AI 채용 사례로 본 인사담당자가 놓치고 있는 3가지

AI로 채용하는 것과 AI를 쓸 줄 아는 사람을 채용하는 것은 다른 문제입니다.

채용 공고 작성, 서류 검토, 일정 조율까지. 채용 업무 대부분에 AI는 들어와 있습니다. 하지만 정작 지원자가 AI를 얼마나 잘 쓰는지는 서류, 자기소개서, 면접 중 어디서도 확인하기 어렵습니다.

이 글에서는 서류·자기소개서·AI 면접으로 보여주는 것과 놓치는 것을 나누어 보고, 그다음 필요한 평가 조건을 확인할 수 있습니다.

AI 채용 도입, 어디까지 왔나

인사 업무 곳곳에 AI가 들어왔지만, 채용 절차에 공식 도입한 기업은 아직 소수입니다.

고용노동부가 국내 기업을 조사한 결과, 인사 업무에 AI를 쓰는 기업은 86.7%에 달했습니다. 반면 채용 절차에 AI를 공식 도입했다고 답한 기업은 21.7%에 그쳤습니다. 그마저도 대부분 AI 역량·인적성 검사와 서류 검토에 머물러 있습니다.

지원자의 AI 활용 능력을 보려는 움직임

기업이 AI로 채용 업무를 처리하는 것과는 별개로, 지원자가 AI를 실제로 얼마나 다루는지 보려는 움직임도 커지고 있습니다.

채용전문면접관 414명을 대상으로 한 조사에서는 2026년 채용 시 중요하게 볼 항목으로 AI 리터러시 검증과 AI로 꾸며진 지원자의 진정성과 표절 확인이 상위권에 올랐습니다.

실제로 국내 한 대기업 그룹사는 AI·IT 담당 임원 150여 명이 모인 자리에서 AI 에이전트를 만들고 활용하는 역량을 채용과 평가에 반영하겠다고 밝히기도 했습니다.

그렇다면 지금의 채용 방식은 이 역량을 얼마나 보여줄 수 있을까요.

서류·자기소개서·AI면접, 무엇을 확인할 수 있고 무엇을 더 확인해야 할까

1️⃣ 이력서 자동 스크리닝

스크리닝은 직무 기술서에 적힌 자격 요건이 지원자의 이력서와 포트폴리오에 반영됐는지 여부만 확인합니다. 과거에는 담당자가 수천 건의 지원서를 며칠씩 걸려 읽었지만, 지금은 필터링으로 몇 시간 안에 끝낼 수 있습니다.

그러나 스크리닝은 자격 요건 충족 여부만 가려낼 뿐, 지원자가 그 요건에 맞게 AI를 활용해 실제 성과를 낼 수 있는지는 보여주지 않습니다.

2️⃣ 자기소개서

"AI를 활용해 비용을 절감하고 매출을 높였습니다." 자기소개서에 이런 한 줄이 적혀 있다고 해보겠습니다. 이 경험이 실제 역량인지, 부풀린 진술인지 확인할 방법은 없습니다.

자기소개서는 지원자 본인이 쓴 진술서입니다. 검증할 장치가 없다면 사실 여부와 무관하게 그대로 받아들일 수밖에 없습니다.

3️⃣ 면접

AI 면접은 주로 답변의 언어 패턴, 음성 톤, 표정 변화 같은 응답의 전달 방식을 분석합니다. 솔루션마다 평가 방식은 다르지만, 응답의 일관성과 태도를 정량화해 면접관의 주관을 줄인다는 목적은 같습니다.

정작 면접관이 봐야 할 것은 결과를 만들기까지의 과정입니다. AI가 분류한 고객 문의 500건 중 잘못 분류된 항목을 찾아내고, 분류 기준을 다시 세워 정확도를 높이는 일이 그 예입니다. 이런 맥락은 지금의 AI 면접의 주요 평가 대상이 아닙니다.

AI 역량을 확인하기 위해 필요한 세 가지 기준

실제 AI 활용 역량을 평가할 필요성은 커지고 있지만 기업들은 이를 평가할 적절한 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 고민은 그렙이 국내 중견·대기업 HR 담당자 및 경영진을 대상으로 진행한 자체 조사에서도 확인됐습니다.

신입·경력 채용에서 AI 역량의 중요도는 5점 만점에 평균 3.20점으로 나타났지만, AI 역량을 평가할 적절한 도구가 없다는 응답이 42.9%로 가장 높았습니다. 중요하다는 데는 이견이 없지만, 무엇으로 검증할지는 아직 정해지지 않은 셈입니다.

그럼 평가는 어떤 조건을 갖춰야 하는지 짚어보겠습니다.

1️⃣ 같은 조건, 같은 과제

자기소개서의 문제는 지원자마다 다른 경험을 자유롭게 진술하고, 그 진술이 사실인지 확인할 방법이 없다는 데 있습니다.

마케팅 직무에 지원한 두 사람을 예로 들어보겠습니다. 지원자 A는 "AI로 광고 카피 초안 10개를 만들어 A/B 테스트를 완료했고, 클릭률을 8% 개선했다"라고 썼습니다. 지원자 B는 "AI로 캠페인 데이터를 정리해 보고서 작성 시간을 절반으로 줄였다"라고 썼습니다. 같은 직무에 지원했지만 업무도, 성과 기준도 서로 달라서 둘 중 누가 AI를 더 잘 쓰는지 비교할 근거가 없습니다.

모든 지원자에게 동일한 환경과 과제를 주면, 그 자리에서 만든 결과로 비교하고 판단할 수 있습니다.

2️⃣ 실제 수행 과정과 결과

AI 면접에서는 답변의 전달 방식을 점수화할 뿐, 결과를 만든 과정은 평가에 넣지 않습니다.

지원자가 제출한 결과물을 면접장에서 잘 설명해도, 얼마나 직접 기여했는지는 말만으로 확인하기 어렵습니다. 팀 프로젝트 중 일부만 맡았어도, 면접에서는 전 과정을 주도한 것처럼 얼마든지 설명할 수 있기 때문입니다.

결과를 만들기까지의 과정도 함께 점수화해야 지원자의 문제 해결 능력이 드러납니다.

3️⃣ 정량화된 비교

지원자 10명이 모두 자격 요건을 충족했다고 해보겠습니다. 서류 스크리닝은 통과·불합격으로만 갈라서, 그 안에서 누가 어떤 역량이 뛰어난지는 보여주지 못합니다. 합격선을 넘긴 지원자 사이에서도 AI 활용 역량은 저마다 다를 수 있지만, 통과 여부만으로는 이 차이가 드러나지 않습니다.

모든 지원자를 같은 기준으로 결과를 점수화해야 그 차이가 채용 판단의 근거가 됩니다.

프로그래머스 AI 역량평가는 이 기준을 어떻게 충족하는가

앞서 살펴본 세 가지 기준은 프로그래머스 AI 역량평가에 그대로 반영돼 있습니다.

1️⃣ 동일한 환경에서 실무형 과제 수행

모든 지원자는 같은 시험 조건에서 실제 업무와 비슷한 과제를 받습니다. 지원자마다 다른 경험을 골라 말하던 자기소개서와 달리, 이 과제 앞에서는 모두가 같은 출발선에서 시작합니다.

2️⃣ LLM과의 대화 및 문제 해결 과정과 결과를 함께 평가

지원자가 AI와 나눈 대화 전체와 그 대화로 만든 최종 결과물을 함께 확인합니다. 무엇을 물었고 어떻게 수정을 요청했는지, 그 과정 전체가 평가 대상입니다. 결과물만으로는 알 수 없었던 부분을 여기서 확인할 수 있습니다.

3️⃣ 루브릭을 기반으로 역량을 정량화

평가 기준에 따라 결과를 점수화하고, 모든 지원자를 같은 기준 위에 놓고 비교합니다. 합불로만 가려내는 서류 스크리닝으로는 알 수 없었던 지원자 간 실력 차이가 숫자로 드러납니다.

프로그래머스 AI 역량평가를 활용하면 기존 채용 과정에서 확인하기 어려웠던 지원자의 실제 AI 활용 역량을 객관적인 데이터로 확인할 수 있습니다.

우리 기업의 채용 목적과 직무에 어떻게 적용할 수 있을지 궁금하다면 아래에서 자세한 내용을 확인해 보세요.