면접에서 가장 좋은 평가를 받은 AI 후보자가 왜 가장 성공적인 채용으로 이어지지 않는 걸까요?

맥킨지 글로벌 연구소에 따르면 인공지능 분야 의 숙련도에 대한 수요는 2년 만에 거의 7배 증가했으며, 이는 다른 어떤 기술에 대한 수요 증가 속도보다 빠른 속도입니다.

이러한 분위기는 제가 기술 분야 리더들과 나눈 대화에서도 마찬가지입니다. 제가 이야기를 나눈 거의 모든 사람들이 AI 기술을 갖춘 직원을 찾고 있습니다.

하지만 문제는 그들 중 극소수만이 인공지능을 숙달한다는 것이 실제로 조직 내 업무에 적용될 때 어떤 모습인지 정확하게 설명해 줄 수 있다는 점입니다.

맥킨지 조사에 따르면 거의 90%의 기업이 인공지능에 투자했지만, 측정 가능한 성과를 거둔 기업은 40%에도 미치지 못했습니다.

인공지능 구현 후 검토는 대부분 모델, 데이터 및 워크플로에 초점을 맞춥니다.

하지만 인공지능 혁신을 이끌도록 고용된 사람들이 누구인지, 그리고 그들이 어떻게 그리고 왜 선택되었는지에 대해서는 거의 살펴보지 않습니다.

자신감을 능력과 혼동하는 것의 위험성

인공지능 기술 발전의 부작용 중 하나는 인공지능 활용에 대해 이야기하는 것이 훨씬 쉬워졌다는 점입니다. 면접자는 각 모델의 이름을 나열하는 것으로 시작해서 지난주에 읽었던 아키텍처 구조에 대해 설명할 수도 있습니다. 짧은 대화에서는 유려한 언어 구사력과 세련된 실제 적용 사례를 구분하기가 거의 불가능합니다.

채용 담당자에게 깊은 인상을 주는 사람들은 대개 인공지능에 대해 가장 편안하게 이야기하는 것처럼 보이는 사람들입니다. 실제로 인공지능을 활용하여 업무를 수행할 수 있는지는 별개의 문제이며, 대부분의 채용 과정에서 묻는 질문도 아닙니다.

면접을 지원자가 직접 선택하고 세심하게 준비한, 자신만의 이야기를 담은 시연이라고 생각해 보세요. 하지만 직장에서 AI를 활용하는 것은 문제가 발생하는 지점입니다. AI에 대한 적절한 숙련도가 없으면 통제력을 잃기 쉽습니다.

많은 기업들이 채용 기준을 오로지 지원자의 도구 활용 능력에만 두고 있습니다. 하지만 더 깊이 파고들어, 독립적이고 입증된 활용 능력을 기준으로 삼으면 진정한 역량 격차가 드러납니다.

AI의 효과성을 측정하는 방식을 바꾸기 위해 팀에서 채용 프로세스에 적용할 수 있는 몇 가지 변경 사항이 있습니다.

1. 대화 전에 작업을 테스트하세요.

실제 업무와 유사한 시나리오를 지원자에게 제시하고, 사전에 합의된 일련의 역량을 기준으로 지원자의 성과를 평가하세요. 예를 들어, 제품 디자이너를 채용하는 경우 실제 제품 개발에 필요한 제약 조건을 포함한 실질적인 과제를 주고, 각 단계마다 "왜" 그렇게 했는지 질문하세요.

유창하게 말하는 지원자는 40가지의 완벽한 지침을 제시할 것입니다. 하지만 실제로 일을 해낼 수 있는 지원자는 어떤 지침이 극한 상황에서도 유효한지, 어떤 접근성 기준이 필요한지, 그리고 어떤 엔지니어가 시공을 담당해야 하는지까지 알려줄 것입니다. 대부분의 면접에서 이러한 질문은 나오지 않습니다.

2. 면접 질문을 변경하세요

사람들이 어떤 도구를 사용하는지 묻지 마세요. 인공지능이 마지막으로 잘못된 답변을 준 게 언제였고 어떻게 알아냈는지 물어보거나, 오류가 발생한 프롬프트와 그 문제를 어떻게 해결했는지 보여달라고 하세요.

실제 업무 사례 하나를 집중적으로 분석해 보세요. 무엇이 바뀌었는지, 무엇이 잘못되었는지, 무엇을 확인했는지, 그리고 그 결과로 누가 영향을 받았는지 살펴보세요. 실제로 그 업무를 수행하지 않은 사람은 이러한 질문에 답할 수 없습니다.

3. 시나리오를 변경하세요

지원자에게 현실적인 AI 관련 과제를 제시한 다음, 도구를 제거하거나, 제약 조건을 추가하거나, 목표를 변경하는 등 과제를 중간에 바꿔보세요. 뛰어난 지원자는 문제를 재구성하고 계속 진행할 것이지만, 그렇지 못한 지원자는 작업을 중단하거나 이론적으로 어떻게 할 것인지 설명할 것입니다.

최종 결과물뿐 아니라 과정도 보여달라고 요구하세요. 평가 과정에서 AI 사용을 허용하되, 워크플로, 자동화, 프롬프트, 그리고 그 논리를 명확하게 제시해야 합니다. 이제 누구나 완성도 높은 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 하지만 가장 중요한 것은 그 결과물을 만들어내는 과정입니다.

4. 함께 성과를 평가합니다.

면접 전에 미리 정의한 동일한 평가 기준을 각 면접 대상자에게 제시하고, 공동 검토 세션에서 증거를 비교합니다. 이 공동 검토 결과는 최종 채용 결정의 결정적인 요소가 되며, 해당 후보자의 AI 역량을 정의하는 데 중요한 근거가 됩니다.

오늘날 인공지능 분야의 채용 과정은 여전히 ​​면접에서 가장 뛰어난 모습을 보이는 후보자를 선택하는 함정에 빠져 있는데, 그 결과 3개월 후 실제 업무를 수행할 능력이 없다는 사실이 드러나는 경우가 많습니다.

불투명한 채용 절차는 담당자의 노력이 적게 들기 때문에 효율적으로 보일 수 있습니다. 그러나 이는 기업에 실질적인 영향을 미치며, 비용을 실행 단계로 전가하여 추적을 훨씬 어렵게 만들고 문제 해결에 더 많은 비용을 초래합니다.

다음번에 AI 전문가를 고용할 때는 사용하는 도구에 대한 질문은 건너뛰세요. 대신, 그 도구 중 하나가 제대로 작동하지 않아 문제가 발생했던 마지막 사례와 그에 대한 대처 방안에 집중하세요.

우리는 최고의 인적 자원 프로그램을 다뤘습니다.