채용 분야에 인공지능이 적용되기 시작한 것은 2017년부터이다. 마이더스아이티가 인공지능 채용솔루션을 출시하고, 블라인드 채용의 필요성이 높아지면서 2018년 이후 빠르게 확산되었다. 한편으로, 인공지능 채용에 대해서 지원자의 60%가 부담스럽게 생각하고, 인사담당자의 70%는 반대한다는 조사결과도 발표되었다. 인공지능 채용의 도입 상황과 장단점을 정리해본다.
인공지능 채용 대상 업무: Sourcing, Screening, Matching
글로벌 기업들이 채용에서 인공지능을 활용하는 분야는 다음 세 가지가 주류를 이루고 있다
▶ 후보자 발굴(Candidate Sourcing): 구직자들은 자신의 정보를 소셜 사이트 또는 채용 사이트에 올려 놓는다. 채용을 원하는 기업의 인터넷 사이트에 직접 이력서를 올리기도 한다. 채용 담당자는 방대한 규모의 이력서들을 검토하여 원하는 스펙을 갖는 후보자를 찾아내는 일을 인공지능이 수행한다.
▶ 후보자 평가(Candidate Screening): 후보자들의 이력서를 평가하거나 후보자와 면접을 통해서 일정한 수준을 갖춘 후보자들을 골라내는 일을 수행한다. 인공지능은 기존에 우수한 성과를 내고 있는 직원들의 데이터와 비교하는 방식으로 선발한다.
▶ 후보자 매칭(Candidate Matching): 채용 담당자들이 가장 어려워하는 분야는 필요한 직무와 구직자를 매칭하는 일이다. 경력 직원의 경우는 보유한 스킬과 경험에 따라서 직무 적합성을 판단해야 한다. 인공지능은 개인적 특성, 기술, 희망 연봉 등을 종합적으로 고려하여 적합 정도를 판정한다.
우리나라의 인공지능 채용 활용 현황
우리나라의 인공지능 채용은 크게 두 가지 분야에 활용되고 있다.
첫 번째, AI 서류전형은 AI가 지원자의 자기소개서를 분석해 지원자가 조직과 직무에 어울리는 우수 인재인지를 판별하는데 필요한 정보를 제공하는 것이다. 그룹사 등 대규모 공채의 경우 수천, 수만 명의 지원자가 자기소개서를 제출하게 된다. 기본적으로는 자기소개서 표절 검증 등에 적용되고 있고 나아가서 문장 구성 단어 등을 살펴보며 지원자의 성향을 예측하여 서류전형 합격여부를 결정하는 부분까지 활용 중이다.
두 번째, AI 면접전형은 AI가 지원자에게 질문을 하고 지원자는 면접 질문에 대답하는 모든 순간의 지원자의 반응을 실시간으로 모니터링 하는 방식이다. 지원자는 마이크가 달린 해드셋을 착용하고 모니터를 바라보며 화상캠 앞에서 면접을 보는 방식이다. AI 면접관은 얼굴표정과 얼굴색, 음성의 높낮이와 속도 등과 같은 비언어적 표현과 긍정적, 부정적 단어 사용의 빈도는 물론 미세한 뇌파 변동까지 감지한다.
[표] AI 채용 활용사례 / 출처: https://m.catch.co.kr/Comp/CompThemeRank?TCode=233&ViewType=Comp
위 표와 같이 국내 대기업들은 서류심사부터 인적성검사, 면접분야까지 AI를 도입하고 활용범위를 확장해 나가고 있다. 마이다스아이티(AI 역량검사 개발업체)에 따르면 국내 850개 기업이 해당 AI 역량검사를 적용하고 있다고 한다. 해외에서는 이미 구글, IBM을 비롯해 유니레버, 소프트뱅크 등 유수의 기업들이 선도적으로 AI를 활용하고 있다.
인공지능 채용의 장점
1. 높은 효율성
대기업 공채의 경우 수많은 지원자들이 지원을 하고, 제출된 지원 서류를 검토하는데 많은 시간과 인력이 필요하다. 수많은 지원서를 검토하기에 인사팀의 인력만으로 부족하여 각 부서별 인원들을 차출하여 서류전형을 진행하는 경우도 종종 있다. 하지만 AI를 활용하면 그 시간과 자원을 절약할 수 있다.
인공지능이 자기소개서를 평가하는데 걸리는 시간은 평균 3초다. 1만 명의 자기소개서를 평가하는 데 8시간이 걸린다. 반면 같은 일을 인사 담당자 10명이 처리하려면 하루 8시간씩 7일이 필요하다(SK C&C의 왓슨 기반 인공지능(AI) ‘에이브릴(Aibril)’ 홍보자료 중).
실제로 쌍용자동차의 경우 연간 1만명에 달하는 지원자를 2명의 인재경영팀 직원이 담당하는데 AI 채용 솔루션을 사용하고 있다. 서류 자동심사 기능을 통해 허수 지원자를 가려내고 AI 면접을 통해 온라인으로 면접 및 직무역량검사를 진행하고 직무적합도와 역량데이터를 기반으로 인재를 선발한다(마이다스아이티 inAIR 홍보자료 중).
2. 객관적이고 공정한 채용 보장
AI 면접은 기존의 대면면접의 문제점으로 지적되어 왔던 청탁 등으로 인한 채용비리 그리고 후광효과, 최근효과 등 면접관의 주관적인 판단에 영향을 받을 수 밖에 없는 평가 오류 문제를 해결할 수 있다. 또한 평가관이 여럿으로 구성될 경우 편차 문제도 극복 가능하다.
AI 면접관은 일관적, 객관적인 데이터로 학습하여 지원자들의 데이터를 분석, 평가한다. 주로 조직내 과거 면접데이터와 입사 후 평가데이터, 역량우수자들의 업무능력 데이터를 학습하였고 지원자 자기소개서와 비교하여 해당 직무 적합성을 판단한다.
인공지능 채용의 단점
1. 편향성을 지니고 있다
인공지능 학습 알고리즘이 기존에 형성된 데이터를 토대로 이루어지기 때문에 기존 평가관들의 편향을 그대로 담을 수밖에 없다는 것이다.
실제로 2018년 10월 아마존은 2014년부터 개발해오던 인공지능 채용시스템 알고리즘을 폐기했다고 밝혔다. 프로그램을 테스트 해본 결과 여성 차별적 문제가 나타난 것이다. 그동안 IT 기업 지원자 중에 남성이 많았기 때문에, 기존 데이터를 기반으로 학습한 AI가 ‘남성 편향적’으로 서류를 분류한 것이라고 이유를 설명했다. 실제 프로그램은 지난 10년간 회사가 수집한 이력서 패턴을 익혀 지원자들을 심사했다. 이 과정에서 AI가 남성 비율이 큰 IT 업계 현실을 그대로 학습했던 것이다.
2. 부정적인 여론이 있다
[그림] AI 채용 설문조사 결과 / 출처: 인크루트
인크루트의 설문조사에 따르면 아직 구직자의 40%는 AI 채용에 반대하고 있다고 한다.
‘사람은 사람이 뽑아야 한다’는 입장이 대부분이었다. 또한, AI 기술력에 대한 한계(33%), 평가기준이 획일화되기 때문에(23%), 컴퓨터에게 평가받는 것에 대해 거부감이 들어서(20%) 등이 주요 반대이유로 꼽히고 있다. 국내 정서상 AI가 아직 사회적으로 신뢰성을 공인 받지는 못하고 있는 것으로 보인다. 이는 AI 채용에 반감을 가지는 우수 지원자 감소, 기업 채용브랜딩에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있어 한 명의 우수인재라도 더 선발해야하는 기업입장에서는 부담으로 작용할 수 있다.
AI 채용, 앞으로는?
사실 앞에 언급한 AI의 편향성 그리고 부정적 여론 이외에도 표정이나 체온, 심박수 등 생체신호를 수집하고 처리하는 것은 프라이버시 보호관련에서 논란이 될 수 있을 것이다. 또한, 실제로 경찰에서 사용중인 거짓말 탐지기조차도 증거능력에 대해 인정하지 않고 참고 용도로만 사용하고 있는 실정을 감안하면 채용에 있어서도 표정, 체온 변화 등으로 지원자의 호감도, 매력도, 성향 등을 판단할 수 있는 보다 명확한 연구 결과가 필요하다.
이와 같이 앞으로 보완해야할 부분이 있음에도 불구하고 AI의 도움을 받는다면 시간과 공간의 제약을 극복하여 보다 많은 사람들이 공정한 기회를 얻을 수 있다. 또한, 기업의 입장에서도 효율적으로 공개채용을 진행할 수 있다. 기존의 자기소개서 표절 여부를 검토하는 부분이 AI로 대체된다면 시간 절약은 물론, 인재 한 명 한 명에 대해 꼼꼼하게 검토할 수 있을 것이다. 그리고 AI가 제공해주는 과학적이고 분석적인 데이터를 통해 보다 자세히 지원자의 성향을 파악할 수 있다는 장점을 무시하긴 어려울 것이다.
채용 과정은 구인 기업과 구직자의 만남이다. AI채용은 구인 기업 입장에서 구직자를 선별하는데 도움이 된다. 채용이 구인 기업과 구직자 모두에게 최적의 결과를 주기 위해서는 매칭 플랫폼으로 작동하는 것이 바람직하다. 구인 기업은 자신의 기업에 가장 적합한 구직자를 선별하고 또한 구직자는 자신의 입장에서 가장 좋은 직업을 선택할 수 있는 양면 시장 접근이 필요하다. 한 가지 전제는 이러한 모든 판단이 데이터에 기반을 둔다는 점이다. 데이터 프라이버시, 데이터 편향성, 데이터 분석 정밀도 등이 관건이 될 것으로 보인다.
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