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AI 영상면접 솔루션 기업 제네시스랩은 지난 6월 30일 서울 역삼동 GS타워 아모리스홀에서 'AI to HR, 변화의 시작'이라는 주제로 기업 인사담당자 등이 참여한 가운데 'HAF : HR AI Forum'을 개최했다. 이날 행사에서는 AI를 활용, HR 혁신을 이뤄내는 방법을 소개하는 다양한 강의와 사례가 공유돼 관심을 모았다.
.jpg) HR 영역으로 확산되는 AI 이번 포럼에서는 이영복 제네시스랩 대표와 유대훈 제네시스랩 CAIO가 연사로 나서 AI를 이용한 HR 혁신에 대한 이야기를 대담 형식으로 전했다. 지난 1956년 미국의 컴퓨터 과학자이자 인지과학자인 존 매카시John McCarthy가 AI라는 용어를 '지적인 기계이자 컴퓨터 프로그램을 만드는 기술'로 정의한 이래로 AI는 현재까지 총 3차례에 걸친 기술적 붐과 정체기를 거쳐 왔다. 현재는 3차 AI붐으로 컴퓨터가 스스로 학습해 AI의 성능을 향상시키는 '머신러닝'과 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 '딥러닝' 기술을 통해 빅 데이터를 학습시킴으로써 데이터 분석은 물론 로보틱스, 자율주행차, 학습한 데이터로 창작물을 만들어내는 영역까지 확장되고 있다. AI는 HR 영역으로도 확산되고 있다. 코로나 팬데믹을 비롯한 여러 사회 현상들로 재택근무, 퇴사, 새로운 규제, 임직원 정신건강, 경쟁력 있는 인재 유치 등 다양한 HR 이슈들이 발생했고, 이러한 이슈들을 보다 편리하게 해결해주는 솔루션으로 AI 기술이 접목된 소프트웨어들이 속속 등장하고 있다. 이같은 소프트웨어들은 점점 더 발전을 거듭해 급속도로 HR 현업에 적용될 것으로 예상된다. 미래에는 AI와 HR의 접목을 통해 퇴사 예측, 로열티 유지, 성과 예측을 통한 직무 변경 추천 등 고도화된 분석까지도 제공할 날이 올 것이라 기대해본다. 물론 사회적으로 고려해야 할 사항도 존재한다. 먼저, AI 개발 중 윤리 가이드라인을 준수해야 한다. 범용적인 윤리 가이드라인을 염두에 두지 않은 채 AI를 만들게 될 경우 이제는 시장에서 자연스럽게 퇴출되고 있다. 윤리 가이드라인의 핵심은 '공정하게 학습시켰는지 설명이 가능한가'에 있다. 특히 HR 영역은 사람에 대한 이야기이기 때문에 마케팅처럼 데이터만을 갖고 투자 분석을 할 수 있는 것이 아니라, 왜 이러한 결과가 나오는지까지도 추정이 가능해야 비로소 공정성을 판단할 수 있다. 예를 들어 AI를 활용해 면접을 진행한다고 가정해보자. 이때 AI가 면접 영상을 보고 지원자의 비언어적 행동, 응답 내용 등을 분석했다면 어느 구간에서 어떤 이야기를 했기 때문에 점수에 영향을 미쳤다는 것까지도 분석할 수 있어야 한다. 또한 의도하지 않은 부분이 학습되는 편향Bias의 문제를 해결할 수 있도록 공정성Fairness을 갖춘 AI를 만들어 나가기 위한 연구도 필요하다. HR에서의 AI 활용, 어떻게 이뤄지고 있나 이어진 세션에서는 육근식 제네시스랩 이사가 연사로 나서 '실무 리더가 말하는 The Best AI Practice for HR'을 주제로 민간분야와 공공분야 HR에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 그 실제 사례를 소개했다. 채용을 둘러싼 다양한 이슈들 빠르게 변화하는 사회만큼이나 채용을 둘러싼 이슈들도 다양화되고 있다. 채용비리 근절, 공정한 기회 부여 등 채용의 공정성과 타당성에 대한 사회적 요구가 강화되고 있으며, 개별 직무에 초점을 맞춘 수시채용으로의 전환이 가속화되면서 현업이 주도하는 채용으로 변화해나가고 있다. 또, 언제든지 빠르게 채용을 진행할 수 있다는 장점에 힘입어 포스트 코로나 시대에도 비대면 전형이 여전히 채용의 큰 축으로 자리잡을 것으로 전망된다. 이러한 환경 속에서 지원자들은 자신의 역량을 증명할 전형과 기회가 제한적이라고 느끼고, 짧은 시간 동안의 형식적인 면접 진행으로 결과의 타당성에 의문을 품거나, 채용 전형 진행 과정에서 시간적·공간적 부담을 느끼고 있다. 면접관들도 피로감을 느끼고 있다. 대면 면접에서 지원자 역량 검증에 제공되는 시간이 매우 부족하고, 기본 역량 수준에 미달되는 지원자가 면접에 빈번히 응시해 면접 과정의 효과성에 대한 의문과 불만을 느끼는 것이다. 또, 면접관 간 상이한 눈높이 문제와 면접 질문과 평가에 대한 부담감을 느끼는 경우도 늘고 있다. 이처럼 사회적 변화가 가속화되고, 지원자, 면접관들의 새로운 니즈들이 대두되면서 채용담당자들은 데이터 기반의 채용 고도화를 통해 채용 결과의 타당성 확대를 요구받고 있다. 또, 수시 채용 확산으로 면접관을 비롯한 채용 관련 이해관계자간 일정 및 공간 조율이 복잡해지면서 비대면 전형 툴Tool을 활용해 채용 운영의 효율성을 확보할 필요가 커졌다. 뿐만 아니라 수시 채용 확대에 따라 개별 직무 중심의 빠른 채용을 진행하게 되면서 공채 대비 지원자 수가 감소, 상대평가가 아닌 개별 지원자에 대한 절대평가 적용 방안을 세우는 것이 중요해졌다. 채용 영역의 AI 도입 사례 이처럼 채용을 둘러싼 다양한 이슈들과 이해관계자들의 니즈들을 충족시키고자 AI를 활용하는 사례들이 늘고 있다. 민간 분야 : LG유플러스 신입 공채 LG유플러스는 지난 2019년 하반기부터 신입 공채에 AI를 활용하고 있다. LG유플러스의 경우 기존에 모집/홍보 → 인적성검사 → 1차 면접 → 인턴십·최종 면접 순으로 전형을 진행해 왔는데, 이 과정에 'AI 영상 면접 과정'을 새로이 투입했다. AI 영상 면접은 'AI를 통한 소프트 스킬 평가'와 '채용부서 주관 직무준비도 평가'로 이뤄졌는데, AI가 지원 직무에 대해 질문하고 지원자의 답변 내용을 채용부서에서 직접 평가하는 방식으로 진행됐다. BEI(Beavior Event Inteview) 형태로 질문하고 이를 AI가 분석해 직무역량을 평가함으로써 보다 역량이 뛰어난 지원자를 선발, 기존에 시간이 부족했던 1차 대면면접 과정을 충실히 이끌어나갈 수 있게 하는 기반이 됐다. 실제로 지난 2019년 하반기에 AI를 도입한 이후 입사한 직원들의 소프트 스킬 점수와 면접 합격률을 비교한 결과 상관계수가 0.5로 나타났고, BEI 점수 구간과 전형단계별 응시자 비중도 상관계수가 0.6으로 나타나 새롭게 도입한 AI 전형이 면접 과정에서 유의미하게 작용하고 있음을 알 수 있었다. 공공 분야 : 군軍 장교/부사관 채용 기존에 군軍은 군 장교/부사관 채용 시 우수 지원자 식별을 위해 3단계로 구조화된 면접평가를 진행했는데, 면접단계별로 30분 이내의 제한된 시간 동안 지원자들의 특성을 파악하기 위해서는 면접관의 판단을 보조할 수 있는 과학적인 측정 방법이 필요했다. 그러나 장기복무 지원자 선발 등 지원자가 많은 경우 채용업무를 상당 부분 예하 부대에 위임해 면접평가를 진행하게 됐고, 면접 관련 교육을 진행하더라도 부대별 면접위원의 수준이 다르고 단기간 교육만으로 전문면접위원을 육성하는 데에는 한계가 있어 인사부에서는 매년 실시되는 면접평가 준비와 진행에 대한 부담감을 호소해왔다. 이에 군에서는 지난 2019년부터 AI 채용을 도입했다. AI를 활용해 병과 및 특기별 우수근무자의 특성을 분석해 군에서 요구하는 인재유형을 정립, 지원자 중 군에 적합한 우수인재를 선발토록 했다. 또한 기존 3단계 면접을 1단계로 축소하되 면접관들이 한눈에 알아볼 수 있도록 정리된 AI 면접결과를 활용해 지원자들의 특성을 확인하고 사람이 최종 판정을 함으로써, '기계가 사람을 평가한다'는 윤리적 문제점을 극복했다. 더불어 2021년에는 군 인재상 및 역량모델링(군 우수근무자 관련 빅 데이터 분석, 일대일 인터뷰 진행) → 데이터 수집 및 평가(AI BEI 역량평가 설계, 군 우수근무자 면접 영상 데이터 수집 및 분석) → 맞춤형 AI엔진 개발(데이터 평가-BEI 역량평가 기법 활용) → 군 대상 AI 면접 선발(2022년 사관생도, 학군사관/부사관 선발 시 AI 영상면접 활용)로 AI 채용을 고도화해 나가고 있다. 군 역량 모델링 및 행동지표, 맞춤형 면접 문항을 개발해 AI 면접 과정에 적용함으로써 보다 군에 적합한 우수인재를 선발할 수 있게 된 것이다. 한편 제네시스랩은 앞으로 매월 정기 세미나를 개최, AI 기술을 통한 다양한 기업의 HR 혁신 사례와 국내외 트렌드 등 의미있는 정보를 공유해 나갈 계획이다. |
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