채용과정은 기업의 성패를 좌우할 만큼 중요한 요소인데요.
전통적인 채용 방식은 보통 아래와 같습니다.

이러한 방식은 긍정적인 면도 있지만 시간이 많이 걸리고, 지원자의 능력을 객관적으로 평가하는데 한계가 있기도 합니다.
예를 들어 개개인의 평가 지표가 상이할 수 있다, 부정행위가 있을 수 있다, 사람이 직접 평가하므로 시간이 오래 소요될 수 있는 등의 상황이죠.

최근 기술 발전과 함께 인공지능(AI)이 채용 프로세스에 도입되며 큰 변화를 일으키고 있습니다.
인공지능이 어떻게 채용을 변화시키고 있는지 그 장점과 한계를 알아보겠습니다.

AI를 활용한 채용의 장점

1. 효율성 향상
AI는 이력서 스크리닝을 자동화하여 인사 담당자의 업무 부담을 크게 줄입니다. 많은 지원자를 관리하고 빠르게 선별할 수 있어 채용 과정의 효율성이 높아집니다.

2. 객관성 및 공정성 확보
인공지능은 무의식적인 편견을 최소화하여 지원자를 객관적으로 평가할 수 있습니다. 데이터 기반의 평가 방식은 채용의 공정성을 높이며, 보다 다양하고 우수한 인재를 발굴하는 데 기여합니다.

3. 시간 및 비용 절감
AI를 활용한 채용은 프로세스를 단축시켜 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 기업이 더욱 신속하게 적합한 인재를 채용하고, 인사 담당자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

위에서 알 수 있듯 AI를 채용에 도입하는 것의 가장 큰 장점은 시간 절약과 이로인한 비용 절감, 효율 향상이 될 수 있다는 것이에요.
실제로 한국 무역협회에 따르면 AI를 도입한 기업이 85.7% 업무시간이 절감되었다고 합니다.
또한 제공되는 정보를 필요에 따라 취합하여 빠른 속도로 판단하기 때문에 공정성 역시 증대될 수 있어요.

그렇다면 AI 인공지능이 과연 모든 것의 해결책이 될 수 있을까요?
아직은 시기 상조일 수 있다고 말씀 드릴 수 있을 것 같은데요.AI를 사용함으로써 이루어 질 수 있는 문제들을 살펴보겠습니다.

AI 채용의 한계와 해결 과제

1. 데이터 편향 문제
AI가 사용하는 데이터에 편향이 있을 경우, 결과 역시 편향될 수 있습니다. 이를 최소화하기 위해서는 데이터 정제와 지속적인 모니터링이 필요합니다.

2. 프라이버시 및 윤리적 문제
지원자의 개인정보 보호는 매우 중요합니다. AI 채용 과정에서 개인정보가 안전하게 관리되고 있는지, 윤리적인 기준을 준수하는지가 중요합니다.

3. 기술 의존성 및 대응 방안
AI 기술에 지나치게 의존할 경우, 기술 오작동 시 큰 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 인적 자원의 역할을 재조명하고, AI와 인간의 협업을 통한 최적의 채용 환경을 조성해야 합니다.

위와같은 데이터 편향이 일어날 수 있는 것은 결국 AI 인공지능이 대량의 데이터를 통해 학습하는 LLM(Large Language Model) 모델이기 때문입니다.
또한 AI에게는 할루시네이션(hallucination 환각)이 존재하는데요,
맥락과 맞지 않거나 실제로 없었던 일들을 지어내서 말하는 것, 혹은 단순히 정보들을 짜집매기 해서 실제와 다른 내용을 실제인 것 처럼 제공하는 것을 말합니다.
인공지능이 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 오류이고 아예 없앨 수는 없기 때문에 꾸준히 주의해야하는 부분이에요.

또한 이런 데이터들을 학습한다 함은 결국 학습할 ‘데이터’가 있어야 하는데요.
모든 인공지능 모델은 보통 사람들에게 오픈되어있을 경우 사람들이 물어보는 여러 질문을 통해 또 학습하게 됩니다.
그래서 대기업의 경우 오픈된 챗 지피티같은 AI모델 사용을 제한하고 있습니다.
그리고 안내 문구에도 개인적인 내용을 너무 디테일하게 포함하지 말라고 경고하고 있습니다.

결국 AI 인공지능을 사용하는 사람이 더욱 똑똑하게 AI를 학습시키고 적절하게 사용해야 하겠습니다.
이러한 기술적 발전을 채용에 적용할 수 있는 사례들을 알아볼게요.

AI를 채용과 접목할 수 있는 분야

1. 이력서 및 지원서 분석
자연어 처리(NLP) 기술을 통해 지원자의 이력서를 분석하고, 필요한 키워드와 스킬을 매칭합니다. 이를 통해 적합한 지원자를 신속히 선별할 수 있습니다.

2. 인터뷰 및 평가 자동화
AI는 비디오 인터뷰를 통해 지원자의 표정과 음성 톤을 분석하고, 이를 바탕으로 인성 및 직무 적합성을 평가합니다. 또한, AI 기반의 인성 테스트와 직무 적합성 평가도 가능합니다.

3. 채용 예측 모델
과거 채용 데이터와 성공 사례를 바탕으로 지원자의 성공 가능성을 예측하는 모델을 제공합니다. 이를 통해 직무 만족도와 성과를 예측할 수 있습니다.

이런 채용 예측 모델을 적용한 실제 제품을 몇가지 알아보겠습니다.

1. 아이스버그 : 지원자의 레퍼런스 체크 자료를 취합한 AI Insight 제공
2. Flex : 채용관리 시스템을 통한 반복업무 자동화
3. 리멤버 AI 채용비서 : AI로 인재를 추천, 인재검색을 빠르게 진행해주는 서비스
4. 마이다스IT : AI 역량검사 서비스
5. 몬스터 : 지원자의 핵심 역량을 파악해주는 대화형 면접 AI

위 사례 외에도 실제로 서비스 되고있는 AI 채용솔루션은 점점 많이 생겨나고 있습니다.

제네시스랩에 따르면 AI 채용 솔루션 도입 의사를 묻는 질문에 전체 응답자의 37%가 사용중에 있거나 도입을 고려하고 있다고 답하였으며, 서류전형과 면접전용이 가장 높은 비율로 AI도입의사가 있는 것으로 답변했습니다.

이렇듯 이미 인공지능은 기업의 채용 프로세스를 효과적으로 변화시키고 있습니다.
앞으로도 이런 변화는 가속화 될 것으로 보이며 이를 통해 더욱 최적화된 채용 환경이 조성될 것으로 보여요.
변화하는 채용 환경에 발맞춰 기업은 앞으로 인공지능을 활용하여 더욱 빠르고 정확하게 우수한 인재를 활용하기 위해 노력해야할 것 입니다.
물론 AI에 모든 것을 맡기는 것이 아닌 데이터 편향과 윤리적인 문제를 해결하기 위한 노력은 계속 되어야겠습니다.

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