생성형 AI 시대, 채용의 변화와 채용담당자의 역할

디지털 트랜스포메이션 시대에 AI의 등장은 일자리 및 일하는 방식에도 많은 변화를 초래하고 있다. 챗GPT로대변되는 생성형 AI의 등장은 디지털 전환을 빠르게 가속하고 있다. 아직은 AI가 인간의 모든 영역을 대체하지는 못하지만, 점차 관련 연구들이 등장하며 AI가 활용되는 영역을 넓혀갈 것이다.

기업 활동의 다양한 영역에서도 AI 기술을 활용한 사례들이 차례로 등장하고 있지만, AI가 사람이 하는 일들을 모두 대체할 것인지 또는 일정 부분 사람과 협업할 것인에 대해서는 기업의 전략과 판단에 따라 달라질 수 있다. 중요한 것은 새로운 시대를 이해하고 적응하며 AI기술을 잘 활용하는 것이다. AI의 발전은 기업의 업무 효율화, 생산성 향상, 새로운 경쟁력 확보 등에 크게 기여하고 있지만, 여전히 인간만이 기여할 수 있는 영역들이 있으며 AI 기술을 어디까지 어떻게 활용할 것인가는 전적으로 인간의 판단과 결정에 달려 있다.

채용 시장에서는 이미 AI를 활용한 솔루션들이 개발되어 활용돼 왔다. 대부분은 선발 과정에서 지원자를 검증하는 용도로 활용하고 있는데, 챗GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 다른 채용 영역으로도 점점 AI를 활용한 프로세스 개선과 변화들이 생겨날 것으로 예상된다. 이러한 생성형 AI는 채용 프로세스의 효율과 효과를 높여 궁극적으로채용의 성과를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

생성형 AI의 가장 큰 효율과 효과는 자동화를 통해 드러날 것이다. AI를 활용하면 이력서 정보 수집과 분석, 서류 적합도 검증 등에서 많은 부분을 자동화할 수 있다. 서류전형에서는 이력서를 분류와 스크리닝 등 주로 손이 많이 가거나 반복적인 오퍼레이션 업무들이 꽤 큰 비중을 차지한다. 기존에는 채용담당자의 성실한 노력으로 커버해왔거나 오퍼레이션 업무들을 전담하는 인력을 채용하는 식으로 효율화를 추구해왔다.

AI 기술을 활용하면 채용담당자가 모든 이력서의 내용을 일일이 확인하지 않고도 이력서에 기재된 정보들의 분석을 빠르게 진행할 수 있고, 필요한 정보들을 파악해 기록해주거나 회사가 정해둔 기준에 따라 서류 평가도 자동으로 진행할 수 있다. 특히 이력서 파싱(parsing)과 같은 기술이 접목된 솔루션을 활용하면 이력서 정보를 수집하는 일부터 획기적으로 시간을 단축할 수 있다.

면접 과정에서는 생성형 AI를 활용해 지원자 개인별 면접 질문을 자동으로 생성하고, 답변을 분석하는 데 활용할 수 있다. 이를 통해 면접의 효율성을 높이고 보다 객관적이고 공정한 면접 평가 효과를 거둘 수 있다.

채용담당자는 기존에 오퍼레이션 업무에 할애하던 시간을 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 된다. 채용에 있어서 궁극적 목표인 적합한 인재를 채용하기 위한 다양한 전략들을 세우고, 기술만으로 해결할 수 없는 영역을 발견하고 보완해 나갈 수 있다. 또한 효과적인 채용 프로세스를 구축함으로써 보다 공정하고 효율적인 채용을 실현할 수 있을 것이다.

생성형 AI 시대에서도 채용은 기업의 성과 창출 동력으로서의 인적자원을 확보한다는 점에서 여전히 중요한 위치를 차지하며, 채용담당자 역시 중요한 역할을 수행할 것이다. 그렇지만 자동화 등으로 대변되는 채용 기술의 변화 속에서 채용담당자는 이전의 반복적이고 일상적인 업무에서 벗어나 전략적인 파트너로서 시대적 요구에 맞게 변화해야 한다. ‘생성형 AI시대에 채용담당자의 역할’에 대해 챗GPT와 구글 바드는 아래와 같은 변화 전망을 제시한다.

1. 전략가·감독자로서의 역할

채용은 기업이 필요로 하는 역량과 스킬을 갖춘 인재를 효과적이고 효율적인 방법으로 확보하는 것이 본질이라고 할 수 있다. 채용의 목표를 달성하기 위해 AI 기술을 통해 채용담당자는 반복적이고 일상적인 오퍼레이션 업무에서 벗어나 기업이 원하는 인재를 확보하기 위한 전략을 수립하고 채용 프로세스를 효과적이고 효율적으로 개선해 나가는 것에 더 많은 시간과 노력을 투입해야 한다.

기업의 전략, 사업 방향, 조직문화를 고려해 원하는 인재상과 채용하려는 포지션에 적합한 사람의 페르소나를 구체적으로 설정하고, 포지션과 채용 시장의 상황을 종합적으로 판단하여 모집부터 선발, 이후 온보딩까지의 전략을 체계적으로 세울 수 있어야 한다. 또한 채용 업무 중 AI 기술을 도입할 영역을 정하고, 구체적인 활용 전략을 마련해야 한다.

AI 기술을 통해 프로세스 자동화와 함께 해당 프로세스가 애초에 의도한 대로 제대로 작동하고 있는지 모니터링하며 점검해야 하고, AI 기술이 채용의 성과를 높이는데 기여하도록 관리해야 한다. 채용 프로세스 관리와 함께 장기적으로 지원자들에게 기업이 매력적으로 보이게 만드는 채용브랜딩이나 지원자 모집을 늘리기 위한 채용캠페인을 기획하고 실행하는 것에도 노력을 기울여야 한다.

또한 채용담당자는 생성형 AI에 대한 감독자 역할을 수행해야 한다. AI가 채용담당자가 하던 일들의 일부를 어느 정도 대신 수행해줄 수 있지만, 채용담당자의 모든 판단과 경험까지 대체할 수는 없다. 알고리즘에 의해 자동화된 의사결정에도 편견이 발생하거나 개인정보 이슈, 윤리적인 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 채용담당자는 AI가 제공하는 결과에 대해 비판적으로 사고할 수 있어야 한다. 채용담당자는 AI에 대해 전략적이고 비판적인 관점을 갖고, 채용담당자의 창의성과 문제해결 역량을 바탕으로 AI를 잘 활용할 수 있어야 한다. 궁극적으로 채용의 성과를 높일 수 있는 최적화된 활용 방안을 찾아야 한다.

2. 채용 경험 설계와 관리

채용 시장은 구직자 중심으로 움직이고 있다. 구직자가 훨씬 더 유리한 상황에서 채용 시장의 공급자인 지원자의 경험은 매우 중요하며, 채용담당자는 긍정적인 지원자 경험을 위한 설계와 실행 관리에 관심을 두어야 한다.

지원자는 채용 과정에서 일련의 여정을 거치게 되는데, 채용공고를 접하는 순간부터 입사 지원을 위해 여러 정보를 탐색하고, 지원서를 제출한 후 서류 전형 결과에 대한 통보를 받고, 면접 전형을 거쳐 최종적으로 합격/불합격 안내를 받게 될 때까지 직접 경험한 모든 것들이 채용 경험에 해당한다. 지원자들은 채용 여정 속에서 기업과 수많은 접점을 통해 다양한 형태의 상호작용을 경험하게 된다. 이러한 접점에서 무슨 정보를 어떤 방식으로 전달하고 소통할 것인가에 대해서는 채용담당자가 직접 기획하고 설계하는 것이 필요하다. 이 과정에서 생성형 AI를 필요한 정보들을 얻고 효율적으로 프로세스를 만들어 볼 수도 있다. 그렇지만 지원자들의 채용 경험에 대한 전반적인 설계와 프로세스 관리는 채용담당자의 몫이다.

여기에는 채용담당자의 커뮤니케이션, 협력, 문제해결력, 감성 터치와 같은 소프트스킬, 창의성, 그리고 문제해결 역량이 중요하게 작용한다. 채용의 과정에서 메시지에 의미를 담아 전달하고 받아들이는 것은 결국 사람이기 때문이다. 채용 경험에 있어서 면접 경험도 중요한 순간으로 작용한다. 면접의 일부를 AI로 대신할 수는 있겠지만 결국 실제 입사한 후에는 사람들과 함께 일을 하기 때문에 채용 경험의 측면에서는 면대면(face-to-face)으로 마주할 수 있는 기회를 확보하고 진정성 있는 태도로 접근하여 긍정적 경험을 심어주는 것이 필요하다.

3. 후보자 관계 관리(Talent Relationship Management, TRM)

채용 시장이 구직자 중심으로 빠르게 변하면서 기업들도 능동적으로 움직이려는 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 것이 다이렉트 소싱(Direct sourcing)인데, 인재를한 번에 대량으로 확보해서 육성하는 방식이 아니라, 소수의 적합한 인재(Right person)를 선별해 필요한 때에 빠르게 확보하기 위한 전략으로 많이 활용하고 있다. 다이렉트 소싱은 기업이 직접 후보자를 찾아서 컨택한다는 점에서 후보자와의 긴밀한 소통을 통한 직접 설득이 가능하고 채용 수수료를 절감할 수 있다는 장점이 있는 반면, 시간과 노력이 굉장히 든다는 단점이 있다. 어느 기업에서는 이를 위해 대규모 인력으로 소싱 전담팀을 꾸리는 방식으로 접근하기도 한다.

다이렉트 소싱을 해본 채용담당자라면 후보자를 입사 지원까지 이끌어 내기가 여간 쉽지 않다는 것을 공감할 것이다. 다이렉트 소싱의 성패는 공들여 찾은 후보자들에게 일회적인 제안이 아니라 장기적으로 관계를 형성하며 적절한 타이밍에 지원을 이끌어 내는 것에 달려 있다. 문제는 이러한 후보자 관계를 관리하는 일이 채용담당자가일부러 신경을 쓰지 않으면 잘되지 않는다는 점이고, 더 큰 문제는 후보자와의 관계 형성 이전에 후보자를 수집하는 과정에서부터 시간이 많이 소요된다는 점이다.

AI 기술을 활용하면 후보자를 찾아 정보를 수집하고 입력하는 과정이 쉽게 해결된다. 파싱(parsing) 및 자동화를 통해 클릭 한두 번으로 후보자를 시스템에 등록해서 인재풀로 관리할 수 있고, 리마인더 알림 등을 통해 채용 담당자가 후보자에게 특정 시점에 어떠한 액션을 취해야 할지를 설정해두면 다이렉트 소싱 이후의 업무 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 즉 채용담당자는 소싱 자체에 들어가는 반복적이고 일상적인 활동은 AI를 통해 해결하고, 후보자들과 장기적으로 관계를 형성하며 관리하는 것에리소스를 투입할 수 있다. 앞서 언급했듯이 긍정적인 지원자 경험에 있어서 진정성을 갖춘 사회적인 관계가 필요한데 후보자 관계 관리는 이러한 점에서도 핵심 전략이
될 것이다.

매우 세밀하고 정성스럽게 접근해야 하는 후보자 설득 과정에서 채용담당자의 후보자 관계 관리 역량과 역할은 그 중요성이 더욱 부각될 전망이다. 채용담당자는 AI 기술을 활용하여 후보자의 역량과 스킬을 보다 정확하게 파악하고 후보자 관계 관리를 통해 채용의 성과를 높이는데 더욱 집중해야 할 것이다.