“구직자도 채용 담당자도 AI에 의존” AI 기반 구인구직의 효용과 주의할 점

일자리를 찾는 개인과 채용을 원하는 관리자 모두에게 AI는 힘든 과정을 자동화해 주는 구원의 손길을 내밀고 있다. 하지만 구직이나 인재 검색을 디지털 비서에게 맡기는 데에는 위험이 따른다.

기업 채용 담당자와 구직자는 채용 후보자 명단을 작성하거나 자기소개서와 이력서를 작성하는 등 채용 및 구직 과정을 자동화하기 위해 생성형 AI를 점점 더 많이 활용하고 있다. 데이터에 따르면, 실제로 이런 기술이 채용 가능성을 높이거나 적합한 인재를 찾을 확률을 높일 수 있다.
 

책임이 늘어나는 인사 및 채용 관리자의 경우, 생성형 AI를 통해 단 몇 초 만에 후보자 명단을 작성하고 온보딩 프로세스의 상당 부분을 자동화할 수 있다. 구직자의 경우 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구는 잠재적 고용주에게 보내는 자신의 이야기와 이메일을 작성할 때 창의적인 동반자가 될 뿐만 아니라 지원자가 평가 테스트를 통과하는 데에도 도움을 줄 수 있다.

IT 분야 여성을 위한 비영리 커뮤니티인 위민 임팩트 테크(Women Impact Tech)의 CEO 폴라 브래처 래틀리프는 "채용 담당자와 채용 관리자는 지원자가 AI 게임에 참여하고 있다는 사실을 잘 알고 있다. 챗GPT 도구에 '소프트웨어 엔지니어 자기소개서 작성'이라고 입력하면 1분 이내에 자기소개서가 작성된다. 특정 이력서를 요청하는 경우에도 마찬가지이다. 그 자리에서 바로 이력서를 받을 수 있다."라고 말했다.

채용에 AI를 사용하는 것의 어두운 면은 지원자의 모든 능력을 고려하지 않은 미리 정해진 기준에 따라 후보자를 걸러내거나 AI의 교육 방식에 따라 숨겨진 편견을 포함할 수 있다는 것이다. 또한 구직자의 입장에서는 이 기술을 통해 멋진 이력서를 생성할 수 있지만, 실제 기술 역량은 이력서와 다른 경우가 많다.

인력 관리 플랫폼 스타트업인 헬리오스(Helios)의 CEO 릭 함멜은 "인재 확보에 AI를 사용하는 것은 숙련된 전문가에 대한 수요가 높은 기술 허브와 혁신 산업에서 특히 널리 퍼져 있다"라며, "AI를 사용해 인재를 찾는 데 따르는 이점과 잠재적 단점은 전 세계적인 문제이다”라고 강조했다.

함멜을 비롯한 많은 사람이 생성형 AI가 채용 결과를 개선하고 후보자 매칭을 개선하며, 다양성과 포용성을 강화하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 하지만 알고리즘 편향성, 데이터 프라이버시 문제, 투명성 등의 과제도 있다.

함멜은 "투명하고 윤리적인 AI 프랙티스의 필요성은 공정하고 편견 없는 채용 프로세스를 보장하기 위해 여러 국가의 조직이 해결해야 할 문제이다”라고 덧붙였다.
 

구직자의 리서치, 이력서, 자기소개서 등을 지원하는 생성형 AI

이달 초에 업데이트된 레주메 빌더(Resume Builder)의 설문조사에 따르면, 미국 노동자의 18%가 지난 한 해 동안 구직 활동에 챗GPT를 사용한 것으로 나타났다. 대다수(75%)가 리서치에 사용했지만, 거의 비슷한 비율(73%)이 이력서 작성에 사용했다. 또한 면접 준비(69%)와 자기소개서 작성(62%)에도 AI 기반 봇을 사용했으며, 절반 이상(51%)이 이메일 커뮤니케이션을 위해 사용했다.

구직자가 챗GPT를 사용하는 주된 이유는 지원 자료의 품질을 향상시키기 위해서(88%), 더 전문적으로 보이기 위해서(76%), 시간을 절약하기 위해서(65%)였다.

구직자들은 전문 사진 빌더, 면접 기법, 베스트 프랙티스, 실제 면접 상황을 시뮬레이션하는 모의 면접 툴 등 다양한 AI 툴을 활용할 수 있다. 이력서 작성에 사용할 수 있는 대표적인 AI 툴은 다음과 같다:
 

• MyPerfectResume : 전문적으로 작성된 콘텐츠.
• ResumeGenius : 광범위한 템플릿 라이브러리.
• Enhancv : AI 기반 이력서 분석.
• Resumaker.ai : 타깃 키워드 최적화.
• Kickresume : 링크드인 데이터 가져오기 옵션.
• Rezi : 실시간 콘텐츠 분석.

지난 1년간 구직 활동에 적극적으로 참여한 미국 노동자 1,000명을 대상으로 한 레주메 빌더의 설문조사에 따르면, 챗GPT 사용자는 이 툴을 사용하지 않은 사람보다 더 높은 연봉을 제안받고 더 자주 면접 요청을 받는 것으로 나타났다.

응답자의 약 1/3(29%)은 채용 과정에서 고용주가 챗GPT를 사용한 사실을 알게 되어 채용되지 못했다고 답했다. 그러나 55%는 구직 과정에서 이 기술을 사용한 것을 고용주가 '칭찬'했다고 답했다.

레주메 빌더의 이력서 및 커리어 전략가인 줄리아 토타크레는 "일부 기업은 챗GPT가 거짓말이나 부정행위를 조장한다고 생각하는 반면, 다른 기업은 효율적이고 더 나은 지원 자료를 제공한다고 생각하는 것 같다. 챗GPT를 사용하는 사람이 자신의 경험을 활용해 지원서 정보를 작성하는 한, 챗GPT를 사용하는 것은 중요하지 않다. 물론, 평가를 통과하기 위해 사용한다면 옳지 않다"라고 분석했다.

18~24세의 24%, 25~34세의 21%, 35~44세의 25%가 챗봇을 사용한다고 답하는 등 젊은 구직자가 챗봇을 더 많이 사용했다. 45~54세 중 9%만이 채용 과정에서 챗GPT를 사용했다고 답했다. 레주메 빌더의 보고서에 따르면, 챗GPT를 사용했다고 답한 비율도 남성이 여성보다 더 높았다(25% 대 10%).

보고서는 챗GPT 사용의 연령별 차이에 대해 "첫째, 젊은 세대는 새로운 기술을 받아들이는 경향이 더 높다. 둘째, 현재 소셜 미디어에서 구직 활동을 위한 챗GPT 해킹 방법을 공유하는 사람들이 많기 때문에 젊은 세대가 더 빠르게 배우고 있는 것 같다. 이들은 채용 프로세스에 좌절감을 느끼고 경쟁에서 앞서기 위해 무엇이든 시도해보고 싶어 할 것”이라고 설명했다.

가트너가 13개국 24개 산업, 21개 직무에 걸쳐 약 3,000명의 구직자를 대상으로 실시한 2023년 설문조사에 따르면, 구직 시 생성형 AI 툴을 사용하는 구직자의 비율은 훨씬 더 높은 것으로 나타났다. 2023년 3분기 설문조사에 참여한 응답자 중 생성형 AI를 사용한다고 답한 38% 중 43%는 이력서 텍스트 생성에, 42%는 자기소개서 작성에 사용한다고 답했다.
 

가트너 설문조사의 다른 주요 결과는 다음과 같다.
 

• 전반적으로 생성형 AI를 사용한 응답자는 최종 작업의 상당 부분을 AI가 담당한다고 답했다.
• 지원자의 1/3은 이력서를 AI 기술에 최적화하려고 노력한다.
• 여기에 더해, 지원자의 1/3은 AI가 채용 과정에 편견을 불러일으킬 수 있다고 생각하는 반면, 비슷한 수의 지원자는 편견을 줄일 수 있다고 생각했다.

 

경력 조언을 구할 때 인간 관리자보다 AI를 더 신뢰하는 경우도 있다. 아웃플레이스먼트 서비스 회사인 인투(Intoo)가 조사한 Z세대 직원 중 절반 가까이가 관리자보다 챗GPT와 같은 챗봇의 조언을 더 신뢰한다고 답했다. 관리자는 자신의 경력 개발에 도움이 되지 않는다고 답한 직장인이 많았다.
 

과중한 업무에 시달리는 채용 관리자를 돕는 생성형 AI 자동화

채용 측면에서는 기업이 인재 확보 프로세스를 간소화하기 위해 생성형 AI를 도입하고 있다. 가트너가 113명의 HR 책임자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 3년 연속 HR 기술이 최우선 예산 우선순위로 꼽혔다. '인재 관리'를 위한 기술은 작년 7위에서 올해 3위로 상승했다.

최근 급여 자동화 서비스 업체 세이지(Sage)가 1,000명의 HR 관리자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 95%가 작년에 업무량이 증가했으며 91%는 책임이 증가했다고 답했다. 또한 응답자의 77%는 AI가 소모적인 작업을 줄이고 궁극적으로 번아웃을 완화해 업무 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력이 있다고 믿는다고 답했다.

위민 임팩트 테크의 라틀리프는 채용 프로세스에서 AI를 활용하면 많은 이점이 있다고 말한다. 가장 큰 장점은 이력서를 선별하고 인터뷰 일정을 잡는 것이다. 라틀리프는 "이런 작업은 채용 담당자의 시간 대부분을 차지했다. 특히 IT 분야의 인재 부족이 지속되면서 채용에 많은 시간이 소요되어 비용이 많이 들었다”라고 말했다.

또 "최고의 인재는 가장 효율적인 기업에 고용될 것이다. 따라서 기업은 AI를 사용해 직무 설명과 채용 공고를 작성하고 해당 직무 설명에 가장 적합한 기술을 가진 후보자를 매칭한다. 다양한 소셜 미디어 사이트와 구인 게시판에서 이력서를 선별하고 후보자를 소싱하는 것 외에도 커뮤니케이션을 자동화하는 추세도 나타나고 있다. 생성형 AI는 개인화된 후보자 홍보를 위해 템플릿화된 이메일을 생성하는 데도 도움을 줄 수 있다. 심지어 챗봇이 예비 면접을 진행하는 추세도 증가하고 있다"고 설명했다.

라틀리프는 AI 지원 채용 프랙시트의 긍정적인 영향 중 하나로 편견을 완화할 수 있는 잠재력을 들었다. 인간의 의식적, 무의식적 편견은 모두 인재 채용 시 의사결정에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

라틀리프는 "이름, 나이, 인종, 성별과 같은 인구통계학적 정보를 숨김으로써 AI 알고리즘은 현재 여성이 전체 인력의 약 28%에 불과하다는 점을 고려할 때 여성과 기타 소외된 그룹에 동등한 기회를 제공하는 데 도움이 될 수 있다"라며, "하지만 최고 기술 기업에서 후보자 심사 시스템을 구축한 머신러닝 전문가가 남성 지원자를 선호하는 경우가 있었다"고 덧붙였다.

한 사례에서는 AI 알고리즘이 단순히 여성보다 남성 지원자가 더 많다는 통계를 바탕으로 가장 일반적인 이력서가 남성이라는 것을 '학습'해 채용 과정에서 여성의 자격을 박탈하기도 했다. 이후 AI 툴도 상당한 진전이 있었지만, 기업이 이런 편견을 피하기 위해 AI 모델 학습에 사용되는 데이터의 품질을 보장해야 한다”고 강조했다.

포레스터 리서치의 '업무의 미래' 부문 수석 애널리스트인 벳시 서머스도 제대로 훈련된 AI는 차별을 완화할 수 있지만, "편견을 가진 인간이 만든 알고리즘이고 인간이 제공한 데이터를 통해 학습하기 때문에 편견 문제를 악화시킬 수 있다"는 라틀리프의 의견에 동의했다.

서머스는 인적자원관리협회의 연구에서 나온 "놀라운 데이터 포인트"를 지적했는데, 고용주 5명 중 2명만이 솔루션 업체가 AI 도구가 편견으로부터 보호하기 위해 취하는 조치에 대해 매우 투명하다고 답했다.

라틀리프는 AI 도구가 채용 관리자 등의 고된 업무를 간소화하긴 하지만, 그 과정에서 인간의 판단을 배제하는 것이 목표가 되어서는 안 된다고 말한다. 대신 채용에 걸리는 시간을 단축하고 채용 담당자가 최대한 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞춰야 한다는 것. 라틀리프는 "채용 담당자의 판단은 대체할 수 없기 때문에 이 과정에서 채용 담당자의 역할이 매우 중요하다”고 강조했다.

점점 더 많은 HR 솔루션 업체가 수백, 수천 명의 구직자 목록에서 후보자를 선별해야 하는 채용 관리자를 위해 후보자 목록을 자동으로 생성하는 AI 기반 플랫폼을 제공하고 있다.

예를 들어 HR 기술 업체 페놈(Phenom)은 채용 담당자와 채용 관리자를 위한 최종 후보자 명단을 생성하는 AI 기반 채용 플랫폼을 판매한다. 페놈은 20만 명의 채용 관리자가 자사 솔루션을 사용한다고 주장하는데, 이 솔루션은 특정 역할과 회사에 대한 후보자의 적합성을 평가하는 '적합성' 점수를 사용해 기술, 경험, 위치를 기반으로 후보자 목록을 생성한다. 

페놈의 제품 마케팅 수석 디렉터인 존 해링턴은 "자동화를 통해 채용팀, 면접관, 후보자의 면접 일정을 간소화한다. 또한 생성형 AI를 통해 후보자, 직원, 동문과 초개인화된 상호작용을 가능하게 한다”라고 설명했다. 페놈의 툴은 시맨틱 검색 엔진을 사용해 채용 웹사이트를 스캔하고 맥락 중심 알고리즘을 통해 후보자가 관련 채용 기회를 식별할 수 있도록 지원한다.

스타트업 에이트폴드 AI(Eightfold AI)는 최근 기업의 채용 프로세스를 처음부터 끝까지 처리하는 AI 기반 지원자 추적 시스템(ATS)을 발표했다. 이 툴은 채용 프로세스를 간소화해 조직이 AI 기반 추천을 통해 최고의 인재를 신속하게 식별하고 확보할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 또한 직무 설명을 생성하고, 채용 공고 플랫폼을 추천하며, 사전 온보딩 통합을 처리한다.

스타트업 엣지(Edge)는 전 세계 기업과 원격 인재를 연결하는 네트워크를 제공한다. 엣지의 CEO 이피 와흐라는 오픈AI의 새로운 챗GPT-4o를 비롯한 AI 봇 기술이 기업이 후보자를 선별하는 데 더 자주 사용될 것으로 예상한다. 또한 구직자가 이력서와 지원서를 작성하고, 면접을 준비하는 데도 점점 더 많이 사용될 것이며, AI 기술 사용자는 그렇지 않은 사람보다 면접 요청을 더 자주 받을 가능성이 높다고 본다.

와흐라는 구직자의 생성형 AI 사용률이 지난해 레주메 빌더의 18%에서 올해에는 50%로 급증할 것으로 예상한다. 엣지의 인재 네트워크에 등록된 잠재 고객의 70~80%가 이력서 및 기타 자료를 작성하는 데 AI를 사용한다는 것.

엣지 인재 네트워크의 AI 기반 플랫폼은 현재 의료, 치과, 보험 업계에 서비스를 제공하고 있으며, 공석을 채울 인재를 찾는 동시에 온보딩 프로세스를 자동화하는 데 도움을 주고 있다. 또한 HR을 위한 원격 인력 관리, 복리후생 관리, 급여 관리, 휴가 감독과 같은 기능부터 법률 준수 및 세금 처리까지 처리할 수 있다.

와흐라에 다르면, 엣지 플랫폼을 도입한 후 신입 직원 온보딩에 소요되는 시간이 70%나 단축됐다. 또한 AI가 사용자의 질문을 처리하기 때문에 채용 담당자나 채용 관리자와 인터랙션할 일이 줄어들고, 신입 직원에게 온보딩 단계를 안내할 수도 있다.
 

생성형 AI를 신중하게 사용하기

문제가 될 수 있는 것은 챗봇이 구직자의 실제 기술에 대해 솔직하지 않은 이력서를 작성하고, AI가 학습된 대로 구직자의 재능을 꾸미는 경우이다.

레주메 빌더의 투타크레는 "구직자가 AI를 활용하는 것은 분명 필요하지만, 신중하게 활용해야 한다”고 지적했다. 문제는 AI가 온라인에서 정보를 가져오는 것이기 때문에 모든 조언과 정보가 정확하지는 않다는 점이다.

모든 채용 관리자와 경영진이 AI가 구직자의 온라인 페르소나와 스킬 세트를 만들어낸다는 아이디어에 매료되는 것은 아니다. 페인트 업체 임프루비(Improovy)의 CEO 안드레 카지미에르스키는 "챗GPT나 기타 생성형 AI를 사용해 평가를 통과하거나 자기소개서를 작성하는 지원자는 합격하기 어려울 것이다. 면접 연습이나 아이디어 생성을 위해 사용하는 것은 전적으로 괜찮다고 생각한다. 하지만 자신의 유기적인 작업을 AI로 대체하는 것은 선을 넘는 일이다."라고 선을 그었다.

구직자는 AI가 어떤 초안을 작성하든 자신의 경험과 직무에 맞는지 확인해야 한다. 투타크레는 "AI는 때때로 너무 일반적일 수 있기 때문에 이 점을 주의 깊게 살펴보는 것이 도움이 된다”고 조언했다.

또한 평가를 완료하기 위해 AI를 사용하는 것에 대해서도 우려하고 있다. 투타크레는 "자격을 갖추고 있는지 확인하고 지식을 확인하기 위해 기술 기반 평가가 시행되고 있다. 이런 평가를 통과하기 위해 AI를 사용하는 것은 자신의 경험에 대한 거짓말이며 매우 비윤리적이다”라고 강조했다. 

생성형 AI가 이력서 품질을 개선하고, 온라인 구직에서 가시성을 높이며, 자기소개서와 이력서에 대한 개인화된 피드백을 제공할 수 있다는 증거는 많다. 하지만 헬리오스의 함멜은 AI 툴에 대한 과도한 의존, 이력서에 인간적인 손길이 부족할 수 있다는 우려, 지원서의 개성과 진정성을 잃을 수 있다는 위험은 지리적 위치에 관계없이 지원자가 염두에 두어야 할 보편적인 문제라고 지적한다.

함멜은 "AI 지원과 개인화 및 창의성을 결합한 균형 잡힌 접근 방식을 장려하는 것은 글로벌 취업 시장을 탐색하는 구직자에게 필수적”이라고 덧붙였다.

포레스터 리서치의 서머스는 많은 채용 담당자와 HR 부서에서 최소 10년 동안 AI를 활용해 프로세스를 자동화하고, 머신러닝을 기반으로 행동 추천을 개인화하고, 정서를 위한 언어를 분석해 왔다고 말한다. 하지만 생성형 AI는 "엄청난 변화"이다. 서머스는 "포레스터의 데이터에 따르면, 과거에는 많은 HR 부서가 AI에 우선순위를 두지 않았기 때문에 가파른 학습 곡선에 대비할 수 있었다"라고 설명했다.

2021년 포레스터의 설문조사에 따르면, HR 전문가의 28%만이 AI가 우선순위 목록에 있다고 답했다. HR 책임자의 19%만이 해당 부서의 AI 역량에 자신감을 보였고, 32%만이 팀의 AI 및 자동화 기술 개발에 투자하고 있다고 답했다.

서머스는 "AI에 대한 자신감과 역량을 구축하는 것은 하루아침에 이루어지지 않으므로 HR 부서는 부족한 부분을 보완해야 한다”라며, "채용 사용례에 AI를 통합하는 데 가장 큰 장애물은 AI의 작동 방식과 채용 담당자가 기술에서 기대하는 것 사이의 불일치이다. AI는 채택과 사용을 통해 시간이 지남에 따라 학습하고 개선된다. 하지만 채용 담당자가 기술과 상호 작용하는 새로운 방식을 받아들이기를 기대하는 것은 어려운 일이다”라고 덧붙였다.
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