AI가 채용을 바꾸고 있다
요즘 채용 시장에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 바로 AI가 사람 대신 이력서를 보고 있다는 점이다. 예전에는 인사 담당자가 수십, 수백 장의 이력서를 일일이 읽어야 했지만, 이제는 AI가 그 일을 훨씬 빠르고 효율적으로 처리해준다. 특히 지원자가 많은 대기업이나 IT 업계에서는 AI 기반의 채용 솔루션이 거의 기본이 되어가고 있다.
가장 많이 쓰이는 방식은 자연어 처리 기반의 이력서 분석이다. AI는 이력서에 담긴 키워드를 분석해서 직무와 얼마나 관련성이 있는지를 판단한다. 예를 들어 ‘데이터 분석’, ‘Python’, ‘프로젝트 리딩’ 같은 단어들이 자주 등장하면 분석 직무에 적합하다고 판단하는 식이다. 그 외에도 학력, 경력, 자격증, 직무 경험 등을 빠르게 분류해서 점수를 매긴다.
지원자 입장에서 중요한 건, 사람이 아닌 AI가 먼저 내 이력서를 본다는 사실이다. 아무리 정성 들여 쓴 이력서라도 AI의 필터를 통과하지 못하면 사람 눈에 띄지도 않고 자동 탈락되는 경우도 생긴다. 그래서 최근에는 이력서를 작성할 때도 AI 최적화를 신경 쓰는 지원자들이 많아졌다. “사람이 보기 좋게”보다 “AI가 이해하기 쉽게” 쓰는 시대가 온 셈이다.
AI 면접, 진짜로 사람을 대체할까?
AI는 단순히 이력서만 보는 게 아니다. 요즘은 아예 면접관 역할도 하기 시작했다. 대표적인 예로 'AI 역량 면접'이 있다. 카메라 앞에 앉아 질문에 답하면, AI가 표정, 어조, 말의 흐름, 단어 선택 등을 분석해 성향을 판단한다. 심지어 일부 기업에선 AI가 지원자의 스트레스 반응, 주도성, 소통 능력 등을 종합적으로 평가해 면접 점수를 내기도 한다.
물론 아직 AI가 사람처럼 뉘앙스를 완벽하게 파악하는 건 어렵다. 하지만 기업 입장에서는 객관적이고 일관된 평가 기준을 제공해준다는 점에서 꽤 매력적이다. 특히 시간과 비용을 줄이려는 스타트업이나 대규모 채용이 필요한 기업에서 선호도가 높다.
그렇다고 모든 걸 AI가 다 한다는 건 아니다. 대부분은 AI가 1차로 걸러주고, 최종 판단은 사람이 내리는 구조다. 하지만 AI가 누굴 통과시키고 누굴 탈락시키는지 그 기준은 여전히 모호한 경우가 많다. 그래서 최근에는 **AI 면접이 과연 공정한가?**라는 논쟁도 계속되고 있다.
지원자 입장에선 면접관의 표정을 읽고 분위기를 파악하는 게 중요한데, AI 앞에서는 그게 불가능하다. 자연스럽게 대답하는 게 아니라, 정해진 틀에 맞춰 말해야 할 것 같은 압박감도 생긴다. 이런 부분은 아직 기술이 해결해야 할 숙제로 남아 있다.
공정성과 편향, 그리고 앞으로의 과제
AI 채용 시스템의 가장 큰 문제는 ‘편향’이다. AI는 훈련받은 데이터를 기반으로 판단을 내리는데, 그 데이터 자체에 편향이 있으면 AI도 똑같이 왜곡된 판단을 한다. 실제로 해외에서는 AI가 남성 이력서에 높은 점수를 주고 여성 지원자는 낮게 평가한 사례도 있었다. 그 이유는 과거 채용 데이터에 남성 중심의 편향이 있었기 때문이다.
이런 일이 반복되면 공정한 채용은커녕 차별적인 채용이 될 수도 있다. 그래서 최근엔 AI를 개발할 때부터 윤리적 기준과 검증 절차를 강화하는 흐름이 나타나고 있다. 기업들도 단순히 AI를 도입하는 데 그치지 않고, 결과를 사람이 직접 확인하고 수정할 수 있는 장치를 두는 경우가 많다.
또 하나 중요한 건 지원자에게 정보를 공개하는 것이다. AI가 어떤 기준으로 평가하는지, 어떤 요소가 점수에 영향을 주는지 명확하게 안내할 필요가 있다. 그래야 지원자도 그에 맞춰 준비할 수 있고, 납득할 수 있는 결과가 나온다.
앞으로의 과제는 간단하지 않다. 기술은 계속 발전하고 있고, 기업들은 효율을 원한다. 하지만 사람을 뽑는 과정은 여전히 인간적인 요소가 중요하다. 그렇기 때문에 AI를 완전히 믿기보다, 사람과 기술이 함께 판단하는 구조를 만들어가는 게 중요하다.
요즘 구직자들이 체감하는 채용은 점점 '기술 게임'처럼 바뀌고 있다. 하지만 사람을 판단하는 건 단순한 숫자 싸움이 아니다. 결국 AI 채용의 성공 여부는 기술이 아니라, 그 기술을 어떻게 설계하고 운영하는지에 달려 있다고 본다.