인공지능(AI)의 발전이 꽤 많은 사회적 문제들을 해결해 주고 있다. 다양한 분야에서 기존의 방식으로 풀지 못했던 이슈들이 해소되고 있다. 인공지능이 스스로 문제를 직접 해결하는 것은 아니다. 사람과 AI의 협업이 현실세계의 다양한 문제들을 해결해 나가고 있다.
AI 건강 모니터 플랫폼은 코로나 19의 발병과 확산을 조기에 예측했고, 이러한 정보 데이터를 기반으로 의ㆍ역학 전문가들이 다각도의 확인 과정을 거쳐 최종적으로 코로나 예측 결과를 고객들에게 통보했다. 공항의 보안 검색대에서는 보안관이 홀로 발견이 쉽지 않은 반입 반출이 금지된 물건을 AI가 0.3초만에 발견하기도 한다. 자연 앞에 무력해지는 사람을 도와 자연과 인간의 공생도 돕는다. 과거 재해 기록과 지형, 고도 등을 학습한 AI가 홍수 발생을 예측하고, 열대우림에 설치된 AI가 불법 벌목꾼을 잡아낸 사례도 있다.
이처럼 인공지능은 데이터를 기반으로 사람의 중요한 판단과 의사결정을 돕기도 하고, 빠르고 정확한 처리 능력으로 사회 시스템의 효율과 효과를 활성화시키기도 한다. 인공지능의 이 두 가지 능력이 모두 활용되어 기존의 문제를 적극적으로 해결해 나가고 있는 곳이 바로 ‘채용’ 분야다.
일본의 소프트뱅크는 2017년부터 IBM이 개발한 왓슨(WATSON)엔진을 활용해 신입사원들의 서류 심사를 진행하고 있다. IBM 또한 왓슨 기반의 탤런트 솔루션을 개발해 채용과 인재 개발, 관리 운영에 적용하는 한편 구성원들의 경력, 이력, 교육 경험 등에 대한 데이터를 분석해 핵심인재를 추천하고 있다. 구글은 큐드로이드(QDROID)라는 인공지능 보조면접관이 지원서를 분석해 면접관에게 질문 리스트를 제공하는 방식으로 채용과정에 적용하고 있다.
미국의 마이어시스템(Mya Systems)은 채용 업무를 수행하는 ‘마이어봇’을 개발해 이력서 검토, 면접 일정 조정, 면접 수행, 입사 관련 궁금증 등을 해결해 주는 채용담당자 역할을 맡기고 있다. AI를 통해 면접을 진행해 지원자가 적합하다고 판단되면 채용 매니저와 면접 일정을 잡고 구글 지도를 통해 회사로 오는 길을 안내해 주며 심지어 어떤 옷을 입는 게 좋은 지 조언도 해 준다. 영국의 유니레버도 SNS 데이터를 수집해 AI가 지원서를 검토하고 전화 인터뷰나 화상면접을 진행해 1차 적격자를 판별한 후 인사담당자가 심층 면접을 할 수 있도록 지원하고 있다.
국내에서도 AI면접이 보편화되고 있는데, AI역량검사(마이다스인 상품명)를 채용전형에 활용하는 기업만 약 450곳에 달한다. AI역량검사는 생물학과 신경과학을 연구해 인간의 사고와 행동 메커니즘을 알고리즘화하고, 여기에 인공지능 기술을 적용한 역량검사 솔루션이다. 신경과학 기반의 역량 알고리즘과 빅데이터 기반의 머신러닝 기술 등 최신 소프트웨어 기술을 적용한 통합역량검사 시스템이라 할 수 있다. 이 외에도 국내에는 머신 러닝 기반의 텍스트 마이닝 기술을 활용해 지원자의 서류를 검토하는 기업들도 있다.
국내 대표 AI면접 솔루션으로 꼽히는 AI역량검사(마이다스인 상품명)는 국내기업 사용률 뿐 아니라 글로벌 보급 속도도 빠르다. 일본에서만 십여 개의 기업이 AI역량검사를 통해 직원을 채용한다. 스펙 아닌 역량을 기반으로 지원자와 기업이 매칭 가능한 AI 채용 솔루션인 것이 해외의 타 솔루션들과는 큰 차별점인 것으로 보인다. 일본 내 사용 기업들은 채용에서의 ‘5대 不’로 꼽히는 불만, 불안, 부족, 불쾌, 불합리 등을 없애고, 감각적인 것을 가시화하여 의사결정의 참고자료로 사용할 수 있다는 것과 커스터마이징이 되어 기업 및 직무 만의 전술을 구축할 수 있다는 것을 AI역량검사의 주요 효과로 꼽았다.
AI역량검사는 통합역량검사를 통해 내면적으로는 성과역량, 관계역량, 가치역량과 관련된 세부 하위 역량들을 확인하고, 외연적 표현 능력 분석을 통해 지원자의 대면적 신뢰도를 판단한다. 이러한 검사 결과와 함께 직군 별 고성과자의 데이터를 활용해 직군 및 직무 적합도를 측정함으로써 특정 기업과 직군에 알맞은 인재를 추천한다.
예를 들어 영업분야 인재를 선발하는 경우 해당 분야에서 필요한 인재의 역량을 기반으로 고성과자의 역량 프로파일과 비교 분석해 추천해 주는 방식이다. 뿐만 아니라 지원한 분야를 대표하는 구성원은 물론 조직 내에서 유사한 역량을 가진 구성원과 비교해 지원자의 역량을 예측할 수 있도록 도와준다. 또 각 기업의 인재상에 부합하는 핵심역량에 가중치를 부여해 분석하고 평가함으로써 해당 기업이 원하는 인재를 선발할 수 있도록 지원한다.
AI역량검사의 핵심은 기업문화 적합도와 직무 적성 확인이다. 이 모듈은 뇌신경과학과 인지심리학 등에 기반한 역량 관련 연구결과를 활용해 설계되었다. 특히 모든 사고와 행동을 종합적으로 관장하는 전전두엽의 기능과 속성을 파악해 바람직한 인재가 갖추어야 할 핵심 역량을 검사할 수 있도록 했다. 검사의 메인 테스크는 게임(GAME)이다. 정서파악 및 대응, 의도 파악, 위험 관리, 보상 추구, 행동 대응 등의 성향과 기질을 파악하는 게임에서부터 추론, 계획, 제어, 정보처리, 학습능력 등 인지 및 지능과 관련한 게임까지 다양한 방식으로 역량을 검사한다. 게임 방식의 역량 검사는 기존의 인적성 검사와 달리 뇌의 비인지적 영역까지 측정범위를 확장함으로써 보다 심층적이고 본질적인 정보를 제공해 준다. 지원자의 역량에 대한 검사 자료는 채용 뿐만 아니라 직무 배치와 육성 과정에도 활용된다.
게임 방식의 역량 검사는 지원자의 문제해결 및 의사결정 패턴을 토대로 비인지적 역량을 평가한다. 반면 기존의 인적성 검사는 주로 자기보고식 문답으로 되어 있다. 정답이 정해져 있는 문제를 통해 인지 능력을 평가하기 때문에 지원자는 정해진 답을 의도적으로 선택할 가능성이 크고, 학습을 통해 평가를 왜곡시킬 수 있다. 게임 방식의 검사 도구는 정답 대신 지원자의 반응 특성을 분석하도록 설계되어 있다. 우리의 심리와 행동은 뇌의 즉각적 반응을 통해 나타난다. 즉각적 반응은 의식적으로 통제하기 어렵기 때문에 지원자의 내면적 특질을 파악하는 데 효과적이다.
AI가 채용분야에 깊이 들어온 건, 기존 채용의 고질적 문제 때문이다. 채용 단계 별 모든 전형이 한계가 뚜렷했다. 시간 및 비용의 최대 투자를 요구하는 시대를 거스른 채용 과정과 미스매칭의 결과는 더 이상 4차산업혁명 시대 인재의 기업의 성장을 견인할 수 없었다. 서류전형은 과도한 스펙 쌓기 경쟁과 자소설 신드롬을 불러올 정도로 취준생들에게 가장 부담스러운 전형이었지만, 실제 입사 후 성과와 가장 관련 없는 의미 없는 단계다. 인적성 검사는 성과와의 연계성에 대한 실증적인 검증 없이 가장 보편적으로 쓰인 채용 검사다. 착한 사람인지 확인하는 인성검사와 소금물 농도 계산하기 같은 수능문제를 연상하게 하는 적성검사로는 도저히 성과를 잘 낼 수 있는 사람인지 확인할 수 없다. 면접 전형은 일부 면접관의 편견과 편향이 뒤섞여 불공정한 평가를 만들어내고, 채용비리의 시발점이 되기도 한다.
앞으로는 더 빠르게 자기소개서, 인적성검사 등의 채용전형이 AI 기술을 활용한 전형으로 대체될 것이다. 채용 전형의 효율ㆍ효과적 진행을 돕는 측면도 있겠지만, 사람의 역량은 겉으로 쉽게 드러나는 것이 아니기에 사람을 보다 과학적으로 설명할 수 있는 참고 데이터가 필요하기 때문이다. 선발의 최적화를 위해서는 고도화된 의사결정 지원 도구가 필요하고, 그 기반은 뇌신경과학과 AI다. 심리학자들은 인간의 마음이 5-10% 수준의 인지 영역과 반 인지 영역, 그리고 90%정도의 비인지 영역으로 구성되어 있다고 말한다. 말씨, 표정, 태도, 지식처럼 겉으로 드러나는 행동 레벨의 현상은 인지 영역에서 확인할 수 있고, 성격, 지능, 기술 같은 심리적 레벨의 현상은 반인지 영역을 통해 확인할 수 있다. 지금까지 시행되었던 면접과 인적성 검사는 인지영역과 반인지영역을 측정한다. 훨씬 중요하고 큰 영역은 빙산 아래에 있는 비인지 영역이다. 비인지 영역은 신경학적, 생물학적, 생화학적 레벨의 정보가 담겨 있는 곳이다. 따라서 사람의 내면적 역량, 본능, 본성 같은 생물학적 속성들은 비인지 영역을 통해서만 확인할 수 있다.
사람의 마음과 행동은 비인지 영역에서 만들어져 태도나 성격의 형태로 드러난다. 행동은 마음에서 나오고, 마음은 신경계에서 만들어진다. 성과라는 현상은 사람의 성격과 역량을 통해 만들어지고, 성격과 역량은 비인지 영역에 숨어 있는 유전적 요인과 신경학적 특성에서 나온다. 따라서 빙산 아래에 숨어 있는 영역을 확인할 수 없다면 인재의 역량과 본질을 제대로 파악하기 어렵다. 제대로 채용하기 위해서는 행동과 심리 레벨에서의 외연적 표현 능력과 신경학적, 생물학적 레벨에서의 내면적 통합 역량을 모두 확인해야 한다. 생물학과 신경과학에 기반한 검사 방법과 기술이 인재 선발에 깊숙하게 들어올 수 밖에 없다.
AI채용이 도입되며, 기업의 채용기간은 3분의 1 이상 줄었다. 서류심사는 최소화 되었고, 면접은 최적화 되고 있다. 지원서 접수, 지원서 안내, 면접 일정 관리 등은 시스템화되며 인력과 시간의 낭비를 줄였다. 면접 대상자의 질이 높아지고, 면접 결과의 편형과 편견이 크게 감소했다. 사회적 물의를 만들어내는 채용비리 방지의 대안이 되기도 했다. 이제 남은 과제는 기업과 직무 별로 AI채용을 최적화 시켜 나가는 것이다. AI 채용의 최적화는 우수인재 선발 뿐 아니라 기업의 지속적 성장에 큰 기여를 하게 될 것이다. AI 채용 선도기업인 마이다스인은 올해 초 AI 윤리기준과 행동강령을 담은 백서를 공식화하기도 했다. 채용 분야의 AI 솔루션이 해외 보급에도 시동을 건 만큼 기업 채용의 발전 뿐 아니라 국내 AI 기술의 글로벌 보급에도 긍정적 기여를 할 수 있도록 기술과 가치의 선진화를 도울 수 있는 정부의 적극적인 지원과 협조도 필요해 보인다.
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