혁신이야말로 지속적인 디지털 변혁과 채용관리 소프트웨어의 발전에 있어 필수 요소입니다. AI는 채용 생산성을 크게 높일 수 있습니다. AI는 채용전문가를 대체하기 보다는 시간을 보다 효과적으로 쓸 수 있도록 돕는 도구로 봐야 합니다.
인공지능(AI)이 인사관리(HR) 소프트웨어 시장의 최신 유행어로 등장했습니다. 그도 그럴것이 AI가 현실화 되어 있는데다 효과적으로 작동하기 때문입니다. AI는 기계학습(머신러닝, ML)과 빅데이터를 활용해 자동화 대상 업무를 더 잘 수행할 방법을 실제로 학습하는 자동화 기술입니다. 기술이 실제로 배운다구요? 네. 논리와 추론을 바탕으로 계산된 결정을 내리고 디지털로 소통한다구요? 그렇습니다.
AI가 채용전문가를 대체할까?
이 문제는 매우 대담한 가설입니다. 기술이 항공기 조종사에 대한 필요를 없앴던가요? 그건 아니지만 조종사의 몰입과 항공기를 조작하는 방식은 항공기 조종에 관련된 기술 혁신 덕분에 급진적인 변화를 거쳤습니다.
에스에이피(SAP)와 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)의 최근 연구 결과 기계학습 분야를 선도하는 기업의 75%가 갈수록 많은 업무 프로세스가 자동화 되면서 관련 인력을 기술로 대체하는 대신 고부가가치 업무를 수행하도록 재교육할 것이라고 밝혔습니다. AI가 채용전문가를 없애기보다는 채용 프로세스의 다양한 측면에서 채용전문가의 몰입과 일하는 방식을 바꿀 전망입니다.
일단 도입하고 나면 AI는 채용업계가 웹기반 인력 충원 방식으로 이동한 이래 가장 큰 파급효과와 생산성 제고 효과가 있는 혁신으로 자리할 잠재력이 있습니다. 실제로 기계학습 선도 기업의 22퍼센트가 이미 이 기술로 상당한 도입효과를 보고 있으며 AI에 대한 투자효과가 빠르고 측정 가능하다고 밝힙니다.
채용전문가의 생산성을 높이는 AI
AI가 채용전문가의 생산성에 어떤 영향을 주는지 살펴 보도록 하죠. 이 부분은 채용관리 소프트웨어가 직접 지원하는 핵심 성공 지표입니다. 채용전문가를 위해 채용관리 소프트웨어가 지원하는 업무 단계는 수십 가지이며 여러 복잡한 승인 단계를 포함합니다.
하지만 이들 업무의 상당 부분에 대해 수작업이 필요합니다. 예컨대 채용전문가는 종종 상당한 시간을 들여 채용공고문을 작성하고 이력서를 검토하며 면접 일정을 잡고 후보자 자격요건에 대한 매니저의 피드백을 해석하고 이를 토대로 후보자 물색 과정을 정교하게 다듬는 등 수작업이 필요합니다.
AI는 학습한 논리와 추론으로 채용 업무의 여러 수작업 측면을 자동화할 잠재력이 있습니다.
실제로 이미 이런 종류의 AI가 채용관리 소프트웨어 시장을 이미 강타하고 있습니다. 한 신규 벤더는 AI를 이용해 기존에 채용전문가나 채용 코디네이터가 수행하던 면접 일정수립 업무를 자동화합니다.
AI 플랫폼이 입사 지원자와 소통하고 반응을 해석하며 피드백을 사람이 알아보기 쉽게 정리해 필요한 모든 내부 인력과 조율해 최적의 면접시간을 자동으로 선택합니다. 자연어처리(NLP)와 기계학습을 이용해 일정관리와 필요사항 조율을 완전 자동화합니다. 기본적으로 채용 코디네이터의 업무를 AI가 대체해 가고 있습니다.
채용 소싱 사이클을 관리하는 AI
우리는 또 AI가 기계학습을 이용해 잠재 후보자와 직무를 연결하는 채용관리의 소싱 사이클을 관리하기 시작하는 모습을 볼 수 있습니다. 이를 통해 채용건당비용과 충원소요시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 시나리오에서 AI는 조직의 공석이 생긴 역할에 딱 맞는 최적의 후보자를 찾아 스카우트합니다.
한 걸음 더 나아가 AI가 회사의 채용전문가나 헤드헌터 역할을 하면서 자동화를 통해 해당 후보자에게 접근합니다. 채용전문가의 수작업 소싱이나 후보자의 수작업 혹은 적극적인 구직 활동을 비롯해 제반 관련 소통을 AI가 대체합니다.
또 다른 예는 석세스팩터스 채용관리(SAP SuccessFactors Recruiting) 기능인 직무분석기(Job Analyzer)입니다. AI와 기계학습을 이용해 채용전문가에게 경쟁력 있는 직무, 스킬, 연봉 정보 등 시장 데이터를 제공합니다. 채용전문가는 채용공고를 내기 전에 충원 가능성을 검토하고 지역별 인력 가용성을 파악하며, 나아가 성적 편견이 있는 언어는 없는지 검토해 다양성 활동까지 지원할 수 있습니다.
채용전문가의 효과적인 시간 활용을 돕는 AI
효율화와 프로세스 최적화를 제고하는 혁신이야말로 지속적인 디지털 변혁과 채용관리 소프트웨어의 발전에 있어 필수 요소입니다. AI는 채용 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 그렇다고 기업은 AI가 채용전문가인 사람을 대체한다고 보면 안됩니다. 채용전문가가 시간을 보다 효과적으로 쓸 수 있도록 돕는 도구로 봐야 합니다.
우수한 채용의 핵심은 여전히 매우 개인적이고 인간적이며 관계 지향적인 관행으로 남아있습니다. 기계학습 선도 기업의 41%가 이 기술로 고객 만족이 높아진다고 하지만 이러한 결과는 사람들과의 협력을 통해서만 달성할 수 있습니다. AI가 놀라운 일을 할 수 있기는 하지만 사람과 사람이 커리어와 인생의 선택에 관해 이야기할 때 생기는 고유한 인간적인 연결을 흉내낼 수는 없습니다.
우수한 채용의 핵심은 사람과 사람이 커리어와 인생의 선택에 관해 이야기할 때 생기는 인간적인 연결에 있습니다.
채용전문가는 앞으로도 공석을 충원하는 데 있어 보다 주관적인 데이터를 활용해 최상의 결정을 처리하고 관계를 발전시키는 데 있어 필수적입니다. 물론 AI가 채용 프로세스를 보완하는 막대한 효율을 창출할 것이라는 데에는 반론의 여지가 없습니다.
AI가 채용관리 소프트웨어의 핵심성과지표(KPI)와 가치제안에 직접적이고 긍정적인 영향을 줄까요? 이미 지금 일어나고 있는 일이며 채용 사이클을 구성하는 많은 영역으로 확장될 전망입니다. 이 유행어 기술은 현실이며 앞으로 성숙하고 발전해 가는 모습을 보는 일이 흥미진진할 것입니다.
하지만 AI가 채용 전문가를 결국 대체할 것이라고 하는 사람은 현실을 제대로 보지 못한 사람입니다. 항공 자동화와 조종사의 비유로 돌아가 본다면, 기술이 뛰어나기는 하지만 여전히 높은 자격 요건을 갖춘 사람을 비행기의 맨앞 조종석에 앉히기를 원하고 실제로 그럴 필요가 있습니다.