제1장 서론

제1절 배경

제2절 목적 및 필요성

제3절 방법 및 범위

제2장 개인화 경력개발 현황 및 사례 분석

제1절 개인화 경력개발 현황

제2절 개인화 경력개발 연구 및 기술

제3절 개인화 경력개발 국내외 사례 분석

제4절 개인화 경력개발 자료조사 및 분석 시사점

제3장 개인화 경력개발 잡케어 활용 실태조사 및 분석

제1절 구직자 심층상담 인터뷰 결과 분석

제2절 개인화 서비스 분야별 전문가 의견수렴

제3절 고용센터 잡케어 이용실태조사 현장 인터뷰 조사 및 분석

제4장 AI 활용 잡케어 서비스 설계 및 사용성 평가

제1절 AI 활용 잡케어 서비스 설계(안)

제2절 AI 활용 잡케어 서비스 설계(안) 사용성 평가

제3절 AI 활용 잡케어 서비스 사용성 평가 요인과 가치체계 분석

제5장 사용성 평가 결과 AI 활용 잡케어 서비스 적용 방안

제1절 AI 활용 잡케어 서비스 상담지원 기능 개발(안)

제2절 AI 활용 잡케어 서비스 sLLM 상담지원 서비스 개발(안)

제6장 결론

제1절 연구결과 요약

제2절 정책 개선 과제

참고문헌

본 연구는 빠르게 변화하는 노동시장 환경 속에서, 공공 고용서비스가 구직자의 생애 전반에 걸친 경력개발을 효과적으로 지원하기 위한 새로운 방향을 제시하기 위해 수행되었다. 지금까지의 공공서비스는 제도별로 분절되어 있어 개인의 다양한 경력 필요와 목표를 충분히 반영하지 못하고 있었기 때문에, 이를 개선하기 위한 개인 맞춤형 경력개발 모델의 필요성이 강조되었다.

본 연구는 구직자가 자신의 경력을 주도적으로 설계할 수 있도록 지원하는 개인 맞춤형 경력개발 모델을 제안하고, 이를 실현하기 위한 데이터·AI 기반 잡케어 서비스 방향을 제시하였다. 핵심 목표는 공공 고용서비스가 분절적 지원 체계를 넘어, 경력개발 전 과정에 걸친 정교하고 통합된 지원 플랫폼으로 전환하는 데 있다.

제2장에서는 개인화된 경력개발의 개념과 국내외 정책 흐름을 분석하였다. 여러 국가에서 교육·훈련·일자리 정보를 통합 제공하고 진단 및 추천 시스템을 결합한 플랫폼 중심 서비스가 확산되고 있는 반면, 국내 공공 고용서비스는 여전히 제도별·사업별로 분리되어 운영되고 있어 경력개발을 전체 관점에서 지원하기 어렵다는 한계가 확인되었다.

제3장에서는 구직자 심층 인터뷰, 전문가 자문, 고용센터 현장 조사 결과를 바탕으로 현재의 문제점과 요구를 분석하였다. 청년, 경력단절 여성, 중장년 구직자들은 진로 결정의 어려움, 흩어진 정보로 인한 비교·선택의 불편을 지적했으며, 통합 플랫폼의 필요성을 강조하였다. 상담사들 또한 여러 시스템을 오가며 상담 준비에 시간이 많이 소요되고, 내담자의 경력 여정을 지속 지원하기 어려운 현실을 문제로 제기했다.

제4장에서는 이러한 요구를 반영하여 잡케어 기반 개인 맞춤형 경력개발 모델과 AI 상담 지원 기능 설계안을 제시하였다. 잡케어는 진단–탐색–목표 설정–계획 수립–실행 관리의 경력개발 단계에 맞추어 직무·역량·훈련·일자리 데이터를 통합 제공하고, 구직자 맞춤형 추천과 경력 로드맵 제시가 가능하도록 설계되었다. 또한 생성형 AI와 LLM 기술을 활용한 상담 자료 자동 생성, 상담 내용 요약, 후속 상담 포인트 제안 등 기능을 통해 상담사의 의사결정을 지원하는 구조를 제안하였다.

제5장 사용성 평가 결과, 상담 준비 시간 단축과 상담 품질 향상 측면에서 AI 기반 기능의 높은 잠재적 효과가 확인되었다. 특히 직무·훈련·일자리 추천 기능과 상담 자료 자동 생성 기능이 현장 활용도를 높일 수 있는 것으로 나타났다. 다만 데이터 신뢰성 확보, 상담 맥락 반영을 위한 알고리즘 고도화, 직관적 UI/UX 구성, AI 활용 윤리 기준 마련 등 해결해야 할 과제도 제시되었다.

이렇듯, 연구 결과는 구직자와 상담사 모두가 통합된 정보 제공, 개인 맞춤형 추천, 상담 효율성 향상을 강하게 요구하고 있는 것으로 나타났다. 구직자들은 여러 시스템에 흩어진 직무·훈련·일자리 정보를 이해하고 비교하는 데 어려움을 느꼈고, 상담사들은 상담 준비와 정보 수집에 많은 시간이 소요되어 효율적인 상담을 진행하기 어렵다고 답했다.

이를 해결하기 위해 본 연구는 데이터와 AI 기반의 잡케어 서비스 설계안을 개발하였다. 잡케어는 진단에서 실행 관리까지 경력개발 과정을 단계별로 지원하며, 직무·훈련·일자리 정보를 한 곳에 통합해 개인 맞춤형 경력 로드맵을 제시하도록 설계되었다. 특히 생성형 AI를 활용한 상담 자료 자동 생성, 상담 내용 요약, 일자리·훈련 추천 기능 등은 상담과 구직 준비의 효율을 크게 높일 수 있는 기능으로 확인되었다.

실제 상담사를 대상으로 한 사용성 평가에서도 이러한 기능들이 상담 준비 시간을 줄이고 상담 품질 향상에 기여할 수 있다는 긍정적 의견이 확인되었다. 동시에 데이터 신뢰성 확보, 알고리즘 정확도 개선, 사용자 중심 화면 설계, AI 윤리·책임 기준 마련 등 향후 보완해야 할 과제 또한 도출되었다. 본 연구는 공공 고용서비스가 나아가야 할 새로운 방향으로 AI 기반 개인 맞춤형 경력개발 체계 구축의 필요성과 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다. 이러한 접근은 구직자에게는 더 나은 경력 선택을 돕고, 상담사에게는 업무 효율과 질을 강화하며, 나아가 공공 고용서비스의 혁신적 발전에 기여할 것으로 기대된다.

또한, 본 연구는 고용노동부와 한국고용정보원이 잡케어를 기반으로 공공 고용서비스를 단순 취업 지원 시스템이 아닌 국민의 생애 전 주기를 지원하는 경력개발 플랫폼으로 발전시켜야 한다는 방향을 제시한다. 이를 위해 제도와 시스템 개선, 데이터 인프라 확충, AI 활용 기준 마련, 현장 역량 강화, 사용자 중심 서비스 설계가 함께 추진되어야 한다.

첫째, 공공 고용서비스는 개별 사업 중심 운영 방식에서 벗어나 생애 경력개발 관점에서 재설계되어야 한다. 진단–상담–훈련–취업–사후 관리까지 연결되는 통합 경력개발 플랫폼을 구축하고 제도 간 연계와 표준화된 서비스 절차를 마련할 필요가 있다.

둘째, 직무·역량·경력 데이터를 통합할 수 있는 인프라가 필요하다. 여러 기관에 흩어진 데이터를 통합하고 표준화하여, 개인 맞춤형 추천과 경력 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 해야 한다.

셋째, 생성형 AI 상담 지원 도입을 위한 책임·윤리·품질 관리 기준을 사전에 확립해야 한다. AI는 상담사를 대체하는 것이 아니라 보조 도구임을 명확히 하고, 개인정보 보호, 알고리즘 편향 방지, 설명 가능성 등 신뢰 기반 운영 원칙을 마련해야 한다.

넷째, AI 상담 지원 기능과 잡케어 서비스는 단계적으로 도입해야 하며, 이를 뒷받침하기 위해 상담사 현장 역량 강화 프로그램이 병행되어야 한다. 시범 운영을 통해 모델을 검증하고 전국 확산 로드맵을 구축해야 한다.

다섯째, 이용자 친화적이고 개인화된 서비스 경험(UX)을 강화해야 한다. 복잡한 정보를 누구나 이해할 수 있는 형태로 제공하고, 개인별 상황에 따라 화면 구성과 추천 내용이 달라지는 사용자 중심 설계를 확대해야 한다. 또한 사용자 피드백을 지속적으로 반영하여 서비스 품질을 개선해야 한다.

종합하면, 데이터와 AI 기반의 개인 맞춤형 잡케어 시스템을 통해 공공 고용서비스는 정보 제공 중심에서 경력개발을 실질적으로 지원하는 플랫폼으로 전환할 수 있으며, 이는 대국민의 경력 성장과 고용 안정에 기여하는 중요한 정책 방향이 될 것이다. 데이터·AI 기반 통합 플랫폼과 상담 지원 체계가 공공 고용서비스의 혁신 방향이 될 수 있음을 실증적으로 확인했다는 점에 의의가 있다. 특히 잡케어 기반 개인화 모델은 구직자와 상담사 모두에게 체계적이고 맞춤형 경력 지원이 가능한 시범 모형으로서, 향후 정책 고도화의 중요한 출발점이 될 것이다.