인공지능(AI)이 채용 과정을 획기적으로 단순화할 것이라는 기대와 달리, 실제 현장에서는 오히려 업무 부담을 가중시키고 있는 것으로 나타났다.

가트너(Gartner) HR 부문 리서치 총괄 제이미 콘(Jamie Kohn)은 “현재까지 AI가 채용 담당자의 생산성을 유의미하게 높였다는 증거는 없다”며 “도구는 늘어났지만 역할과 워크플로우는 재설계되지 않아 단지 절차만 추가된 상황”이라고 지적했다.

채용 소프트웨어 기업 그린하우스(Greenhouse)의 아시아태평양(APAC) 매출 총괄 톰 하이드(Tom Hyde) 역시 비슷한 분석을 내놨다. 7,000여 개 기업과 월 2,200만 건 이상의 지원 데이터를 분석한 결과, “14년 역사상 처음으로 기업과 지원자 모두가 채용 과정에 불만을 느끼는 상황”이 발생했다는 것이다.

하이드는 이를 “AI 악순환(AI doom loop)”이라고 설명했다. 지원자는 AI를 활용해 대량 지원을 하고, 기업은 AI로 이를 걸러내지만 그 과정에서 유의미한 신호가 양쪽 모두에서 사라지고 있다는 것이다.

실제로 지원 건수는 전년 대비 400% 이상 증가했지만, 이를 처리할 AI 도구는 아직 충분히 정교하지 못한 것으로 나타났다. 예컨대 AI 기반 직무기술서 작성 도입 사례에서도 기존 시스템에서 내용을 복사해 생성형 AI에 붙여넣고 다시 옮기는 등 수작업이 반복되며 오히려 비효율이 발생했다.

콘은 “생산성 향상을 위해서는 채용 담당자가 일부 절차에서 완전히 벗어나야 한다”며 “매번 시스템에 들어가 프롬프트를 입력하는 구조로는 효과를 기대하기 어렵다”고 강조했다. 대신 채용 요건만 입력하면 자동으로 초안을 생성하는 ‘내장형 AI’가 해법이 될 수 있다고 설명했다.

다만 AI의 효과는 채용 유형에 따라 다르게 나타난다. 유통, 고객서비스, 물류 등 대량 채용 직군에서는 기준이 명확해 자동화 효과가 크지만, 전문성과 경쟁이 높은 직군에서는 생산성보다 ‘채용 품질 개선’ 측면의 가치가 크다는 분석이다.

한편, AI 도입 성과는 기존 채용 프로세스의 수준에 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 구조화된 면접과 평가 기준을 갖춘 기업은 입사 후 12개월 내 재채용 필요성이 53% 감소했으며, 잘못된 채용 한 건당 약 28만 달러(약 4억 원)에 달하는 비용 손실을 줄일 수 있는 것으로 분석됐다.

지원자 경험 역시 중요한 변수다. 조사에 따르면 응답자의 90%는 면접 과정에서 기업 문화와 가치를 체감하길 원하지만, 실제로는 이에 대한 만족도가 낮았다. 반면 AI를 활용해 맞춤형 커뮤니케이션과 일관된 면접 경험을 제공하는 기업은 경쟁 우위를 확보하고 있는 것으로 나타났다.

콘은 “모든 지원자가 생성형 AI로 이력서를 작성하면 결국 내용이 비슷해질 수밖에 없다”며 “AI와 AI가 맞서는 구조는 지속 가능하지 않다”고 경고했다.

특히 사회초년생인 Z세대는 인맥 기반 추천이 부족해 이러한 구조 속에서 더 큰 불이익을 겪고 있는 것으로 분석됐다. 또한 기존 채용 데이터 기반 AI 모델은 탈락자를 포함하지 않는 한계로 인해 편향 문제도 여전히 남아 있다.

다만 AI가 보유 기술을 확장적으로 해석해 잠재 역량을 발굴하는 ‘스킬 추론’ 기능은 긍정적 변화로 평가된다. 콘은 “과거에는 탈락시켰던 지원자를 오히려 포함시키는 방향으로 작용할 수 있다”고 말했다.

전문가들은 기업이 AI를 과도하게 기대하기보다 현실적으로 접근해야 한다고 조언한다. 콘은 “현재 AI를 생산성 향상 도구로 과장해 내부 설득에 활용하는 것은 위험하다”며 “채용 유형별로 전략을 나누고, 채용 담당자와 함께 워크플로우를 재설계해야 한다”고 강조했다.

하이드 역시 “지원자 경험을 개선하는 것이 장기적으로 가장 큰 효과를 가져온다”며 “노후화된 채용 프로세스도 충분히 개선 가능하다”고 말했다.

가트너에 따르면 AI는 아직 생산성에는 영향을 주지 못했지만, 채용 품질과 채용 담당자의 전략적 역할 강화에는 긍정적인 영향을 미치고 있다. AI를 적극 활용하는 채용 담당자는 채용 전략 수정, 기준 재정의, 직무기술서 개선 등 보다 고도화된 역할을 수행하는 경향이 높았다.

콘은 “앞으로 채용 담당자의 역할은 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 중요해질 것”이라며 “AI는 채용 기준을 정교화하고 인재 풀을 확장하는 데 활용될 것”이라고 전망했다.

Source: HRD