AI 활용한 나만의 진로 도구 만들기
나만의 경력을 실행하는 시간 Part.4 | EP.4
AI와 공공데이터가 결합된 진로도구는 시대의 변화에 발맞춰
취업과 경력개발을 ‘데이터 기반, 실행 중심’으로 바꾸는 핵심 자산이 될 수 있다.
Part 1. 나를 이해하는 시간(6회)
Part 2. 세계를 탐색하는 시간(7회)
Part 3. 실천을 설계하는 시간(8회)
Part 4. 나만의 경력을 실행하는 시간(4/7회차)
26화. AI 활용한 나만의 진로 도구 만들기
① AI는 도구일 뿐, 설계는 나의 몫
“ChatGPT가 자기소개서를 써주면 되는 거 아닌가요?”
최근 학생 상담 중에 가장 많이 듣는 질문 중 하나다. AI가 글을 쓰고, 분석을 하고, 추천까지 해주는 시대다 보니, ‘내가 직접 고민하고 설계하는 과정’이 점점 사라지고 있다. 하지만 이 질문에는 중요한 전제가 빠져 있다. AI가 주는 결과물의 품질은, 내가 어떤 질문을 던지고, 어떤 기준으로 결과를 다듬는가에 달려 있다는 점이다.
AI는 결코 ‘만능 비서’가 아니다. 오히려 정확한 설계 없이 AI를 쓰면, 정보는 많은데 방향은 없는 상태에 빠지기 쉽다. 마치 목적지도 없이 내비게이션을 켜 놓고 길을 달리는 것과 같다. AI는 길을 제시할 수 있지만, 어디로 갈지는 내가 정해야 한다.
진로 설계에서도 마찬가지다. AI가 제시하는 산업 트렌드, 직무 분석, 자격증 추천, 포트폴리오 구성안은 매우 유용하다. 그러나 그것을 나의 상황, 나의 목표, 나의 강점과 연결하지 않으면 ‘나만의 진로 도구’는 완성되지 않는다.
AI를 활용한 진로 도구 만들기의 핵심은 두 가지다.
첫째, 나만의 질문 프레임을 갖추는 것이다. AI에게 “취업 준비 방법”을 묻는 대신, “국내 물류 산업의 5년 전망과, 그 안에서 물류 데이터 분석 직무가 요구하는 역량”처럼 구체적으로 질문해야 한다.
둘째, AI의 답변을 재구성하고 보완하는 습관을 갖는 것이다. AI가 제공한 자료를 그대로 쓰는 것이 아니라, 내가 직접 추가 조사하고, 불필요한 부분을 덜어내고, 내 경험과 연결하는 과정이 필요하다.
결국 AI는 ‘정보를 빠르게 모으는 도구’이자 ‘생각을 확장시키는 촉매제’일 뿐이다. 나를 대신해 진로를 설계해주지는 않는다.
이 회차에서는 AI를 활용해 나만의 진로 도구를 만드는 과정을 단계별로 다룬다. 단순한 기술 사용법을 넘어, 어떤 AI를, 어떤 방식으로, 어떤 질문과 데이터로 활용해야 ‘진짜 내 것이 되는가’에 초점을 맞출 것이다.
② AI 도구의 종류와 특징 – 목적별 선택 가이드
AI를 활용한 진로 설계라고 하면 많은 학생들이 먼저 떠올리는 것은 ChatGPT 같은 범용 생성형 AI다. 그러나 실제로 진로를 설계하는 데에는 성격과 기능이 다른 다양한 AI 도구를 목적에 맞게 조합하는 것이 효과적이다.
AI 도구는 크게 ① 범용 생성형 AI, ② 산업·직무 분석 특화 AI, ③ 공공 고용서비스 AI 세 가지 범주로 나누어볼 수 있다.
1) 범용 생성형 AI – 아이디어 발산과 구조화에 강하다
대표적으로 ChatGPT, Claude, Bing Copilot 등이 있다.
이 도구들은 방대한 데이터 학습을 기반으로 질문에 대한 텍스트, 표, 요약, 기획안 등을 빠르게 생성한다. 특히 진로 관련 자료 조사, 자기소개서 초안 작성, 산업 트렌드 개요 정리에 강점을 가진다.
활용 예시
“2025년 국내 바이오산업 주요 트렌드 5가지와 관련 직무 역량 제시”
“물류 데이터 분석 직무 자기소개서 1번 문항 예시 작성”
활용 팁
질문은 구체적으로: “취업 준비 방법”이 아니라 “△△ 산업 △△ 직무 채용공고 10건의 공통 키워드 분석”처럼
AI가 준 자료를 그대로 쓰지 말고, 최신 데이터와 비교·보완
2) 산업·직무 분석 특화 AI – 깊이 있는 맥락 제공
산업 동향, 경쟁사 비교, 투자 정보 등을 실시간으로 제공하는 Goover.ai, DeepSearch 같은 분석형 AI도 있다.
이들은 뉴스·보고서·공시자료를 기반으로 특정 산업의 변화, 기업의 재무·인사·채용 전략까지 입체적으로 보여준다.
활용 예시
Goover.ai: “반도체 장비 산업 상위 5개 기업의 최근 1년간 투자 및 채용 동향”
DeepSearch: “국내 대형 유통사 3곳의 ESG 경영 보고서 핵심 키워드 비교”
활용 팁
산업 분석과 기업 분석을 동시에 진행하면, 포부 항목에 바로 연결 가능
최신 기사·보고서 위주로 인용해 정보의 신뢰성 확보
3) 공공 고용서비스 AI – 국가 데이터 기반의 맞춤형 지원
민간 AI 서비스 외에도 고용노동부의 ‘고용24 잡케어(JOB CARE)’는 진로 설계에 최적화된 공공 플랫폼이다.
잡케어는 고용24의 방대한 국가 고용 데이터를 기반으로, 개인의 프로필·이력·관심 산업·희망지역 등을 분석하여 맞춤형 채용정보와 훈련·자격 정보, 산업 전망을 AI가 자동 추천한다.
활용 예시
관심 산업·직무를 등록하면, 해당 분야의 채용공고와 관련 교육과정을 주기적으로 추천
NCS 기반 직무 설명, 필요 역량, 평균 임금, 향후 고용 전망 확인
활용 팁
고용24 회원가입 후 마이페이지와 연동해야 추천 정확도가 높아짐
제공된 추천 목록은 단순 확인이 아니라, 관심도·적합도 체크 후 개인 진로 로드맵에 반영
4) 조합 전략 – 나만의 ‘AI 툴킷’ 만들기
실제 진로 설계 과정에서는 세 가지 범주의 AI를 함께 쓰는 전략이 효과적이다.
ChatGPT: 초안 작성, 아이디어 발산
Goover.ai: 산업·직무 심층 분석
잡케어: 국가 고용 데이터 기반 맞춤 추천
이렇게 하면, “아이디어 → 분석 → 실행”의 3단계 진로 설계 구조가 완성된다.
중요한 건 도구의 개수가 아니라, 내 목적에 맞는 도구를 ‘언제, 어떻게’ 쓰느냐다. AI는 도구이고, 설계자는 나다.
③ AI 기반 진로도구 설계 프로세스
– 질문·분석·실행의 3단계
AI를 ‘활용’하는 것과 ‘설계’하는 것은 다르다.
활용은 이미 존재하는 기능을 그대로 쓰는 것이고, 설계는 내 목적에 맞춰 도구를 조합하고 흐름을 만드는 것이다.
진로 개발에 AI를 접목할 때도 마찬가지다.
단순히 “AI에게 물어보기”로는 한계가 있고, 질문 → 분석 → 실행이라는 체계적인 구조를 세워야 결과물이 ‘내 것’이 된다.
1단계: 질문 – AI에게 던질 명확한 과제를 만들기
AI 활용의 시작은 ‘질문’이다. 하지만 질문의 질이 결과의 질을 결정한다.
예를 들어 “마케팅 직무에 대해 알려줘”라는 질문은 너무 포괄적이어서 표면적인 답변만 얻을 수 있다.
반면, “국내 식품 제조업체의 마케팅 직무 채용공고 10건에서 요구하는 상위 5개 역량을 뽑아줘”라고 하면, AI는 훨씬 구체적이고 유용한 데이터를 제공한다.
질문 설계 팁
목적 포함: “취업 준비”가 아니라 “△△ 직무 취업 준비”
범위 제한: 기간, 산업, 직무, 지역 등 필터링
형식 지정: 표, 리스트, 요약문, 비교표 등 원하는 형태를 명시
2단계: 분석 – 결과물의 가공과 검증
AI가 제공한 첫 답변은 ‘원재료’에 가깝다.
그 원재료를 분류·비교·해석하는 과정이 필요하다.
예를 들어, AI가 제시한 채용공고 분석 결과에서 중복 키워드를 제거하고, 남은 역량을 ① 필수 ② 가산 ③ 선택으로 분류하면 훨씬 명확한 전략이 나온다.
분석 단계에서 할 일
정보의 출처 확인: 데이터가 최신인지, 신뢰 가능한지
패턴 찾기: 반복되는 키워드, 산업 전반의 공통 경향
나의 상황 연결: 현재 역량과 비교해 격차 분석
3단계: 실행 – 설계된 전략을 행동으로 전환
마지막 단계는 분석 결과를 실제 행동으로 옮기는 것이다.
예를 들어, AI 분석 결과 ‘데이터 분석 툴 활용’이 필수 역량으로 나왔다면,
잡케어에서 관련 훈련과정 검색·수강
Goover.ai로 해당 역량이 특히 중요한 산업군 확인
ChatGPT로 포트폴리오에 담을 데이터 분석 프로젝트 시나리오 설계
이처럼 분석 → 실행이 빠르게 연결될수록, AI 활용의 효과는 기하급수적으로 커진다.
프로세스 요약
1. 질문: AI가 답할 수 있는 구체적인 과제를 설계
2. 분석: AI가 제공한 데이터를 가공·검증하여 의미 도출
3. 실행: 행동 계획으로 전환, 도구별 기능을 연계
이 3단계는 단순히 한 번 쓰고 끝나는 구조가 아니다.
목표와 상황이 변할 때마다 질문과 분석을 조정하고, 실행 계획을 업데이트해야 한다.
결국 AI 기반 진로 도구는 ‘완성품’이 아니라, 내 커리어 여정에 맞춰 계속 진화하는 설계도다.
④ AI와 공공데이터 결합
– 잡케어·고용24·NCS 데이터 활용법
AI가 강력한 도구인 것은 맞지만, ‘AI만’으로는 한계가 있다.
왜냐하면 AI가 제공하는 답변은 기존 학습 데이터나 인터넷에 공개된 범위에 기반하기 때문이다.
반면, 잡케어·고용24·NCS 같은 공공 데이터 플랫폼은 정부와 공공기관이 직접 수집·검증한 최신 정보를 제공한다.
따라서 AI와 이 공공데이터를 결합하면 정확성과 시의성을 동시에 잡을 수 있다.
1. 잡케어 – 개인 맞춤형 진로·취업 관리 허브
잡케어는 고용노동부가 제공하는 통합형 진로·고용 서비스 플랫폼이다.
단순한 채용정보 검색을 넘어, 개인 프로필에 맞춘 맞춤형 일자리 추천, 직무역량 진단, 교육·훈련 과정 연결까지 가능하다.
활용 예시
AI에게 “잡케어에서 ‘데이터 분석’ 관련 훈련과정을 검색한 뒤, 지역·기간·훈련기관별로 정리해줘”라고 요청
잡케어의 경력관리 메뉴에서 나의 경력·훈련 이력을 내보낸 뒤, AI로 분석하여 ‘경력 공백’ 또는 ‘역량 미비 영역’ 도출
잡케어의 추천 일자리 목록을 AI에 업로드하고, 채용공고 키워드 분석을 통해 공통 요구역량 파악
2. 고용24 – 산업·직무 정보의 데이터 뱅크
고용24는 산업별·직무별 고용 전망, 임금 수준, 직무 정의, 필요 역량, 관련 자격증·훈련과정 정보를 제공한다.
특히 NCS 직무분류 체계와 직접 연결되기 때문에, 특정 직무의 요구 역량을 ‘공인된 기준’으로 확인할 수 있다.
활용 예시
AI에게 “고용24에서 ‘○○ 직무’와 관련된 NCS 능력단위를 나열하고, 각 능력단위의 하위 요소를 요약해줘”라고 요청
특정 산업군의 고용전망 데이터를 다운로드 받아 AI에 입력, 향후 5년간 성장 가능성이 높은 직무 리스트화
고용24의 자격증·훈련과정 정보를 AI 분석과 결합해 최적 학습 로드맵 설계
3. NCS 데이터 – 직무기반 채용의 언어
NCS(국가직무능력표준)는 ‘직무를 수행하는 데 필요한 지식·기술·태도’를 표준화한 체계다.
기업의 채용 공고나 공공기관의 자기소개서 문항이 NCS 기반으로 설계되는 경우가 많다.
즉, NCS 데이터 분석 = 채용전형 언어 해독과 같다.
활용 예시
AI에게 “NCS ○○ 직무의 능력단위별 정의와 주요 수행준거를 활용해, 자기소개서 2번 문항의 구조를 설계해줘”라고 요청
NCS 능력단위와 나의 경험을 매칭하여 경험 기반 답변 시나리오 생성
채용 면접 대비를 위해, NCS 기반 예상 질문과 평가 기준을 AI로 추출
AI + 공공데이터 결합의 시너지
AI는 방대한 양의 데이터 가공·분석 속도에서 강점을 갖고,
공공데이터는 신뢰성과 최신성에서 강점을 갖는다.
두 가지를 결합하면 다음과 같은 ‘고효율 설계’가 가능하다.
빠른 자료 수집: 공공데이터 → AI로 즉시 정리·요약
정확한 방향 설정: AI가 뽑은 트렌드와 공공데이터의 공식 수치 비교
맞춤형 전략 설계: 내 목표·역량·시장의 세 변수를 동시에 반영
이 과정이 정착되면, AI를 단순 검색 보조가 아닌 ‘진로 설계 파트너’로 활용하게 된다.
잡케어에서 발견한 훈련과정이, 고용24에서 확인한 직무전망과 맞물리고, NCS 능력단위 분석을 통해 자기소개서와 면접 전략까지 이어지는 구조가 완성된다.
⑤ 실습 – AI + 공공데이터 기반 진로도구 설계하기
지금부터는 단순히 개념을 이해하는 것을 넘어, AI와 공공데이터를 결합한 나만의 진로도구를 직접 설계해보는 시간이다.
이 실습은 ‘자료 수집 → 분석 → 전략 설계’의 3단계를 거쳐 완성된다.
1단계. 목표 설정 – ‘무엇을 위해 쓸 것인가?’
먼저, 내가 만들 진로도구의 목적을 명확히 한다.
예를 들어,
6개월 안에 ○○ 직무로 인턴 취업
1년 안에 △△ 산업으로 전직
졸업 전까지 포트폴리오 완성 및 NCS 기반 자기소개서 초안 제작
TIP
목적이 구체적일수록, AI와 공공데이터를 결합할 때 불필요한 자료 검색 시간을 줄일 수 있다.
2단계. 데이터 수집 – 공공데이터에서 핵심 자료 뽑기
① 잡케어
나의 경력·훈련 이력 다운로드
관심 직무·산업에 맞춘 추천 일자리 목록 저장
AI 분석을 위해 CSV, Excel 파일로 변환
② 고용24
해당 직무의 고용전망, 필요역량, 자격증, 훈련과정 자료 저장
산업·직무 연결 정보 수집 (NCS 코드 포함)
③ NCS
직무 관련 능력단위, 능력단위 요소, 수행준거 정리
직무 수행에 필요한 지식·기술·태도 키워드 추출
3단계. AI 분석 – 데이터의 의미를 해석하고 전략으로 변환
자료를 AI에 업로드하고 다음과 같은 프롬프트를 활용한다.
프롬프트 예시 1 – 직무역량 분석
“첨부한 NCS ○○ 직무 능력단위와 고용24 자료를 바탕으로, 향후 1년간 내가 준비해야 할 핵심역량 5가지를 정리해줘. 각 역량마다 필요한 학습·훈련 방법을 구체적으로 제안해줘.”
프롬프트 예시 2 – 훈련과정 추천
“잡케어에서 다운로드한 훈련과정 목록을 바탕으로, 고용24의 고용전망 데이터와 비교하여 우선순위 Top 3를 선정해줘. 선정 이유를 간단히 설명해줘.”
프롬프트 예시 3 – 자기소개서 설계
“NCS ○○ 직무의 능력단위와 나의 기존 경험 목록을 연결해, 자기소개서 2번 문항(직무역량) 답변 구조를 제안해줘.”
4단계. 전략 설계 – 나만의 진로도구 완성
최종적으로 AI 분석 결과를 엑셀 시트 또는 마인드맵 형태로 정리한다.
예시 구조는 다음과 같다.
카테고리 데이터 출처 분석 결과 실행 계획
직무 역량 NCS + 고용24 분석·문제해결능력, 정보능력, 의사소통능력 필요 관련 비교과 프로그램 2개 수강
훈련 과정 잡케어 ‘데이터 분석 기초’, ‘SQL 활용 데이터 처리’ 추천 6월, 8월 과정 등록
자기소개서 AI 분석 NCS 능력단위와 연계한 프로젝트 경험 강조 9월 초 초안 작성, 9월 말 피드백
5단계. 실행과 수정 – 도구는 ‘살아있는’ 것
이 진로도구는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니다.
매달 또는 분기별로 AI 분석을 업데이트하고, 새로운 공공데이터를 반영해 수정한다.
특히 채용 시장은 빠르게 변하므로, 고용24의 최신 전망 데이터와 잡케어의 신규 훈련과정을 지속적으로 반영하는 것이 핵심이다.
실습 과제
1. 잡케어, 고용24, NCS에서 관심 직무와 산업 데이터를 수집한다.
2. AI에 데이터를 업로드하고, 위의 프롬프트 예시 중 2가지 이상을 실행한다.
3. AI 분석 결과를 바탕으로 ‘나만의 진로도구 시트’를 작성한다.
4. 시트의 실행 계획 중 1개 이상을 이번 달 안에 착수한다.
⑥ 마무리
– AI 진로도구는 설계자의 시각에 따라 달라진다
AI와 공공데이터를 결합해 만든 진로도구는, 결국 그 도구를 설계한 사람의 질문 수준과 해석 방식에 따라 완성도가 달라진다.
같은 데이터를 사용해도, 누군가는 단순한 정보 목록을 얻는 데 그치고, 누군가는 구체적 실행 계획과 차별화된 전략을 만들어낸다.
이 차이를 만드는 요소가 바로 설계자의 시각이다.
1. 도구보다 중요한 것은 ‘문제 정의’
AI는 질문을 바탕으로 답을 생성한다.
따라서 “이 직무에 필요한 역량은 무엇인가?”라는 단순 질문보다
“내 6개월 후 인턴 지원 목표에 맞춰, NCS ○○ 직무 능력단위와 고용24의 고용전망 데이터를 기반으로 우선순위 Top 3 역량을 선정해줘”처럼
상황·목표·데이터 출처를 모두 명시한 질문이 훨씬 정밀한 답을 이끌어낸다.
2. 공공데이터는 ‘원재료’, 설계는 ‘조리법’
잡케어, 고용24, NCS 데이터는 훌륭한 원재료다.
하지만 원재료는 그대로 먹을 수 없다.
불필요한 데이터를 걸러내고,
목적에 맞게 재구성하며,
시각적으로 이해하기 쉬운 형태로 변환해야
비로소 ‘내가 쓸 수 있는 도구’가 된다.
3. 주기적 업데이트가 만드는 지속성
진로도구는 한 번 만들고 끝내면 금세 낡는다.
산업 변화, 채용 시장의 변동, 신기술의 등장 속도가 빠르기 때문이다.
따라서 분기별 또는 반기별 업데이트를 습관화하는 것이 중요하다.
예를 들어, 매 분기 고용24의 산업전망과 잡케어의 최신 훈련과정을 확인하고 도구에 반영한다면,
항상 ‘현재형’의 전략을 유지할 수 있다.
4. 도구는 ‘사용’할 때 가치가 있다
아무리 정교한 도구라도 책상 서랍에 넣어두면 의미가 없다.
면접 준비, 자기소개서 작성, 비교과 활동 설계, 포트폴리오 보완 등
실제 행동에 적용할 때 그 진짜 힘이 발휘된다.
결국 AI 진로도구는 나를 대신해서 움직이는 기계가 아니라,
내가 더 빠르고, 넓고, 깊게 움직일 수 있도록 촉진하는 가속기다.
AI와 공공데이터가 결합된 진로도구는 시대의 변화에 발맞춰
취업과 경력개발을 ‘데이터 기반, 실행 중심’으로 바꾸는 핵심 자산이 될 수 있다.
하지만 그 자산의 가치는 어떤 질문을 던지고, 어떻게 해석하며, 어떻게 실행하느냐에 달려 있다.
도구의 성능은 곧 설계자의 시각이다.
그 시각을 훈련하는 것이, AI 시대 진로설계의 시작이자 끝이다.
