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채용이 어려워지는 근본적인 이유는 결국 적합한 인재가 부족하기 때문이다. 흔히 기술 발전으로 채용 과정이 점점 더 까다로워졌다고 하지만, 실제로는 모든 직무가 그런 것은 아니다. 일부는 오히려 채용이 쉬워지면서, 채용 난이도가 극단적으로 양극화되고 있다.
.jpg) .jpg) 채용의 난이도가 양극화되는 이유 맥킨지 글로벌 서베이1)에 따르면, 디자이너와 데이터 시각화Data Visualization 담당자의 채용 난이도는 2022년 기준 60~70점(100점에 가까울수록 난이도가 높음)이었지만, 2024년에는 40~50점으로 크게 낮아졌다. 이 결과는 'AI와 연관된 직무의 채용 난이도 변화'를 보여준다. 데이터와 디자인 영역은 AI와 밀접하게 연결돼 있어, AI 기술 발달로 해당 직무의 일부 기능이 대체 가능해짐에 따라 채용 수요가 줄어드는 동시에, 채용 가능한 인력의 공급은 늘어나면서 난이도가 급격히 낮아진 것이다. 즉 인력의 수가 충분해 채용이 쉬워진 사례라 할 수 있다. 반면 AI와 관련된 직무 중에서는 AI 데이터 사이언티스트, AI 컴플라이언스 전문가, AI 윤리 전문가의 채용 난이도가 가장 높았다. 새로 등장한 직무라 적합한 인재가 충분하지 않기 때문이다. 다시 말해 적합한 인력의 유무가 채용 난이도를 결정하는 핵심 요인으로 작용한다는 것이다. 아무리 채용 기술이 발전하고, AI로 인해 채용 과정의 효율성과 편의성이 증가해도, '좋은 사람이 있어야 한다'는 채용의 본질적 고민은 결코 사라지지 않는다. 이 때문에 기술의 발전만으로 모든 포지션을 손쉽게 채용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 변화의 속도가 빠르고 직무 영역이 넓어지면서, 채용 과정은 보다 복잡하고 위험 부담이 큰 형태를 띠고 있다. 기술의 발전이 일부 영역에서는 빠르고 정확한 효율화를 가져오지만, 동시에 추가적인 복잡성과 위험성을 더하는 역설도 발생한다. 후보자 개개인의 특성과 기업 환경을 고려해 즉각적으로 채용 프로세스를 조정해야 하고, 기업간 업무 환경이 상향평준화됨에 따라 이를 맞추고 협의하는 과정도 상당히 어렵다. 결국, 적합한 사람이 없다는 본질적 어려움뿐 아니라, 적합한 후보자가 기업에 만족하고 합류 결정을 내릴 때까지의 전체 과정에서 발생하는 난이도 또한 증가하고 있는 것이다. 그렇다면 AI로 인해 채용 난이도가 양극화되는 상황은 앞으로 채용 현장에 어떤 변화를 가져올까? 빠르게 변화하는 환경에서 정확한 예측을 하기는 어렵지만, 채용 과정에서 AI 기술이 가진 장점과 한계를 먼저 이해하고 전략적으로 활용하는 것이 현명한 대응의 실마리가 될 것이다. .jpg) AI 채용, 도약과 딜레마 사이 AI는 인재확보 영역에서 점점 중요한 역할을 하고 있다. 포브스 아티클에 따르면, AI는 후보자 최종 선택Selection의 정확도를 높이고, 하이어링 타임라인Hiring Timeline을 가속화하는 데 기여한다.2) 채용의 리드타임Lead time이 짧아지는 것이 항상 긍정적인 것은 아니지만, 선발 정확도가 높아진 상태에서 기간까지 단축된다면 핵심인재 확보 경쟁력은 크게 강화될 수 있다. 후보자를 찾는 소싱Sourcing 과정에서도 AI는 기존 키워드 매칭을 넘어선 기능을 제공한다. 단순히 이력서에 명시된 기술만을 검색하는 것이 아니라, 문맥을 통해 이력서에 드러나지 않는 기술을 추론할 수 있다. 사람이라면 놓칠 수 있는 경력의 흐름과 문맥까지 분석해 후보자를 제안함으로써, 핵심인재 발굴 과정에서 보다 신중한 선택을 가능하게 한다. 가장 최신 기술이 먼저 적용되는 영역은 ATSApplicant Tracking System다. 미국의 ATS 기업인 '레버Lever'와 '그린하우스Greenhouse'는 AI 기반 채용 도구의 대표 사례로 꼽힌다. 레버는 AI 인터뷰 기능을 통해 면접 기록과 메모를 자동화하고, 면접관이 후보자에게 더 집중할 수 있도록 지원한다. 또한 포지션 오픈 단계에서 진행된 현업과의 전략 회의 내용도 요약해 제공하며, 면접에서 후보자와 면접관의 발언 비중을 분석해 후보자가 더 많이 이야기하는 인터뷰가 될 수 있도록 적절한 데이터를 제공한다. 면접 영상 분석을 통해 후보자의 감정을 파악하고, 면접관이 피해야 할 위험도가 높은 질문을 안내하는 기능도 갖추고 있다. 그린하우스는 각 포지션에 맞는 인터뷰 프로세스, 질문, 평가표를 자동 구축하며, 기존 데이터베이스에서 최적 후보자를 선별해 제안한다. 후보자가 제안을 수락할 가능성이 높은 시점도 예측하며, 설문조사 피드백 분석을 통해 후보자의 감정을 파악하고 채용 프로세스에 대한 개선점을 제안한다. 이처럼 AI는 단순 효율화 도구를 넘어, 채용담당자의 의사결정을 지원하고, 더 나은 예측과 개선 포인트를 제공하는 전략적 파트너로 활용되고 있다. 하지만 AI 채용에는 우려도 존재한다. 가장 큰 문제는 '신뢰도'인데, 이와 관련된 대표적인 예시로 2018년 벌어진 아마존의 AI 채용 사례를 들 수 있다. 아마존의 AI 기반 채용 시스템은 기술직 채용 과정에서 여성 지원자를 차별했다. 당시 여성 STEM 종사자는 전체의 24%에 불과했기 때문에, 이 데이터에 기반한 AI는 남성 지원자를 선호하도록 학습됐다. 이 때문에 '여성'이라는 단어가 포함된 이력서는 자동적으로 후순위로 밀렸다. 결과적으로 아마존은 해당 AI 필터링 도입을 취소하고 재점검을 진행했다. 이처럼 AI를 활용해 채용을 진행할 때는 성별뿐만 아니라 특정 학력이나 기업 출신 데이터를 기반으로 점수를 높이는 등 데이터 편향에 따른 결과가 발생할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 지원자 입장에서도 AI가 본인을 평가하는 방식에 대한 불안감을 느껴, '잘 보이기 위한' 전략에 집중한다면 본질적인 검증 과정이 훼손될 가능성이 있다. 그럼에도 AI는 채용 과정에서 적합도가 높은 후보자 선별, 디테일한 검증 포인트 발굴 등 빠르게 활용 영역을 확장하고 있다. 이러한 발전은 AI 채용의 신뢰도 측면에서도 점차 긍정적인 변화로 이어질 것으로 기대된다. AI 시대, 채용담당자의 준비사항 채용의 장단점이 극명해지고, 그 경계마저 점점 옅어지고 변화하는 AI 시대에, 채용담당자들은 무엇을 준비해야 할까? 먼저, 채용의 규모는 축소되고 있지만 역할과 기능은 강화되고 있다. 채용부서는 이제 비용을 사용하는 부서에서 매출을 견인하는 부서로, 전략적 드라이버Strategic Driver이자 비즈니스 성공의 핵심 역할로 변화하고 있기에, 이를 이끄는 담당자의 역할 또한 변화할 수밖에 없다. AI가 기술로 채용의 효율성을 더해준다면, 채용담당자의 역할은 더욱 소프트 스킬Soft Skill에 치우치게 된다. 기업에서도 채용담당자에게 내·외부 핵심인재와의 관계 구축을 통한 '인재 준비' 역할을 더 기대하게 될 것이다. 운영과 반복화 작업은 AI가 수행하고, 판단과 창의성, 관계 구축 영역은 인간에게 요구되는 것이다. 또한 회사의 T/O가 발생한 순간부터 움직였던 채용담당자의 역할은 이제 '실행'보다 '대비'에 초점이 맞춰진다. 인재들과 미리 관계를 맺고 있지 않으면 필요한 시점에 원하는 인재를 확보하기 어렵다. 이미 좋은 사람을 채용하는 행위를 더 이상 운에 맡길 수 없는 시대가 됐으며, 특정 포지션에 필요한 스킬을 가진 인재가 마침 좋은 타이밍에 우리 회사의 제안을 받고 완벽한 인터뷰를 거쳐 오퍼를 수락하고 입사할 확률은 결코 높지 않다. 핵심인재들은 이미 자신의 경력 계획에 따라 움직이고 있기 때문에, 기업의 채용담당자들은 원하는 인재를 확보하기 위해 미리 핵심인재들과의 관계를 구축하고 전략적으로 대비해야 한다. AI 시대에는 기술 변화에 적응하고 회복탄력성을 가진 'Future-ready Workforce', 즉 미래를 준비하는 인재가 중요해지고 있다. 인재확보 전문가 또한 회사의 인재로서 비즈니스 방향성과 변화에 따라 좋은 인재를 미리 준비하고 대비하며, 꼭 채용이 아니더라도 회사의 주요 의사결정권자들과 외부 핵심인재가 지속적으로 연결되도록 네트워크를 형성해야 한다. 이를 통해 필요한 시기에 좋은 포지션을 제안할 수 있고, 좋은 인재를 통해 의사결정과 회사의 성장을 지원하는 것이 인재확보 담당자의 역할일 것이다. 앞으로 기업은 채용담당자에게 장기적인 비즈니스 목표와 성장 전략에 맞는 인재를 미리 찾고 영입하는 역할과 복잡한 변수를 능숙하게 다루는 전문가 역할을 요구할 것이며, 후보자의 경력 목표와 가치를 이해하고 그에 부합하는 기회를 찾아 제안하는 전문가의 역할도 기대할 것이다. 인재와 기업 모두가 원윈Win-Win하는 채용을 위해 복잡한 문제를 풀고 전략적 의사결정을 지원하는 사람이 바로, 새로운 AI 시대 변화된 채용담당자의 역할이다. 끝으로 "적합한 사람을 적합한 직무에 매칭하는 이 본질적인 과제를 AI가 정말 잘 해결할 수 있을까?"라는 질문을 던지며 본고를 마무리하고자 한다. _______________________ 1) The state of AI : How organizations are rewiring to capture value, 2025. 03. 12 2) AI's Role In Revolutionizing Talent Acquisition And Retention, 2023. 08. 01 |
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《리크루터의 채용 실무 가이드》 저자
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