AI를 활용한 고용24 구인공고 정리 프로그램 개발 및 사용성 평가 분석 : G여성새로일하기센터 직업상담사를 대상으로 = Development and Usability Evaluation of an AI-Assisted Program for Organizing Work24 Job Postings: An Analysis with Career Counselors at the G Women’s New Work Center

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the Fourth Industrial Revolution, the technological advancement of generative artificial intelligence is causing structural changes in the overall work processes of employment services. According to prior research, generative AI shows high automation potential in information and data-based repetitive tasks such as document summarization, pattern analysis, and information classification, and is directly affecting the way career counselors perform their roles. The Korea Employment Information Service (2024) analyzed that 17 out of 40 representative tasks of career counselors are areas with high potential for utilizing or being replaced by generative AI, and in particular, the 'job information processing' task was identified as a representative area where AI can be most effectively applied. This suggests that a significant portion of career counselors' work involving information organization and documentation processes can be greatly enhanced in efficiency through AI.
Career counselors perform not only professional face-to-face tasks such as job seeker counseling, career guidance, job information provision, vocational training linkage, and job placement, but also a vast amount of administrative work including counseling log preparation, performance entry, job posting organization, company information collection, and reporting. These repetitive, manual-based information processing tasks have been consistently pointed out as factors leading to decreased job satisfaction, reduced counseling quality, and increased burnout among counselors. Nevertheless, practical AI tools that field counselors can immediately utilize are extremely scarce, which acts as a major factor causing a gap between actual job requirements and technological support.
To address this issue, this study aimed to directly develop a 'Job Posting Organization Program' utilizing generative AI and apply it to 'job information processing,' an area with high AI utilization potential among career counselors' tasks, to analyze practical efficiency. A program was developed that automatically collects and extracts web data when a job authentication number from Goyong24 is entered, and processes and summarizes job posting information for provision.
To verify the program's effectiveness, a focus group interview (FGI) was conducted with six career counselors. The results confirmed that counselors perceived the existing job posting organization task as 'time-consuming, repetitive, and a representative area of inefficiency.' In contrast, when using the program, the information collection, summarization, and delivery processes were significantly shortened, reducing work burden, and positive responses were shown regarding the ability to reinvest the secured time into core counseling activities (client analysis, employment strategy development, company outreach, etc.). This means that the 'job information processing' area can be practically automated through generative AI and can directly contribute to alleviating counselors' excessive administrative burden.
This study is significant in that it empirically confirmed the automation potential of 'job information processing' tasks through an AI tool directly developed by a career counselor in practice, and has academic and practical contributions in presenting a practical AI development model centered on career counselors rather than existing job seeker-centered AI services. Furthermore, by confirming that administrative automation using generative AI can positively affect the reduction of counselors' job stress and enhancement of professionalism, the study presented the direction for digital transformation in the employment service field.
In future research, by additionally exploring long-term effectiveness verification in various counseling institutions and actual counseling settings, linkage with job seeker data, design of customized AI processing models by industry and occupation, and the relationship between counselors' AI literacy and job performance, contributions can be made to the advancement of employment service systems.

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명과 함께 생성형 인공지능의 기술적 발전은 고용서비스 전반의 업무 방식에 구조적인 변화를 일으키고 있다. 선행 연구에 따르면 생성형 AI는 문서 요약, 패턴 분석, 정보 분류와 같은 정보·데이터 기반의 반복적 업무에서 높은 자동화 가능성을 보이며, 직업상담사의 역할 수행 방식에도 직접적 영향을 미치고 있다. 한국고용정보원(2023)은 직업상담사의 대표 직무 40개 중 17개 직무가 생성형 AI를 활용하거나 대체될 가능성이 높은 영역으로 분석하였으며, 특히 ‘직업 정보 가공’ 직무는 AI가 가장 효과적으로 적용될 수 있는 대표적인 영역으로 제시되었다. 이는 직업상담사의 업무 중 상당 부분을 차지하는 정보 정리·문서화 과정이 AI를 통해 크게 효율화될 수 있음을 시사한다.
직업상담사는 구직자 상담, 진로지도, 직업정보 제공, 직업훈련 연계, 취업알선과 같은 전문적 대면 업무뿐만 아니라, 상담일지 작성, 실적 입력, 구인공고 정리, 기업 정보 수집 및 보고 등 방대한 양의 행정업무를 수행하고 있다. 이러한 반복적·수작업 기반의 정보 처리 업무는 상담사의 직무만족 저하, 상담 품질 감소, 소진 증가로 이어지는 요인으로 꾸준히 지적되어 왔다. 그럼에도 불구하고 현장 상담사가 즉시 활용할 수 있는 실무 중심 AI 도구는 매우 부족한 실정이며, 이는 실제 직무 요구와 기술적 지원 간의 격차를 발생시키는 주요 요인으로 작용한다.
본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 활용한 ‘구인공고 정리 프로그램’을 직접 개발하고, 이를 직업상담사의 직무 중 AI 활용 가능성이 높은 영역인 ‘직업정보 가공’에 적용하고자 하였다. 고용24의 구인인증번호를 입력하면 웹 데이터를 자동 수집 및 추출하고, 구인공고 정보를 가공·요약하여 제공하는 프로그램을 개발하였다.
프로그램의 사용성 평가를 위해 직업상담사 6명을 대상으로 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 실시한 결과, 상담사들은 기존 구인공고 정리 업무가 ‘시간 소모가 크고, 반복적이며, 대표적인 비효율 영역’으로 인식되고 있음을 확인하였다. 반면, 프로그램 사용 시 정보 수집·요약·전달 과정이 크게 단축되어 업무 부담이 감소하였고, 확보된 시간을 상담 본연의 업무(내담자 분석, 취업전략 수립, 기업 발굴 등)에 재투자할 수 있다는 긍정적인 반응을 보였다. 이는 ‘직업정보 가공’ 영역이 생성형 AI를 통해 실질적으로 자동화될 수 있으며, 상담사의 과중한 행정업무를 완화하는 데 직접적 기여가 가능함을 의미한다.
본 연구는 직업상담사가 실무에서 직접 개발한 AI 도구를 통해 ‘직업정보 가공’ 업무의 자동화 가능성을 실증적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 기존 구직자 중심 AI 서비스가 아닌 직업상담사 중심의 실무형 AI 개발 모델을 제시했다는 데 학문적·실천적 기여가 있다. 더 나아가 생성형 AI를 활용한 행정 자동화가 상담사의 직무 스트레스 감소와 전문성 강화에 긍정적으로 작용할 수 있음을 확인함으로써 고용서비스 분야의 디지털 전환 방향성을 제시하였다.
향후 연구에서는 다양한 상담기관과 실제 상담 현장에서의 장기적 효과 검증, 구직자 데이터와의 연계, 산업별·직무별 맞춤형 AI 가공 모델 설계, 상담사의 AI 문해력과 직무성과의 관계 등을 추가로 탐색함으로써 고용서비스 시스템의 고도화에 기여할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론
• 제1절 연구의 필요성 및 목적 1
• 제2절 연구 문제 5
• 제3절 용어의 정리 6
• 제2장 이론적 배경
• 제1절 직업상담사의 개념과 직무 9
• 1. 직업상담사의 개념 9
• 2. 직업상담사의 직무 10
• 3. 직업상담사 선행연구 18
• 제2절 생성형 AI와 고용서비스 효율화 22
• 1. 생성형 AI의 개념 22
• 2. 생성형 AI의 고용서비스 분야 활용 사례 23
• 3. 생성형 AI 기술이 직업상담 직무에 미치는 영향 30
• 제3장 연구방법
• 제1절 구인공고 정리 프로그램 개발 35
• 1. 프로그램 개발 배경 35
• 2. 프로그램 개발 목적 35
• 3. 프로그램 개발 과정 36
• 제2절 프로그램 사용성 평가 48
• 1. 포커스그룹 인터뷰 48
• 2. 연구 참여자 50
• 제3절 연구 절차 53
• 1. 예비 연구 53
• 2. 본 연구 55
• 3. 윤리적 고려 57
• 제4절 자료 분석 58
• 1. 주제분석 58
• 2. 분석방법 59
• 3. 질적연구의 타당도 확보 62
• 제4장 연구결과
• 제1절 구인공고 정리 프로그램 개발 결과 및 현장 적용 64
• 1. 구인공고 정리 프로그램 개발 결과 64
• 2. 구인공고 정리 프로그램 현장 적용 67
• 제2절 프로그램 사용성 평가 _ 포커스그룹 인터뷰 결과 69
• 1. 참여자 특성과 AI 활용 배경 69
• 2. 생성형 AI 기반 구인공고 정리 프로그램의 사용성 평가 73
• 3. 프로그램의 효율성 및 업무 개선 효과 83
• 4. 프로그램의 한계와 개선 필요성 87
• 5. 프로그램 사용에 따른 직무 만족도와 업무 스트레스 변화 90
• 6. 생성형 AI 기반 고용서비스의 확장과 전망 93
• 제5장 논의 및 제언
• 제1절 연구결과 요약 및 논의 97
• 제2절 연구의 의의 101
• 제3절 제언 103
• 참고문헌 105
• Abstract 110
• 부록 113