이 콘텐츠는 잡코리아의 채용 관리 솔루션 ‘나인하이어’에서
HR · 채용에 고민을 갖고 계신 분들을 돕고자 제작했습니다😀
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이 글에서 다루는 내용
AI 채용은 현재 ①AI 매칭 & 채용 공고 추천 ②지원서 스크리닝 ③AI 면접 ④지원자 커뮤니케이션 자동화 4가지 분야에서 가장 활발히 활용되고 있습니다.
AI 채용 대표 사례: 잡코리아의 룹(LOOP), 유니레버의 AI 채용 시스템, SK의 생성형 AI 채용 서비스, 챗봇 올리비아(Olivia)
AI 채용 도입은 채용 리드타임 단축과 평가 객관성 확보에 효과적이지만, 인재와의 관계 형성은 여전히 채용 담당자의 핵심 역량으로 남아있습니다.
지난 ‘AI는 채용을 어떻게 바꾸고 있는가?’ 콘텐츠에서는 AI가 채용에 미치는 영향에 대해 살펴보았습니다.
AI는 이미 많은 기업에서 채용에 테스트하고 있거나 활용하고 있습니다. 채용 담당자들이 일상적으로 단순 반복하던 업무를 AI가 대신 처리하여 채용 담당자의 리소스를 아낄 수 있고, AI는 정량적인 분석으로 보다 공정하고 객관적으로 지원자를 평가하는 데도 기여합니다. AI가 채용 담당자의 일을 대신 하는 만큼, 채용 담당자에게는 인재와 긍정적인 관계를 맺은 ‘관계 개발’ 역량이 더욱 요구됩니다
AI가 채용에 미치는 영향은? ▶ ‘AI는 채용을 어떻게 바꾸고 있는가?’ 더 읽어보기
그렇다면 AI는 실제 채용 현장에서 어떤 부분에 활용되고 있을까요?
채용에서 AI가 활용되는 분야는 무엇이 있는지와, 그와 관련된 국내외 기업 사례를 함께 살펴보겠습니다.
기존에, 구직자는 자신의 직무 · 연차 · 연봉 수준 등 여러 기준에 맞춰 다양한 경로를 통해 채용 공고를 검색했습니다. 기업은 자사 채용 직무에 가장 적합한 지원자를 찾기 위해 다양한 경로(채용 플랫폼, 개인 SNS 등)를 활용했죠.
구직자는 자신에게 가장 적합한 채용 공고를 찾는 데 시간을 쏟고, 기업도 가장 적합한 지원자를 찾는데 상당한 시간을 써야 했습니다.
하지만 AI는 지원서나 포트폴리오, 가장 최근에 검색한 채용 공고 등 지원자의 여러 정보를 분석하여 지원자에게 가장 적합한 채용 공고를 추천해 주고, 반대로 기업의 채용 직무에 가장 적합한 지원자를 선별하여 기업과 지원자를 연결해 줍니다.
기업은 AI를 통해 지원자를 찾는 공수를 줄일 수 있고, 지원자는 자신이 원하는 채용 공고를 쉽게 찾을 수 있습니다.
잡코리아는 업계 최초로 생성형 AI인 ‘룹(LOOP)’을 자체 개발하여 자사 매칭 서비스인 ‘원픽(OnePick)’에 적용했습니다. 룹(LOOP)은 지원자 이력서를 한 줄로 요약하여 합격 가능성이 높은 인재를 선별, 기업에 추천하여 채용 담당자가 인재를 찾고 평가하는 시간을 대폭 줄여줍니다.
구직자에게는 AI 추천 공고를 보여주는데, 2,400만 건 이상의 구직자 데이터를 학습하여 구직자 데이터 최근 구직자의 행동 패턴을 기반으로 맞춤형 공고를 제공합니다.
룹(LOOP)이 ‘적합’한 인재로 구분한 구직자는 ‘비적합’ 인재 대비하여 최종 합격률이 4배 정도 높은데, 이는 AI가 신뢰도 높은 적중률을 보여 기업과 구직자의 만족도를 크게 높인다는 것을 보입니다.
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채용에서 AI가 가장 활발하게 활용되는 분야라고 한다면 서류 평가라고 할 수 있습니다.
수많은 이력서와 자기소개서를 채용 담당자 몇 명이 일일이 검토하는 과정은 현실적으로 매우 어렵고 시간과 비용이 과도하게 소모될 수밖에 없습니다. 이때 AI를 활용하여 채용 담당자의 리소스를 크게 줄일 수 있습니다.
지원서 스크리닝(지원자 요건 검토) 시에 AI를 활용하면, 기업이 미리 설정한 키워드와 직무 역량을 바탕으로 지원서의 핵심 정보를 빠르게 분석하는 식으로 적합한 지원자를 신속하고 정확하게 선별할 수 있습니다.
기존에 축적된 채용 데이터를 바탕으로 우수한 후보를 더욱 정교하게 분류해 낼 수 있어, 효율성은 물론 평가의 정확성도 높여줍니다. 이에 따라 기업은 놓칠 수 있었던 인재를 빠짐없이 찾아낼 수 있게 됩니다.
글로벌 기업인 유니레버(Unilever)는 매년 약 3만 명의 직원을 신규 채용하며, 이 과정에서 처리해야 하는 지원서는 무려 180만 건 이상입니다. 이러한 방대한 양의 지원서를 효율적이고 공정하게 평가하기 위해 AI 채용 기술을 적극적으로 도입했습니다.
지원자가 채용 홈페이지에서 입사 지원하면, AI가 지원자의 링크드인 프로필에서 정보를 수집하여 이력서를 자동으로 작성하고, AI가 지원서를 검토하여 직무에 적합한 지원자를 선별(스크리닝)합니다.
유니레버는 입사 지원부터 최종 면접 전 단계까지 AI 채용 시스템을 사용하고 있는데, 연간 180만 건 이상의 지원서를 처리할 수 있게 되었고, 채용 리드타임이 90% 단축되었으며, 연간 약 100만 파운드(약 16억 원)가 절감되었다고 합니다.
면접 준비와 진행은 채용 담당자는 물론 평가자에게도 가장 많은 시간과 에너지를 요구합니다. 일관된 평가 기준을 세우고 그에 맞춰 직무에 적합한 면접 질문을 설계하는 일, 시간을 내어 면접에 참여하고 지원자를 평가하는 일은 채용 프로세스에서 상당한 난이도를 차지 합니다.
면접에서 일어날 수 있는 가장 큰 오류는 공정성과 객관성입니다. 평가자마다 질문의 수준과 평가 방식이 달라지기도 하고, 평가자의 주관적인 판단이 개입될 수 있기 때문입니다.
AI를 활용하면 이러한 오류를 방지할 수 있는데, 직무와 조직에 적합한 질문을 자동으로 생성하고, 지원자의 답변 내용뿐 아니라 표정, 음성 톤, 태도 등의 비언어적 신호까지 객관적인 데이터로 분석하여 제공하기 때문입니다.
SK㈜ C&C와 SKT가 합작하여 개발한 ‘생성형 AI 기술 기반 채용 서비스’가 지난 2024년 SK 하반기 신입사원 공채에 활용되었는데요, 서류 지원부터 심사 · 필기 · 면접 등 채용 전 과정을 생성형 AI가 지원합니다.
특히 1차 면접의 모든 과정을 AI가 전담하여 진행하는데, 이전 전형에서 평가한 이력서 · 자기소개서 · 필기시험(인성 및 실무 테스트) 결과를 바탕으로 지원자 맞춤형 질문을 자동 생성하고, 면접 평가와 결과 보고서 작성까지 진행합니다.
지원자가 이력서나 자기소개서를 허위로 작성하는 경우에는 AI가 생성한 면접 질문에 제대로 답변하지 못하는 사례도 있었는데, 이를 통해 이력서와 자기소개서의 사실 여부를 검증하는데도 매우 효과적이라고 합니다.
다만, AI 면접의 신뢰도를 더욱 높이기 위해 2, 3차 대면 면접을 통해 보완하고, 그 과정에서도 AI가 면접관을 위한 추천 질문을 생성하고 지원자 리포트를 제공하여 면접관이 짧은 시간 안에 효율적으로 면접을 진행할 수 있도록 지원합니다.
채용 과정에서 지원자와의 커뮤니케이션은 지원자의 채용 전형 참여와 입사 결정은 물론 기업 이미지에 직접적으로 연결되는 매우 중요한 업무입니다.
그러나 면접 일정 조율이나 결과 통보와 같은 반복적인 업무는 실수가 잦고, 업무 특성상 채용 담당자에게 많은 부담과 스트레스를 주기도 합니다. 이러한 반복적이고 민감한 커뮤니케이션 업무에서 AI는 큰 도움이 됩니다.
AI 챗봇은 지원자의 질문에 응대하거나 자주 묻는 말에 대해 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한, AI를 통해 면접 일정 안내부터 합격 또는 불합격 여부 통지, 이후 일정 안내까지 자동화하여 지원자에게 적시에 필요한 정보를 전달함으로써 지원자 경험을 크게 개선할 수 있습니다.
AI 챗봇 ‘올리비아(Olivia)’는 지원자에게 적합한 직무를 추천해주거나, 지원자와 기업의 적합도를 평가하는 등 후보자 발굴 업무에서부터 기업에 관련된 구직자의 질문, 예를 들어 근무 시간이나 복리 후생에 대해 자동으로 답변해줍니다.
눈여겨 볼 것은 ‘일정 예약’입니다. 후보자 검토 후 면접을 진행하고자 할 때 캘린더와 연동해 면접 일정을 확인하고, 후보자에게 면접 시간을 안내하여 면접 일정을 확정합니다.
올리비아(Olivia)는 세븐일레븐 같은 리테일이나 프렌차이즈, 헬스케어 등 여러 분야의 채용에 활용되고 있으며, 채용 시간 단축 · 채용 업무 시간 단축 · 지원자 응답 시간 단축 등 채용 성과 개선에 효과적이라는 평가를 받고 있습니다.
지금까지 살펴본 4가지 분야는 AI가 채용 실무 전반의 효율을 어떻게 끌어올리고 있는지를 잘 보여줍니다. 그러나 AI 채용 도구를 도입한다고 해서 채용 담당자의 역할이 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 AI가 반복 업무와 정량 평가를 맡는 만큼, 채용 담당자에게는 인재와 관계를 형성하고 조직 문화에 적합한지를 종합적으로 판단하는 역량이 더 중요해집니다. 사례에서 보았듯 SK는 AI 면접 이후 2·3차 대면 면접으로 보완하고, 잡코리아의 룹(LOOP)도 채용 담당자의 최종 판단을 전제로 후보군을 추천합니다.
자사 채용에 AI를 도입하고자 한다면, 어떤 단계에서 가장 큰 병목이 발생하는지부터 진단해 보고 그에 맞는 도구를 선택하는 것이 좋습니다. 일반적으로는 지원서 스크리닝과 커뮤니케이션 자동화가 도입 효과가 빠르게 체감되는 영역입니다.
Q. AI 채용 도구는 어떤 규모의 기업부터 도입을 검토하는 게 좋을까요? 연간 지원자 수가 수백 명 이상으로 채용 담당자가 일일이 검토하기 어려운 규모라면 도입 효과가 큽니다. 다만 소규모 기업이라도 채용이 잦거나 지원자 응대 리소스가 부담되는 경우, 챗봇·일정 자동화 같은 부분적 도구만 먼저 도입해도 효과를 볼 수 있습니다.
Q. AI 면접만으로 채용을 결정해도 되나요? 권장하지 않습니다. AI 면접은 1차 스크리닝이나 평가 일관성 확보에는 효과적이지만, 조직 문화 적합성(컬처핏)이나 비정형 협업 역량을 종합 판단하기에는 한계가 있습니다. SK 사례처럼 AI 면접 이후 대면 면접으로 보완하는 다단계 구조가 일반적입니다.
Q. AI 채용 도입 시 개인정보보호법상 주의할 점은? 지원자에게 AI를 활용해 평가한다는 사실을 사전 고지하고 동의를 받아야 합니다. 또한 AI가 학습하는 지원자 데이터의 수집·보관·파기 절차를 명확히 하고, 자동화된 의사결정에 대해 지원자가 이의를 제기할 수 있는 통로를 마련해두는 것이 안전합니다.
Q. AI 채용 도구 도입 비용은 어느 정도인가요? 도구 종류와 기능에 따라 편차가 큽니다. 챗봇·일정 자동화 같은 부분 솔루션은 월 구독료 수십만 원대부터, AI 면접·평가 시스템은 연 단위 라이선스로 수천만 원 이상까지 다양합니다. 나인하이어같은 채용 관리 솔루션(ATS)에 기본 탑재된 AI 기능을 활용하는 것도 비용 효율적인 진입 방법입니다.
