IT분야에 신기술이 나올 때마다 기업의 인사업무, 인재채용업무가 큰 변화를 일으킬 것이라고 언론 등에서 대서특필한다. 몇 가지만 보면, 기업 채용에 취준생의 네트웍 활동이 인재 선발에 주관점이 된다고 난리가 났었다. 빅데이터와 SNS 유행에 맞춘 말이었다. 작년에는 메타버스를 활용한 면접이 대세를 이룰 것이라고 한 적도 있었다. 그래서 실제 대면면접의 부담을 확 줄일 것이라고… 그러다가, 금년초부터 생성형 인공지능(Chat GPT)이 또 한 번 급부상을 하며 대세를 이루고 있다. 사실 이 주제는 2016년에 이세돌과 알파고가 대결할 때부터 딥러닝과 함께 법석을 떨었던 주제이다.

인공지능과 기업 채용에 맞추어 관점을 한 번 정리해 보고 취준생이 해야 할 일을 한 번 정리해 본다. 때마다 기술의 흐름에 맞추어 실무적으로 많은 시도를 해 보았고 지금도 청년을 선발하며 해 온 경험을 바탕으로 ‘딴지’를 걸어본다. 기업의 내부 사정에 맞추어…

철 지난 채용관련 자료(지원서, 평가서) 입력의 방대함과 투자의 회의적

인공지능을 적용하기 위해서는 일반적인 인재상 데이터 기반 위에 개별 기업의 인재상을 정의가 최우선이다. 입사지원서와 내부 평가서 등 관련 데이터를 입력해야 한다. 적어도 몇 년 동안의 입사지원서를 입력 혹은 스캐닝하고 그 당시에 합격, 불합격의 이유를 ‘조목조목’ 입력하고 알고리즘을 기획, 코딩해야 할 것이다. 이는 시간적으로 몇 년 동안 걸쳐져 이루어질 일이다. 당연히 대단위 비용을 들 것이다.

지나간 자료를 되돌려보며 정리하여야 한다. 자체 인력이나 혹은 외주로 진행하여야 한다. 99% 회사의 인사 업무 인원은 늘 빠듯하다. 시간은 얼마나 걸릴까? 이런 모든 업무에 들어갈 인건비 또는 용역비, 기회비용 등 종합 비용과 매번 채용업무에 투입하는 총체적인 업무량(비용으로 환산)과의 비교에 의해 추진여부가 결정될 일이다. 외부 전문기관에 전체 혹은 부분적으로 외주를 주어 진행하더라도 해당 기업의 인사당당자의 업무량은 줄어들지 않을 것이다. 확정하여 진행하면 몇 년 정도는 기존 방식과 비교하며 효용성을 비교도 해 보아야 한다.

더 큰 딜레마는 어느 단계에서 완성이 되었다고 하더라도 그 시스템의 유효기간이 얼마나 될까? 경영 환경이나 긴박성, 제품 관련 기술의 발전 등을 감안하며 반영해야 할 요소들은 매번 어떻게 챙겨 나가야 할까?

대규모 정기채용의 효용성 감소와 수시채용 전환의 필연성

이보다 더 큰 문제가 있다. 한꺼번에 대규모 인원을 채용하는 현재와 같은 공개채용 방식의 유용성이다. 다른 나라에서는 찾아보기 어려운 급격한 기업발전 시기에 있었던 대규모 일괄 공채방식은 이제 그 의미가 시들어 간다. 기술 중심의 채용으로 인해 인사부에서 일괄 선발도 점차 어려워지고 있다. 그러면, 인원이 필요한 부서에서 채용하고 인사부에서는 급여만 주는 방식으로 점차 변해가고 있다.

최근 MZ세대의 공정성 시비와 기업의 사회적 책임이 맞물려 지원서를 검토하고 면접을 보며 당락에 대한 결정의 이유 등을 지원자에게 피드백해 줄 것 등을 감안하면 일괄 동시 채용의 필요성이 더욱 줄어들 것이다.

최근 중고신입 채용이 많아지는 것이 그 경향을 반영하는 것이다. 신입사원 지원자를 구하기 어려운 이유, 쉽게 직장을 관두고 한 번 관두어 본 사람의 정착도가 높아서 그런 측면도 있지만 인재에 대한 감별 자체가 어렵기에 중고신입에 대한 관심이 더 많이 간다는 것이다.

베끼기나 표절 정도를 검증하는 데 인공지능을 활용?

자기소개서 베낀 표절 정도를 확인하는 수준이라면 학위나 연구 논문의 표절을 확인하는 전문 프로그램 기관이나 업체에서 시중의 포털이나 카페 등을 입력하여 비교하는 방식으로 하면 그나마 효용이 있을지 모르겠다. 그런데, 필자는 아직도 그런 회사를 들어본 적이 없다. 수요가 적어 ‘돈’이 안되기 때문일 것이다.

기업에서는 이런 경우를 대비하여 ‘인적성검사’를 치른다. 지원자가 무지하게 많을 때이다. 검사(정확하게는 시험’)로 4-5배수를 찾아낸 다음에 그 인원만을 대상으로 서류를 검토하는 식으로 피해가는 묘수이다. 인적성검사를 여러 이유로 도입하지만 서류전형 업무의 최소화를 위해 진행하는 회사도 일부 있다는 것을 알면 좋겠다.

또다른 의미 – 선발 과정을 통해 다양한 측면 관찰, 활용

서류심사부터 면접, 선발로 이어지는 과정을 통해 인사부서 직원들은 지원자와 라포(RAPPORT)형성 기회가 생긴다. 실제 채용한 이후에도 연수, 부서 배치 등의 다음 업무가 기다리고 있기 때문이다. 기계 같이 이루어지는 선발과정을 넘어 다방면이자 종합적인 판단의 예술 수준의 인사 작업이 이루어진다. 지루해 보이는 반복, 다방면의 만남을 통해 한 명의 인재를 찾아 사람에 대한 묵은 맛을 보고 ‘본전’을 뽑는 것이 인사부 업무의 핵심이다.

취준생은 과거 방식으로 더 치열하게 준비해야 한다.

이런 방식으로 기업이 고민하여 인공지능으로 선발, 채용을 하면 취준생에게 좋아지고 쉬워질까? ‘글쎄다’라는 생각만 든다. 정형화된 기준의 데이터가 작동되기 때문에 더 고달파진다. 기업이 원하는 인재의 모습, 인재상을 단순화해 보면 ‘일과 ‘사람’이라는 두 가지 주제로 압축이 가능하다.

‘일’은 산업, 제품 그리고 직무에 관한 전문성이 되고, ‘사람’은 인간관계로 수평적인 동료, 수직적인 ‘상사, 부하’와의 관계가 있다. 

전문성에 대한 평가는 ‘정답’ 중심으로 흘러갈 것이며 ‘약간 엉뚱하고 도발적인 인재’는 발디딜 틈이 없어질 것이다. 2차 면접 등에서 보완이 가능하겠지만 1차에서는 결국 그렇게 싫어하는 ‘스펙’의 기준과 유사하게 흘러갈 것이다.

‘인간관계에 관한 것은 어른들의 잔소리, 즉 꼰대 소리의 70-80%가 기준이 될 공산이 크다. 고객 중심, 팀이나 조직 중심 즉 인간관계의 평가는 태도, 예절이라는 단어로 대체가 될 것이다.

결론적으로 바뀔게 없다. 기존의 것들이 더 깐깐하게 적용될 것이다. 그러니 언론의 기사나 사례 등에 휘둘리지 말아야 한다. 그들은 새롭고 유행하는 것을 찾아 기사화하고 추측하는 사람들이다.

언론의 속성에 대해 누군가 말했다. ‘언론에 나오는 것은 개가 사람을 물었다는 것이 아니다. 사람이 개를 물어야 대서특필이 된다’