3줄 요약

• 후보자를 찾기 시작할 때 어떤 경험이 필요한지 충분히 정하지 않고 익숙한 경력 조건부터 붙일 때가 있어요. 검색은 바로 시작할 수 있지만, 정작 어떤 일을 해낼 사람을 찾는지는 불분명할 수 있습니다.
• 맡길 일과 기대하는 결과를 가장 먼저 이야기해 보세요. 그다음 필요한 경험을 정하면 같은 경험을 가진 사람을 더 다양한 경로로 찾을 수 있어요.
• AI를 활용한 소싱은 검색 조건이 완성되기 전부터 시작할 수 있어야 해요. 어떤 일을 해낼 사람이 필요한지 구체화하는 과정부터 AI가 도울 수 있어야 하니까요.

<AI와 함께 내 동료를 찾는 법> 시리즈
1화. AI를 아무리 많이 써도 주도권을 뺏기지 마세요
2화. 왜 자꾸 검색하기 쉬운 쪽으로 사람을 정의하게 될까 ◀️
3화. 프로필에 없는 경험을 흔적으로 찾아가는 방법
4화. 같은 경력도 서로 다른 맥락에서 만들어져요
5화. 소싱은 원래 계속해서 새로운 가설을 실험하는 과정이에요
6화. AI에게 다 맡기는 채용 말고 우리가 만드는 것

“AA 서비스 PM이 필요해요.”
“그럼 스타트업 출신으로 볼까요?”
“네. 혼자서도 잘해야 하니까 시니어로, 7년 이상이면 좋겠네요.”

이렇게 이야기하고 나면 채용 준비가 꽤 진행된 것 같습니다. 인바운드용 채용 공고에 쓸 조건도 생겼고 후보자 탐색도 바로 시작할 수 있겠어요. 그런데 사실 아직 정하지 않은 것이 있습니다. 그 PM에게 가장 필요한 일이 고객의 문제를 발견하는 것인지, 출시를 밀어붙이는 것인지, 팀을 이끄는 것인지예요. 

‘스타트업 출신, 7년 이상’이라는 조건이 그 논의를 대신한 셈입니다. 이렇게 어떤 경험이 필요한지 합의되기 전에 검색 조건부터 고르면 찾아볼 후보자의 범위가 좁아질 수 있습니다.

경력 조건을 만들면 바로 탐색을 시작할 수 있긴 합니다

직무, 연차, 출신 회사는 익숙하고 다루기 편한 정보입니다. 검색창에 입력할 수 있고 후보자의 프로필에서도 비교적 빠르게 확인할 수 있어요. 조건을 정리해서 동료나 외부 채용 파트너에게 전달하기도 쉽습니다. 

반면, 이번 채용에 필요한 경험을 정의하려면 훨씬 많은 이야기를 나눠야 합니다. 지금 일이 막히는 이유는 무엇인지, 현재 팀으로 해결할 수 없는 부분은 무엇인지, 새로 합류할 사람에게 어디까지 맡길 것인지부터 정해야 하죠. 이야기를 나누다 보면 서로 기대하는 역할이 다르다는 사실을 발견하기도 하고요.

이 과정이 충분하지 않아 아직 비어 있는 부분을 익숙한 조건으로 채우는 건 쉽습니다. 혼자 일을 잘해야 하니 시니어, 빠르게 움직여야 하니 스타트업 출신, 사업을 잘 알아야 하니 동종 업계 경력처럼요. 각각 그럴듯한 이유는 있습니다. 하지만 그 이유만으로 이번에 필요한 경험이 충분히 설명되는지는 살펴봐야 해요. 빠르게 움직인다는 것이 요구받은 일을 신속하게 처리한다는 뜻인지, 무엇을 해야 할지 스스로 정하고 실행한다는 뜻인지에 따라서도 찾을 사람은 달라지니까요.

문제는 검색어를 사용하는 데 있지 않습니다. 무슨 경험이 필요한지 충분히 정하지 않았는데 익숙한 경력 조건부터 붙이는 데 있어요. 조건은 구체적인데 맡을 일은 모호한 상태로 탐색을 시작하게 되는 것이죠.

채용 기준은 합류 후 맡길 일과 기대하는 결과에서 출발합니다

앞서 찾던 PM으로 돌아가 볼게요. ‘스타트업 출신, 7년 이상’이라는 조건을 정하기 전에 지금 팀의 상황을 먼저 이야기해 보는 겁니다.

고객 요구 사항은 많이 쌓여 있지만 우선순위를 정하지 못했음
개발 리소스에 여유가 없음
세일즈와 CX가 먼저 만들어달라는 기능이 서로 다름

이 상황이라면 PM에게 맡길 일은 좀 더 구체적입니다. 고객 요구에서 먼저 풀 문제를 고르고, 팀이 감당할 수 있는 출시 범위를 정하고, 관계자들의 합의를 끌어내야 하죠. 기대하는 결과도 ‘주도적으로 잘하는 것’에서 더 나아갈 수 있어요. 합의한 핵심 기능을 일정 안에 출시하고 고객의 문제를 해결했는지 확인하는 것입니다.

이제는 어떤 경험을 찾아야 할지 다 같이 정해볼 수 있습니다.

서로 다른 요구 사항 중 우선순위를 정해 본 경험
한정된 자원 안에서 미룰 것을 결정해 본 경험
동료들의 합의를 끌어내고 출시와 고객 반응 확인까지 진행해 본 경험

물론 이를 모두 필수 조건으로 넣을 필요는 없습니다. 기존 팀이 고객 문제와 우선순위를 이미 정했다면 이번에는 출시 실행 경험을 더 중요하게 볼 수 있겠죠. 꼭 필요한 경험은 우리 팀이 무엇을 갖췄고 무엇을 보완해야 하는지에 따라 달라집니다. 

이 과정을 실제로 진행해 보면 꽤 많은 논의를 거치게 될 수도 있습니다. 하지만 이렇게 짚어보면 ‘스타트업 경험’이 왜 필요한지, 꼭 필요한지를 판단할 수 있게 됩니다.

필요한 경험이 분명해지면 다른 탐색 경로도 보입니다

적은 인원으로 출시 범위를 정하고 실행까지 이끈 사람을 찾는다면 스타트업 경력은 유용한 탐색 단서가 될 수 있습니다. 

그런데 그 경험을 꼭 스타트업에서만 할 수 있을까요? 큰 회사의 신규 사업 조직에서도 비슷한 일을 맡았을 수 있습니다. 반대로 스타트업에서 오래 일했어도 정해진 업무만 수행했다면 우리가 기대하는 경험과는 거리가 있을 수 있고요. 그러면 실제 검색도 달라집니다. 스타트업의 PM을 찾는 동시에 큰 회사에서 신규 사업이나 신제품 출시를 맡았던 사람도 찾아볼 수 있겠죠. 

직무, 회사, 키워드로 검색한다는 점은 같지만 필요한 경험을 먼저 정의했기 때문에 검색 조건을 다르게 구성할 수 있는 겁니다.

이때 채용에 관여하는 사람들이 공유해야 할 것은 검색어뿐만 아니라 '그 검색어로 어떤 경험을 찾으려는지'입니다.

서치라이트가 고객과 처음 소싱을 시작할 때 채용 배경과 맡길 일부터 상세히 묻는 이유도 여기에 있습니다. 전달받은 JD나 조건에서 필요한 경험을 구체화하면 처음에는 떠올리지 못했던 경력에서도 후보자를 찾아볼 수 있기 때문이죠. 

엘리펀트컴퍼니의 김예지 대표와도 이 과정을 거쳤습니다. ‘글도 잘 쓰고 그로스 역량도 있는 사람’을 찾기 위해 각 역량이 필요한 이유를 함께 살펴보고, 방송 작가나 초기 창업 경험 등으로 검토할 경력의 범위를 구체화했습니다. 이 경력이 있으면 무조건 적합하다는 뜻은 아닙니다. 후보자가 맡을 일에서 출발해 필요한 경험을 쌓았을 만한 배경을 탐색 가설로 제안한 것이죠. 김예지 대표는 이 과정에서 인재 기준이 명확해졌고, 기존에 예상했던 콘텐츠 마케터의 프로필을 넘어선 후보들을 만났다고 설명했습니다.

필요한 사람을 정의하는 것부터 AI가 도울 수 있어야 합니다

그렇다고 모든 질문에 답을 내린 뒤에야 AI를 사용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 오히려 어떤 일을 맡겨야 할지, 어떤 경험이 필요한지 막막한 순간부터 AI의 도움을 받을 수 있어야 해요. 

지금 팀의 상황을 설명하면 AI가 필요한 질문을 던지고, 빠뜨린 관점을 제안하고, 필요한 경험을 쌓았을 만한 환경을 찾아 제시하는 겁니다. 사람은 AI의 제안을 자신의 조직 상황에 맞춰 검토하고 무엇이 중요한지 결정할 거고요.

서치라이트는 고객과 진행해온 이런 '정의 과정'을 앞으로의 제품에도 담고자 합니다. 사용자가 처음부터 완성된 채용 조건을 가져와야 한다고 가정하지 않기 때문입니다. 1화에서 이야기한 판단의 주도권도 사람이 모든 기준을 혼자 만들어야 한다는 뜻이 아닙니다. AI의 도움을 받으면서 왜 그 경험이 필요한지 이해하고 어떤 제안을 수용할지 결정할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

‘스타트업 출신, 7년 이상’이라는 말로 시작해도 괜찮습니다. AI는 그 조건을 바로 탐색에 사용하기 전, 어떤 일을 해낼 사람을 찾는지 구체화하도록 도울 수 있어야 합니다. 무엇을 찾을지 선명하지 않은 순간에 필요한 사람을 구체화하고 그 사람을 찾을 경로까지 넓혀주는 것, 서치라이트가 제품에 담고자 하는 소싱의 출발점입니다.