제1장 서론 

제1절 연구 필요성과 목적

제2절 연구 방법과 내용

제2장 주요 서비스 현황과 개선 방향 

제1절 연구 방법 

제2절 취업지원 분야 AI 서비스 현황 

제3절 취업지원 분야 AI 서비스 개선 방안 

제4절 직업훈련 분야 주요 서비스 현황과 개선 방향 

제3장 신규 AI 서비스 아이디어 발굴 

제1절 연구 방법 및 지향점 

제2절 취업지원 업무 경감을 위한 AI 서비스 

제3절 AI 서비스 기반 마련을 위한 직업훈련 개선 

제4장 신규 AI 서비스 제안 

제1절 디지털 고용서비스 마스터 플랜 

제2절 연구 지향점과 연구 방향 

제3절 신규 AI 서비스 

제4절 기술 측면의 고려 사항

제5절 신규 AI 서비스(안)의 우선순위 인식 조사 

제5장 결론 

제1절 디지털 고용서비스 마스터 플랜

제2절 디지털 고용서비스 발전 전략 

참고문헌

이 연구는 ’25~27년 디지털 고용서비스 마스터 플랜 작성을 지원하기 위해 시작되었다. 디지털 고용서비스를 총괄하는 고용노동부 고용서비스 기반과의 요청으로 현 AI 서비스의 개선 사항을 도출하고 혁신을 가져올 수 있는 미래 AI 서비스를 발굴하고자 했다. 현 AI 서비스 개선 사항 도출을 위해서 AI 일자리 매칭, 잡케어 등 5개의 취업지원 AI 서비스를 대상으로 이용 현황을 분석하고 이용자를 대상으로 인터뷰해서 개선 사항을 제안했다. 직업훈련 분야는 실제 서비스를 이용해 보면서 문제점을 파악하고 개선 사항을 제시했다.

신규 AI 서비스 발굴의 목적은 고용센터 업무 경감이었고 업무 범위는 취업지원과 직업훈련으로 한정했다. 취업지원 업무는 잡케어, AI 일자리 매칭 등 AI 서비스가 제공되지만, 직업훈련 분야는 상대적으로 AI 활용이 적은 분야이다. 이런 이유로 신규 AI 서비스는 취업지원 분야에 초점을 맞춰 진행했고 많은 선진 사례를 바탕으로 상세화 작업도 진행했다. 반면에, 직업훈련 분야는 현 직업훈련 문제점을 도출하고 개선 방향을 도출하는 과정에서 AI 적용이 가능한 분야를 개념적인 수준에서 제시했다.

디지털 고용서비스의 발전 전략은 크게 현 AI 서비스의 개선과 신규 AI 서비스 발굴로 나눌 수 있다. 우선, 현재 취업지원 서비스에서 구직자와 구인 기업의 개별적인 필요를 반영한 개인화된 추천 기능의 강화가 필요하다. 일자리와 인재 추천 서비스에서 구직자의 경력, 자격, 선호 조건을 반영한 세부 설정이 부족하여 추천이 기대에 미치지 못하는 경우가 많다. 이를 개선하기 위해 더욱 정교한 매칭 알고리즘을 구축하고, 추천 항목에 대한 지원 절차와 자격 요건 등의 구체적인 정보제공을 강화하여 사용자 편의성을 높여야 한다. 서비스의 접근성과 신뢰성도 강화가 필요하며, 최신 정보 유지와 다양한 채용 포털과의 연계를 통해 정보의 질을 향상하는 방향이 필요하다.

직업훈련 서비스는 상대적으로 AI 활용이 적어 업무 개선 방안을 파악하고, 추후 AI 적용 가능성을 검토하는 방향으로 진행했다. 직업훈련 과정 정보는 훈련 목표와 주요 내용을 간결하게 정리하고, 훈련 성과 및 과거 성과를 명확히 제시하여 훈련생들이 정보에 근거한 선택을 할 수 있도록 개선이 요구된다. 또한, AI와 빅데이터를 활용하여 개인 맞춤형 훈련 추천 시스템을 구축하고, 훈련 기관의 품질 정보와 성과 데이터를 포함한 종합 데이터베이스를 마련하여 사용자의 직무 역량 강화를 지원할 수 있도록 해야 한다.

신규 AI 서비스 발굴 관련해서 취업지원 분야에서 9개, 직업훈련 분야에서 3개의 서비스를 도출했다. 취업지원 분야에서는 생성형 AI를 활용한 상담사 업무 지원, 단순 민원 해소를 통한 업무 경감, AI 분석팀 신설, 비대면 상담 서비스 등이 포함되며, 이는 사용자 요구에 맞춘 세분화된 서비스 제공을 목표로 한다. 직업훈련 분야는 개인 맞춤형 훈련 과정 추천, 훈련 참여 조건에 맞춘 과정 추천, 생애 경력 개발 관점에서의 훈련설계 지원을 포함하며, 현재로서는 구체적인 선진 사례가 부족해 추가 연구와 검토가 필요하다.

이해관계자의 인식 조사 결과, 취업지원 분야에서는 AI 분석팀 신설, 단순 민원 해소, 취업 의지가 없는 구직자 확인, 비대면 상담 서비스 등이 우선 도입이 필요한 것으로 나타났다. 특히 AI 분석팀은 비교적 적은 자원을 소비하며 고용센터의 업무에 높은 영향을 미칠 것으로 평가되어, 최우선으로 고려할 필요가 있다. 직업훈련 관련 AI 서비스는 선진 사례나 구체적인 모델이 부족해, 향후 각 서비스 기능별로 구체화와 연구를 통해 발전해야 할 것이다.