공정한 채용은 닮은 사람을 찾지 않는다
제가 뉴욕에 머물던 시절, 신경과학 기반 게임을 활용하는 흥미로운 채용 플랫폼을 알게 되었습니다.
지원자와 기존 고성과자(high-performer)가 같은 게임을 플레이하면 그 결과 데이터를 비교해 ‘비슷한 유형의 사람’을 찾아주는 방식이었죠.
처음엔 꽤 신선했습니다.
이력서보다 훨씬 객관적이고 과학적으로 보였거든요.
하지만 곧 이런 생각이 스쳤습니다.
“만약 그 기존 고성과자들이 이미 암묵적 편향(implicit bias)에 기반해 선발된 집단이라면 어떨까?”
그렇다면 이 ‘과학적인’ 도구는 결국 그 편견을 정답으로 학습하고, 그들과 다른 가능성을 가진 사람들을 조용히 배제하게 될지도 모릅니다.
이것이 바로 우리가 ‘편견 제거(Designing Bias Out)’를 이야기할 때 가장 주의해야 할 지점입니다.
많은 기업이 “우리와 잘 맞는 사람”을 찾는다고 말합니다.
하지만 그 말은 종종 “나와 닮은 사람”을 뽑는 편견의 다른 이름이 되곤 합니다.
채용의 본질은 우리 조직에 부족한 관점, 경험, 그리고 시각을 더해줄 사람을 찾는 일입니다.
그래서 비슷한 배경이나 경력을 가진 사람보다, 조직의 핵심 가치에 공감하고 다양성을 확장시킬 수 있는 사람을 만나는 것이 훨씬 중요합니다.
진정으로 포용적인 채용이란 ‘과거의 성공’을 복제하는 것이 아니라, ‘미래의 다양한 성공’을 발견할 수 있도록 시스템을 새롭게 설계하는 일이니까요.
다음 글에서는 이런 변화를 시스템으로 만드는 방법 — 데이터를 통해 편견을 줄이고 포용을 설계하는 법에 대해 이야기해보려 합니다.