심역량 피드백, 자기소개서 생성 기능 등에 대한 수요가 높은 것으로 나타났다. 연구진은 생성형 AI가 단순 정보 검색을 넘어 상담사의 업무를 지원하는 협업형 도구로 발전할 가능성이 크다고 분석했다.

아울러 ‘엔트로피 가중치를 활용한 청년층 자격증의 노동시장 가치 정량화 분석’에서는 자격증 간 노동시장 성과에 유의미한 차이가 있었으며 제조업에서는 기술 자격증이 상대적으로 높은 가치를 보인 반면 비제조업에서는 서비스 관련 자격증이 상위권에 분포하는 것으로 나타났다.

김영호 고용정보원 고용서비스전략실장은 “이번 봄호는 데이터와 AI를 기반으로 공공 고용서비스를 보다 정밀하고 지능적인 체계로 발전시키기 위한 연구들을 담고 있다”고 말했다.

한남진 기자 njhan@naeil.com