AI가 채용 공고 작성부터 후보자 추천, 면접 일정 조율까지 맡기 시작했지만, 정작 기업이 더 중요하게 봐야 할 것은 ‘사람을 어떤 기준으로 판단할 것인가’라는 질문이라는 진단이 나왔다.
송석호 네이버 채용 리더는 7일 서울 슈피겐홀에서 열린 ‘HR테크 리더스 데이 시즌5’에서 ‘AI 시대의 인재를 찾는 새로운 방식’을 주제로 발표하며 채용의 핵심은 단순히 사람을 선발하는 것이 아니라, 조직이 어떤 기준과 원칙으로 사람을 판단할 것인지 설계하는 데 있다고 강조했다.
특히 AI 도입이 확산되더라도 채용 담당자의 역할은 사라지지 않고 오히려 더 중요해질 것이라고 진단했다.
송 리더는 네이버에서 18년간 HR과 채용 업무를 맡아오며 광고, 글로벌 플랫폼, 게임, AI 연구소, 글로벌 비즈니스 조직 등을 경험했다고 소개했다. 이 과정에서 송 리더는 “조직이 어떤 사람을 채용하느냐가 조직의 미래와 결과를 결정한다는 점을 체감했다”고 설명했다.
채용 어려운 진짜 이유...'기준 부재'
송 리더는 채용이 어려운 본질적 이유로 ▲인재 정의의 불명확성 ▲평가자마다 다른 판단 기준 ▲구조화되지 않은 의사결정 절차를 꼽았다. 그러면서 “채용은 결국 불확실한 판단을 기준 없이 감당해야 하는 일이기 때문에 어렵다”고 운을 뗐다.
실제 구글 사례도 언급했다. 송 리더는 “구글이 2016년 내부 인사 데이터를 분석한 결과 구조화되지 않은 채용 과정에서 평가자 간 의견 일치율은 28% 수준에 불과했다”며 채용의 어려움은 보편적인 현상이라고 설명했다.
그는 채용을 잘하는 기업들은 단순히 높은 연봉이나 업황 때문이 아니라, 회사만의 채용 원칙과 기준을 체계화했다는 공통점이 있다고 분석했다. 구글의 ‘구글다움(Googliness)’, 넷플릭스의 문화 원칙, 아마존의 ‘바레이저(Bar Raiser)’ 면접관 제도 등을 사례로 들었다.
네이버 사례도 소개했다. 송 리더는 “네이버는 하나의 고정된 인재상을 지향하지 않는다”며 IT 산업 특성상 빠른 시장 변화에 대응하기 위해 유연성이 필요하다고 설명했다. 대신 네이버는 ‘위 더 내비게이터스(We the Navigators)’라는 슬로건 아래 조직이 지향하는 일하는 방식과 가치관을 정리하고 있다고 밝혔다.
네이버는 내부 평가 데이터와 채용 데이터를 분석해 고성과자와 저성과자를 가르는 핵심 역량도 도출했다. 송 리더는 “직군별 차이는 있지만 ▲자발성과 ▲책임감이 유의미한 키워드로 나타났다”며 해당 요소를 채용 과정 전반에 반영하고 있다고 말했다.
최근에는 AI 활용 확대에 따라 협업과 커뮤니케이션 역량 중요성이 더 커지고 있다고 분석했다. 그는 네이버 신입 채용 과정 중 2주간 실제 업무 환경에서 과제를 수행하는 ‘챌린지 전형’을 소개하며 “AI를 적극 활용하는 지원자일수록 상호작용과 인터랙션 관련 역량의 중요성이 높게 나타났다”고 언급했다.
“AI는 효율 아닌 정합성 강화 도구…채용 담당자 역할 더 중요해져"
AI가 채용 업무 전반의 생산성을 빠르게 높이고 있다는 점도 강조했다. 송 리더는 과거 엑셀과 PPT 중심으로 운영되던 채용이 ATS(Applicant Tracking system) 플랫폼 도입 이후 효율화됐고, 최근에는 AI 에이전트가 채용 업무 상당 부분을 지원하고 있다고 설명했다.
예를 들어 포지션 키워드와 후보자 페르소나를 입력하면 AI가 채용 공고 초안을 작성하거나, 링크드인을 기반으로 후보자를 추천하고 면접 일정 조율과 문의 응대까지 처리하고 있다는 것이다.
다만 송 리더는 “채용 담당자의 역할은 없어지기보다 변화할 것”이라고 선을 그었다.
어떤 채용을 좋은 채용으로 볼 것인지, 어떤 기준으로 사람을 판단할 것인지, 예외를 어디까지 인정할 것인지는 결국 사람이 설계해야 한다는 설명이다.
특히 최근 AI 기본법 제정으로 채용이 ‘고위험 영역’으로 분류되면서 AI 기반 채용 과정의 책임성과 리스크 관리 중요성도 커지고 있다고 역설했다.
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송 리더는 앞으로 AI 역할이 단순 효율성 개선을 넘어 ‘정합성 강화’ 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 그는 “AI는 채용 기준 설계 과정에서 인사이트를 제공하거나 평가자별 기준 편차를 모니터링하는 역할을 하게 될 것”이라며 “채용 담당자는 이를 바탕으로 판단 기준과 원칙 설계에 더 집중하게 될 것”이라고 내다봤다.
그러면서 “채용에서 AI를 단순히 속도와 효율의 관점이 아니라 정합성과 일관성 관점으로 바라봐야 한다”고 덧붙였다.











