속도의 함정에 빠진 채용, AI는 어디까지 돕는가 작성일 04-24 135 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[HR을 부탁해] "지금 필요한 건 속도가 아니라 문제 정의"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="B5yFfgsdN5"> <p contents-hash="ab3c2297108ed5feb343344827e9f66f7c8848de678963dd90a787840b046913" dmcf-pid="be8imZqygZ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이주환 캔디드 대표)'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다.</p> <p contents-hash="b1ae2791295d8804b8165297c7b3361c0ebfcb549c2d71a23e7b9dcbc23b478b" dmcf-pid="Kd6ns5BWaX" dmcf-ptype="general">오늘날 채용 시장의 화두는 단연 ‘속도’다. 기업은 얼마나 빠르게 사람을 뽑을 수 있는가에 몰두하고 있고, 이 흐름은 기술의 힘을 빌려 점점 더 정교하게 고도화되고 있다. 직무기술서는 빠르게 생성되고, AI 기반 추천 시스템을 통해 수백 명의 후보자가 즉시 확보된다. Dripify와 같은 자동화 도구로 맞춤형 메시지를 보내고, ATS(Applicant Tracking system)를 활용해 서류 전형부터 인터뷰 조율까지 대부분의 절차가 자동으로 돌아간다. 채용은 하나의 퍼널 최적화 작업처럼 운영되고 있다.</p> <p contents-hash="55f4b22a19d661c1c6e1163f3358e4f65aa0a59bb5994283fe07c658d11e488e" dmcf-pid="9JPLO1bYNH" dmcf-ptype="general">후보자 쪽의 흐름도 다르지 않다. 이직을 결심하면 이력서 자동화 도구를 열고 몇 분 안에 이력서를 완성한다. 원하는 회사의 키워드에 맞춰 자신의 경험을 재구성하고, 수십 곳에 지원을 시작한다. 기업과 후보자 모두 ‘더 빠른 채용, 더 빠른 전환’을 목표로 AI를 동원해 속도를 끌어올리고 있는 셈이다. 그러나 그 결과는 기대와 달리 만족스럽지 않다. 기업은 여전히 “적합한 사람을 찾기 어렵다”고 말하며, 후보자 역시 입사 후 빠르게 이탈하는 일이 반복된다. 속도는 높아졌지만, 채용의 정확도는 개선되지 않았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d374db16d2b2f8eec3ba7d4775dca10a8a3483073fc07593cf7f980821dc6b63" dmcf-pid="2iQoItKGcG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="면접 관련 자료사진(제공=이미지투데이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/24/ZDNetKorea/20250424083017139ipcx.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="zc74gh5rNt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/24/ZDNetKorea/20250424083017139ipcx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 면접 관련 자료사진(제공=이미지투데이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="bfbe71c0cc3fa2ec0468a2417b926832a91d83c94da39892ca982bb8d60c2ec0" dmcf-pid="VnxgCF9HAY" dmcf-ptype="general">이유는 단순하다. ‘문제 정의’ 없이 프로세스만 최적화 됐기 때문이다. 많은 기업들이 직무기술서를 만들면서도 그 포지션에 진짜 필요한 역량이 무엇인지, 조직 내 어떤 역할을 수행해야 하는지 깊이 고민하지 않는다. 후보자 또한 어떤 환경에서 자신이 성과를 낼 수 있는지, 어떤 팀 문화와 일하는 방식이 자신과 맞는지를 정리하지 않은 채 키워드 중심의 이력서 작성에만 몰두한다. 정의되지 않은 상태에서 진행되는 이러한 빠른 채용은 높은 불일치와 빠른 이직으로 이어지기 쉽다.</p> <p contents-hash="1c0740ae256ed17e702ba27d673531e140c7027b55fb68f9c58eeb4c74676fff" dmcf-pid="fLMah32XgW" dmcf-ptype="general">이 상황에서 AI는 문제 해결 도구가 아니라 속도를 높이기 위한 수단으로만 작동하게 된다. 방향을 잡지 않은 채 가속페달만 밟고 있는 형국이다. 그러나 문제는 AI 자체가 아니다. AI는 ‘어떻게 채용할 것인가’를 설계하는 데는 매우 유용한 도구다. 다만 그 유용성이 발휘되기 위해서는 먼저 ‘무엇을 채용할 것인가’, ‘왜 채용하는가’에 대한 정의가 선행돼야 한다. <strong>문제를 정의하지 않은 채 효율만 높이면, AI는 오히려 불일치를 더 빠르게 만드는 기술이 될 뿐</strong>이다.</p> <p contents-hash="98790d36a71115d3df8175c64705108732147cb252c38638f272925042f314b4" dmcf-pid="4oRNl0VZAy" dmcf-ptype="general">테슬라의 창업자 일론 머스크는 다양한 인터뷰와 강연에서 “모든 문제는 본질부터 생각하라”는 사고법을 반복해 강조해왔다. 문제 정의가 잘못된다면, 아무리 좋은 해결책이 나와도 그 문제를 위한 정답이 아닐 수 있다는 의미다. 문제를 근본부터 정의해야 기술도 제대로 작동할 수 있다는 그의 사고방식은 채용에서도 그대로 적용된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="516734dd484867645e81e1325242ebe46846b43e4c93680fb380092804bcaa2b" dmcf-pid="8gejSpf5aT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="채용 관련 사진(제공=이미지투데이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/24/ZDNetKorea/20250424083017512ynkd.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="qlv12LrRN1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/24/ZDNetKorea/20250424083017512ynkd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 채용 관련 사진(제공=이미지투데이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="54960db1cb0604664a7f4852c8e5b122e513dbc1a6199d87eb2c7aa6da5f7a23" dmcf-pid="6adAvU41Nv" dmcf-ptype="general">AI는 주체가 아닌 도구다. 이 도구가 유용하게 작동하기 위해서는 기업과 후보자 모두 자신에게 먼저 물어야 한다. 우리는 어떤 사람을 뽑고 싶은가. 나는 어떤 회사에 있어야 성장할 수 있는가. 이 질문에 대한 답이 분명할 때, AI는 가속페달이 아닌 네비게이션으로서 제 기능을 다할 수 있다.</p> <p contents-hash="7774471de2b5ff671acfea9b7bb6b1d453d47fb54ad9081663703c36840e5daf" dmcf-pid="PNJcTu8tNS" dmcf-ptype="general"><strong>지금 필요한 건 속도가 아니라 정의</strong>다. AI를 쓸 수 있는 능력이 아니라, 무엇을 위해 쓸 것인지를 생각하는 사유다. AI의 시대일수록, 생각의 깊이가 결과를 갈라놓는다.</p> <p contents-hash="d991c7779d0fe1c256cab23661dd2f596c809cfc78e0051c2c3a853b2b87934c" dmcf-pid="Qjiky76FNl" dmcf-ptype="general">이주환 캔디드 대표(juan@teamcandid.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI·클라우드 고성장에도…인터넷 규제 입법은 낙제점 04-24 다음 인재는 떠나고 조직은 멈췄을 때...HR 고민 나누고 푼다 04-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
