직업 전환 과정을 더 쉽게 만들고 성공 가능성을 높이려고 UTS(University of Technology Sydney)와 시드니 UNSW의 연구원들은 누군가의 현재 직업과 유사한 기본 기술을 가진 직업을 식별하고 추천할 수 있는 머신러닝 기반 방법을 개발했다.  

또한 이 시스템은 직업 수요의 변화에 실시간으로 대응하고 새로운 직업으로 전환하는 데 필요한 정확한 기술을 추천할 수 있다.

UTS 데이터 과학 연구소의 Nikolas Dawson 박사와 Marian-Andrei Rizoiu 박사와 UNSW 경영대학원의 Michael J Crouch 의장인 Mary-Anne Williams 교수가 개발한 이 시스템은 "Skill- 는 직업 전환 경로에 대한 주도적 권장 사항”을 국제 저널 PLOS ONE에 게재했다.

AI를 사용하여 직업을 구하면 어떤 이점이 있을까?

Dawson 박사는 직장 변경은 불가피하지만 직업 전환 프로세스를 더 쉽고 효율적으로 만들 수 있다면 개인뿐만 아니라 기업과 정부에도 상당한 생산성과 형평성 이점이 있다고 말한다.

“특히 오랫동안 같은 직업에 종사해 온 사람들에게 새로운 직업으로 전환하는 것은 벅찬 제안이 될 수 있다. 성공적인 전환에는 일반적으로 근로자가 기존 기술을 활용하고 새로운 직업의 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 기술을 습득하는 것이 포함된다.”고 그는 말했다.

Williams 교수는 새로운 추천 시스템이 직업 전환 비용을 낮추고 종종 직업을 초월하는 특정 기술을 가진 개인의 요구를 더 잘 충족시키는 증거 기반 추천을 제공함으로써 실직 시 피할 수 없는 스트레스를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 말한다.

"직업이 아닌 기술 세트에 초점을 맞춘 이 새로운 접근 방식은 재교육 자문 서비스와 같은 근로자, 조직 및 기업이 새로운 수요가 있는 직업을 얻고 필요한 관련 훈련 투자를 평가하기 위해 습득해야 하는 새로운 기술을 발견하는 데 도움이 된다."고 그녀가 말했다.

“또한 조직은 우리의 기술 유사성 측정을 사용하여 필요한 기술 세트를 가진 사람을 찾을 가능성을 높이는 완전히 새로운 또는 하이브리드 직업을 설계할 수 있다.

“현재 빠르게 변화하는 직업 시장에서 지속적으로 기술을 향상시켜야 할 필요성은 개인과 조직에게 어려운 과제입니다. 우리의 추천 시스템은 개인이 평생 학습 여정을 능동적으로 설계함으로써 변화를 수용하고 획득할 다음으로 가장 좋은 기술을 결정함으로써 발생하는 새롭고 더 흥미진진한 직업 기회에 대응하도록 도울 수 있습니다.”

Rizoiu 박사는 다음과 같이 덧붙였습니다. “직업을 직책으로 정의하는 대신 기술 기반 고용으로 이동할 수 있다면 사람들이 생산적이고 의미 있는 일을 찾기 위해 보유하고 있거나 개발해야 하는 특정 기술을 식별하도록 도울 수 있다.”

구직 방법은 어떻게 만들어졌나? 

연구원들은 직업 및 노동 시장 동향에 대한 실시간 정보를 제공하는 분석 소프트웨어 회사인 Burning Glass Technologies의 귀중한 데이터를 사용하여 2012년에서 2020년 사이에 호주에서 광고된 8백만 개 이상의 직업의 기본 기술 세트를 조사하고 분석했다.

그런 다음 그들은 직업 전환 예측을 HILDA(Household, Income and Labor Dynamics in Australia) 설문조사의 데이터와 비교했다. 이 설문조사는 참가자의 일생을 추적하여 거의 3000개의 실제 사례를 통해 이러한 예측을 검증했다.

직업 추천 시스템은 직업 전환 가능성을 정확하게 예측하고 다른 방향보다 한 방향으로 이동하는 것이 더 쉬운지 여부도 보여줄 수 있었다.

이 연구에서 개발된 방법은 교육자, 정부 및 기업에서 잠재적으로 호주 통계청의 데이터를 활용하여 근로자를 대규모로 전환하기 위해 상당한 격변을 겪고 있는 산업 및 부문을 지원할 수 있다.

연구의 일환으로 연구원들은 노동 시장을 혼란에 빠뜨릴 가능성이 있는 신흥 기술(예: 인공지능)에 대한 조기 경고 지표도 구축했다. 이 정보를 통해 정책 입안자와 기업은 미래의 구조적 변화에 더 잘 대비할 수 있다.

Dawson 박사는 UTS에서 컴퓨터 경제학 박사 과정의 일환으로 Williams 교수 및 Rizoiu 박사와 함께 연구를 수행했다. 그는 현재 업계 및 정부와 협력하여 근로자가 경력 전환을 탐색하는 데 도움이 되는 AI기반 도구를 제공하는 회사인 FutureFit AI에서 수석 데이터 과학자로 일하고 있다.

“역사를 돌이켜보면 자동화로 인해 일자리가 줄어든 경우는 거의 없고 오히려 새로운 일자리가 생겨나면서 기존 일자리가 사라지는 경우가 많다. 따라서 사람들이 필요한 기술을 습득하고 이러한 새로운 직업으로 원활하게 전환할 수 있는 능력이 있어야 한다.”라고 Dawson 박사는 말했다.

"개인을 위해 맞춤화된 특정 기술 영역에서 마이크로 자격 증명을 수행하는 능력은 이 미래의 핵심 부분이 될 것이다."