AI 자소서 평가부터 퇴사 예측까지, HR AI 활용 사례 3가지

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안녕하세요, 생성형 AI와 마케팅에 대해 기고하고 있는 그린입니다. 바야흐로 인공지능의 시대가 도래했습니다. 최근 다양한 산업 분야의 기업들이 AI(인공지능) 기술을 중심으로 여러 DX(Digital Transformation)를 도입하고 있는데요. 앞으로 산업 분야별 어떻게 인공지능을 도입하여 프로세스를 비용 효율적, 효과적으로 개선하고 있는지 하나씩 알아보도록 하겠습니다. 이번 아티클에서는 그중에서도 인사관리(HR, Human Resource)의 채용, 급여, 보상, 평가, 인력배치, 조직 문화 등 다양한 측면에서 인공지능이 어떻게 도입될 수 있는지 사례를 중심으로 살펴보도록 하겠습니다.

1. HR AI 활용 사례 알아보기

Case 1. 인사담당자들이 자기소개서를 읽는 시간을 줄인 방법: AI가 읽고 걸러준다

취업 준비생들이 입사를 준비할 때 가장 어려워하는 첫 관문은 아마 ‘자기소개서’ 작성일 것입니다. 회사에서 제공한 질문에 대한 답을 정해진 양식에 따라 작성해야 하는데요. 취준생 대다수가 동시에 여러 회사에 지원하는 만큼, 회사별로 매번 다른 양식을 작성하는 것은 골치 아픈 일일 것입니다. 하지만 골치 아픈 것은 취업 준비생뿐만 아니라 인사 담당자들도 마찬가지입니다. 지원자를 평가할 때 여러 요소를 종합적으로 고려해야 하기 때문인데요. 지원자 중 누가 우리 회사의 인재상에 적합하며, 해당 직무와 맞을지, 기본적인 성향은 어떠한지, 우리 회사에 대해 얼마나 잘 알고 있는지 등을 전체적으로 평가하는 것은 여간 어려운 일이 아닐 것입니다. 지원자 수 자체도 한두 명이 아닌 데다, 그 수가 많을수록 더 많은 시간과 비용을 투자해야 하는 프로세스이죠.

이러한 페인 포인트를 해결하는 데에 인공지능이 활용되기 시작했습니다. 처음 소개할 HR AI 활용 사례는 바로 기업 ‘무하유’의 AI 기반 자기소개서 평가 서비스 ‘프리즘’입니다. 무하유는 자연어 기반의 실용 인공지능(AI) 기술 기업으로, 표절 검사 서비스 ‘카피킬러’의 운영사인데요. 문서 표절 검사 프로그램 카피킬러는 다수의 대학에 도입돼 각종 과제물 검토에 사용되고 있습니다. 저 또한 대학교 학과 조교로 근무할 당시 카피를 잡으려고 애를 쓸 때 주위에서 추천받아 익히 알고 있던 서비스입니다. 그런데 이 기업이 최근에는 대학을 넘어 채용시장으로까지 활동 영역을 확장했습니다. 채용 시 지원자의 자기소개서 표절률은 물론, 직무 적합성까지 분석해 주는 AI 기반 자기소개서 평가 서비스 ‘프리즘’을 제공합니다. HR 분야에 인공지능이 어떻게 활용되는지, 아래에서 ‘프리즘’을 통해 소개하고자 합니다.

(이미지 출처: 프리즘 공식 홈페이지 갈무리)

무하유의 한 재직자분 인터뷰에 따르면, 현재 프리즘은 (1) 지원자의 적합 여부를 검증하기 위한 평가 기능, (2) 자기소개서의 내용을 평가하는 기능을 적용해 평가하고 있다고 합니다. 먼저 ‘지원자의 적합 여부 검증’은 △타 기업 지원 △기업명 오기재 △반복 단어 등 10여 가지 서류 감점 요인 검출을 통한 불성실 지원자를 판별합니다. 더불어 100억 건의 카피킬러 DB와 비교는 물론, 지원자 상호 간 표절 여부도 검사합니다.

(이미지 출처: 프리즘 공식 홈페이지 갈무리)

조금 더 자세히 살펴보면 문항 적합도, 지원자의 역량, 내용의 구체성, 문법 적합도, 지원자의 스토리 등 6가지 요소를 기준으로 자기소개서 내용을 평가하는 기능과, 채용공고 직무기술서 또는 국가직무능력표준(NCS)을 기반으로 지원자의 역량과 경험의 연관성을 분석하는 직무적합도 서류 평가 기능을 제공합니다. 또한 AI가 자기소개서/경력 기술서를 기반으로 지원자의 경험과 역량이 표현된 문장을 파악하여 생성한 지원자 맞춤형 면접 질문으로 평가하는 면접 질문 생성 기능과 GPT로 작성한 자소서를 본인이 작성한 것처럼 제출한 자소서를 탐지하는 ‘GPT 작성 자소서 탐지’ 기능, 표절 검사 기능 등 다각도로 인공지능을 활용해 자기소개서 평가 및 면접 준비 프로세스를 자동화할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다.

개인적으로 Entity 분석으로 기업명을, 룰베이스(rule-base) 방법론으로 문맥을 고려해 기업명을 오기재한 사례를 추출하는 등 여러 룰베이스와 자연어 처리 기술의 조합을 통해 해당 기능들을 제공하는 것이 아닐지 추측합니다. 모든 영역에 인공지능 모델이 활용되는 것이 아니더라도, 많은 현직자 분들이 불편함을 겪고 있는 페인 포인트를 잘 파악하여 효율화에 도움을 준 사례입니다.

해당 플랫폼 ‘프리즘’을 개발한 기업 ‘무하유’ 소속의 한 직원분은 관련 유튜브 인터뷰에서 다음과 같이 언급했습니다. ‘손빨래하다가 세탁기를 산 후, 손빨래만큼 때가 깨끗이 씻기지 않는다고 하더라도 가끔 애벌 세탁을 하지 굳이 손빨래로 돌아가지 않는다. 이처럼 AI 기술을 도입해 활용해 보면 이 기술이 주는 효율성과 편리함, 정확성을 체험한 후에는 돌아가기 쉽지 않을 것’이라고 말이죠. 자기소개서 검토 및 분석 측면에서의 사례일 뿐이지만 이 외의 여러 분야에서도 마찬가지 아닐까요? 아직 인공지능 적용이 보편화되지 않은 분야라면 인공지능 도입이 조심스러울 수 있지만, 한번 자리를 잡으면 시간과 비용이 크게 절감되니까요.

Case 2. 이젠 면접도 사람 대신 인공지능이 본다

(이미지 출처: 마이다스인)

HR 측면에서 많은 지원자분들이 친숙할 분야가 바로 ‘면접’에서의 인공지능 활용인데요. 최근에 취업을 준비하셨던 분들은 아마 다 들어봤거나 겪어봤을 ‘AI 면접’이 활발히 도입되고 있습니다. 저도 처음 들었을 때에는 ‘인공지능이 면접을 제대로 볼 수 있을까… 아직은 시기상조이지 않을까?’ 생각했는데요. 이 생각이 무색할 정도로 코로나 이후 점차 확대 적용되면서, SK, 롯데, CJ, KT 등 대기업에서 대거 AI 면접 프로세스를 도입하여 활발히 사용하고 있습니다. 

자기소개, 성격의 장단점 및 지원 동기, 성향 파악 (인성 검사), 상황극을 통한 상황 대처 능력 파악, 게임 플레이, 심층 대화 등 기존의 면접 프로세스와 설문을 통합하여 온라인으로 응시할 수 있도록 한 것인데요. 기존 면접과 달리 동시에 다수의 인터뷰 진행이 가능하기 때문에 기업 입장에서는 채용 프로세스를 빠르게 진행하고, 직원 개개인의 업무 부하를 최소화할 수 있는 것이 장점입니다. 

지원자 입장에서 AI 면접은 이런 편견 요소들을 배제할 수 있는 면접 형식입니다. 대면 면접에서는 답변 시간, 초두효과나 후광효과 같은 면접위원들의 심리 요소 및 피로도가 평가에 영향을 주는 것이 아닌가 하는 공정성에 대한 의심 문제가 있을 수 있는데요. 면접관의 선입견에 따라 면접 시간이나 질문이 달라지지 않고, 면접 시간이 지속되어도 감정의 변화 없이 모두가 동일한 평가를 받을 수 있기 때문이죠. 뿐만 아니라 지방에서 수도권으로 올라올 필요 없이 원하는 환경에서 응시할 수 있는 점도 선호 요인으로 꼽힙니다. 

(이미지 출처: 뷰인터 공식 페이지)

한 사례로, 제네시스랩의 ‘뷰인터HR(viewinter HR)'은 전문 면접관의 인사이트를 딥러닝한 AI 알고리즘을 통해, 면접 분석 결과를 제공하는 AI 영상 면접 솔루션입니다. 뷰인터HR은 지원자의 면접 영상과 답변 내용을 분석하여 호감도나 침착성과 같은 지원자의 비언어적 특성과 문제 해결, 주도성 등의 업무 역량을 자체 개발한 AI 알고리즘으로 평가한다고 하는데요. 응시자의 답변을 기반으로 표정과 움직임을 표현하거나, 추가 심화 질문을 실시간으로 생성하는 등 응시자와 면접관의 양방향 상호 작용도 가능하다고 밝혔습니다.

(이미지 출처: 제네시스랩)

또한, AI 면접에서 발생할 수 있는 악용의 문제를 해결하기 위해 추가적인 기술을 도입했는데요. 비대면 면접에서 발생할 수 있는 응시자의 부정행위 가능성을 선제적으로 방지하기 위한 'AI 감독관' 기능을 대폭 강화했습니다. 분석 알고리즘 고도화를 통해 '커닝'과 같은 몰래 보기에서부터 대리 응시, 의도적인 재접속, 마스크 착용, 기기 이상 조작, 화면 공유 등의 부정행위 검출 정확도를 대폭 높였습니다. 

Case 3. 조기 퇴사자 95% 예측이 가능하다?

채용 프로세스에 큰 비용을 투자하기 때문에, 회사 입장에서 입사만큼이나 중요시하는 것이 바로 퇴사입니다. 퇴사할 경우 퇴직금은 물론, 새로운 직원을 다시 뽑고 인수인계, 교육하는 데에도 큰 비용이 들기 때문이죠. 이 지점에서도 인공지능이 활용될 수 있습니다. IBM은 2019년 자사의 AI인 ‘왓슨’에 기반한 시스템을 도입해 퇴사할 직원을 95%의 정확도로 예측하고, 이를 통해 약 3억 달러(약 3,400억 원)를 절감했다고 밝혔습니다. ‘선제적 소모 프로그램(Predictive Attrition Program)‘으로 불리는 이 기술은 퇴사 리스크가 있는 직원을 AI가 추려내 관리자들이 대체 인력을 선제적으로 고용할 수 있도록 하는 프로그램인데요. 이를 통해 퇴사가 예상되는 직원들을 미리 파악하고, 임금 인상/ 승진 등의 인센티브를 제공함으로써 이탈을 사전에 방지할 수 있었다고 합니다.

연구진이 공개한 가상 HR 데이터셋을 이용해 실제 분석과 모델링 실습을 진행해 볼 수도 있습니다. 1,470명에 대한 35개의 변수가 기록되어 있으니 참고해 보아도 좋을 것 같습니다. 나이, 출장 빈도, 일 대비 급여의 수준, 업무 분야, 집과의 거리, 전공, 업무 환경 만족도, 성별 등의 변수가 포함되어 있습니다.

2. HR, AI를 활용할 경우 생기는 문제

이렇듯 채용 프로세스에 AI 활용이 보편화되고 있습니다. 온라인 채용 서비스 모던 하이어(Modern Hire)에 따르면 전 세계 기업 중 45%가 채용 및 인사 업무를 위해 AI를 활용하고 있다고 하는데요, 또 잡스캔(Jobscan) 조사 결과 미국 포춘 500대 기업 중 98% 이상이 AI를 채용 절차에 활용하는 것으로 나타났습니다. 하지만 채용 절차에 인공지능을 접목할 경우 지원자의 성별, 지역 등에 따라 차별당할 수 있다는 등의 공정성 우려도 제기되고 있습니다. 인공지능이 어떤 알고리즘으로 작동하는지 정확히 파악하기 어렵고, AI를 채용 과정에 적용했는지를 공개하지 않는 곳도 많기 때문입니다.

3. 마치는 글

이번 글에서는 HR AI 활용 사례 세가지를 살펴보았는데요. 이처럼 인공지능 기술을 통해 인사관리 분야에서도 디지털 트렌스포메이션의 혁신을 끌어낼 수 있습니다. 자기소개서 검토 자동화, 인공지능 면접 및 분석, 이직 예측 등 인사관리의 여러 측면에 인공지능 기술을 도입하여 지출은 효과적으로 절감하고, 업무의 효율성을 높이며 조직의 생산성을 향상시키는 긍정적인 효과를 기대할 수 있습니다. 오늘 소개한 HR AI 사례들은 일부일 뿐, 마이다스인 ‘잡플렉스’, 무하유 ‘몬스터’, 제네시스랩 ‘뷰인터’ 등의 유사 솔루션이 제공되고 있고, 여러 기업이 이러한 AI 기술을 자사 HR에 도입하여 채용 및 인사관리 프로세스에 활용하고 있습니다.

그러나 인공지능에는 언제나 오차, 오류가 존재할 수 있습니다. 또 대다수의 인공지능 모델은 블랙박스 형태로, 판단의 근거를 정확히 알 수 없는 경우가 존재하기 때문에 중대한 의사결정을 온전히 인공지능에 맡겨선 안 될 것입니다. 리스크를 줄여 지속 가능한 활용을 하기 위해서는 공정성, 투명성 등의 문제가 없도록 전문가와 상의를 거쳐 어떤 데이터를 사용하고 또 어떤 방식을 통해 활용할 것인지 주의를 기울일 필요가 있겠습니다. 이번 스토리도 현재 비즈니스에서 어떻게 AI를 적용하는 것이 좋을지 고민하는 많은 분께 도움이 되었길 바라며, 다음에도 또 다른 산업, 비즈니스에서 어떻게 인공지능이 도입될 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.

이 아티클은 AI 히어로즈 전문 필진
그린(Data-driven Marketer)
님의 글입니다.