필자는 거대언어모델(LLM)이 대중화되기 훨씬 전부터 수년간 채용 시장에서 AI가 미치는 영향에 대해 연구하고, 강연하며, 글을 써왔다. AI가 채용 분야에 깊이 침투할 가능성은 항상 있었다. 사람들은 일하는 시간 혹은 일하는 척하는 시간을 포함해 삶의 상당 부분을 온라인에서 보낸다. 동시에 기업들은 이 과정에서 생성되는 데이터를 포착하고, 저장하며, 분석하기 위해 설계된 디지털 시스템에 수조 달러를 투자해왔다. 따라서 방대한 데이터를 통찰력으로 전환할 수 있는 AI와 같은 기술의 등장은 필연적이었다.
AI를 활용해 채용을 보다 데이터와 능력 중심으로 만들 수 있는 기회는 상당하다. 기존의 과학적 평가 도구들은 종종 도입 비용이 높고 운영이 번거롭다. AI는 이를 변화시킨다. 가상 인터뷰와 수동적 데이터 수집부터 게임 기반 평가와 객관적 성과 기록에 이르기까지 새로운 디지털 인재 신호를 가능하게 하고, 이러한 신호를 미래 성과 예측 지표로 전환하기 때문이다.
필자는 여전히 AI가 채용을 혁신할 잠재력에 대해 긍정적인 입장이지만 지금까지의 현실을 직시할 필요가 있다. AI가 인재를 획기적으로 강화한다는 모든 논의에도 불구하고, 우리는 보다 단순하고 덜 매력적인 현실 점검부터 시작해야 한다. 첫째, 인재 시장은 여전히 비효율적이다. 고용주는 적재적소에 인재를 배치하기 위해 고군분투하고, 직원들은 여전히 자신의 직무와 경력에 대해 불만을 느끼고 있다. 둘째, AI로 인해 채용은 자동화를 둘러싼 소음이 심하고 혼잡한 경쟁 구도가 되어 종종 구직자와 채용 관리자 모두에게 더 비인간적인 경험을 초래하게 됐다.
채용 기술의 발전은 역사적으로 고용주와 채용 담당자가 도입한 새로운 인재 도구 중심으로 이루어져 왔다. 오늘날 AI 기반 채용 기술의 혁신은 구직자들이 채용 과정에 접근하는 방식에 더 큰 변화를 일으키고 있다. 대부분의 지원자들은 이제 AI를 활용해 구직 활동을 최적화하고, 지원서를 완벽하게 다듬으며, 인터뷰 전략까지 준비하고 있다. 생성형 AI를 통해 지원자들은 흠잡을 데 없는 이력서, 완벽하게 작성된 자기소개서, 잘 다듬어진 인터뷰 답변을 만들어낼 수 있다. 알고리즘 기반 코칭을 받으며 평가를 수행하고, 단 하루 만에 수백 개의 직무에 지원할 수도 있다.
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