채용에서 '선발'은 무엇일까요? 우리들에게 가장 익숙한 답은 '최종 합격자를 결정하는 것'이 아닐까 싶습니다. 이제 질문을 조금 바꿔봅니다
"채용에서 '선발'이라는 행위의 본질은 무엇일까요?"
(힌트 두 글자 단어로 표현할 수 있습니다)
이 질문에 대한 제 답은 다음과 같습니다
"판단"
판단을 하기 위해서는 다음 두 가지 항목이 필요합니다.
'데이터'와 '기준'
데이터는 판단의 근거/기초자료를 말합니다. 선발을 위한 데이터는 모집과 선발의 모든 단계에서 확보할 수 있습니다. 지원자의 지원서와 포트폴리오, 질의응답에 기초한 면접, 저류와 면접과정에 수반되는 지원자와 기업/인사담당자 사이에 오가는 상호작용, 면접관이 복수라면 면접관들 사이의 논의 과정 등이 모두 포함됩니다.
우리가 바라는 건 항상 지원자의 모든 데이터를 고려하여 결정하는 것이지만 언제나 그렇듯 현실에서 우리는 지원자의 제한된 데이터를 가지고 결정을 해야 합니다. 이러한 현실에서 중요한 건 최대한 많은 데이터를 확보하는 것이 아닌 우리가 원하는 데이터를 확보하는 것이 됩니다. 우리는 우리가 원하는 정보 항목을 정하고 그 정보를 확인할 수 있는 데이터를 확보할 수 있는 구조적 장치들을 만듭니다. 앞서 모집단계에서 적합성을 높일 목적으로 나열한 활동을 포함해 면접관 교육을 하고, 면접 질문리스트를 만들고 면접 평가표 양식을 설계합니다. 이렇게 기업/인사담당자가 판단에 필요한 데이터를 확보하기 위하여 일련의 도구들을 해당 정보들을 확보할 수 있도록 설계하는 것을 우리는 '구조화'라고 말합니다. 지난 시간 역량 기반 면접을 이야기하며 구조화된 면접이라 표현하기도 했는데, 여기에서 '구조화'란 단지 역량을 기반으로 하고 있는지 여부가 아니라 우리가 필요로 하는 정보 항목을 중심으로 이를 확인할 수 있는 데이터를 확보할 수 있는 형태로 모집부터 선발까지 과정이 유기적으로 설계되어 있는지를 의미하는 것이라 말하는 것이 더 적합하지 않을까 생각합니다.
데이터가 어느 정도 확보되어 있어도 그 데이터를 보는 관점은 사람마다 다를 수 있습니다. 동일한 지원서를 보고 어떤 이는 이 정도면 만나볼 필요가 있다고 말하지만 다른 누군가는 그럴 필요가 없다고 말할 수 있음을 말합니다. 이는 판단을 하는 주체로서 사람이 가진 관점의 차이에 기인합니다. 어떤 이는 지원자가 가진 부족함이 크게 문제 되지 않는다고 생각하지만 누군가에게는 그 단점이 크게 다가올 수 있습니다. 이러한 상황에서 현실에서는 조직 내에서 보다 계층구조의 상위에 있는 사람의 의견에 따르는 결과로 수렴되곤 합니다. 아이러니한 건 실제 입사가 확정되면 직접적으로 함께 일하는 건 상위 계층의 리더가 아닌 하위 리더 혹은 동료라는 점에 있죠
기준은 이러한 상황에서의 갈등이 조직 내 힘의 구조가 아닌 사전에 정한 기준에 따라 합의에 이루어질 수 있도록 도와줍니다. 여기에 우리는 기준을 문서화함으로써 면접관 개개인이 가지는 사람을 보고 판단하는 능력평가를 위한 데이터를 확보할 수도 있습니다.
기준을 만드는 가장 간단한 방식은 평가결과를 등급화 혹은 점수화하는 것입니다. 등급화는 판단 정보 항목별로 3개 혹은 5개의 등급을 정하여 평가하게 하는 방식을, 점수화는 말 그대로 점수를 항목별로 주는 방식입니다. 기준을 만드는 데 있어 중요한 장치는 과락과 대화구조를 설계하는 것을 말합니다. 과락구조는 최소한의 절대적인 기준을 정하여 특정 항목이 과락기준을 넘지 못할 경우 평균이 과락을 넘어도 채용 결정이 날 수 없도록 설계하는 것을 말하며 , 대화구조는 정보 항목별 등급, 점수를 준 이유에 대해서 이해관계자들이 서로 대화를 할 수 있도록 만드는 것을 말합니다.
이렇게 보면 선발 단계를 우리는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
"구조에 따라 확보한 데이터를 기초로 사전에 정한 기준에 가장 부합하는 지원자를 판단하는 일련의 과정"
지금까지 선발 단계에서 데이터와 기준에 대한 이야기를 했습니다. 어느 정도 이야기가 정리되었다 싶기도 하지만 사실 우리가 반복하여 언급하면서도 정작 깊이 있게 다루지 않은 것이 하나 있습니다. 이번 글에서 반복하여 등장한 '정보 항목'이라는 단어입니다. 여기에서 정보항목은 무엇이고 어떻게 만들 수 있을까요?
다음 글에서 좀 더 다뤄 보겠습니다.