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잡코리아 AI잡스 1년…AI 공고 10만건·지원 800만건 돌파
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산 이후 국내 채용 시장 중심축이 일반 개발자 채용에서 AI 인재 확보 경쟁으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 나타났다. 기업들이 서비스 경쟁력 강화와 업무 효율화를 위해 전 직군에서 AI 활용 역량을 요구하기 시작하면서 AI 전문 채용 시장 역시 급성장하고 있는 것으로 풀이된다. 27일 AI·데이터 기반 HR테크 플랫폼 잡코리아 운영사 웍스피어는 AI 분야 특화 채용 서비스 'AI잡스' 론칭 1주년을 맞아 관련 채용 데이터를 공개했다. 웍스피어에 따르면 AI잡스는 출시 1년 만에 누적 공고 약 10만건과 이용 기업 8000개를 확보하며 국내 주요 AI 채용 플랫폼으로 자리 잡고 있다. AI잡스는 잡코리아가 지난해 선보인 AI 직무 전문 채용관이다. 생성형 AI 확산과 함께 급증하는 AI 인재 수요에 대응하기 위해 구축됐으며 오픈AI와 뤼튼테크놀로지스 등 AI 기업 전용 채용관도 운영해 왔다. 현재 대기업과 글로벌 빅테크, AI 스타트업 등의 채용 공고가 등록되고 있다. 실제 구직 수요 역시 빠르게 증가하는 것으로 나타났다. 지난 1년간 AI잡스 누적 지원 건수는 약 800만건, 공고 조회 수는 1억8000만회로 집계됐다. 특히 공채 시즌과 맞물린 지난 3월에는 AI잡스를 통한 지원 건수가 전월 대비 36% 증가한 수치를 기록했다. AI 채용 수요는 특정 기업이나 수도권 중심 시장을 넘어 전방위적으로 확대되고 있다. 웍스피어에 따르면 올해 1분기 잡코리아 내 'AI' 키워드 공고 수는 5년 전과 비교해 112% 증가했다. 특히 신입 채용 공고는 162%, 비수도권 공고는 232% 늘어나며 AI 인재 수요가 전국 단위로 확산되는 것으로 나타났다. 앞서 팬데믹 시기 개발자 중심으로 형성됐던 IT 채용 시장이 최근 생성형 AI 확산 이후 AI 활용 역량 중심 구조로 재편되고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 일부 연구개발 조직 중심으로 AI 인재를 채용했지만 최근에는 마케팅과 서비스 운영, 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 리터러시를 요구하는 사례가 늘어나고 있다. 직무별 수요도 차이를 보였다. AI잡스에 등록된 공고 데이터를 분석한 결과 기업 수요가 가장 높은 직무는 데이터 사이언티스트가 20.5%로 나타났다. 이어 AI 서비스 개발이 19.9%, AI·머신러닝 엔지니어 17.7%, AI 기획 15.5%, 데이터 분석·엔지니어 13.9% 순으로 집계됐다. 반면 구직자 지원이 가장 몰린 직무는 AI·머신러닝 엔지니어가 19.1%를 기록했다. 이어 AI·머신러닝 연구원이 17.4%, 데이터 분석가·엔지니어 16.6%, 데이터 사이언티스트 15.4%, AI 서비스 개발자 13.5% 순으로 나타났다. 이는 기업이 실제 서비스 운영과 데이터 활용 중심 실무형 인재를 선호하는 반면 구직자는 모델 개발과 연구 직군 선호도가 상대적으로 높은 것으로 풀이된다. 웍스피어는 단순 채용 공고 플랫폼을 넘어 AI 기반 HR 플랫폼 전환에도 속도를 내고 있다. 그룹 체계 개편 이후 잡코리아와 알바몬 메인 서비스를 AI 중심 구조로 개편했으며 초개인화 채용 공고 추천 서비스 'AI 추천 3.0'도 적용했다. 웍스피어는 이를 통해 공고 클릭률(CTR)이 개편 이전 대비 각각 298%, 158% 상승했다고 설명했다. 잡코리아 관계자는 "AI는 이제 전방위적 산업의 기본 역량으로 자리 잡았고, 실제 데이터를 통해서도 채용 시장의 변화를 확인할 수 있다"며 "AI잡스를 비롯한 산업·직무별 버티컬 플랫폼과 AI 기반 추천·에이전트를 아우르는 통합 AI 생태계 구축을 통해 더 빠르고 정확한 일자리 연결로 채용 패러다임을 바꿔나갈 예정"이라고 말했다.
2026-05-27 09:53:34
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네이버 주총, AI 전략에 방점…검색·쇼핑·금융까지 전면 재편
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)을 서비스 전반에 결합하는 '온 서비스 AI' 전략을 전면에 내세우며 연내 전 영역에 AI 에이전트를 도입하겠다는 청사진을 제시했다. 단순 기능 고도화를 넘어 사용자 의도 파악부터 실행까지 이어지는 '완결형 서비스'로 전환해 AI 시대 주도권을 확보하겠다는 구상으로 풀이된다. 23일 네이버는 경기도 성남시 그린팩토리에서 제27기 정기 주주총회를 열고 이 같은 중장기 성장 전략을 공개했다. 이날 주주총회에서는 재무제표 승인, 이사 선임, 정관 변경 등 총 5개 안건이 모두 원안대로 통과됐다. 이번 발표의 핵심은 AI 기술을 실제 서비스와 수익으로 연결하는 '경제성'에 있는 것으로 풀이된다. 네이버는 데이터, 인프라, 서비스 역량을 결합해 AI를 단순 보조 기능이 아닌 비즈니스 성과로 이어지는 구조로 전환하겠다는 방침이다. 네이버는 지난 2월 커머스 분야에 도입한 AI 쇼핑 에이전트의 적용 범위를 연내 쇼핑 전반으로 확대할 계획이다. 검색과 쇼핑을 시작으로 금융, 헬스케어 등 다양한 영역에 특화된 '버티컬 에이전트'를 순차적으로 고도화한다는 목표다. 특히 연내 출시 예정인 건강 에이전트는 정보 탐색이 실제 상품 구매나 병원 선택 등으로 이어지는 연결 경험을 제공하는 데 초점을 맞춰 개발되고 있다. 온라인과 오프라인을 잇는 '풀 루프 플랫폼' 전략도 강화한다. 검색에서 시작된 사용자 행동이 구매, 방문, 이용까지 이어지도록 물류와 오프라인 접점에 대한 투자를 확대해 서비스 흐름을 끊김 없이 연결하겠다는 구상이다. 엔터프라이즈 시장 공략도 본격화한다. 네이버는 '소버린 AI'를 기반으로 공공, 금융, 방산 등 보안이 중요한 영역에서 AI 사업을 확대할 계획이다. 데이터 주권과 보안 요구가 높은 산업군을 중심으로 차별화된 경쟁력을 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 조직 내부 생산성 혁신도 병행한다. 네이버는 개발, 기획, 디자인, 리서치 등 전 직군에서 AI를 활용해 생산성을 2배 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 제시했다. 이를 통해 프로젝트 수행 시간을 절반으로 단축하고 실행 속도를 높여 기업 가치로 연결한다는 방침이다. AI 사업의 수익화 전략도 구체화됐다. 쇼핑과 플레이스 에이전트는 이용자 전환과 직결되는 만큼 광고 등 기존 비즈니스 모델과 결합하고 건강 에이전트는 병원 데이터를 기반으로 서비스 정밀도를 높여 차별화를 추진한다는 전략이다. 금융 분야에서는 두나무 인수를 통한 웹3 사업 확장 의지도 재확인했다. 현재 금융 당국의 인허가 절차가 진행 중이며 인수 완료 이후 스테이블 코인과 토큰 기반 서비스로 사업을 확대할 계획이다. 네이버는 자사의 네이버페이 증권 등 기존 서비스와의 중복 가능성에 대해 향후 제도 정비에 맞춰 구조를 조정하겠다고 설명했다. 이날 주총에서는 지배구조 관련 안건도 처리됐다. 김희철 최고재무책임자(CFO)가 사내이사로 신규 선임되며 약 10년 만에 CFO가 이사회에 합류하게 됐다. 김이배 사외이사는 감사위원으로 재선임됐다. 이와 함께 집중투표제 배제 조항 삭제 등을 포함한 정관 변경안과 이사 보수 한도 승인안도 통과됐다. 네이버는 지난해 연결 기준 매출 12조350억원, 영업이익 2조2081억원을 기록하며 각각 전년 대비 12.1%, 11.6% 성장했다고 보고했다. 아울러 향후 3년간 잉여현금흐름의 25~35%를 배당과 자사주 매입·소각에 활용하는 주주 환원 정책도 새롭게 제시했다. 이번 주주총회를 계기로 네이버는 AI를 중심으로 한 서비스 재편과 사업 구조 고도화에 속도를 낼 전망이다. AI 에이전트를 기반으로 한 서비스 통합 전략이 실제 이용자 경험과 수익 구조 개선으로 이어질 수 있을지 주목된다. 최수연 네이버 대표는 "지난해 네이버는 AI와 데이터에 기반한 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 핵심 사업 성장세를 이어가는 동시에 글로벌 사업 기회를 적극 모색하며 더 큰 도약을 위한 중장기 성장 기반을 마련하는 데 집중했다"며 "올해도 주주 가치 제고를 최우선으로 네이버 서비스 전반에 AI 에이전트를 전면 도입하고 네이버 플랫폼에서 축적한 AI 역량을 B2C와 B2B 전 영역으로 확대하는 등 새로운 도전을 통해 혁신을 이뤄내며 경쟁력을 높여 나가겠다"고 말했다.
2026-03-23 15:55:15
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IT 기업, 제약·바이오 전면 확장…AI로 신약개발 판 바꾼다
[이코노믹데일리] AI와 클라우드 기술을 앞세운 IT 기업들이 제약·바이오 산업 전반으로 사업 영역을 빠르게 확장하고 있다. 신약 개발, 임상 설계, 품질 관리, 연구 지원 등 바이오 밸류 체인 전반에 AI를 접목하며 산업 구조 혁신에 나서는 모습이다. 단순 전산 시스템 지원을 넘어 연구 핵심 영역까지 진입하는 양상이다. 23일 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 일본과 미국 등 해외 시장을 겨냥해 바이오 버티컬 AI 에이전트 '바이오이오스(BioEOS)'를 공동 확장할 계획이다. 메가존클라우드는 글로벌 네트워크와 클라우드·AI 인프라를 제공하고 셀키에이아이는 해당 인프라 환경에서 바이오이오스를 운영·고도화한다. 바이오이오스는 제약·바이오 기업과 병원을 대상으로 도입 컨설팅부터 기술 검증(PoC), 운영 지원까지 아우르는 바이오 특화 AI 에이전트다. 클라우드 기반 인프라에서 연구 데이터 분석과 의사 결정 지원 기능을 수행하며, 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 한다. ◆ LG CNS, 국가 신약 개발 프로젝트 참여 LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼' 구축을 주도한다. 4년 3개월간 약 371억원이 투입되는 대형 국가 R&D 사업이다. LG CNS는 에이전틱 AI 기반 통합 관리 체계를 구현해 기관별로 개발되는 다양한 신약 개발 AI 모델을 연계한다. 특히 '연합 학습'을 적용해 의료기관 간 데이터를 외부로 이전하지 않으면서도 공동 학습이 가능하도록 설계했다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. LG CNS는 AI 기반 분석·설계 역량을 결합해 성공률 제고와 개발 기간 단축을 동시에 추진한다는 전략이다. ◆ AWS, AI 항체 어시스턴트로 연구 지원 글로벌 클라우드 기업 AWS는 항체 및 생명과학 기업 프로틴테크와 협력해 AI 기반 연구 지원 시스템을 구축했다. 프로틴테크는 AWS를 우선 클라우드 사업자로 선정하고 6개월에 걸쳐 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 개발했다. 에이블은 제품 데이터, 실험 데이터, 과학 지식을 통합해 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 대화형 AI 도구다. 프로틴테크는 전체 워크로드의 85%를 AWS로 이전했으며 클라우드 기반의 탄력적 확장 구조를 통해 출시 주기를 50% 단축한 것으로 알려졌다. '아마존 EC2', 'ECS', 'RDS', 'Redshift' 등 주요 서비스를 활용해 고가용성과 데이터 분석 역량을 구성했다. ◆ IT-바이오 융합 가속…AI 인프라 경쟁 본격화 IT 기업의 기술이 과거 전산 지원에 머물렀다면 이제는 신약 설계·임상 분석·품질관리·연구 지원까지 AI가 직접 개입하는 구조로 진화하고 있다. AI를 활용해 클라우드 기반 대규모 데이터 처리 인프라, 에이전틱 AI를 활용한 자율 협업 구조, 보안·규제 환경을 고려한 데이터 통제 기술 등을 구현하고 있다. 제약·바이오 산업은 막대한 비용과 긴 개발 기간, 높은 실패율이라는 구조적 한계를 안고 있다. AI는 이 같은 구조를 재편할 핵심 변수로 부상하고 있다. 이에 AI를 통해 신약 후보물질 탐색 속도를 높이고 임상시험 설계 효율을 개선하며 품질관리 자동화를 통해 운영 비용을 절감하고 있다. IT 기업들은 클라우드·데이터·AI 역량을 결합해 바이오 연구 인프라 사업자로 자리매김하려는 전략을 강화하고 있다. 향후 경쟁은 단순 솔루션 공급을 넘어 누가 더 많은 연구 데이터를 확보하고 정밀한 AI 모델을 구축하느냐로 옮겨갈 가능성이 커질 전망이다. AI를 중심으로 한 IT-바이오 융합이 신약 개발과 연구 생태계 전반의 지형을 바꾸고 있다.
2026-02-23 16:11:36
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"올해는 AI 수익화 분기점"…네이버·카카오, AI로 실적 증명 나선다
[이코노믹데일리] 국내 양대 플랫폼 기업인 네이버와 카카오가 일제히 실적 발표와 컨퍼런스콜을 마무리하며 'AI 수익화'의 청사진을 제시했다. 공통 키워드는 AI였지만 접근 방식과 무게중심은 뚜렷하게 엇갈렸다. 대화하는 AI와 구글, 오픈AI 등의 파트너십을 앞세운 카카오, 검색·광고·커머스 등에 특화된 버티컬 AI를 깊숙이 심는 네이버의 전략이 대비된다. ◆카카오, '전략적 전환 원년' 선언…카카오톡을 AI 허브로 카카오는 지난 1년간 계열사 축소와 조직 슬림화를 마치고 올해를 'AI로의 전략적 전환' 원년으로 선포했다. 한때 150개에 달했던 계열사를 94개로 줄이며 핵심 사업 중심으로 재편했고 목적형 조직인 '스튜디오' 체제를 AI 전 조직에 확대 적용해 서비스 출시 속도를 높이겠다는 구상이다. 핵심 축은 카카오톡이다. 카카오는 카카오톡을 대화형 AI 에이전트 생태계의 허브로 진화시키겠다는 목표를 분명히 했다. 지난해 선보인 '챗GPT 포 카카오'는 출시 3개월 만에 이용자 800만 명을 돌파했다. AI 도입 이후 카카오톡 일평균 체류 시간이 약 4분 증가하는 등 체류시간 확대 효과도 나타났다는 설명이다. 회사는 연초 제시했던 체류시간 20% 확대 목표 달성을 자신하고 있다. 자체 AI 서비스 '카나나'도 전면에 내세웠다. 대화 맥락을 기반으로 AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 기능이 이용자 락인 효과를 높이고 있다는 분석이다. 카카오는 1분기 중 안드로이드와 iOS에서 정식 서비스를 출시할 계획이다. 글로벌 빅테크와의 역할 분담도 병행한다. 구글과는 온디바이스 AI 및 클라우드 인프라 협력을, 오픈AI와는 B2C AI 서비스 고도화를 추진한다. 카카오톡 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 강화해 대화형 AI 경험을 확장한다는 전략이다. 궁극적으로는 '에이전틱 AI' 생태계 구축이 목표다. AI가 일정 관리, 정보 탐색, 커머스 실행까지 자율적으로 수행하는 구조를 만들고 외부 파트너를 플랫폼에 연결해 '에이전틱 커머스'로 수익화를 본격화하겠다는 구상이다. 카카오는 올해 최소 3개 이상의 핵심 파트너를 확보해 생태계 확장을 가속화할 방침이다. 정신아 카카오 대표는 "올해는 지난 1년간 응축해온 에너지를 바탕으로 카카오의 핵심인 AI로의 전략적 전환을 성공적으로 완수할 것"이라고 말했다. ◆네이버, 검색·광고·커머스 전면 재설계…AI로 수익 고도화 반면 네이버는 기존 주력 사업에 특화 AI를 깊숙이 접목해 구조적 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 단순 기능 개선을 넘어 검색, 쇼핑, 광고, 배송 인프라 전반을 재설계하겠다는 전략이다. 검색 영역에서는 'AI 브리핑'을 중심으로 사용자 경험 변화를 가속화하고 있다. 통합 검색 쿼리의 20%까지 AI 브리핑을 확대 적용해 15자 이상 롱테일 쿼리가 두 배 이상 증가하며 검색 행태 변화도 나타났다. 개인화 기술 적용 이후 후속 질문 클릭률이 20% 이상 상승하는 등 체류와 탐색의 깊이가 구조적으로 개선된 것으로 알려졌다. 광고 사업에서도 AI 기반 추천·타기팅 고도화를 강조했다. 네이버는 생태계 내 광고 경쟁력 강화와 동시에 외부 매체와 옥외광고 시장까지 확장해 온·오프라인 통합 광고 집행 환경을 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 생성형 AI 경험을 반영한 'AI 탭'을 상반기 내 출시하고 AI가 광고 매출에 기여하는 비중은 55% 수준이며 추가 성장을 목표한다는 구상이다. 커머스 분야에서는 쇼핑 AI 에이전트를 비공개 베타 단계까지 완성했으며 이달 말 일반 고객 대상으로 공개할 예정이다. 네이버플러스 멤버십을 통한 이용자 락인 강화, 스마트스토어 거래액 두 자릿수 성장 목표 등도 제시했다. 배송 경쟁력 역시 단계적으로 확대해 3년 내 커버리지를 50% 이상으로 높이겠다는 중장기 목표를 세웠다. 최수연 네이버 대표는 "2025년 AI가 회사 광고 매출에 기여하는 비중이 55% 수준"이라며, "아직 AI 활용 여력이 충분히 남아있는 만큼 추가 성장 가능성도 크다"고 말했다. ◆같은 AI, 다른 해법…플랫폼 진화의 갈림길 양사는 모두 올해를 AI 수익화의 본격적인 출발점으로 판단해 행동에 나서고 있다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 한 대화형 AI 에이전트 생태계 구축과 글로벌 빅테크와의 협업을 통해 외연을 확장하고, 새로운 트래픽과 커머스 모델을 창출하는 데 집중한다. 조직 구조까지 AI 중심으로 재편하며 속도전에 나섰다. 네이버는 검색·광고·커머스 등 기존 캐시카우에 AI를 정교하게 결합해 수익 구조를 고도화하는 전략을 택했다. 초대규모 AI 기반 추천·타기팅과 버티컬 AI 확장을 통해 광고 효율과 거래액을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 올해는 국내에서 AI가 실제 매출과 이익 증가로 이어지는지에 대한 평가대가 될 전망이다. 조직 전환과 생태계 확장에 방점을 찍은 카카오, 기존 플랫폼의 구조적 경쟁력 강화에 집중한 네이버 가운데 누가 먼저 뚜렷한 수익화 성과를 입증할지 주목된다.
2026-02-13 10:43:28
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