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인사조직

채용의 역학, 컴퓨터 알고리즘이 직감을 누른다

매거진
2014. 5월

IDEA WATCH In Hiring, Algorithms Beat Instinct

Stat Watch

 

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25˚

온라인에서 쇼핑하는 소비자들이구매페이지를 클릭하기 적합한 온도.

기온이 섭씨 25도일 때 온라인 쇼핑을 하는 소비자들이구매페이지로 넘어갈 확률은 섭씨 20도일 경우에 비해 46%나 높다. 예루살렘 히브리대의 요나트 즈베브너(Yonat Zwebner), 컬럼비아대의 레너드 리(Leonard Lee), 이스라엘 IDC(Interdisciplinary Center)제이콥 골든버그(Jacob Goldenberg) 등이 진행한 연구에 따르면 따뜻한 방에 있는 사람들은 추운 방 안에 있는 이들에 비해 일반적으로 더 많은 돈을 소비한다고 한다. 신체적인 온도가 감정적인 온도를 활성화시키면서 제품에 대해 더 긍정적인 반응을 이끌어내며 제품의 가치를 보다 높게 평가하도록 만든다는 설명이다.

 
Illustration: Danielle CarWonka/thenounproject.com

당신은 자신의 회사를 속속들이 파악하고 있고 현재 채용이 필요한 보직에 대한 지원 요건도 정확히 알고 있다. 인사부가 면접과 직무 시뮬레이션을 모두 마무리한 상황이기 때문에 당신은 이제 지원자들에 관해서도 상세한 지식을 갖고 있다. 어쩌면 지원자들의 친구보다 그들을 더 잘 알고 있을지도 모른다. 당신의 현명하고 경험 많은 두뇌는 모든 데이터를 종합해 가장 훌륭한 지원자를 선택하려 할 것이다.

 

그러나 지금은 이 과정에서 잠시 물러나보길 바란다. 지원자들의 데이터를 컴퓨터로 분석해 그 결과를 직무 기준에 적용한다면 더 좋은 채용 결과를 얻을 가능성이 높기 때문이다.

 

사람들은 어떤 직무에 필요한 요건을 구체적으로 정의하는 일에 능숙하다. 또 후보자들에게 원하는 정보를 얻어내는 일도 잘 해낸다. 그러나 그 결과를 저울질해서 결론을 내리는 일에는 매우 서툴다. 우리가 후보자 평가에 관한 17건의 연구 자료를 분석한 결과, 간단한 공식만 사용하더라도 사람이 직관적으로 내린 결정보다 최소 25% 이상 우수한 채용 결과를 거둘 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이런 효과는 지원자 수가 매우 많은 상황에서도 똑같이 나타났으며 일선의 실무자든, 중간 관리자든, 최고위급 임원(예외가 아니다)이든 어떤 직급에서도 마찬가지였다.

 

게다가 토론토대의 브라이언 코넬리(Brian S. Connelly)와 함께 수행한 연구에서 우리는 채용 결정을 내리는 이들이 조직에 대해 매우 잘 알고 있는 사례를 살펴봤다. 이들은 또 지원자들에 대해서도 컴퓨터 분석에 사용된 정보보다 훨씬 많은 내용을 파악하고 있는 경우가 많았다. 문제는 사람들이 업무와 별로 관계가 없는 사항들로 인해 주의력을 쉽게 상실하며 여러 정보를 일관성 없이 사용한다는 점이다. 따라서 임의의 주제에 대해 지원자들이 늘어놓는 찬사나 발언처럼 하찮은 데이터 때문에 본론에서 벗어나 버릴 수 있다. 이 때문에 힘들여 직무 요건을 수립하거나 지원자들의 데이터를 수집해 놓고도 부주의하게 이 작업들을 헛수고로 만들어 버리는 상황이 발생한다. 그렇다면 차라리 선택의 과정을 컴퓨터에 맡기는 편이 더 나을 수도 있지 않을까?

 

분명 많은 사람들이 이런 발상에 강력하게 저항할 것이다. 조사에 의하면 85%에서 97%에 이르는 채용 전문가들은 어느 정도 자신의 직관이나 지원자의 정보를 마음속에서 종합한 결과에 의존해 사람을 평가한다고 한다. 많은 간부들은 지원자의 서류철을 꼼꼼히 살펴보고 상대의 눈을 바라봄으로써 가장 좋은 결정을 내릴 수 있다고 굳게 믿는다. 이들은 아마 어떤 컴퓨터 알고리즘도 백전노장의 축적된 지식을 능가할 수 없다고 주장할 것이다. 만일 회사가 컴퓨터에서 나온 숫자만으로 채용을 진행하는 정책을 도입한다면 이들은 어떻게든 이를 피해갈 방법을 만들어 낼 게 분명하다.

 

따라서 우리는 이런 의사결정 과정 전체를 한번에 포기하라고 권하지는 않는다. 대신 다양한 데이터를 바탕으로 컴퓨터 알고리즘만을 적용해 최종 후보자의 범위를 세 명 정도로 압축하고 이때 최종 선택은 사람의 판단에 맡기는 방식을 강력하게 추천한다. 최종 결정 시 몇 명의 간부들이 각자 점수를 매기고 이를 바탕으로 평균을 낸다면 이보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

 

이런 과정을 거치면 컴퓨터 알고리즘을 사용해 최대의 효과를 거두면서 오랫동안 쌓아 올린 지혜를 발휘하고 싶은 간부들의 욕구도 만족시킬 수 있다. 또 그 지혜로 인해 발생할 수 있는 유해한 효과도 제한할 수 있다.

 

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