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브런치북 취준생에게 하고 싶은 이야기들 2 10화

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계정을 잊어버리셨나요?

by 천두성 인사담당입니다 Nov 14. 2021

AI가 채용 평가할 때 준비해야 할 것들

취업준비생을 위한 어느 인사담당의 조언

우리가 아는 지금의 입사지원 절차는 앞으로 몇 년 안에 없어질 것입니다.

우리가 쓴 이력서와 자기소개서는 사람이 아닌 인공지능의 알고리즘이 문장 구조를 분석하여 평가를 할 것입니다. 그리고 면접은 AI 기술로 만든 사람의 이미지와 대화를 나누면서 평가를 받을 것입니다.

우리들이 생각하는 것보다 많은 기업들이 수년 전부터 이미 그렇게 하고 있는 것으로 추측됩니다. 자세한 내용이 외부로 알리지 않았을 뿐입니다.

지금은 소위 인적성검사를 인공지능이 대화하듯이 평가하는 방식에 머물고 있지만, 음성인식과 문장 구조를 분석하는 기술이 하루가 다르게 발전하고 있어, 지금 당장이라도 모든 채용면접을 인공지능이 수행한다 해도 이상할 것이 없는 세상입니다.

다만, 인재를 중시 여기는 회사가 사람이 직접 지원서류를 직접 검토하지 않고, 지원자들을 직접 만나지 않는다는 것이 사람들의 정서적인 반감을 가져올 것이라 생각해서 공개적으로 밝히지 않고 있지 않을 뿐입니다. 그리고 앞으로도 어느 정도가 사람이 평가를 하고 어느 정도가 인공지능이 평가를 하는지는 외부로 알려지기가 힘들 것입니다.

기업이 원하는 조건들을 가지고 자기소개서 또는 지원자들이 하는 답변의 내용 중에서 특정 논리나 표현의 구성, 단어들의 빈도, 내용의 일관성, 객관적 지표 등을 가지고 평가를 하는 데 불과 몇 초 밖에 걸리지 않을 것입니다. 또한, 직무역량평가와 직무 접합도 평가를 지원자와 대화를 하면서 실시간으로 평가할 것입니다.

기업들은 이러한 획기적인 변화에도 불구하고 자신들이 그전에 종이로 실시하던 질문들이 인공지능이 하는 것으로 바뀌는 것일 뿐이고, 내용은 그전과 달라진 것은 없다고 주장할 것입니다.

현재 AI면접이라는 이름으로 실시하고 있지만, 이는 인적성검사를 실시간으로 온라인상에서 좀 더 발전시킨 방식으로 보입니다. 지금의 채용면접처럼 사람과 대화를 하면서 답변의 내용을 실시간으로 분석하고 평가하는 단계까지는 약간 더 시간이 더 필요한 것으로 보입니다.

이미 직무특성을 감안한 온라인 인적성검사는 게임 같은 방식으로도 진행하고, 답변을 주고받는 형태로도 발전을 하였고, 인사담당의 시각으로 보았을 때 매우 발전되고 신뢰도가 높아 보입니다.

그전에는 인적성검사를 가르치는 학원도 있다는 말을 들었습니다. 훈련되어 나오는 기계적 답변은 오히려 더 불리하게 작용할지 모릅니다. 응시방법에 좀 더 익숙한 훈련을 할 수는 있지만, 불안감을 해소하는 데에는 도움이 될 수 있겠지만, 정답이라는 것이 없는 시험에서 오히려 예상하지 못한 평가결과가 나올 수 있습니다. 각별히 주의하면 좋겠습니다.

좋든지 싫든지 상관없이 이미 바뀌었습니다.

인공지능이 입사지원자들을 평가하면 걱정되는 점이 있습니다. 사람만이 가지고 있는 직관과 공감이 얼마나 대체될 것인가 의문이기 때문입니다.

수만 명의 지원자의 기록을 단 몇 분만에 평가할 수 있겠지만, 지원자들에게서 느낄 수 있는 열정, 진정성, 삶의 태도 등을 인공지능이 인지하고 공감할 수 있을지 의문입니다.

일정 조건을 충족하는 어느 정도 수준 이상의 지원자들을 추려서, 마지막 단계에서는 사람들이 결국 평가를 하겠지만, 첫 관문을 통과하는 사람들이 얼마나 다양성을 가진 사람들일까 걱정이 됩니다.

일정 조건의 추려내는 알고리즘이 선택한 사람들은 비슷한 스펙과 유사한 삶의 궤적을 가지고 있을 확률이 높지 않을까 우려되기 때문입니다.

기업에 입장에서는 오히려 물리적인 한계를 극복할 수 있어서, 그전과는 비교도 할 수 없을 정도로 더 많은 지원자들이 비록 인공지능 캐릭터와의 대화지만 모두 채용면접의 기회를 가질 수 있어 더 좋아지는 것이라 설명할 것입니다.

선발이 공정성, 투명성이 향상될 수 있다고 할 것입니다. 심지어는 게임 속의 캐릭터를 스스로 만들듯이, 자신이 대화하고 싶은 평가자의 모습이나 목소리도 자신이 선택하게 될지도 모릅니다. 회의적인 표현이지만, 우리들이 이런 변화가 좋든지 싫든지 상관없이 어차피 세상은 그렇게 바뀔 것입니다.

아니 이미 바뀌었지만 우리가 그 변화를 아직 느끼지 못하고 있는지 모릅니다. 콜센터의 경우 우리가 대화하는 상담원이 진짜 사람인지 인공지능인지 구분이 잘 안될 정도로 이미 기술은 발전했다는 이야기를 들었습니다. 한참을 이야기한 그 콜센터 직원이 사실 인공지능일 수 있다는 것입니다.

변화는 무엇이 바뀐 것인지 모를 때가 무서운 것입니다.

PC와 휴대폰이 대중화된 것은 30년도 안 되었습니다. 그리고 또 한 세대가 바뀌기도 전에 우리는 세상이 바뀌는 것을 보고 있습니다. 그리고 이러한 변화는 자기 학습과 진화가 가능한 인공지능의 발전으로 우리의 상상을 뛰어넘어 우리의 삶을 변화시킬 것입니다.

정말 무서운 것은 무엇이 바뀌고 있는지를 바라보며 놀랄 시간도 없이, 무엇이 바뀐지도 모르고 살아가고 있다는 것입니다. 채용 프로세스에서도 마찬가지입니다. 지금까지의 기술이 진화하는 가속도를 감안하면 이미 필요한 모든 알고리즘 개발은 이미 다 끝났을 겁니다.

일정 규모의 데이터가 축적이 되고 신뢰도가 검증이 어느 정도 되면, 기업들은 일제히 채용 프로세스를 인공지능이 관리하는 플랫폼을 일제히 도입해서 적용할 것입니다. 그동안 채용비리 등으로 공정성 문제를 겪었는 기관들과 기업들은 제일 먼저 손을 들 것입니다.

채용업무에는 많은 노력과 시간이 소요됩니다. 이런 플랫폼은 기업의 시간과 비용을 획기적으로 절감시킬 것입니다. 그러니 기업이 환영하지 않을 이유가 없습니다. 이미 여러 기업들의 콜센터에서 인공지능이 상대방과 문자로 대화를 하거나, 음성으로 대화를 하는 사례를 급속도로 늘어나고 있습니다.

우리나라에서도 인적성검사 방법들이 날로 발전을 하고 있습니다. 지원자들이 원하는 시간에 모니터 앞에서 앉아서 대화를 하듯이 인적성검사를 보고 있습니다. 게임을 하듯이 주어진 문제를 풉니다. 기업에 지원하고 싶은 지원자들은 모니터에서 보이는 가상인간과 장시간 대화를 나누는 것만으로 직무적성, 직무역량평가, 심리테스트, 지적능력 테스트를 마칠 수 있습니다.

그렇다면 이렇게 급변하는 상황에서 경쟁력 있는 취업준비를 하기 위하여 우리가 해야 할 일들은 무엇인지 이야기해보겠습니다.

알기 쉽게 설명하는 능력은 언제나 중요합니다.

첫째, 좀 더 자신의 자격, 경험, 업적, 강점, 포부 등을 체계적인 문장으로 잘 정리해야 합니다. 인공지능 사람이 가지고 있는 감수성이 없습니다. 감성적이고 추상적인 표현에 공감하지 못합니다.

이미 세팅되어 있는 특정 표현, 문장, 단어들의 구성과 빈도 그리고 제시되는 객관적인 지표들, 그리고 논리의 전개 등을 기계적으로 평가할 것입니다. 내 이력서와 자기소개서 또는 채용면접에서의 나의 답변은 감성적인 면이 배제된, 효율적으로 분석이 가능하도록 최적화된 데이터이어야 한다는 본질에 충실해야 합니다.

우리가 아무리 장황하게 하고 싶은 말을 수백 페이지로 적어낸다 하더라도, 알고리즘이 읽으려고 하는 대상이 그 속에 없으면 아무 소용이 없다는 의미입니다.

사람이든 인공지능이든 지원자에게서 알고 싶은 키워드들은 명백합니다. 예를 들자면, 지원자의 자격, 경험, 업적, 강점, 포부 등입니다. 이런 키워드 중심으로 상대가 효과적으로 이해할 수 있도록 객관적 자료와 잘 정제된 문장으로 설명해야 합니다.

말하는 사람의 눈빛, 목소리의 떨림, 표정, 자세 등도 카메라와 마이크를 측정은 가능할 것입니다. 하지만 그렇게 까지 하려는 기업이 있을지 의문입니다.

무엇이든 명확하지 않으면 안 됩니다.

둘째로는 객관적이지 못한 감정적인 표현들과 장황하고 추상적인 표현들은 피해야 합니다. 노련한 평가자들이라면 상대방의 의사표현이 명확하지 않더라도 자신의 직관력으로 알아볼 수 있는 것들이 많이 있습니다.

‘투박하지만 진정성이 보이는’, ‘아직은 부족하지만 가능성이 보이는’, ‘많이 알고 있지만 표현을 잘 못하는’, ‘미약한 수준이지만 계속 성장하고 있는’, ‘불안해 보이지만 의지가 강해 보이는’ 같은 표현들을 대표적으로 들 수 있습니다.

이런 평가들은 아이러니하게도 서로 상반된 요인이 공존합니다. 이렇게 서로 반대되는 의미의 표현들이 조합되는 상황을 인공지능이 얼마나 인식할까요?

우리가 일상적으로 자주 하는 말 중에서도 글로 적어 놓으면 그 사람이 하려고 했던 의미가 정확히 전달되기 힘든 표현들이 많습니다. 사람들 사이에서 말로 하던 것을 문자나, 이메일로 보내서 읽어도 그 뉘앙스가 달라지는 것을 우리는 많이 경험합니다. 그래서 정말 중요한 말은 만나서 얼굴을 보며 말을 하려고 하는 것이 그런 이유입니다.

의사소통에서 비언어적 요소는 60%가 넘는다는 연구결과를 본 적이 있습니다. 더군다나 상대방에게 호감을 느끼는 요소가 메시지 자체의 의미보다 비언어적 요소에서 느끼는 경우가 절대적입니다.

인공지능의 알고리즘이 이런 비언어적 요소를 얼마나 잘 인식할지는 모르겠습니다. 아니 그런 비언어적 요소가 반영될 여지가 있을지도 모르겠습니다.

앞으로는 면접장에서 떨면서도 그래도 최선을 다해서 자신의 포부를 차분히 설명하려고 노력하던 순수해 보이는 지원자들에게 주었던 평가자들의 인간적인 배려도 이제는 불가능하게 된다는 것을 의미합니다. 다소 말을 더듬거나, 말투가 어눌해도 맥락을 통해서 상대방이 알아듣던 것이 이제부터는 어려워진다는 것을 의미합니다.

그래서 문장력이 더욱 중요해질 것입니다. 내가 전달하려는 의미는 비언어적 요소가 모두 배제된 채, 모두 문장 그 자체로 해석이 되어야 하기 때문입니다. 책을 많이 읽지 않고, 글을 많이 쓰지 않으며, 구어체에 너무 익숙한 분들에게는 좋지 않은 소식이 될 것 같습니다.

평가는 급속히 세분화되고 연결될 것입니다.

셋째로는 제시할 수 있는 객관적인 지표를 갖추는데 더욱 노력해야 합니다. 쉽게 이해를 돕기 위하여 좀 엉뚱한 이야기를 해보겠습니다. 영화에서는 산속에서 무술을 연마하는 사람이 얼마나 무공을 갖추었는지 스승님에게 검증을 받기 위하여 스승님과 마지막으로 대련을 합니다.

그러면 그 스승은 그 제자의 내공을 알아보고 이제는 그만 하산하라고 말한다. 그럼 그 제자는 무림의 고수가 된 자격을 얻어서 아버지의 원수를 갚기 위해 강호로 떠납니다. 하지만 이 이야기를 지금의 방식으로 바꾸어 보겠습니다.

그 제자는 자신의 달리기 기록과 제자리 높이 뛰기 기록, 대회 참가 경력 등을 공인된 기록으로 제출해야 합니다. 그 인증을 어떤 공신력 있는 기관에서 받았는지도 중요합니다.

아버지의 원수를 갚기 위하여 수 십 년간 무술을 연마한 그 제자도 공인기관에서 발급받은 인증서가 없으면 강호의 무술대회에 참가자격이 없습니다. 어렵게 찾아간 원수도 만날 수가 없습니다. 이 이야기는 지금 사회에서 객관적 지표가 얼마나 중요하다는 것을 강조하려고 제가 만든 이야기입니다.

인공지능이 사람을 평가하는 시대에서는 자신의 역량을 증명하기 위해서 무엇이든 객관적인 지표를 제시해야 합니다. 자신을 설명하기 위한 긴 서술 문장보다는 지표를 제시하는 것이 더 효과적일 것이기 때문입니다.

물론 지금도 똑같습니다. 그것이 더 심해진다는 말입니다. 더욱이 인공지능이 사람을 평가하는 능력이 점차 발전할수록 평가할 수 있는 분야는 수백 개, 수천 개로 급속히 늘어날 수 있다는 것입니다.

그전에는 무엇이든지 사람이 평가하려면 비용과 시간과 물리적인 제한이 따랐습니다. 그중에서도 가장 중요한 평가자의 수준과 공정성이 문제였습니다. 이러한 문제들로 공인된 인증절차가 늘어나는 것이 쉽지가 않았습니다. 하지만 이러한 인공지능의 발달로 인하여 측정받을 수 있는 분야는 엄청난 속도로 세분화하여 늘어날 것입니다.

한마디로 많은 분야에서 평가가 쉬워진다는 것을 의미합니다. 그렇게 되면 평가인증받은 자료를 또 다른 평가에서 제출할 것을 요구받을 것입니다.

유감스럽지만 우리는 하나의 평가결과를 다른 평가에 제출해야 하는 순환 속에 살지도 모릅니다. 위에서 말한 한 명의 스승님이 하루 밤새에도 수천 명과 대련을 할 수 있다는 이야기입니다.

급속히 고도화, 보편화되는 직무적성검사

지금까지 대기업에서 막대한 예산과 노력을 기울여서 실시하던 직무적성검사가 새로운 모습으로 탈바꿈하여 지금은 모두 온라인으로 바뀌고 그 방식도 다양하게 변화하고 있습니다.

다들 아시겠지만, 이러한 직무적성 감사 또는 비슷한 이름으로 불리던 검사들 속에는 여러 가지 테스트들이 복합적으로 포함되어 있습니다. 행동심리테스트, 지능테스트 그리고 우리가 알기도 힘든 여러 가지 어려운 테스트들이 포함되어 있습니다.

이전에는 비용 문제로 중소기업들은 실행하기 힘들었다면, 이러한 검사들이 인공지능을 이용하여 급속히 발전하고 플랫폼 서비스로 제공되는 비용이 좀 더 저렴해진다면 급속도로 보편화될 것입니다. 특정한 대기업들만 가능했던 평가들이 보편화된다는 말입니다.

모 그룹이 지난 수십 년간 실시해온 직무적성검사의 축적한 데이터의 양은 실로 어마어마할 것입니다. 매년 수천 명의 입사자의 직무적성검사에서 나온 결과와 그 후에 장기간에 걸쳐 보여준 행동 패턴과 성과와의 연관관계를 분석한 연구가 있다면, 세계적인 연구결과들이 나오고도 남을 것이라 저는 확신합니다.

어쩌면 이미 그런 연구를 이미 다 마치고 엄청난 결과들을 가지고 있지만 굳이 그것을 외부로 공개할 이유가 없어서 내부적으로만 활용하는지도 모르겠습니다. 언젠가 그 데이터와 연구결과를 볼 수만 있다면 너무나 좋겠습니다.

인공지능의 발전은 앞으로의 평가결과만 더욱 고도화된다는 것 만을 의미하지 않습니다. 과거의 데이터도 분석을 해서 계속해서 좀 더 예측가능성이 높아질 것입니다.

질문의 의도를 파악하여 답변을 하는 것이 가능할까요?

그렇기 때문에 우리가 잘 알아야 하는 것으로 넷째는, 솔직하고 일관성 있는 답변이 중요하다는 것을 알아야 한다는 것입니다. 인적성검사에서 그 내용보다 더 문제가 되는 것이 신뢰성입니다.

너무나 많은 사람들이 질문의 의도를 파악하려고 너무 앞질러 생각하다 보니 자연스러운 답변을 하는 것이 아니라 자꾸 의도된 답변을 하는 바람에 신뢰도 측정에서 많은 문제가 발생하였었습니다.

뭔가 정답을 맞혀야 한다는 강박감이 있었고, 객관식 문항에서 나오는 답변들 중 특정 답변을 선택하면 나한테 뭔가 불리한 결과가 나올 것 같다는 생각에 자신이 실제 생각하는 답변과 다른 답변 문항을 자꾸 선택하는 현상이 일어났습니다.

그러나 이런 검사들은 항상 신뢰도를 측정하기 위하여 유사하지만 본인이 인지하기 힘든 질문들을 반복적으로 물어봅니다. 그래서 자신이 솔직한 답변을 하면 항상 일정하게 나와야 하는 패턴이, 뭔가 자꾸 의도한 답변을 하게 되면 중간중간에 일관되지 않은 답변 패턴이 나오게 됩니다. 그럼 평가결과와 무관하게 평가 대상자의 신뢰도에 문제가 생겨서 오히려 본인에게 더 불리한 상황이 됩니다.

위에서 말한 어마어마한 데이터의 분석 결과로 학습된 인공지능의 평가기술을 대상으로 앞으로 우리가 의도한 답변을 하는 것은 불가능합니다. 우리가 가지고 있는 자신의 원래의 성격, 일반적인 태도, 특정한 상황에서의 반응, 선호와 회피 본능을 완벽히 통제하면서 인공지능기술을 속이는 것은 불가능합니다.

이러한 검사에 가장 중요시 여기는 점 중에 하나가 답변이 솔직하고 일관성이 있느냐입니다. 소위 출제자의 의도를 파악하고 거기에 맞는 답변으로 일부로 맞추어 답변을 하다 가는 낭패를 볼 수 있습니다. 그러니 자신의 있는 그대로의 모습을 보인다고 생각하고 솔직하고 일관성 있는 대답을 하길 추천드립니다.