AI를 통해 채용 공고뿐 아니라 잠재적 인재 발굴 방식으로 전환
AI가 방대한 데이터베이스 활용, 적합한 인재 신속히 탐색해 추천기업 채용의 미래를 재정의...AI 리크루팅으로 채용 혁신
선제적 탐색과 효율성으로 기업 경쟁력 강화
주요 기업들은 AI를 통해 채용 공고뿐 아니라 잠재적 인재를 발굴하는 방식으로 전환 중이다.
[아웃소싱타임스 김민수 기자] AI 기술이 채용 시장에서 혁신적인 변화를 이끌며, 인재 탐색 과정을 중심으로 기업의 채용 효율성을 비약적으로 개선하고 있다.
기존의 수동적 채용 방식에서 벗어나, AI는 방대한 데이터 분석과 예측 기술을 활용해 적합한 인재를 신속히 발굴하고 추천하는 데 중점을 두고 있다. 이와 같은 변화는 기업들에게 지속 가능한 경쟁 우위를 제공하며, 기존 채용 관행을 혁신적으로 변화시키고 있다.
LG경영연구원이 2024년 12월 발표한 `채용 AI, 선발보다는 탐색에 유용` 보고서에 따르면, AI를 활용한 채용 시장은 지난해 1.2조 원 규모로, 연평균 15%의 성장률을 기록하며 빠르게 확장되고 있다. 이 보고서는 특히 AI 기술이 기업의 채용 효율성을 높이고, 보다 넓고 다양한 인재풀에 접근하는 데 중요한 도구가 되고 있음을 강조하고 있다.
주요 기업들은 AI를 통해 채용 공고뿐 아니라 잠재적 인재를 발굴하는 방식으로 전환 중이다. 이는 채용 과정의 패러다임 전환을 상징하며, 기업들이 보다 넓고 다양한 인재풀을 탐색할 수 있는 기회를 제공한다.
■ AI 리크루팅의 잠재력과 효율성
AI 리크루팅은 인공지능 기술을 활용하여 기존 채용 공고 중심의 수동적인 방식에서 벗어나, 오픈 웹과 같은 다양한 데이터 소스를 통해 적합한 인재를 발굴하는 혁신적 과정이다. 한 가지 사례로, AI는 링크드인과 깃허브 등에서 프로필 데이터를 분석하여 희귀 기술을 보유한 후보자를 신속히 탐색하고 기업에 추천할 수 있다.
이 기술은 기업이 필요 조건을 입력하면, AI가 방대한 데이터베이스를 활용하여 적합한 인재를 신속히 탐색하고 추천하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 희귀 기술을 보유하거나 독특한 배경을 가진 인재를 발굴할 수 있는 효율성과 접근성을 제공한다.
또한, AI는 단순한 데이터 검색을 넘어 예측 분석 기술을 활용해 특정 인재의 이직 가능성을 예측하거나, 보유 스킬을 추정하는 등 고도화된 분석을 제공함으로써 채용 성공률을 높이고 있다. 이러한 과정은 특히 빠르게 변화하는 기술 산업에서 필요한 전문 인력을 신속히 확보하는 데 효과적이다.
AI 리크루팅의 또 다른 장점은 채용 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 점이다. 기업들은 채용 공고를 내고 지원자가 나타나기를 기다리는 수동적인 채용 방식에서 벗어나, AI를 활용해 선제적으로 인재를 탐색하고 접근할 수 있다. 이는 글로벌 인재풀을 활용하거나, 특정 지역과 분야에서 희소한 기술을 보유한 인재를 찾아내는 데 특히 유리하다.
■ AI 선발의 한계와 법적 리스크
그러나 AI 선발 과정에는 한계와 위험도 존재한다. AI 기술의 편향성과 블랙박스 문제로 인해, AI가 어떤 기준으로 결정을 내렸는지 알기 어려워 신뢰성과 투명성 부족 문제가 제기되고 있다. 이는 지원자들이 평가 기준을 이해하지 못해 불공정하다고 느낄 수 있으며, 기업들도 AI의 판단 과정을 명확히 설명하기 어려운 상황을 초래한다.
공정성을 보장하는 데이터셋 구축과 AI의 판단 과정을 명확히 설명할 수 있는 기술 개발이 필수적이라는 목소리가 높다.
이를 해결하기 위해 공정성을 보장하는 데이터셋 구축과 AI의 판단 과정을 명확히 설명할 수 있는 기술 개발이 필수적이라는 목소리가 높다. 이러한 문제는 특히 학습 데이터가 충분하지 않거나, 데이터 자체에 편견이 내재되어 있는 경우 심화된다.
이로 인해 AI가 합리적인 판단 기준에 따라 지원자를 평가하지 못하거나, 결과를 납득할 만한 설명을 제공하지 못하는 상황이 발생할 수 있다.
미국과 유럽에서는 이러한 편향성과 투명성 문제를 해결하기 위한 법적 규제가 강화되고 있다. 뉴욕시는 최근 AI 기반 채용 도구의 편향성 감사를 의무화하는 법안을 시행하며, 감사 결과를 공시하지 않을 경우 해당 도구의 사용을 금지하고 있다.
유럽연합 또한 AI를 고위험군으로 분류하고, 시장 출시 전 공정성과 안전성을 입증할 것을 요구하고 있다. 국내에서도 이와 같은 움직임에 발맞춰, 선발 AI의 공정성과 투명성을 보장하기 위한 규제안이 발의되고 있다.
AI를 활용한 탐색은 다양한 배경과 경험을 가진 인재를 발굴할 수 있는 가능성을 열어주며, 기업의 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 중요한 요소로 작용한다.
■ 국내 및 글로벌 채용 트렌드
국내에서도 AI를 활용한 채용은 점차 확대되고 있지만, 여전히 일부 공공기관과 대기업 중심으로 이루어지고 있다.
대표적인 사례로, 한 공공기관은 AI 기반 서류 심사 시스템을 도입해 지원자 평가 시간을 절반으로 줄였으며, 대기업 중 한 곳은 AI를 통해 글로벌 인재 탐색을 강화하여 채용 효율성을 크게 높이고 있다. 특히, 국내 기업들은 AI를 인재 선발보다는 탐색 중심으로 활용하는 방향으로 전환해야 한다는 지적이 나온다.
AI를 활용한 탐색은 다양한 배경과 경험을 가진 인재를 발굴할 수 있는 가능성을 열어주며, 기업의 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 중요한 요소로 작용한다.
글로벌 시장에서는 AI를 통해 채용의 효율성을 높이는 동시에, 공정성을 확보하기 위한 기술 개발이 활발히 진행 중이다. 미국의 일부 기업들은 AI를 활용한 탐색 과정을 통해 인재 발굴과 평가를 동시에 수행하며, 채용의 투명성과 객관성을 향상시키고 있다. AI 기술이 성숙함에 따라, 기업들은 채용의 전 과정에서 기술을 활용하는 사례를 늘리고 있다.
■ 윤리적 기준과 법적 프레임워크 마련되어야
경기대학교 경영대학원의 이대성 교수는 "AI를 활용한 채용 과정은 기업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있지만, 공정성과 투명성을 확보하기 위한 기술적 발전이 더욱 필요하다"고 말했다.
그는 "기업들이 채용 AI의 이점을 극대화하기 위해서는, 데이터의 편향성을 줄이고, 후보자들에게 충분히 설명 가능한 채용 과정을 구축해야 한다"고 강조했다. AI 기술의 발전과 더불어, 이를 보완할 수 있는 윤리적 기준과 법적 프레임워크가 마련되어야 한다는 점도 덧붙였다.
한편, 엔잡얼라이언스 서춘현 대표는 "AI 채용 기술은 앞으로도 진화할 가능성이 크다"며, "기업들이 AI 도입 초기에 발생할 수 있는 시행착오를 줄이기 위해 전문 컨설팅을 활용하는 것도 중요한 전략"이라고 조언했다.
AI 기술의 발전은 채용 시장에 새로운 가능성을 열고 있다. 그러나 이러한 기술이 공정성과 투명성을 담보할 수 있도록 법적, 기술적 개선이 동반되어야 한다.
구체적으로 기업은 데이터 편향성을 줄이기 위해 투명한 데이터 공유 플랫폼을 구축하고, 규제 당국은 이를 기반으로 AI 도구의 공정성을 검증하는 인증 제도를 마련할 수 있다.
이러한 협력은 채용 과정의 신뢰성을 높이고 기업과 후보자 간의 상호 신뢰를 구축하는 데 필수적이다. 이를 통해 기업들은 미래의 채용 경쟁력을 강화하고, 기술을 활용한 채용 혁신을 성공적으로 이룰 수 있을 것이다.
