[한국미래일보=정지은 대학생 기자]

AI 자연어 처리 기업 무하유의 AI 인터뷰 서비스 '몬스터' 사진 제공

  인공지능(AI)가 오늘날 기업 채용 과정 전반을 빠르게 재편하고 있다. 특히 ‘AI 면접관’의 도입은 비용 절감과 채용 효율성 제고 측면에서 주목받고 있다. 기업들이 기존의 인력 중심 채용 방식을 데이터 기반 자동화 프로세스로 전환하면서, 채용 패러다임 자체가 변화하고 있다는 평가가 나온다.

  실제 AI 면접관을 도입한 기업들은 인건비 절감 효과를 크게 체감 중이다. 일부 기업에서는 면접 관련 비용이 기존 대비 최대 50분의 1 수준까지 줄어든 사례도 보고됐다. 이력서 분석부터 1차 면접까지의 과정을 AI가 자동 수행하면서 인사 담당자와 면접관 투입을 최소화할 수 있게 됐다. 그 결과 다단계 면접 절차가 축소되고, 최종 임원 면접 중심으로 재편되는 양상이 나타나고 있다. 채용 기간 역시 눈에 띄게 단축됐다. 평균 44일 소요되던 경력직 채용 기간이 20일 내외로 줄어들며, 기업의 인재 확보 속도도 한층 빨라졌다.

  채용 효율성 측면에서도 긍정적인 변화가 드러난다. 기업 인사 담당자들은 시간이 많이 소요되던 반복 업무에서 벗어나 핵심 의사결정에 집중할 수 있게 됐다. 일부 기업에서는 체감상 인력 0.5명 이상의 업무 부담이 감소한 것으로 나타났다. AI가 지원자의 강점과 약점을 자동으로 분석하고, 적합도를 정량적으로 제시함으로써 선별 과정의 부담을 덜어주기 때문이다. 지원자 선별 정확도 역시 개선되는 추세다. AI 기반 평가를 거친 후보자의 최종 합격률이 크게 상승했다는 응답이 지배적이었으며, 초기 단계에서부터 직무적합성이 높은 인재를 선별하는 구조가 구축된 영향으로 풀이된다. 학벌이나 외형 등의 주관적 요소를 배제하고, 실제 역량과 행동 데이터를 중심으로 평가가 이루어진다는 점에서 공정성 강화에도 기여하고 있다.

  다만 한계도 존재한다. 기업과 지원자 간 AI 채용에 대한 인식 격차와 갈등이 여전히 큰 상황이다. 효율성과 공정성을 앞세운 기업의 기대와 달리, 지원자들은 평가 자체의 형평성과 투명성에 대해 의문을 제기하는 등 양측의 시각이 엇갈린다. 기업들은 AI가 학벌이나 외모 등 주관적 요소를 배제해 공정성을 높인다고 주장하지만, 지원자들은 AI 역시 학습 데이터에 따라 편향된 결과를 낼 수 있다고 우려한다. 실제로 특정 억양이나 말하기 방식, 혹은 문화적 차이가 평가에 불리하게 작용할 가능성이 있다는 지적도 나온다. 이는 AI가 ‘완전히 중립적’이라는 전제에 대한 근본적인 의문으로 이어진다.

  또 평가의 불투명성에 대한 우려도 나온다. 기업별로 AI가 지원자를 평가하는 기준을 명확히 공개하지 않는 경우가 많아, 탈락 사유를 납득하기 어렵다는 불만이 제기된다. ‘인간적 상호작용의 부재’에 대한 아쉬움도 나온다. 기존 면접에서는 면접관과의 대화를 통해 자신의 경험과 역량을 보다 입체적으로 직접 설명할 수 있었지만, AI 면접에서는 정해진 질문과 제한된 시간 안에서 답변해야 하는 경우가 많아 자신을 충분히 표현하기 어렵다는 의견이 많다. 특히 창의성이나 조직 적합성과 같은 정성적 요소는 평가가 쉽지 않은 것으로 나타난다.

  기업 내부에서도 고민이 적지 않다. AI 설정값에 따라 탈락률이 과도하게 높아지거나, 우수 인재를 놓칠 가능성이 있다는 점 때문이다. AI 결과를 어디까지 신뢰하고, 어느 단계에서 인간 면접관이 개입해야 하는지에 대한 기준이 아직 명확히 정립되지 않은 상황이다.

  AI 채용은 현대 사회에서 거스를 수 없는 흐름이지만, 맹목적인 기술 도입과 개발만으로 모든 문제가 해결되지는 않는다. 전문가들은 앞으로 평가 기준의 투명성 강화, AI 결과에 대한 피드백 제공, 인간 면접과의 적절한 병행이 필요하다고 지적한다. AI 채용을 둘러싸고 기업과 지원자 간 ‘효율성과 신뢰성’의 균형을 찾을 수 있을지 주목된다.