SUMMARY REPORT · 2026.10.28

AI가 먼저 꼽은 직무교육 플랫폼…AI 활용 교육은 인프런, 데이터 분석은 패스트캠퍼스

AIBIX lab · 2026년 9월 측정(2026.09.20 ~ 10.02) · 문의 hello@aibixlab.com

■ 에이아이빅스랩, 교육 플랫폼 38개 브랜드 분석 결과 중 직무교육 관련 주요 주제 비교

■ 업무 AI 활용·생성형 AI 이미지·영상 교육은 인프런이 가장 먼저 소개된 비율 선두

■ 데이터 분석은 패스트캠퍼스 첫 소개 비율 91.7%…마케팅 실무에서도 66.7%로 앞서

에이아이빅스랩(대표 김준현)이 직무교육 관련 AI 답변에서 교육 플랫폼의 브랜드 경쟁력을 분석한 결과, 학습 목적에 따라 먼저 소개되는 브랜드가

달랐다. 업무에 AI를 활용하기 위한 교육에서는 인프런이, 데이터 분석과 마케팅 실무 교육에서는 패스트캠퍼스가 가장 먼저 소개된 비율이 높았다.

이번 자료는 교육 플랫폼 38개 브랜드에 대한 분석 결과 가운데 업무 AI 활용, 생성형 AI 이미지·영상, 데이터 분석, 마케팅 실무, 직장인 업무 강의 등 직무교육 관련 주제별 결과를 중심으로 정리했다. 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티·클로드의 한국어 답변에서 브랜드가 등장한 비율과 측정 대상 브랜드 중 가장 먼저 소개된 비율을 살펴봤다.

업무 AI 활용은 인프런…관련 답변의 91.7%에 등장

업무에 AI를 활용하기 위한 교육을 물었을 때 인프런은 관련 답변의 91.7%에 포함돼 가장 자주 등장했다. 패스트캠퍼스는 75%, 유데미는 50%로 뒤를 이었다. 가장 먼저 소개된 비율도 인프런이 41.7%로 패스트캠퍼스의 25%를 앞섰다.

생성형 AI를 활용한 이미지·영상 교육에서는 등장 빈도와 소개 순서가 달랐다. 패스트캠퍼스가 관련 답변의 91.7%에 포함돼 인프런의 58.3%보다 높았지만, 가장 먼저 소개된 비율은 인프런이 50%로 패스트캠퍼스의 41.7%를 앞섰다. 답변에 더 자주 포함되는 브랜드와 먼저 제시되는 브랜드가 일치하지 않은 것이다.

데이터 분석·마케팅 실무는 패스트캠퍼스…두 브랜드 모두 모든 관련 답변에 등장

직장인의 데이터 분석 교육에서는 패스트캠퍼스가 관련 답변의 91.7%에서 가장 먼저 소개됐다. 인프런을 가장 먼저 소개한 비율은 8.3%였다. 두 브랜드 모두 해당 주제의 모든 답변에 포함됐지만, 소개 순서에서는 패스트캠퍼스가 앞서는 경우가 많았다.

마케팅 실무 교육에서도 패스트캠퍼스와 인프런이 모든 관련 답변에 등장했다. 가장 먼저 소개된 비율은 패스트캠퍼스 66.7%, 인프런 33.3%였다. 두 주제 모두 답변에 포함된 비율은 같았으나, 우선 제시되는 정도에서는 차이가 났다.

직장인 업무 강의는 인프런…구체적인 학습 목적에 따라 선두 달라

직장인 업무 강의를 묻는 질문에서는 인프런이 가장 먼저 소개된 비율 66.7%로 패스트캠퍼스의 33.3%를 앞섰다. 두 브랜드는 모든 관련 답변에 포함됐으며, 유데미와 코세라도 각각 83.3%의 답변에 등장했다.

직무교육에서도 업무 강의 전반을 찾는지, 데이터 분석이나 마케팅처럼 특정 실무를 배우려는지에 따라 먼저 소개되는 브랜드가 달랐다.

교육 주제가장 먼저 소개된 비율이 높은 브랜드해당 비율
업무 AI 활용인프런41.7%
생성형 AI 이미지·영상인프런50%
직장인 데이터 분석패스트캠퍼스91.7%
마케팅 실무패스트캠퍼스66.7%
직장인 업무 강의인프런66.7%

김준현 에이아이빅스랩 대표는 “직장인 교육에서도 AI 활용과 데이터 분석, 마케팅 등 배우려는 내용에 따라 먼저 소개되는 브랜드가 달랐다”며 “전체 순위뿐 아니라 이용자가 어떤 목적으로 교육을 찾을 때 해당 브랜드가 먼저 소개되는지 살펴보는 것이 중요하다”고 말했다.

이번 조사는 9월 20일부터 10월 2일까지 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티·클로드 등 4개 생성형 AI의 한국어 답변을 대상으로 진행됐다. 주제별 등장 비율은 해당 주제의 답변에 브랜드가 포함된 비율이며, 첫 소개 비율은 측정 대상 브랜드 중 해당 브랜드가 가장 먼저 소개된 답변의 비율이다. 조사 결과는 해당 기간 AI 답변에서의 브랜드 노출 양상을 나타내며, 실제 시장점유율이나 교육 품질 평가와는 구분된다.

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