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'AI HR'통합검색 결과 입니다. (165건)

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AI가 여전히 조직의 '이방인'에 머물러 있다면

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. "개개인이 문서를 요약·작성하고, 함수를 짜는 속도는 빨라졌습니다. 하지만 AI가 우리 조직의 체질을 바꿨느냐 묻는다면 물음표입니다. 회사의 맥락을 전혀 이해하지 못하거든요.” 누구보다 민첩하게 AI 전환(AX, AI Transformation)에 도전한 어느 외국계 기업의 일화다. 그의 물음표는 단순한 사건에서 비롯됐다. 한 직원이 근무 정책을 묻자, AI가 엉뚱한 해외 본사의 규정을 현지 언어로 읊어댄 것이다. 질문자가 한국지사 소속이며, 한국 노동법을 적용 받는다는 '맥락'을 그 AI는 읽어내지 못했다. 직장인이라면 누구나 들어봤을 법한, 엄연한 엔터프라이즈 AI를 전면 도입했음에도 AI는 조직의 이방인으로 머물고 있었다. 싱글 플레이어 AI의 한계 비단 이 기업만의 문제가 아니다. MIT 테크놀로지 리뷰가 발행한 '생성형 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI 현황 보고서(The GenAI Divide: STATE OF AI IN BUSINESS 2025)'에 따르면, 기업 내 AI 활용은 업무의 복잡도에 따라 극명한 온도 차를 보인다. 기업 사용자 설문 결과 이메일 작성이나 요약 등 간단한 업무에서는 AI 선호도가 70%에 달했지만, 복잡한 프로젝트에서는 10%로 급락했다. AI가 '개인의 비서'로서는 합격점을 받았을지 몰라도 복잡한 조직의 맥락을 이해해야 하는 중요 업무에서는 신뢰 받지 못한다는 방증이다. 왜 그럴까? 대다수 기업이 AI를 조직 전체의 맥락을 관통하는 인프라가 아닌, 단순히 개인별 생산성만 높이는 싱글 플레이어(Single Player) 도구로만 접근했기 때문이다. 앞선 외국계 기업 해프닝은 싱글 플레이어 도구의 한계를 적나라하게 보여준다. 조직의 맥락을 모르는 범용 AI는 문서를 읽을 줄만 알지, 이를 누가·언제·어떤 상황에서 열람해야 하는지는 알지 못한 채 결정적 순간에 엉뚱한 답을 내놓는다. 질문자와 질문 시점에 따른 데이터 활용 여부를 판단할 수 없다면, 참조할 데이터가 아무리 많다 한들 죽은 데이터에 다름 없음을 시사한다. 공공 AX, 멀티 플레이어 AI가 더 절실한 이유 조직은 개인의 합, 그 이상이다. 개인기가 빼어난 축구 스타 11명을 모아놓는다고 해서 더 훌륭한 성적을 내지 못하는 것과 같다. 팀이 승리하려면 선수 간의 유기적인 협력, 전술의 공유, 그리고 전체를 조망하는 감독의 지휘가 있어야 한다. 조직의 AI도 팀스포츠와 마찬가지다. 개인용 생산성 도구가 아닌, 조직 전체를 연결하는 멀티 플레이어 환경의 '원팀(One Team)' 인프라가 필요하다. 이런 한계를 일찍이 인식한 정부의 움직임은 시사하는 바가 크다. 구윤철 기획재정부 장관이 공공기관 경영평가에 AI 활용 실적 반영을 예고한 이래, 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공부문 AX 추진 전략을 내놓으며 '개인 단위의 활용을 넘어, 조직의 역량과 자원을 결집하는 전사적 AX가 필요하다'고 역설했다. 단순한 툴 보급이 아니라, 경영 체계와 업무 프로세스를 AI 중심으로 완전히 재설계해야 한다는 진단이다. 혁신에 보수적인 공공 부문조차 싱글플레이어 AI 도입의 한계를 직시하고, 조직의 체질 자체를 바꾸는 시스템 구축에 나선 것이다. 사실 정부부처와 공공기관이야말로 맥락을 이해하는 인프라, 즉 '멀티 플레이어' 환경의 AI가 민간보다 절실하다. 순환 보직이 잦아 업무의 맥락이 단절되기 쉽고, 부서 간 칸막이(Silo)로 데이터 파편화가 심하기 때문이다. 이런 환경에서 단순히 공무원 개개인에게 AI 계정을 나눠주는 '보급형 AX'에 그친다면 효능 없이 예산만 낭비할 뿐이다. NIA의 방향성은 공공 부문에서 나아가 대한민국 AX의 기준점이 될 고무적 신호다. 성공의 열쇠, 'HR-Driven AX' 그렇다면 멀티 플레이어 환경은 어떻게 구축해야 할까. 나는 그 방법을 'HR 드리븐 AX(HR-Driven AX)'라 명명하고 싶다. 조직의 핵심인 HR 데이터가 AX의 구심점이 되어야 한다는 의미다. 비즈니스 실행 주체는 결국 구성원인 까닭이다. 누가 어떤 권한 하에서 어떤 업무를 어떤 맥락으로 수행하는지 모른다면, 아무리 뛰어난 AI도 껍데기에 불과하다. 이미 시장에는 특정 영역의 브레인 역할을 하는 버티컬 AI가 존재한다. 예컨대 고객 데이터는 세일즈포스가, 자금 데이터는 SAP가 담당하는 식이다. 하지만 기업의 모든 데이터를 조직과 구성원 중심으로 연결해 전사적 맥락을 완성하는 조직의 두뇌(Corporate Brain)는 결국 HR 데이터 위에서만 힘을 발휘할 수 있다. 전사 조직이 다 함께 AI를 제대로 쓰고, 조직 전체의 생산성을 증강시키기 위해 조직의 두뇌가 갖춰야 할 세 가지 조건을 제시한다. 첫째, 다차원 구조의 지식 연결망(Knowledge Graph)이다. 단순히 파일을 학습하는 정도가 아니다. 인사 정보, 프로젝트 이력, 동료 평가, 심지어 흩어져 있는 회의록까지 시계열로 꿴 연결망이어야 한다. 예를 들어 "OO 프로젝트를 이끌 팀장으로 적합한 후보를 추천해줘"라고 물었을 때, 파일 기반 AI는 적절한 답변을 주기 어렵다. 하지만 다차원 구조의 지식 연결망을 갖춘 AI는 인사 고과, 프로젝트 수행 이력, 동료 피드백, 개인의 희망 커리어 경로 등을 종합적으로 검토해 최적의 인재를 추천한다. 적재적소의 인재 등용은 곧 비즈니스 성장으로 이어진다. 둘째, 인가(Authorization) 기반의 안전장치다. 지난 네 번째 레슨에서 강조했듯, 인가는 기업 AX의 기본 전제다. 폴더나 파일 접근을 통제하는 수준이 아니라, AI가 사용자와 데이터 사이의 관계를 실시간으로 이해해야 한다. 가령 특정인의 급여 관련 질문에 당사자와 인사팀장에게는 바르게 답하되, 그밖의 경우는 불응해야 한다. AI가 조직도와 직위·직급·직무·고용형태 등의 정보를 실시간으로 파악해 데이터 접근 권한을 엄격하게 판단할 때 비로소 모든 구성원이 보안 걱정 없이 AI를 활용하는 환경이 열린다. 셋째, 조언을 넘어선 자율적 실행이다. "신규 입사자 온보딩 계획안을 짜줘"라는 질문에 범용 AI가 조언을 내놓을 순 있어도, 실제 업무를 수행할 권한은 없다. 하지만 HR 시스템과 연동한 에이전트는 손과 발이 되어 움직인다. "다음 주 월요일에 입사하는 OOO 님의 온보딩을 진행해 줘" 한 마디에 AI가 사내 규정에 따라 필수 교육과정을 설계하고, 조직장과 멘토의 캘린더를 실시간 조회해 적절한 미팅 일정에 초대한다. 유관 부서에 노트북 등 비품 지급을 요청하고, 입사일에 발송할 웰컴 메일 세팅까지 스스로 마친다. 이처럼 목표만 던져주면 스스로 방법을 찾는 AI, 수십 번의 조율과 소통 과정을 3초 컷으로 완결하는 AI는 조직 전체의 민첩성을 획기적으로 높인다. HR, 조직 운영자에서 '조직 설계자'로 조직의 두뇌를 구축하면 HR의 역할은 완전히 달라진다. 사내 제도를 학습한 AI는 구성원의 반복적인 문의 응대를 전담하고, 노동법과 세법 등 복잡한 관계법령과 판례를 학습한 AI가 우리 기업의 법적 리스크를 맞춤형으로 진단하는 컴플라이언스 파트너로 기능한다. 비로소 HR은 단순 반복성 운영 업무를 덜어내고 본질적인 가치 창출에 집중할 수 있게 된다. HR은 이제 우리 조직이 일하는 방식과 의사결정 체계를 근본적으로 혁신하는 '조직 설계자'로 진화해야 한다. 우선 데이터에 기반해 조직의 숨은 비효율을 찾아내는 것이 첫걸음이다. 나아가 구성원 누구나 소외 없이 AI를 활용하도록 돕고, AI와 구성원 간 최상의 시너지를 위한 협업의 룰을 새로 써야 한다. 물론 구성원의 만족도를 극대화하는 조직문화와 평가·보상 체계를 재정의하는 등 본질적 업무도 완성해야 한다. 이처럼 HR의 역할은 비할 데 없이 중요해질 것이며, 끝없이 확장해갈 것이다. AI를 각자의 생산성만 높이는 '개인의 비서'로 둘 것인가, 아니면 HR 데이터를 중심으로 전사의 역량을 증강시키는 '조직의 두뇌'를 깨울 것인가. 답은 분명하다. 이것이 AI 시대, HR이 새겨야 할 마지막 레슨이다.

2025.12.04 09:11송지현

윤현준 잡코리아 대표, SW산업발전 기여로 장관 표창 받아

잡코리아는 윤현준 대표 겸 한국직업정보협회장이 지난 1일 서울 양재 엘타워 그랜드홀에서 열린 '제26회 소프트웨어 산업인의 날' 기념식에서 소프트웨어 산업발전 유공 포상 장관 표창을 수상했다고 밝혔다. 과학기술정보통신부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 주관하는 이번 행사는 국내 소프트웨어 산업 발전과 디지털 혁신에 기여한 공로자를 선정·포상해 업계 위상과 사기를 높이고자 마련됐다. 윤현준 대표는 지난 2022년 12월 잡코리아 대표로 취임한 이후 ▲AI 기반 일자리 매칭 기술 고도화 ▲채용 특화 생성형 AI 개발 ▲AI·데이터 인프라 구축을 통한 HR테크 기업으로의 전환 ▲고용시장 활성화 기여 등 전반적인 산업 혁신 공로를 인정받아 개인 부문 수상자로 선정됐다. 윤 대표는 배달의민족 운영사 우아한형제들 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)를 역임한 기술 기반 경영 전문가다. 취임 이후 잡코리아의 기술 중심 체질 개선과 서비스 혁신을 주도해 왔다. 채용에 최적화된 생성형 거대언어모델(LLM) 기반 솔루션 '룹'을 개발하고, 이를 서비스 전반에 확장해 구인·구직 매칭의 속도와 정확도를 크게 끌어올렸다. 또 조직 내 개발 직군 비중을 40% 이상으로 확대하고 AI 전담 조직을 신설해 기술 내재화 기반의 경쟁력 강화에 집중했다. 클라우드 기반 협업 생태계 조성, 슬랙 등 생산성 플랫폼 도입, 마이크로소프트와 사내 해커톤 공동 개최 등 기술 중심 조직 문화 또한 꾸준히 이어오고 있다. 올해는 아마존웹서비스(AWS)의 AI 전환(AX) 우수사례로 선정되며 혁신 성과를 다시 한번 인정받았다. 내년 창립 30주년을 맞는 잡코리아는 3천만 회원이 생성한 구인·구직 데이터를 AI와 결합한 HR 혁신 전략을 기반으로 방문자 수, 앱 다운로드 등의 지표에서 업계 1위를 유지하고 있다. 향후에는 생각·추론 기반의 AI 에이전트를 개발해 고객의 커리어 생애주기를 함께 설계하는 토털 HR테크 플랫폼으로의 도약을 추진한다. 윤 대표는 “이번 수상은 잡코리아가 AI와 소프트웨어 역량을 기반으로 HR테크 산업 발전에 기여해 온 성과를 인정받은 것이라 생각한다”며 “앞으로도 변화하는 기술 환경 속에서 업계 혁신을 주도하고, 모든 일하는 이들의 성장을 돕는 든든한 파트너가 되겠다”고 말했다. 이어 “잡코리아가 다년간 축적해온 데이터와 AI 역량을 바탕으로 채용을 넘어 커리어 전체를 함께 설계하는 서비스를 만들어가겠다”고 덧붙였다.

2025.12.03 09:06백봉삼

워크데이, AI 플랫폼 확대로 두 자리 성장…구독 매출 전년비 14.6%↑

워크데이가 인공지능(AI) 기반 인사·재무 플랫폼 수요 증가에 힘입어 올해 3분기에 두 자릿수 성장을 이어갔다. 신사업과 AI 에이전트 포트폴리오 확장 효과가 실적 전반에서 나타난 결과다. 워크데이는 2026 회계연도 3분기 총매출이 24억3천200만 달러(약 3조5천700억원)로 전년 대비 12.6% 증가했다고 2일 밝혔다. 같은 기간 구독 매출은 22억4천400만 달러(약 3조2천900억원)로 14.6% 늘었다. 영업익은 2억5천900만 달러(약 3천800억원)로 매출의 10.7%를 차지했다. 비일반회계기준(Non-GAAP) 영업익은 6억9천200만 달러(약 1조1천200억원)로 매출 대비 28.5%를 기록했다. 모두 전년 동기보다 개선된 수치다. 수주 지표도 견조했다. 12개월 구독 매출 수주잔고는 82억1천만 달러로 17.6% 증가했고, 전체 구독 매출 수주잔고는 259억 6천만 달러로 17% 확대됐다. 이번 수치에는 3분기 중 마무리된 패러독스 인수 효과가 반영됐다. 이번 분기 현금흐름도 개선됐다. 영업활동 현금흐름은 5억 8천800만 달러로 전년 대비 증가했고, 잉여현금흐름은 5억5천만 달러로 늘었다. 워크데이는 같은 기간 약 340만 주를 8억300만 달러 규모로 자사주 매입했다. 워크데이는 대형 고객과의 계약 확장과 신규 고객 확보로 인해 견고한 실적을 기록했다고 밝혔다. 실제 후지 일렉트릭, 호시노 리조트, 켈리서비스, 매그넘 아이스크림컴퍼니 등 여러 고객을 새롭게 영입했고, 커먼스피릿 헬스, 코넬대학교, 노바티스 등 기존 고객과의 파트너십도 강화됐다. 또 연례 행사인 '워크데이 라이징'에서 일루미네이트 AI 에이전트, 워크데이 데이터 클라우드, 오픈 개발자 경험을 제공하는 워크데이 빌드, AI 기반 소비 모델인 플렉스 크레디츠를 공개하며 AI 중심 전략을 강화한 바 있다. 워크데이는 4분기 구독 매출을 23억5천500만 달러로 예상했다. 연간 기준 구독 매출 전망은 88억2천800만 달러로 14.4% 성장률을 제시했으며, 비일반회계기준 영업익률은 29% 수준을 유지할 것으로 내다봤다. 칼 에쉔바흐 워크데이 최고경영자(CEO)는 "우리 플랫폼 전반에서 강력한 모멘텀을 확인했다"며 "인사·재무·AI 에이전트를 하나의 신뢰할 수 있는 플랫폼에 통합해 고객 경쟁력을 높이고 있다"고 말했다.

2025.12.02 14:49김미정

인재 풀과 AI가 만드는 새로운 채용 기본기

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 양승모 대표는 '변화하는 경영 환경에 따른 채용, 인재상에 대한 관점의 변화와 대응'이라 주제로 총 5회에 걸쳐 칼럼을 연재할 예정입니다. 좋은 인재는 채용 시장에 오래 머물지 않습니다. 공고를 올려놓고 기다리는 사이, 우리가 정말 원하던 사람은 이미 다른 회사와 조용히 연결되고 있습니다. 치열한 채용 경쟁에서 앞서고자 하는 기업들은 시장의 인재들을 누구보다 먼저 확보하기 위해 고민하고 있습니다. 이런 고민에서 출발하는 개념이 인재 풀(Pool)과 장기 관계 구축(Nurturing)이며, 이 전략은 이제 AI 덕분에 현실적인 선택지가 되고 있습니다. 공고 중심에서 '관계 기반 채용'으로의 전환 채용 공고만 잘 써도 좋은 지원자가 들어오던 시절이 있었습니다. 하지만 지금은 기업이 원하는 인재를 바깥에서 직접 찾아야 하는 시대가 됐습니다. 문제는 그 인재가 마침 이직 의사가 있고, 우리 회사에 관심도 있을 확률이 매우 낮다는 점입니다. 그래서 많은 회사들은 '우리에게 잘 맞는 사람들을 찾아 미리 관계를 만들고, 서로의 필요성이 확인되는 시점에 모셔와야 한다'는 결론에 도달합니다. 이렇게 인재 Pool과 Nurturing 구조가 만들어지면 두 가지 효과가 생깁니다. 첫 번째, 원래는 얻을 수 없었던 인재를 데려올 수 있습니다. 겉으로 보면 더 큰 회사에 갈 것 같은 인재가, 브랜드가 약한 회사나 덜 알려진 팀을 선택하는 경우가 있습니다. 공통적으로 이런 흐름이 작동합니다. 대표나 리더와 여러 번 커피챗을 하며 비전, 제품 방향, 팀 분위기를 시간을 두고 이해하게 되고, 이 회사가 나를 진지하게 보고 있다는 신뢰가 쌓이게 됩니다. 그래서 처음에는 규모가 작아서 불안하다고 느끼던 회사가 '지금 들어가면 같이 키워볼 수 있는 곳'으로 인식이 바뀝니다. 신뢰와 맥락이 쌓이면, 연봉, 타이틀, 브랜드보다 더 강하게 작용하는 순간이 있습니다. 그래서 '우리는 못 모실 줄 알았던 분'이 실제로 합류하는 장면이 만들어집니다. 두 번째, 서로 급하지 않을 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 인재 Pool 없이 채용을 하면, 회사와 후보 모두 마음이 급한 시점에 만나게 되는 경우가 많습니다. 회사는 지금 못 뽑으면 프로젝트가 밀린다는 압박 속에서, 후보는 이번 기회를 놓치면 언제 또 올지 모른다는 불안 속에서 짧은 시간에 큰 결정을 해야 합니다. 이때는 냉정한 판단보다 상황과 감정이 개입되기 쉽습니다. 반대로 인재 Pool과 Nurturing을 통해 관계가 형성돼 있을 때에는 이미 어느 정도 정보와 신뢰가 쌓여 있기 때문에 '이번이 우리에게 좋은 타이밍인가'를 차분히 점검할 수 있습니다. 그 결과 미스매치가 줄고, 입사 후 적응 속도와 정착률이 높아지는 모습을 기대할 수 있습니다. 알고도 실행하지 못하는 이유 아이러니하게도 많은 경영진과 HR 담당자는 이미 알고 있습니다. 인재 Pool을 만들고, 좋은 분들과 꾸준히 관계를 유지해야 한다는 사실을 말이죠. 그럼에도 이 전략을 제대로 실행하는 회사는 거의 없습니다. 이유는 현실적입니다. 첫 번째는 채용을 '이벤트'로 보는 관점 때문입니다. 많은 조직은 채용을 '사람이 필요할 때 뽑는 일'로 정의합니다. 그러다 보니 현재 TO가 열린 포지션 외에는 후순위로 밀리고, '언젠가 함께 일할 수 있는 사람'과의 관계는 해도 그만, 안 해도 그만인 일로 치부됩니다. 두 번째는 리크루터의 KPI가 단기 충원에 묶여 있기 때문입니다. 채용팀의 성과 지표는 대부분 얼마나 빨리, 몇 명을 채웠는가에 맞춰져 있습니다. 6개월, 1년 뒤에 올 수도 있는 인재와 관계를 쌓는 일은 지표에 잡히지 않고, 인정받기 어렵습니다. 그래서 현장에서는 “지금 한 명이라도 더 뽑아야 하는데, 언젠가 올지도 모르는 분께 시간을 쓰기가 솔직히 부담됩니다”라는 말을 자주 들을 수 있습니다. 전략의 옳고 그름과 관계없이, 현실의 KPI와 인재 Pool 전략은 공존하기 어려운 것이 사실입니다. 세 번째는 사람 손만으로는 물리적으로 감당이 안 되기 때문입니다. 채용 담당자는 공고, 스크리닝, 인터뷰 일정 조율, 커뮤니케이션, 오퍼, 온보딩 등 처리해야 할 일이 너무나 많습니다. 이 상황에서 좋은 인재 리스트를 꾸준히 업데이트하고, 3개월마다 안부를 묻고, 링크드인 변화를 체크하라는 요구는 사실상 초과 근무를 전제로 한 주문에 가깝습니다. 전용 TRM(Talent Relationship Management) 시스템을 갖춘 회사도 많지 않습니다. 그러다 보니 인재 Pool은 현실에서 '관심 인재 북마크 몇 개'에 머무르는 경우가 많습니다. 그럼에도 지금은 상황이 달라지고 있다 지난 1~2년 사이 HR 영역의 AI는 단순한 이력서 요약 도구를 넘어, 채용 프로세스를 바꾸는 단계로 올라오고 있습니다. 첫째 인재 발굴 시간을 줄여줍니다. 예전에는 리크루터가 한땀한땀 후보를 찾아야 했습니다. 지금은 채용 공고를 넣으면 AI가 필요한 역량을 읽고, 링크드인, 깃허브, 커뮤니티를 훑어 후보 리스트를 만들어주는 다양한 AI 솔루션들이 나와 있습니다. 이런 솔루션들을 잘 활용하면 3~5시간 걸리던 작업이 몇 분으로 줄면서, 인재 Pool 구축과 관리에 소요되는 시간이 드라마틱하게 단축되고 있습니다. 둘째 프로필 분석과 요약, 적합도 판단을 도와줍니다. AI는 이력서를 단순 분류하는 수준을 넘어서, 한 사람의 경력을 핵심 역량, 도메인 경험, 리스크 요인, 성장 패턴으로 재구성해 줍니다. 인재 Pool에 쌓인 데이터는 이름, 회사, 연차를 넘어서 어떤 맥락에서 이 사람과 다시 이야기해야 할지까지 보여주는 자산으로 바뀝니다. 셋째 Nurturing 메시지와 팔로업의 부담을 낮춰줍니다. 좋은 인재와 연이 닿더라도 바쁘다 보면 연락이 끊어져 버리는 경우가 허다합니다. 그리고 그 인재는 어느새 다른 회사로 이직해 있다는 것을 알게 되죠. 연락을 해야 한다는 걸 몰라서가 아니라, 매번 메시지를 새로 쓰고, 톤을 조절하고, 타이밍을 맞추는 일이 시간과 에너지가 많이 소요되는 일이기 때문입니다. AI는 후보의 프로필과 지난 대화를 기반으로 자연스러운 안부 인사, 근황 질문, 회사 소식을 엮은 메시지 초안을 만들어줍니다. 채용 담당자는 이를 검토하고 발송하면 됩니다. 한 사람에게 10~20분 쓰던 시간이 10~20초로 줄어드는 순간, “연락 한 번 더 해볼까?”라는 선택이 가능해집니다. 앞으로 3년, 무엇을 준비해야 하는가 조금 더 앞을 내다보면, AI는 단순 보조 도구를 넘어 '채용팀의 두 번째 뇌'가 될 가능성이 큽니다. ▲후보와의 과거 대화를 기억하고 ▲경력 변화를 감지하고 ▲이직 가능성이 높아지는 시그널을 읽고 ▲“지금 이 분께 이런 메시지를 보내보자”고 먼저 제안하는 시스템들입니다. 다만 한 가지는 변하지 않습니다. 회사에 대한 신뢰, 리더에 대한 호감, 이 팀과 함께 일하고 싶다는 마음은 여전히 사람이 만들어야 하는 영역입니다. AI가 인재 Pool과 Nurturing의 반복 작업을 덜어줄수록, HR과 리더는 사람과 관계에 더 집중할 수 있게 됩니다. 서치라이트AI를 통해 인재 Pool을 확보하고 인재들과 연결된 고객사 중에서 짧게는 6개월, 길게는 11개월만에 좋은 인재를 누구보다 먼저 확보하게 되는 사례들이 만들어지고 있습니다. 이제 이렇게 AI를 활용해 인재를 사전 확보하는 기업들이 늘어갈수록, 여전히 과거의 방식으로 채용 이벤트가 발생했을 때 인재를 찾기 시작하는 기업들은 채용 경쟁에서 점점 뒤쳐질 것이 자명합니다. 이제부터는 인재 Pool과 Nurturing 역량이 성공적 채용을 위한 기업의 기본기가 되어갈 것입니다.

2025.11.28 08:30양승모

오픈AI의 인재 곡선에서 배우는 채용 전략

'2026년 빅테크에서 찾아낸 HR 트렌드'는 요즘 빅테크에서 일과 사람의 현상을 탐구하는 연재 코너입니다. '채용트렌드' 저자인 윤영돈 윤코치연구소 소장은 이번 칼럼을 통해 세계적인 기업의 인재 경영에서 발견한 '새로운 채용 전략'의 방향을 전합니다. 최근 기업들은 자금 운용의 어려움과 투자 축소로 인해 채용 규모를 줄이거나 소극적 채용 기조로 전환하고 있다. 퇴직률은 높아지고 인력 감축과 재배치, 구조조정 등으로 인한 인적 구성의 변동성도 커지고 있는 상황이다. 이런 환경에서 기업은 더 이상 '많이 뽑는 것'이 아니라 '정말 필요한 핵심인재를 신중히 선별하는 것'으로 핀셋 채용 전략을 전환하고 있다. 이런 흐름 속에서 '즉투가인(卽投可人)', 즉시 투입 가능한 인재(Ready to Work Talent)라는 말이 생겨났다. 훈련보다 즉전력(卽戰力), 가능성보다 실전감(實戰感)이 우선되는 시대다. 사람들은 조직보다 자신의 역량을 중심으로 커리어를 설계하고, 협업보다는 개인의 성과에 집중한다. 이제 스킬 중심의 평가 구조가 사회 전반의 개인주의를 가속시키고 있다. 작은 조직, 빠른 학습 2022년 11월 챗GPT의 등장은 인공지능의 역사뿐 아니라 채용의 문법까지 바꿔놓았다. 그해 구글(알파넷)의 직원 수는 약 19만 명, 반면 오픈AI는 단 335명에 불과했다. 규모는 0.2% 수준이었지만, 세상의 시선은 구글이 아닌 오픈AI로 향했다. 이 숫자는 HR에게 중요한 질문을 던진다. “조직의 크기가 경쟁력인가, 아니면 조직의 가벼움인가?” 챗GPT 이후 오픈AI는 폭발적으로 성장했지만, 그들의 전략은 '더 많이'가 아니라 '더 가볍게'였다. 의사결정 단계를 줄이고, 연구와 제품의 경계를 허물며, 실험과 피드백의 간격을 짧게 가져갔다. 반면 구글은 거대한 조직 구조 탓에 AI 중심으로 전환하는 데 시간이 걸렸다. 내부 리스크와 브랜드 신뢰를 우려해 출시 시점도 늦어졌다. '규모의 경제'가 오히려 '무거움'이 된 것이다. 결국 오픈AI는 민첩했고, 구글은 느렸다. 혁신의 속도는 기술이 아니라 '사람이 얼마나 민첩하게 움직이느냐'에 달려 있었다. 인재 밀도, 가벼움 속의 깊이 GPT-3에서 GPT-4로 진화하는 데 2년이 걸렸다. 그 사이 오픈AI의 인력은 세 배 가까이 늘었다. 기술의 발전보다 사람의 적응 속도가 더 빨랐다. 서울 지사 채용을 보면 어카운트 디렉터, 고객 성공 매니저, 솔루션 아키텍트 등 비기술 직군의 비중이 높다. AI의 본질은 기술이 아니라, 기술을 제품과 경험, 윤리로 번역할 수 있는 사람에게 있다. 기술이 복잡해질수록, 사람은 단순하고 가벼워져야 한다. 변화를 짊어지는 대신, 변화를 흐름 속에서 흡수하는 태도. 그게 진짜 경쟁력이다. '인재 밀도(Talent Density)'는 조직 내 탁월한 인재의 비율을 뜻한다. 밀도가 높을수록 조직의 학습 속도는 빨라지고, 결정의 질은 높아진다. 넷플릭스는 이를 '키퍼 테스트(Keeper Test)'로 측정한다. “이 직원이 내일 퇴사하겠다고 하면, 나는 말릴 것인가?” 대답이 '아니오'라면 이미 변화가 필요하다는 신호다. 인재 밀도는 사람의 수가 아니라 '함께 성장하는 깊이'의 문제다. 조직은 인원을 늘리기보다 '팀시너지(Team Synergy)'를 높여야 한다. 채용의 속도보다 팀의 밀도 HR의 역할도 바뀌고 있다. '규정과 절차를 지키는 관리자'가 아니라 '유연한 시스템을 설계하는 디자이너'여야 한다. 현장의 흐름을 읽고, 불필요한 절차를 걷어내며, 조직이 가볍게 움직일 수 있도록 만들어야 한다. 많은 기업이 여전히 '얼마나 빨리 뽑을 것인가'를 고민한다. 하지만 중요한 것은 '얼마나 협업을 할 것인가'다. 신입사원이 입사 후 6개월 안에 조직의 미션을 이해하고, 협업의 리듬을 맞추며, 스스로의 역할을 규정할 수 있다면 그 조직은 이미 경쟁력을 갖춘 것이다. 채용에서 중요한 것은 속도보다 밀도, 즉 조직 안에 있는 '인재의 농도'를 얼마나 높일 수 있는가이다. 우리 팀은 어떤 사람과 함께 할 것인가 과거엔 인재를 '신언서판(身言書判)'으로 봤다. 말과 글, 품격과 판단의 화이트칼라 시대였다. 이제는 '기용기량(技勇氣量)'이 필요하다. 기술과 용기, 기세와 그릇의 시대다. 지식보다 실행이 중요하다. '말 잘하는 사람'보다 '스킬 잘 쓰는 사람'이 가치 있다. 요즘 채용은 '컬처핏'에서 '팀핏'으로, '역량 중심 채용'에서 '스킬 중심 채용'으로, '디지털 리터러시'에서 'AI 리터러시'로 변하고 있다. AI가 인간을 대체하는 시대가 아니라, 인간이 AI와 함께 새로운 가치를 만들어가는 시대다. 앞으로 조직이 던져야 할 질문은 명확하다. '어떤 기술을 도입할 것인가'가 아니라, '어떤 사람과 함께할 것인가'가 더 중요한 시기다.

2025.11.27 17:14윤영돈

"렛서는 기업의 'AX 파트너'...컨설팅·시스템 구축·교육 한 번에"

“레거시의 속도에 머무를 것인가, AI 네이티브로 도약할 것인가. 이 선택이 기업의 운명을 결정할 것이다.” 심규현 대표는 렛서를 '기업의 AI 전환(AX) 파트너'라고 정의한다. 이 회사는 기업들이 어떤 AI 서비스를 언제·어디에·어떻게 도입할지 막막해할 때 든든한 파트너이자 해결사 역할을 한다. 기자와 만난 심 대표는 ERP(전사적자원관리)가 기업의 비즈니스 파이프라인을 바꿨던 1990~2000년대처럼, 지금은 AI가 그 역할을 대체하고 있다고 설명했다. 렛서는 이 같은 변화와 기회를 포착, ▲맞춤형 AI 컨설팅 ▲스테이엑스(Staix) 플랫폼을 활용한 AI 운영·관리 ▲AI 교육 서비스 '에이블 캠퍼스'로 기업의 AX를 체계적으로 돕는다. 심규현 대표는 “AI 네이티브로 가는 전체 여정을 우리는 AX라고 부른다”며 “단순히 도구를 도입하는 것이 아니라, 기업이 어떻게 일하고 의사결정하는지의 구조 자체가 바뀌는 과정”이라고 말했다. 렛서, FDE 파견→AX 설계·구축→AI 교육 렛서가 AX 파트너로 주목받는 이유는 단순 컨설팅이나 교육에 그치지 않고, 실질적인 실행력을 제공하기 때문이다. 핵심은 'FDE(Forward Deployed Engineer)'로 불리는 실무형 전문가다. FDE는 고객사에 직접 파견돼 문제를 빠르게 진단하고, AI 기반 해결책을 정확하게 설계·구축한다. 심 대표는 “FDE 파견을 통한 시스템 구축은 옛날 SI(시스템 통합)의 진화된 형태지만, 속도와 해결 범위는 차원이 다르다”고 자신했다. 실제로 렛서의 파견형 방식 AX 실행 모델 'AX 파트너즈'는 출시 두 달 만에 20개 고객사를 확보했다. 대부분 연매출 1천억~3천억 규모의 패션·뷰티 기업들이다. 이 같은 성과에 “투자수익률(ROI)이 즉각적으로 증명되기 때문”이라는 것이 심 대표의 설명이다. 심규현 대표는 “회사 대표는 돈을 허투루 쓰지 않는 사람이다. ROI가 명확하지 않으면 결코 지출하지 않는다”며 “그런데 AX는 너무 급진적으로 효과가 나타나기 때문에 굳이 안 쓸 이유가 없다”고 말했다. 렛서는 AI 운영관리 플랫폼 스테이엑스로 AI 활용의 안전성과 통제를 제공하고, 에이블 캠퍼스로 구성원의 AI 리터러시를 교육한다. 기업의 AX는 '인프라·실행력·교육' 세 축으로 이뤄져야 한다는 것이 심 대표의 철학이다. "속도의 차이가 곧 경쟁력"...AI는 업무 효율화 넘어 조직 구조에도 영향 심규현 대표는 패션·K뷰티 등 실제 매출이 빠르게 움직이는 기업들과 AX 프로젝트를 진행하며 '속도의 차이'가 곧 경쟁력이라는 점을 체감했다. 심 대표에 따르면, AI 덕분에 과거 5시간 걸리던 블로그 콘텐츠 제작이 1시간으로, 이제는 3분으로 단축되고 있다. 기획·제작·검수·배포까지 이어지는 전 과정에서 AI가 사람 이상의 퍼포먼스를 내도록 구조가 바뀌고 있어서다. AI 도입은 단순 업무 효율화를 넘어 조직 구조에도 영향을 준다. 기존엔 영업 매니저가 구성원에게 가장 전문성 있는 어카운트를 배정하고 고객관계관리(CRM) 업무를 수행토록 했지만, 이제는 AI가 정책 기반으로 자동 할당하고 구성원들은 본질적인 업무에 집중할 수 있게 됐다. 심 대표는 “영업직의 사무 업무가 사라지면서 구성원들은 본질인 고객 소통과 관계 형성에 집중할 수 있다”고 말했다. 그는 또 “AI가 모든 관리자 역할을 가져가는 것이 아니라, 불필요한 조율을 AI가 대신함으로써 사람이 본질 업무에 집중하는 환경을 만드는 것”이라면서 “AI 네이티브 조직에서는 C레벨의 권위보다 '빠른 학습과 적용'이 더 중요한 역량이 된다”고 강조했다. 뷰티 기업의 경우 제품 상세페이지 한 개를 만들기 위해 기획자·디자이너·번역가·팀장의 검수까지 과거엔 최소 3~4일이 걸렸다. 그러나 AX 전환 후에는 AI가 디스크립션(글이나 자료의 핵심 내용을 간략히 서술한 문장) 작성부터 디자인 구성, 번역, 상세페이지 제작까지 대부분 수행해 '사람 개입 없이' 결과물이 완성된다. 심 대표는 이를 두고 “기존 6시간이 1분처럼 흐르는 경험”이라고 표현했다. 'AI 네이티브 시대' 생존 조건은 학습 속도와 호기심 그렇다면 AI 시대를 준비하는 조직과 개인은 무엇을 갖춰야 할까. 심 대표는 “AI는 단순 기술이 아니라 철학의 문제”라고 봤다. 그가 말한 AI 네이티브 시대 첫 번째 생존 조건은 사고의 전환이다. 심 대표는 “ERP 시대의 사고방식으로는 AI 시대를 해석할 수 없다. AX가 무엇인지, AI 네이티브 조직이 어떤 구조인지에 대한 깊은 이해가 필요하다”고 강조했다. 이어 “두 번째는 속도다. AI 도구를 얼마나 많이, 얼마나 빠르게 실험하느냐가 개인의 역량 격차를 만든다”고 덧붙였다. 아울러 그는 불편함을 넘어서는 실행력과 호기심을 AI 시대에 꼭 필요한 능력으로 봤다. 심 대표는 “AI를 조금 써본 사람과 깊이 써본 사람의 격차는 상상 이상”이라면서 “배움은 정적(Static)이 아니라 동적(Dynamic)이어야 한다. 빨리 부딪히고, 빨리 배우고, 빨리 적용하는 능력이 중요하다”고 역설했다. 끝으로 심규현 대표는 “AI는 결국 모든 조직의 일하는 방식을 재정의할 것”이라며 “AX는 선택이 아니라 생존”이라고 강조했다. 이어 “AI 도입은 기계가 사람을 대체하는 문제가 아니다. 사람을 더 '사람답게' 일하게 하는 변화”라면서 “레거시의 속도에 머무를 것인가, AI 네이티브로 도약할 것인가. 이 선택이 기업의 운명을 결정할 것”이라고 내다봤다.

2025.11.25 10:28백봉삼

S사 인사 데이터 노출 사고로 내다본 'AX'의 딜레마

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 최근 경영진과 HR 담당자의 간담을 서늘하게 만든 사고가 있었다. 국내 굴지의 바이오 기업 S사가 전산 개선 작업을 진행하던 중 내밀한 인사 데이터가 권한 없는 구성원들에게까지 노출된 것이다. 지난 10일 S사는 대표이사 사과문에서 노출된 정보가 고과·승격 등 임직원 비공개 정보와 회사 경영정보 다수라고 밝혔다. 그러나 S그룹 초기업노동조합에 따르면 노출된 정보는 훨씬 더 민감하다. 누구나 예민할 수밖에 없는 주민등록번호·학력 등 임직원의 개인 식별 정보는 물론, 인사 공정성 시비를 낳을 수 있는 파일들까지 포함된 것으로 알려졌다. 유출 경위가 휴먼 에러(Human Error)든 기술적 오류든, 핵심은 '인가' 받지 않은 사람이 조직의 가장 민감한 정보를 열람할 수 있었다는 사실이다. 이제 이 시나리오에 AI를 대입해 보자. 만약 통제되지 않은 기업 내 데이터에 강력한 AI가 접근 권한을 갖는다면 어떻게 될까. 우리는 그런 AI와 함께 조직의 경험·전문성을 자산·역량으로 바꾸어낼 수 있을까. 오히려 언제 터질지 모르는 '데이터 시한폭탄'을 조직에 설치하는 꼴이 되지는 않을까. 공공 AX의 딜레마: 속도와 신뢰 비단 민간 기업만 겪는 문제가 아니다. 이 순간, 공공 부문은 더 큰 딜레마를 직면하고 있다. 최근 구윤철 경제부총리는 기획재정부가 주재한 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 AI 활용 실적 등을 경영평가에 반영하겠다며 공공기관 AX(AI Transformation, AI 전환)에 강력한 드라이브를 걸었다. 하지만 속도만큼이나 중요한 것이 안전아니겠는가. 배경훈 부총리가 이끄는 과학기술정보통신부는 12일 'AI 기본법 시행령' 제정안을 입법예고하며, AI 산업 발전과 더불어 신뢰 기반 조성을 핵심 아젠다로 법제화했다. 경영평가를 위한 속도전과 AI 기본법이 요구하는 신뢰 확보 사이의 딜레마. 그 와중에 벌어진 S사 사태는 두 가지를 모두 잡아야 하는 조직의 리더를 더욱 혼란스럽게 한다. HR이 이 문제를 해결한다고? 딜레마 해결의 열쇠는 HR에 있다. 조직 내 AI 도입과 HR이 무슨 상관인가 싶겠지만 정말 그렇다. HR 데이터는 그 어떤 영역보다 고도화된 접근 제어, 즉 권한 관리를 요구 받는다. HR 데이터는 조직, 직위, 직급, 직무, 고용 형태 등 복잡한 관계를 기반으로 접근을 실시간 제어해야 하는데, 이를 기술적으로는 '관계 기반 접근 제어(ReBAC, Relationship-Based Access Control)'라 칭한다. HR 데이터를 다루는 플랫폼의 기술력은 ReBAC 기반의 '인가' 설계가 좌우한다 해도 과언이 아니다. 여기서 잠시 ▲인증(Authentication) ▲권한(Permission) ▲인가(Authorization)의 차이를 명확히 짚겠다. 엄연히 다른 개념인데 자주 혼용되기 때문이다. '인증'은 건물 로비에 들어가기 위해 내 신분증(ID)을 보여주는 첫 번째 관문이다. '권한'은 인증된 내가 발급 받은 출입 카드다. 카드로 8층 사무실 출입 등이 가능하다는 내 권한이 정해진다. '인가'는 마지막 단계로, 내게 8층 출입 권한은 있지만 8층에 있는 대표이사의 캐비닛까지 열도록 할 것인지 허가 여부를 판단한다. S사 사고 역시 이 '인가'의 실패다. 휴먼 에러든 기술적 오류든 간에 결과적으론 8층 출입 권한만 있는 직원이 대표이사 캐비닛을 열어본 셈이니 말이다. '묻지마 AI 도입'이 위험한 이유 문제는 AX에 속도를 내는 조직들이 '인가'의 중요성을 간과, 아니 그 개념 조차 알지 못한 채 그저 AI 서비스를 플러그인(Plug-in) 방식으로 도입하려 한다는 점이다. 파편화된 데이터와 정립되지 않은 접근 제어 환경을 방치한 채, 외부 AI 모델을 단순히 연결만 하려는 시도를 뜻한다. 그 AI가 과연 조직의 복잡한 인가 정책을 100% 이해하고 통제할 수 있을까. 이 지점에서 플렉스(flex)의 엔지니어링 리드가 지난 여름 한 기술 컨퍼런스에 내놓았던 예견에 주목해야 한다. 그는 인가를 통제하지 못하는 AI의 위험성을 지적하며 "AI에게 질문했는데 옆자리 동료의 연봉 정보가 참조돼 답변이 나온다면 그 즉시 시스템에 대한 신뢰가 붕괴한다"고 경고한 바 있다. S사 사건을 비롯한 각종 보안 사고가 '데이터 시한폭탄 폭발이 가상 시나리오만은 아님'을 뒷받침한다. HR 기반 AI 플랫폼을 만드는 엔지니어로서 데이터 거버넌스의 중요성을 내다본 선구안이 돋보인다. 조직 AX의 성패, '데이터 금고' 선택에 달렸다 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 황종성 원장은 앞서 언급한 기재부의 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 "AX는 기술을 쓰는 문제가 아니라 업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는 일"이라는 점을 분명히 했다. 한 개인이 AI 어시스턴트와 1:1로 업무 생산성을 높이는 건 '기술을 쓰는' 영역이다. 조직이 공동의 두뇌를 구축하고 AI를 조직과 업무 전반에 내재화하되, 관계 기반 접근 제어(ReBAC)에 따라 정교하게 권한을 통제하는 환경 마련이야 말로 '업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는' 영역이다. 이를 실현하기 위해서 조직, 즉 멀티플레이어 환경에서의 AI는 반드시 '단일 진실 공급원(SSoT, Single Source of Truth)'을 전제로 만들어진 플랫폼 위에 도입해야 한다. HR 기반 AI 플랫폼처럼 인가 정책이 시스템의 근간에 이미 녹아있는 구조를 의미한다. 이 구조 위의 AI는 플랫폼의 인가 규칙을 100% 상속받아 HR 데이터를 중심으로 '누가, 어떤 역할을 맡아, 어떤 상황에서' 일하는지 인식하고 행동한다. 물론 조직 발령에 따른 권한 변동도 실시간 반영한다. 따라서 직급의 권한을 넘어선 정보를 열람하거나 동료의 민감 정보를 참조하는 일은 원천적으로 불가능하다. 이런 환경을 전제로 할 때 비로소 조직용 AI는 언제 터질지 모르는 데이터 시한폭탄이 아닌, 조직의 경험과 전문성을 자산과 역량으로 전환하는 기폭제가 될 수 있다. 결국 조직의 AX의 성패는 어떤 AI 모델을 선택하느냐가 아니라, AI가 활약할 데이터 금고의 신뢰성을 식별하는 혜안에 달려 있다. 이것이 AI 시대, HR이 새겨야 할 네 번째 레슨이다.

2025.11.17 09:06송지현

불황 견딘 채용 플랫폼…내년 생존전략 'AI·신사업'

올해 HR업계는 상반기 '역대급 한파'로 불렸던 채용 경색에 더해, 사모펀드 중심의 지배구조 변화와 캄보디아 해외 취업사기 이슈까지 겹치며 어느 때보다 복잡한 한 해를 보냈다. 내년 역시 뚜렷한 채용 회복이 어려울 것으로 전망되는 가운데, 주요 HR 플랫폼들은 AI 고도화와 신사업 확장에 승부수를 걸고 시장 반등을 모색하고 있다. 16일 관련업계에 따르면 채용 시장 악화와 길어진 추석 연휴로 올해 3분기 HR 플랫폼 실적이 전년 동기 대비 하락하는 모습을 보였다. 먼저 사람인 올해 3분기 매출은 전년 동기 대비 6% 감소한 308억원으로 집계됐다. 영업이익은 58억원으로, 전년 동기 보다 9% 줄어들었다. 또 원티드랩의 3분기 매출은 96억5천만원으로 지난해 같은 기간 보다 1% 감소했다. 영업이익은 5억3천원으로 7% 하락했다. 얼어붙은 채용 시장 영향으로 전년도 수준을 유지했다. 다른 채용 플랫폼도 상황은 크게 다르지 않다. 대다수의 채용 플랫폼들은 올해 3분기 실적이 전년 수준이거나 이보다 약간 못할 것으로 보고 있다. 삼성, 신세계그룹을 필두로 대기업들이 하반기 공채를 시작했지만, 낙수효과가 중소기업으로 내려오지 못하면서 채용 시장을 회복되지 못했다. 인공지능(AI) 도입에 따른 효율성 증대로 구인 수 자체가 줄어든 것도 한몫했다. HR업계 올해 키워드는?…“신사업·사모펀드·해취 검증” 얼어붙은 채용 경기 뿐만 아니라 올해 HR업계는 특히나 더 바람 잘 날 없는 한 해를 지나고 있다. 명함 앱 '리멤버'로 유명한 리멤버앤컴퍼니가 올해 8월 아크앤파트너스에서 또 다른 사모펀드인 EQT파트너스에 매각됐다. 사모펀드 중심의 HR업계 지배구조가 고착화된 것으로, 같은 업계에 있는 잡코리아도 사모펀드 어피너티에쿼티파트너스가 지분을 전량 갖고 있다. 지난달에는 캄보디아에서 한국인을 대상으로 한 강력범죄에 당한 피해자 중 일부가 해외 취업사기에 속아 출국한 것으로 드러났다. 이로 인해 HR업계는 해외 취업 공고 혹은 사업자를 사전 검수하는 절차를 의무화했으며 일부 플랫폼은 해외 구인 공고를 올릴 수 없게 하는 등 대응에 분주했다. 이보다 앞선 상반기에는 채용 시장이 얼어붙으면서 비채용 영역으로 시장을 확대하려는 흐름이 감지됐다. 사람인은 올해 5월 그간 쌓아온 매칭 기술을 기반으로 데이팅 앱 '비긴즈'를 선보였다. 같은달 잡코리아는 디지털 명합 앱 '눜'에서 커리어 테스트 '눜아 눜아 잘 맞나?'를 출시하기도 했다. HR업계 관계자는 “아직 채용 심리는 회복이 안 됐다. AI 전환이라는 키워드가 중요해지면서 충원이 필요한 인원이 3명이라도 TO를 1명 줄까 말까 한 상황이 됐다”며 “내년에도 올해랑 비슷하지 않을까 싶다. 채용과 함께 신사업 쪽에 집중하는 형태로 갈 것”이라고 짚었다. 내년도 AI·신사업…채용 효율 강화가 과제 올해와 비슷한 내년도 전망에 HR업계는 AI 활용과 신사업으로 돌파구를 찾는다는 전략이다. 잡코리아는 올해 역점을 뒀던 'AI 내재화'와 '데이터 활용력 강화'를 기반으로 내년 상반기에는 사람과 AI의 역할이 명확히 분담되는 채용 구조를 정착시킬 계획이다. AI 정량적 판단과 분석을 담당하고, 사람은 전략적 의사결정에 집중할 수 있도록 지원하는 방식이다. 또 '성공 확률 중심의 채용'이라는 새로운 패러다임도 제시한다. 이 일환으로 잡코리아는 최근 성과 중심 채용 상품인 '스마트핏'을 공개했다. 원티드랩은 AI 에이전트 기반 채용 서비스를 고도화해 구직자와 기업 매칭 효율을 더욱 강화할 예정이다. 지난달 출시한 '채용 에이전트'를 시작으로 다양한 AI 에이전트 기반 서비스를 지속적으로 확대한다. 또 신사업에서는 AI 에이전트 빌더 '원티드 LaaS'를 기반으로 AI 전환(AX)에 집중한다. 그 중에서도 기업의 AX 전 과정을 실행 단위까지 지원하는 통합 패키지로 고도화해 임직원 교육, 전문 인력 매칭, 생성형 AI 서비스 구축을 더욱 유기적으로 연결한다. 리멤버는 AI와 고객 경험 중심의 솔루션 고도화, 핵심 인재풀 강화를 통해 시장에서 지위를 더욱 확고히 다진다. AI 기술을 계속해서 고도화해 기업들의 채용업무 효율을 극대화하고 직장인 회원들에게는 커리어 기회를 제공할 수 있도록 노력한다. 사람인은 현재 내년도 구체적인 사업계획을 논의 중이다. 큰 틀에서는 AI 서비스를 필두로 채용 서비스를 더욱 고도화하고, 비채용 서비스 활성화에 힘을 쓴다는 방침이다.

2025.11.16 08:26박서린

사람인 "채용센터 AI 공고 생성 사용율, 전년比 16.2%↑"

사람인은 올해 7월부터 10월까지 인공지능(AI) 공고 생성 기능의 사용 비율이 지난해 같은 기간 대비 16.2% 늘었다고 13일 밝혔다. 사람인 AI 공고 생성 서비스는 인사담당자들이 원하는 조건을 넣으면 공고를 자동으로 만들어주는 서비스다. 원하는 ▲직무와 ▲업종 ▲어투 등을 입력하면 생성형 AI가 ▲공고 제목부터 ▲주요 업무 ▲자격요건 ▲우대사항 등의 세부 문구까지 5초 내외로 작성해준다. 현재 사람인 AI 공고 자동 생성 서비스는 사람인의 기업회원 대상 채용 서비스 '사람인 채용센터'를 통해 활용 가능하다. 사람인은 올해 7월 채용센터 출시와 함께 2023년 첫 선을 보인 AI 공고 생성 서비스를 새로운 버전으로 업그레이드했다. 신규 버전은 최신 생성형 AI 모델이 적용돼 사용자 의도에 맞게 더욱 정확하고 자연스러운 문구를 만들어주며, 사용자 경험도 직관적으로 개선됐다. 사람인 채용센터는 생성형 AI가 기업 소개 문구를 작성해주는 'AI 기업소개 생성' 기능도 갖췄다. '매출 급성장', '글로벌 진출' 등 기업을 어필하는 특징들만 넣으면 AI가 소개 문구를 완성해준다. 완성된 문구는 공고나 홍보자료에 삽입하는 등의 방법으로 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 지원자 평가 과정에서도 AI가 공고 및 지원자 이력서 내용을 기반으로 맞춤형 면접문항을 뽑아준다. 사람인 관계자는 “앞으로도 사람인은 AI 명가로서 채용과 취업 준비의 모든 과정에서 사용자 편의성을 극대화하는 AI 서비스를 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2025.11.13 11:01박서린

미국서 시작된 AI 리크루팅 혁명, 한국 HR이 놓치면 안 되는 신호들

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 양승모 대표는 '변화하는 경영 환경에 따른 채용, 인재상에 대한 관점의 변화와 대응'이라 주제로 총 5회에 걸쳐 칼럼을 연재할 예정입니다. 미국을 중심으로 다양한 AI 리크루터 솔루션들이 채용 시장의 새로운 지도를 그리고 있습니다. 이들은 더 이상 단순한 보조 도구가 아니라, 스스로 일하는 에이전트(Agentic AI)로 진화하고 있습니다. 이제 AI는 채용 공고를 해석하고 수백만 개의 프로필을 탐색하며, 개인화된 메시지를 발송하고 인터뷰 일정까지 자동으로 조율합니다. 주스박스(Juicebox), 리크루트라이트(RecruitRyte), 테지(Tezi), 휴먼리(Humanly) 등은 이미 이런 기술을 상용화하며 빠르게 성장하고 있습니다. AI는 더 이상 '누가 지원했는가'가 아니라 '누가 가장 적합한가'를 스스로 판단하고 제안하는 단계에 들어섰습니다. 최근에는 인간 리크루터가 전담하던 전략적 판단, 관계 구축, 조직문화 적합성 평가 등 이른바 감각의 영역까지 기술이 모사하기 시작했습니다. AI 리크루팅은 효율의 경쟁을 넘어, 인간의 사고 영역에 도전하고 있습니다. 인간 리크루터의 가치를 다시 부각시키는 '파라폼' 흥미로운 점은 이렇게 AI가 빠르게 진화하는 와중에 오히려 인간 리크루터의 역량을 중심으로 한 모델이 주목받고 있다는 것입니다. 바로 한국계 창업자 두 명이 실리콘밸리에서 설립한 '파라폼'입니다. 파라폼은 채용 기업과 프리랜서 리크루터를 연결하는 플랫폼으로, AI를 활용해 후보자 발굴과 정보 정제 과정을 자동화하되, 최종 매칭에서는 인간 리크루터의 판단력, 전문성, 관계 구축 능력을 중심에 둡니다. 즉, 기술은 데이터를 수집/분석하고, 인간은 그 데이터를 기반으로 사람과 조직을 정교하게 연결하는 구조입니다. 이 회사는 설립 2년 만에 총 2천400만 달러(약 330억원)의 투자를 유치했으며, 팔란티어, 오픈AI 등 테크 기업들과 협업을 진행하고 있습니다. 현재 미국 HR테크 업계에서 가장 빠르게 성장하는 차세대 리크루팅 스타트업 중 하나로 평가받고 있습니다. 파라폼이 흥미로운 이유는 바로 역설에 있습니다. AI가 인간의 업무를 빠르게 대체해 가는 시점에서, 오히려 이 회사는 인간 리크루터의 감각과 판단, 네트워크를 중심에 두고 채용의 효율을 극대화하고 있습니다. 이는 단순히 'AI가 인간을 대체하지 못한다'는 의미가 아니라, AI를 인간의 강점을 증폭시키는 도구로 활용한 사례로 볼 수 있습니다. AI와 인간의 경쟁, 그리고 향후 3년 지금 채용 시장은 명백히 AI 리크루터와 인간 리크루터가 공존하며 경쟁하는 초기 국면에 진입했습니다. AI는 이미 인재 탐색, 후보자 매칭, 메시지 작성, 일정 조율 등 대부분의 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이제 남은 질문은 하나입니다. “AI는 인간의 전략적 판단과 관계적 감각까지 대체할 수 있을까?” 많은 AI 리크루터 솔루션들이 이 영역에 도전하고 있습니다. 일부는 후보자의 언어 패턴, 커뮤니케이션 스타일, 심리적 반응 데이터를 분석해 '문화 적합성'을 예측하려는 시도도 하고 있습니다. 그러나 이런 기술이 실제 시장에서 신뢰받고 검증될 수 있을지는 아직 불확실합니다. 결국 향후 3년이 분수령이 될 것입니다. AI가 인간의 직관과 판단력을 일정 부분 대체하며 시장의 신뢰를 얻을지, 혹은 그 한계가 드러나 다시 인간 중심의 채용 모델이 강화될지는 이 시기에 판가름 날 것입니다. 이 시기는 단순한 기술 발전기가 아니라, 채용 시장에서 인간과 AI의 역할이 재정의되는 '조정기'가 될 것입니다. 지금 리크루터가 해야 할 일 아직 아무도 '인간의 영역'이 어디까지 남을지 단정할 수 없습니다. 그렇기에 지금 채용 전문가들이 해야 할 일은 명확합니다. 나의 업무 중 AI가 대체할 수 있는 부분과 대체하기 어려운 부분을 구분하는 일입니다. AI가 더 잘할 수 있는 업무는 빠르게 솔루션으로 전환하고, AI가 아직 해내지 못하는 영역에서 자신의 경쟁력을 극대화해야 합니다. 또한 주스박스나 파라폼 같은 플랫폼을 직접 활용해보며, AI와 인간이 협력하는 새로운 리크루팅 구조를 경험적으로 학습해야 합니다. AI가 인간의 직관·관계·판단 영역에 어디까지 침투할 수 있을지는 향후 3년 안에 결정될 것입니다. 그리고 그 시점에 어떤 리크루터가 남을지는 명확해 보입니다. 변화를 먼저 인식하고, AI와 협력하며, 자신의 역할을 재정의한 리크루터가 새로운 채용 시장의 중심에 서게 될 것입니다.

2025.11.12 19:59양승모

노동행정에서 AI 효용 가치가 더 큰 이유

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 정부가 'AI 전환(AX, AI Transformation)'을 앞당기기 위해 드라이브를 걸고 있다. AI 분야에 100조원 투자를 천명하고 국가인공지능전략위원회를 출범시키는 한편, AI를 총괄하는 과학기술정보통신부 장관을 부총리로 격상시키는 등 전방위적으로 속도를 높였다. 각 부처들이 앞다퉈 AI 부서를 신설하는 가운데, 고용노동부 역시 흐름에 발맞춰 노동정책실 산하에 '노동행정인공지능혁신과'를 신설했다. 노사관행개선과 등 몇몇 부서에 흩어져 있던 AI 관련 업무들을 노동행정인공지능혁신과에 수렴시킨 것으로 보인다. 노동 분야 AX의 기대를 한껏 끌어올리는 신호탄이다. 김영훈 장관은 취임한 지 채 두 달도 되지 않아 '고용노동행정 인공지능 대전환 회의(AX Summit)'를 개최하며 노동행정에 AI를 접목하려는 의지를 피력했다. 김 장관은 이 자리에서 AI 노동법 상담, 근로감독 AI 비서 운영 등을 공표했다. 이들은 특정 영역의 지식 허브이자 정보 탐색에 특화된 법률·행정 보조자 역할에 가깝다. 그런데 노동행정에 있어 AI의 잠재력은 결코 사람의 보조적 역할에 국한되지 않는다. AI는 데이터 기반의 객관적 의사결정 근거를 제시하고, 각종 위험 시그널을 선제적으로 예측하는 등 핵심적인 브레인 역할도 충분히 수행하고 있다. AI는 누가 어떻게 다루느냐에 따라 노동의 공정성을 극적으로 제고할 게임 체인저가 될 수도 있다. 물론 앞선 1화에서 다뤘던 'AI는 제안하고 최종 의사결정은 사람이 한다'는 원칙과 XAI(설명 가능한 AI, eXplainable AI) 구현을 전제로 말이다. 노동 X AI = 데이터 기반 공정성 확보 노동행정에서 AI의 효용 가치가 높은 이유는 간단하다. 노동행정은 곧 공정성의 규범적 기준을 제시하는 일이다. 이때 감이 아닌 데이터가 공정이라는 가치에 명확한 근거를 부여한다. 이번 정부의 노동정책 방향성은 '노동시간 단축'과 '공정한 임금 체계 확립'으로 수렴된다. 그리고 이 두 축을 관통하고 있는 핵심이 바로 투명한 HR 데이터다. 노동시간 단축을 위한 정책(실근무시간 측정·기록 강화, 주 4.5일제 도입, 연차휴가 개선)부터 공정한 임금 체계 확립을 위한 제도(임금분포제, 고용평등임금공시제), 나아가 두 축을 연결하는 포괄임금제 개선에 이르기까지, 노동 분야의 정책 아젠다는 HR 데이터의 투명성 확보를 필연적으로 요구하고 있다. 투명한 HR 데이터가 필수 조건이 된 환경에서, AI는 축적할 HR 데이터를 표준화하는 단계부터 이미 축적된 데이터를 합리적 의사결정의 근거로 활용하거나 리스크를 선제적으로 예측하는 단계까지 그 쓰임이 무궁무진하다. 특히 민간 기업의 HR은 이미 SSoT(Single Source of Truth, 단일 진실 공급원) 기반 위에서 AI를 활용한 혁신을 일궈내고 있다. 정부 정책 방향의 두 축인 '노동시간'과 '임금' 분야에서 AI의 구체적인 용례를 함께 살펴보자. 노동시간 AX: 법적·조직문화적 리스크를 포착하다 노동시간은 조직의 맥박과도 같다. 주 52시간제 준수, 휴게시간 부여 등 적법한 HR 운영의 근간이면서 조직 전반의 업무 집중도를 드러내는 핵심 지표다. 임금과 맞물려 있어 데이터 중요성도 높다. 제대로 축적한 근태 데이터가 AI와 만날 때, HR은 어떤 의사결정을 내릴 수 있을까. 실근무시간 측정 데이터를 분석해 조직·직급·직무·개인별 시계열 트렌드를 살피고 워크로드를 파악한다. 예컨대 특정 직무의 초과근무시간이 길고 연차 사용률이 낮은 경우 AI는 인력 재배분, 충원 등 인사 전략 수정의 객관적 근거를 제시한다. 주 52시간 초과 등의 시그널을 선제적으로 모니터링해 법률 위반 리스크도 예방한다. 나아가 초과근무수당을 시뮬레이션하여 재정 운영의 예측 가능성까지 극대화한다. HR 기반 AI 플랫폼이 구축한 '태만-과로 스펙트럼' 모델에 따라 조직의 건강도도 과학적으로 진단할 수 있다. 각 조직이 적절한 긴장도 범위 안에서 지속 가능한 몰입도를 유지하는지 데이터를 통해 측정하는 것이다. 이는 번아웃으로 인한 핵심인재 이탈 등 문화적 리스크를 사전에 포착하고, 리텐션 저하 문제를 예방하는 근거로 작동한다. AI는 위와 같은 분석을 토대로 해당 기업에 가장 적합한 근무제도를 추천하고, 제도 변경 시 예상되는 초과근무수당 절감 효과까지 구체적으로 제시한다. 임금 AX: 공정하고도 합리적인 보상 수준을 최적화하다 위와 같이 노동시간은 법적 상한선 내에서 기업 고유의 데이터를 활용한 AI 분석을 필요로 한다. 그러나 임금은 기업 내부를 넘어서는 방대한 시장 데이터와 고도화된 분석 능력을 요구한다. 임금은 노동시간과 달리 상한선이 존재하지 않으며, 시장의 실시간 가치와 그 변동 데이터를 확보하기 어려운 미지의 영역이기 때문이다. 합리적인 보상 수준을 결정하려면 외부 시장 대비 자사의 상대적 임금 경쟁력을 파악해야 한다. 물론 직급·직무에 따른 세부적 비교 분석은 필수다. 그러나 개별 기업이 방대한 시장의 임금 데이터를 확보하고, 이 데이터를 완벽히 정렬 및 축적하며, 제각각인 직급·직무 체계와 명칭을 표준화하는 건 사실상 불가능하다. 이때 HR 기반 AI 플랫폼이 표준화한 직무·직급 체계 및 데이터를 활용해 자사의 임금 경쟁력을 객관적으로 파악, 직급·직무 별로 세분화한 임금 전략을 설계 및 실행한다. 물론 시장 대비 임금 경쟁력 만큼이나 조직 내 보상 공정성도 중요한 요소다. AI는 이 둘을 함께 고려한 최적의 지점을 찾아 차기 연봉 조정 가이드를 제시한다. 이는 공정하고 투명한 인상률 설계의 기준이 되어 구성원의 보상 수용성을 높인다. 노동 AX의 문, 활짝 열려면? 이처럼 AI를 만난 HR은 단순 반복적 오퍼레이션 업무 자동화는 물론, 데이터 기반으로 공정하고 합리적인 의사결정을 내리는 시대로 나아가고 있다. HR 기반 AI 플랫폼 기업들이 이미 노동정책 아젠다의 실마리를 다각도로 풀어내고 있는 것처럼, 고용노동부가 혁신할 수 있는 정책과 AI의 교집합은 상당하다. AI를 단순한 보조자가 아니라 일종의 브레인으로 활용할 때 AX의 문은 비로소 활짝 열릴 것이다. 정부가 노동 분야의 AX를 가속해 더 투명하고 공정한 노동시장을 이끌길 고대한다.

2025.11.05 10:46송지현

원티드랩, KMA와 'AI 기반 실무형 역량 교육 활성화' 맞손

원티드랩은 KMA 한국능률협회(이하 KMA)와 '인공지능(AI) 기반 실무형 역량 교육 활성화를 위한 업무협약'을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 협약은 AI 활용 역량을 실무에 적용하고자 하는 기업 수요가 급증하는 가운데, 현장 중심형 AI 학습·실행 모델을 구축하기 위해 진행됐다. 생성형 AI를 기반으로 한 실무형 AI 교육 생태계 조성을 통해 기업의 AI 전환(AX) 역량을 강화하는 데 초점을 뒀다. 양사는 AI 교육 프로그램 공동 개발, 기업 대상 AI 실무 과정 확대를 포함해 프롬프톤으로 대표되는 원티드랩의 생성형 AI 플랫폼 '원티드 LaaS(LLM as a Service)' 기반 AI 몰입 체험 교육 프로그램의 도입·확산 등을 단계적으로 추진할 계획이다. KMA는 원티드랩의 AI 몰입 체험 교육 프로그램과 '원티드 LaaS'를 활용해 기업 맞춤형 교육 과정을 개발한다. 원티드랩은 KMA 고객사를 대상으로 효과적인 AI 활용 전략, 업무 자동화, 지식 협업 환경을 지원한다. 구체적으로 ▲AI 교육 공동 운영 ▲AX 워크숍 및 세미나 개최 ▲산업별 AI 활용 사례 확산 ▲기업별 AI 적용 컨설팅 등을 추진한다. 주형민 원티드랩 AX사업 총괄은 “KMA와 함께하는 AI 교육과 원티드 LaaS 기반 AI 몰입 체험 교육 프로그램은 조직 내 AI 활용 체계와 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것”이라며 “기업이 단순 교육을 넘어 실제 업무 혁신까지 이어갈 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.11.04 13:27박서린

HCG '탈렌엑스', AI 기반 성과 관리·평가 기능 서비스 시작

휴먼컨설팅그룹(대표 박재현, 이하 HCG)은 자사 HR 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼 '탈렌엑스'의 AI 기반 성과관리·평가 기능이 주요 고객사 실무 검증(PoC)을 완료하고, 본격 서비스에 돌입했다고 30일 밝혔다. 이번에 새롭게 선보인 AI 기능은 단순한 기술 개발 단계를 넘어, 실제 HR 실무에서 검증을 마친 실증형 서비스다. HCG는 주요 고객사와 협업해 과거 성과관리 및 평가 데이터를 기반으로 AI 모델의 적합성과 결과 신뢰도를 테스트했다. 그 결과 실무자들이 즉시 활용 가능한 수준의 완성도를 확보했다고 설명했다. 탈렌엑스는 이번 업데이트를 통해 ▲모든 구성원에게 인사정보와 성과데이터에 근거해 목표 및 핵심성과지표를 자동 추천하는 'AI 목표 추천' ▲팀장급에게 팀원의 1년간 성과와 피드백, 다면진단 결과를 요약 제공하는 'AI 성과활동 요약' ▲임원급에게 직속 조직 팀장들이 작성한 팀원 평가 결과를 요약 제공해 팀원 성과와 기여 수준을 빠르게 파악하고 평가 등급 조정이 가능하도록 지원하는 'AI 평가 요약' 기능을 추가했다. 이번 업데이트 기능과 함께, 탈렌엑스는 지난 3월 특허를 출원한 'AI 기반 감정 분석 기술'을 적용한 'AI 피드백 분석' 기능을 운영해 오고 있다. 해당 기능은 피드백의 긍·부정 경향과 주요 키워드를 분석해 구성원의 강점과 개선점을 직관적으로 도출하도록 지원하며, HR 현장에서 꾸준히 활용되고 있다. HCG는 AI 기능을 통해 HR 담당자는 업무 효율을 높이고, 리더는 데이터와 근거 기반으로 평가·보상·육성 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 전망하고 있다. 이번 실무 검증은 HR 테크의 중심이 단순한 '시스템 관리'에서 'AI 기반 의사결정 지원'으로 진화하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 또 이번 검증은 HCG가 지난해 설립한 AI×HR R&D센터의 연구개발 성과이기도 하다. HCG는 향후 성과·평가 외에도 근무·급여·직무·보상 영역으로 AI 기능을 확장하고, 자연어 기반 인재 검색과 전략적 HR 의사결정 지원 등 AI 에이전트 기능을 단계적으로 개발할 계획이다. 휴먼컨설팅그룹 백승아 최고제품책임자는 “HCG는 단순히 AI 기능을 '도입'하는 수준이 아니라, 현장의 데이터를 학습하고 실무에 바로 적용 가능한 '검증된 AI HR'을 구현하고 있다”며 “탈렌엑스가 AI HR의 새로운 표준으로 자리 잡을 수 있도록 기술 고도화를 지속하겠다”고 말했다.

2025.10.30 15:01백봉삼

잡코리아, 성과형 채용상품 '스마트핏' 출시

잡코리아는 글로벌 채용 시장 트렌드에 맞춰 성과형 채용상품 '스마트핏'을 선보인다고 29일 밝혔다. 스마트핏은 기업의 채용 성과에 따라 광고비를 책정하는 성과형 모델로, 인공지능(AI) 기술을 활용해 가장 '핏'한 인재와 공고를 연결하는 국내 채용업계 최초의 퍼포먼스 기반 상품이다. 해당 서비스는 기업의 채용 성과를 실질적으로 개선하는 성과형 상품이다. 광고 노출에 따른 비용 부과가 아닌 실제 지원자 유입을 기준으로 비용을 산정한다. 스마트핏은 클릭 기반 과금(구직자가 공고를 클릭할 때만 비용 발생) 구조를 채택했다. 기업은 공고를 자유롭게 등록하거나 중단할 수 있으며, 기존 공고에 대한 스마트핏 적용 여부도 언제든 변경 가능하다. 채용이 완료되면 즉시 공고 노출을 중단해 불필요한 지출을 막고 절감된 예산을 다른 채용에 재투입할 수 있다. 잡코리아의 AI 매칭 엔진은 29년간 축적된 인재 데이터를 학습해 ▲직무 적합도 ▲경력 ▲역량을 정교하게 분석한다. 기술 측면에서는 글로벌 채용 시장에서 확산되고 있는 '성과지표 기반 자동 최적화' 기능을 국내 최초로 적용했다. 기업별 채용 KPI에 맞춰 추천과 집행을 실시간으로 동기화한다. 박소리 잡코리아 JK사업실 이사는 “채용 시장이 불황일수록 기업은 한정된 예산 안에서 가장 효과적인 채용 방안을 고민한다”며 “스마트핏은 데이터와 AI를 결합해 광고 예산 대비 채용 성과를 실질적으로 개선하는 실무형 솔루션”이라고 말했다.

2025.10.29 11:20박서린

윤경욱 스펙터 대표 "채용 실패는 생산성 손실…비용 줄여야"

채용 실패로 인한 손실이 조직 전체 생산성에 큰 영향을 미치면서, 이를 줄이는 것이 기업 핵심 과제로 떠오르고 있다. 단순히 구성원이 성과를 내지 못하는 데서 그치지 않고, 기업 성장에도 직접적인 타격을 줄 수 있기 때문이다. 윤경욱 스펙터 대표는 28일 서울 삼성동에서 열린 HR 트렌드 세미나 'Decision 2025'에서 채용 실패로 인한 생산성 손실 문제를 짚으며, 데이터 기반으로 채용 의사결정을 돕는 AI 솔루션 'TEO(테오)'를 공개했다. 윤 대표는 “좋은 인재를 뽑는 일은 더 이상 감이 아니라 데이터의 영역”이라며 “AI가 채용의 정확도와 효율성을 함께 높일 것”이라고 말했다. 전 세계 채용 실패 비용 1경원 육박…“잘못된 채용, 회사 무너트릴 수 있어” 고용노동부에 따르면 우리나라 연 이직 수는 1천140만건으로 집계됐다. 전체 임금 근로자가 1천800만명에 달하는 것을 고려하면 엄청난 수치라는 설명이다. 글로벌 기업들은 채용 실패가 생산성 손실로 연결된다는 것을 인지하고 이에 따른 비용을 줄이는 것을 주요 목표로 삼고 있다는 분석이다. 스펙터에 따르면 전 세계적인 채용 실패 비용은 8조8천억 달러로 집계됐다. 우리나라만 따져도 200조원에 육박하고 있다. 윤 대표는 “채용 실패는 단순 인건비 손실이 아니라 팀 퍼포먼스, 혁신의 속도, 고객 경험까지침식하는 것”이라며 “이를 줄이는 것이 모든 HR 담당자의 고민이다”고 말했다. 스펙터는 채용 실패 유형을 5가지로 나누고 이에 따른 실패 비용을 각각 환산했다. 김형우 스펙터 이사는 “HR 비용 중 가장 큰 비율을 차지하는 것은 인건비”라며 “채용 실패는 조직 성과에 기여하지 못하거나 문화적·윤리적으로 부적합한 모든 채용을 포함한다”고 말했다. 김 이사는 채용 실패 유형을 ▲저성과 ▲빠른 퇴직 ▲조직 문화 부적응 ▲톡식 타이어 ▲중성과자 등으로 분류했다. 그는 “1인당 발생하는 평균 채용 실패 비용은 2억1천70만원으로 1년에 10명만 발생해도 중소기업 하나의 연간 손이익과 맞먹는 규모”라며 “특히 중성과자 유형에서 발생하는 채용 실패 비용이 가장 많았다”고 분석했다. 이어 “채용 실패가 지속된다면 조직은 기회를 잃고 추진력을 상실하게 된다”며 “결국 회사의 경영 리스크로 이어지는 등 잘못된 채용이 회사 전체를 무너뜨릴 수 있다”고 덧붙였다. AI 채용 의사결정 솔루션 '테오' 공개…“운영 효율화·성과 예측 강화” 이날 스펙터는 신규 서비스 'TEO(테오)'를 공개했다. 테오는 기업이 등록한 채용공고(JD)와 인재상 데이터를 기반으로 기업과 지원자 간 '일치율(Fit Data)'을 정밀하게 평가하는 AI 채용 의사결정 솔루션이다. 윤 대표는 “기업들은 수많은 서류 검토, 면접 평가표, 회의 등을 거치며 지원자의 채용 여부를 고민하고 있지만, 최종 결정은 여전히 감으로 내리고 있다”며 “이를 해결하기 위해 지원자의 스킬·평판 인터뷰·로그·조직 적합도·퍼포먼스 등을 하나의 모델로 연결해 합불 여부를 판단하는 AI 테오를 개발하게 됐다”고 강조했다. 테오는 일치율만을 보여주는 것을 넘어 현재 입력된 데이터의 양과 질을 종합적으로 분석해 '예측정확도'를 함께 제시한다. HR 담당자는 단순한 수치가 아닌 각 전형 단계별로 어떤 요소가 합·불에 영향을 미쳤는지, 정확도를 높이기 위해 어떤 데이터가 추가·보완돼야 하는지를 시각적으로 확인할 수 있다는 설명이다. 또 ▲채용공고·인재상 ▲AI 서류 스크리닝 ▲평판 조회 ▲면접 분석 ▲합·불 대시보드 ▲소프트랜딩 가이드 등을 제공한다. 이를 통해 데이터 중심 평가로 채용 과정의 편향을 최소화하고 운영 효율화와 성과 예측을 강화할 수 있다는 기대다. 윤 대표는 “테오는 좋은 채용과 나쁜 채용을 구별하지 않는다”며 “다만 회사가 어떤 인재를 선호하고 어떤 역량을 필요로 하며 해당 지원자가 여기에 얼마나 잘 맞는지를 판단한다”고 설명했다. 이어 테오의 오류율에 대해서는 “처음에 입력해 인재상을 인식하는 단계부터 최종 테오 스코어가 나올 때까지의 모든 과정이 다 쪼개져 있으며 제미나이·GPT 등 다양한 모델을 사용해 다수의 분석을 돌린다”며 “테오 자체적으로도 검증 프로세스를 한 번 더 진행한다”고 덧붙였다.

2025.10.28 16:48김민아

스펙터, 채용실패 막는 AI 솔루션 '테오' 공개

HR 테크 플랫폼 스펙터가 AI를 활용해 채용실패 비용을 줄일 수 있는 솔루션 'TEO(테오)'를 공개했다. 이를 통해 직관에 의존하던 채용 결정을 데이터 기반으로 전환해 채용담당자의 의사결정 속도와 정확도를 높일 수 있다는 기대다. 스펙터는 28일 서울 삼성동 섬유센터빌딩 텍스파 홀에서 HR 트렌드 세미나 'Decision 2025'를 개최했다. 이번 세미나는 국내 주요 기업의 HR 담당자와 업계 관계자 약 200명이 참석한 가운데 진행됐으며, 스펙터 윤경욱 창업자, 유용연 제품 총괄, 김형우 HR 애널리틱스 총괄 등이 연사로 참여해 글로벌 HR 트렌드와 데이터 기반의 채용 혁신 방향을 발표했다. 스펙터는 지난 5년간 축적한 120만 건 이상의 채용 데이터를 분석해 얻은 인사이트를 토대로, AI 기술이 채용 실패 비용을 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높이는 핵심 역할을 하게 될 것임을 강조했다. 스펙터의 신규 서비스 테오는 기업이 등록한 채용공고(JD)와 인재상 데이터를 기반으로 기업과 지원자 간 '일치율(Fit Data)'을 정밀하게 평가하는 AI 채용 의사결정 솔루션이다. 지원자의 이력서, 경력기술서, 면접 내용을 종합 분석해 직관에 의존하던 채용 결정을 데이터 기반으로 전환했으며, 5개 기업과의 지속적인 테스트를 통해 예측 정확도 93.7%를 구현했다. 테오는 일치율만을 보여주는 것을 넘어, 현재 입력된 데이터의 양과 질을 종합적으로 분석해 '예측 정확도'를 함께 제시한다. 이를 통해 HR 담당자는 단순한 수치가 아닌, 각 전형 단계별로 어떤 요소가 합·불에 영향을 미쳤는지, 정확도를 높이기 위해 어떤 데이터가 추가·보완돼야 하는지를 시각적으로 확인하며 보다 근거 있는 결정을 내릴 수 있다. 테오는 채용 전 인재상 설계부터 채용 이후 온보딩까지의 전 과정을 지원하는 솔루션이다. ▲기업의 채용공고 및 인재상을 정교하게 설계 ▲AI 서류 스크리닝 ▲1인 평균 4.8건의 평판 DB를 연동해 후보자의 신뢰도와 역량 검증 ▲면접 녹음내용 및 분석 리포트 제공 ▲인재 일치율과 검증 요소를 종합해 대시보드 내에서 합불 여부 제시 ▲입사 후 조직 적응을 돕는 소프트랜딩 가이드 안내 등의 기능을 제공한다. 채용 공고 단계에서부터 평가, 면접, 합격 이후 온보딩까지의 전 과정을 데이터로 분석하고, 각 기업의 채용 패턴과 인재상에 맞춘 솔루션을 제공함으로써 HR 담당자가 보다 빠르고 객관적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 설명이다. 윤경욱 스펙터 대표는 “채용실패 비용은 글로벌 기준 7조8천억 달러로 우리나라로 한정하더라도 300조원에 육박하는데 테오는 이를 80% 이상 절감하는 것이 목표”라며 “스펙터는 AI와 데이터를 통해 기업의 채용 실패를 예방하고, 나아가 기술이 사람의 가치를 공정하게 평가할 수 있는 HR 환경을 만들어가겠다”고 말했다.

2025.10.28 16:00김민아

켄타우로스가 일하는 시대

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 신민주 담당은 '기업문화는 어떻게 만들어지는가'라는 주제로 총 5회에 걸쳐 칼럼을 연재할 예정입니다. 저는 시간이 날 때면 서점에 갑니다. 책을 자주 읽지는 않지만, 서점 특유의 고요함과 정리된 풍경 속에서 마음이 편안해집니다. 심리학자 스티븐 캐플런의 '주의회복이론'에 따르면, 조용하고 예측 가능한 공간은 인간의 집중력을 회복시킨다고 합니다. 그래서 그런지 서점은 제게 생각을 정리하고 숨을 고르는 공간이 됩니다. 사실, 부끄럽게도 작년까지 저는 성인 10명 중 6명이 1년에 책 한 권도 읽지 않는다는 뉴스 속 '그 6명' 중 한 명이었습니다. 하지만 올해부터는 '달라져 보자'는 마음으로 시작한 독서 습관이 이제는 자발적인 즐거움으로 변해가고 있습니다. 그리고 그 변화의 흐름 속에서 9월 말 서점에 들렀다가 깜짝 놀랐습니다. '트렌드코리아 2026'이 벌써 출간돼 있었기 때문입니다. 이렇게 한 살이 더 들어가는구나 생각도 들었지만, 2026년 사업계획을 준비하며 인사이트를 얻고 싶었던 저에게 이 책은 한 해의 방향을 미리 비춰주는 나침반처럼 다가왔습니다. 트렌드코리아 2026의 열 가지 주제는 모두 HR과 조직문화 측면에서 시사점이 많았습니다. 그래서 이번 칼럼을 시작으로 각 주제를 HR의 시각으로 해석한 칼럼을 한 편씩 써볼 생각이지만 이번 기고에는 하나만 작성해보도록 하겠습니다. 책은 내년의 상징 동물인 '말'에 맞춰 'HORSE POWER'라는 키워드 아래 10개의 트렌드를 제시합니다. 그중 첫 번째 주제가 '휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)' 입니다. 인공지능이 업무를 수행하는 과정에서 인간이 반드시 한 번은 개입해야 한다는 철학이죠. AI의 완전함을 보완하는 차원을 넘어, 인간과 기계라는 서로 다른 두 지능이 시너지를 만들어내는 공존 모델입니다. 책에서는 이러한 시대를 살아갈 인재를 '켄타우로스형 인재'로 표현합니다. AI의 강력한 정보력이라는 다리 위에 인간의 판단력과 감성을 더한 존재입니다. 저는 이 개념을 '크로스포지션 인재'로 해석하고 싶습니다. 축구를 좋아하는 사람이라면 익숙할 네덜란드의 '토탈사커' 전술처럼, 공격수가 수비를, 수비수가 공격을 하며 팀 전체가 유기적으로 움직이는 사고방식. 이런 전환적 사고와 유연한 역량을 가진 사람이야말로 AI 시대의 진정한 켄타우로스형 인재일 것입니다. 앞으로의 인재는 자신의 영역에만 머물지 않고, AI가 제시한 수많은 가능성 중에서 최선의 것을 선택하고 융합하며 새로운 가치를 창조하는 사람이 되어야 합니다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다” 켄타우로스형 인재를 육성하기 위해 HR과 조직문화는 어떤 변화를 주도해야 할까요? 가장 먼저 떠올릴 수 있는 통찰은 바로 'Garbage In, Garbage Out(GIGO)' 원칙입니다. 즉, 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 단순하지만 냉정한 진실은 AI 시대에도 여전히 유효합니다. AI의 성능을 좌우하는 것은 데이터의 질뿐 아니라, 인간이 던지는 질문의 질입니다. AI가 가진 불규칙한 기술적 경계를 이해하고, 그 위에서 깊이 사유하여 가장 현명한 질문을 던지는 인간이 진정한 승자가 될 것입니다. 그 핵심은 소크라테스식 질문법처럼 끊임없이 개방형 질문을 던지고, 답보다 사고의 깊이를 확장하는 역량이죠. 결국 HR의 역할은 분명해집니다. 구성원을 단순한 'AI 사용자'가 아니라 '퀘스트 제시자'이자 '큐레이터'로 성장시키는 일입니다. AI에게 올바른 질문을 던지고, 그 결과를 비판적으로 선별할 수 있는 힘이 필요한 시대입니다. 이를 위해 AI 리터러시 교육은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. AI 시대에는 지식의 빈익빈 부익부 현상이 더욱 심화될 것입니다. 질문의 질이 다르고, 그 질문을 구별할 수 있는 능력 또한 사람마다 다르기 때문입니다. 결국 AI 시대의 승자는 가장 빠른 기계를 가진 사람이 아니라, 그 기계 위에서 깊이 사유하고 가장 현명한 질문을 던질 줄 아는 인간입니다. 휴먼 인 더 루프는 바로 그 사유를 위한 최소한의 공간이며, AI가 만들어낸 수많은 가능성 중에서 무엇이 인간에게 의미 있는 선택인가를 고민하는 자리입니다. AI가 아무리 빨라도 방향을 정하는 것은 결국 사람입니다. HR은 그 방향을 잃지 않도록, 사람의 지혜가 기술 위에서 더 멀리 달릴 수 있게 해야 합니다.

2025.10.28 08:30신민주

"AI 리크루터가 온다"...'대체' 아닌 '재정의' 시대

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 양승모 대표는 '변화하는 경영 환경에 따른 채용, 인재상에 대한 관점의 변화와 대응'이라 주제로 총 5회에 걸쳐 칼럼을 연재할 예정입니다. “리크루터의 자리를 AI가 대신하게 될까요?” 이 질문은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 가트너가 올해 7월 공개한 'Hype Cycle for Talent Acquisition Technologies, 2025'를 보면, 단 2년 사이 인재 채용 기술의 지형도가 크게 바뀌었습니다. 가장 큰 변화는, 2023년 버전에는 없었던 Agentic AI in HR, Recruiter AI Agent, High-Volume Hiring Platforms가 2025년에 새롭게 추가됐습니다. 이는 인공지능이 단순히 HR을 보조하는 도구의 단계를 넘어, 직접 수행하는 행위자(Agent)의 단계로 진입했음을 의미합니다. 기존의 생성형 AI는 사용자의 프롬프트를 받아 결과를 만들어내는 수준이었습니다. 하지만 Agentic AI는 목표를 이해하고, 스스로 계획을 세우며, 실행 후 그 결과를 학습합니다. 가트너는 이를 AI가 HR을 대신 실행하기 시작한 첫 전환점으로 정의했습니다. 예를 들어 Recruiter AI Agent는 채용 공고를 읽고 요건을 해석한 뒤, 적합한 후보자를 스스로 찾아 개인화된 메시지를 발송하고, 인터뷰 일정까지 조율합니다. 지시받은 일을 수행하는 것이 아니라, 채용 목표 달성을 위해 스스로 일하는 리크루터가 된 것입니다. 즉, AI가 '사람을 돕는 도구'에서 '사람을 대신 채용하는 주체'로 진화하고 있다고 볼 수 있습니다. AI, 단순 검색 넘어 데이터 기반의 발견 단계로 진화 또 하나 주목할 점은 AI-Enabled Candidate Sourcing입니다. 이 기술은 2025년 현재 여전히 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations) 단계에 머물러 있지만, 많은 기업이 이 기술이 상용화되면 채용 프로세스 전체의 패러다임을 바꿔놓을 것으로 기대하고 있습니다. 과거의 후보자 발굴은 사람이 키워드와 경력을 조합해 검색하는, 이른바 '탐색 중심'의 일이었습니다. 그러나 이제 AI는 단순 검색을 넘어 데이터 기반의 발견(discovery) 단계로 진화하고 있습니다. AI는 공개된 프로필뿐 아니라 온라인상의 프로젝트 이력, 논문, 포트폴리오, 커뮤니티 활동 등을 종합 분석해, 아직 구직 의사를 밝히지 않은 '숨은 인재'를 찾아냅니다. 또한 직무 요건과 조직의 인재 DNA를 학습해 유사 경력자뿐 아니라 성장 가능성이 높은 잠재 인재까지 추천합니다. 이제 채용의 초점은 '누가 지원했는가'가 아니라 '누가 적합한가'를 먼저 예측하고 발견하는 방식으로 옮겨가고 있습니다. 즉, 채용 시장의 중심축이 '공고 중심 채용'에서 'AI 기반 직접 발굴형 채용'으로 이동하고 있는 것입니다. 이러한 흐름 속에서, 미국의 와이콤비네이터 출신 AI 인재 검색 솔루션 Juicebox는 최근 세콰이아 캐피탈을 포함한 여러 투자자들로부터 3천600만 달러의 투자를 유치했습니다. 이 사례는 인재 소싱 단계가 이미 AI 혁신의 최전선으로 이동했음을 보여줍니다. 인재 소싱 주요 업무에서 영향력을 넓히는 AI AI는 리크루터의 인재 소싱의 세 가지 주요 업무에서 가장 빠르게 영향력을 확대하고 있습니다. 먼저, 후보자 발굴(Searching)입니다. 그동안 리크루터는 링크드인이나 리멤버 같은 인재 검색 플랫폼에서 키워드를 조합하고 Boolean Query를 만들어 후보자를 직접 찾았습니다. 그러나 이제 챗GPT와 링크드인 API만으로도 이 과정의 70~80%가 자동화됩니다. 앞으로 Recruiter AI는 채용 공고를 읽고 직무 요건을 이해한 뒤, 그에 맞는 후보자 리스트를 스스로 만들어내게 될 것입니다. 두 번째는 후보자와의 초기 커뮤니케이션(Outreach)입니다. AI는 단순한 자동 발송을 넘어, 후보자의 경력 맥락과 관심사를 분석해 맞춤형 메시지를 작성하고 커피챗 일정까지 제안합니다. 이미 글로벌 SaaS 기업들에서는 이러한 기능이 일상처럼 사용되고 있습니다. 세 번째는 초기 평가(Screening)입니다. AI는 이력서를 단순 분류하는 것을 넘어, 후보자의 경험을 분석하고 인터뷰 질문과 평가표를 자동으로 생성합니다. 면접 후에는 피드백 요약까지 제공해 리크루터의 판단을 지원합니다. 즉, 채용의 '발굴–컨택–스크리닝'이라는 프론트라인(front-line) 업무는 이미 AI 중심으로 빠르게 재편되고 있습니다. Beamery, Eightfold, Paradox 등 글로벌 HR SaaS 기업들은 이런 프로세스를 Agentic AI 수준으로 제공하며 리크루터의 손과 발을 대신하고 있습니다. AI가 대신할 수 없는 관계적·전략적 영역으로 빠르게 진화해야 하지만 AI가 아무리 발전해도 후보자 인터뷰 평가, 채용 전략 수립, 고위직 서치와 레퍼런스 체크 같은 업무는 여전히 인간 리크루터의 직관과 관계적 감각이 필요한 영역입니다. AI는 평가 기준을 표준화할 수는 있지만, '이 사람이 우리 팀과 맞을까?'라는 질문에 답하기 위해서는 인간의 공감력과 맥락 이해가 필요하기 때문입니다. 또 채용 전략은 산업의 맥락, 조직의 정치, 경영진의 철학이 얽혀 있어 AI가 독자적으로 판단하기 어렵습니다. 결국 리크루터와 헤드헌터는 AI가 대신할 수 없는 관계적·전략적 영역으로 빠르게 진화해야 합니다. AI가 후보군을 자동으로 만들어내면, 리크루터는 그중에서 문화적 핏, 리더십 역량, 장기 성장 가능성을 해석하고 판단하는 역할을 맡게 됩니다. 리크루터의 본질은 '검색하는 사람'에서 '판단하는 사람'으로, '데이터를 다루는 사람'에서 '사람을 다루는 사람'으로 진화할 것입니다. "AI와 함께 우리는 어떤 새로운 채용을 만들어갈 수 있을까" 결국 중요한 것은 'AI가 리크루터를 대체할까?'가 아니라, 'AI와 함께 우리는 어떤 새로운 채용을 만들어갈 수 있을까?'입니다. AI는 탐색, 분석, 추천의 영역에서 이미 인간을 압도하고 있습니다. AI가 리크루터의 업무를 빠르게 흡수할수록 기업은 지금과 같은 규모의 채용 인력을 유지할 필요가 없게 될 것은 자명합니다. 전통적인 방식에 머무르는 리크루터의 자리는 점점 줄어들겠지만, AI가 만들어가는 새로운 채용 생태계를 이해하고 선도하는 리크루터는 오히려 더 큰 기회를 얻게 될 것입니다. 이 변화는 결코 느리게 다가오지 않습니다. 우리보다 3년 이상 앞서 있는 미국의 AI 리크루팅 기술은 이미 상용화 단계를 지나고 있으며, 이들이 본격적으로 한국에 진출하는 순간 한국의 채용 시장은 순식간에 뒤집어 질 수도 있습니다. 따라서 채용 시장에 몸담고 있는 우리 모두는 AI 리크루터를 위협이 아닌 협력자로 바라볼 수 있는 역량을 키우고, 그 속에서 일당백의 리크루터로 성장할 수 있는 나만의 역할과 가치를 빠르게 다시 정의해야 할 것입니다.

2025.10.24 08:30양승모

리멤버, AWS와 '생성형·에이전틱 AI 해커톤' 개최

명함 앱 리멤버를 운영하고 있는 리멤버앤컴퍼니는 전사 제품 개발 임직원을 대상으로 '생성형·에이전틱 AI 해커톤'을 개최했다고 23일 밝혔다. 이번 해커톤은 'AI를 통한 생산성 혁신'을 주제로, 리멤버의 데이터 자산과 AI 기술력을 접목해 서비스 경쟁력을 한 단계 더 끌어올릴 아이디어를 발굴하고자 마련됐다. 총 12개 팀이 참가한 이번 행사는 아마존웹서비스(AWS) 생성형 AI 서비스 '베드록'과 AI 코딩 어시스턴트인 아마존 'Q 디벨로퍼'를 함께 활용해 구현 가능한 아이디어를 선보였다. 특히, 이번 해커톤에서는 단순한 기능 구현을 넘어 실제 업무 및 제품 서비스의 생산성을 극대화하고, 사용자들에게 차별화된 서비스 경험 제공을 위한 'AI 주도 개발'의 가능성을 검증하고자 했다. 해커톤 참가팀들은 AI 기반의 새로운 제품 기능 구현을 통한 생산성 증대, 사내 업무 자동화를 위한 리멤버팀의 생산성 향상 등 실질적인 과제 해결을 위한 아이디어와 기술력을 선보였다. ▲기업 고객의 마케팅 활동을 돕는 '맞춤형 콘텐츠 자동 생성 에이전트' ▲구직자의 프로필 경쟁력을 높여주는 'AI 프로필 개선 가이드' ▲사내 문서를 기반으로 업무 효율을 높이는 'AI 에이전트, MORI' ▲기업 간 거래(B2B) 영업의 효율을 높여줄 'AI 에이전트 샐리' 등 실제 서비스와 현업의 생산성을 높일 수 있는 다양한 아이디어가 제시됐다. 리멤버는 이번 해커톤에서 발굴된 우수 아이디어들을 향후 서비스 고도화와 내부 업무 효율화에 적극적으로 연계할 계획이다. 리멤버는 이번 해커톤을 시작으로 전사적인 AI 역량 내재화와 업무 문화 전환을 가속화한다. 이미 채용솔루션과 헤드헌팅 전용 솔루션 전반에 AI 기술을 도입하고 있는 리멤버는 궁극적으로 모든 구성원들이 AI를 주도적으로 활용하는 업무 문화를 정착시켜, 사용자에게도 더욱 고도화된 혁신 서비스 경험을 제공하는 선순환 구조를 구축해 나갈 방침이다. 정현호 리멤버 최고제품책임자(CPO)는 “첫 AI 해커톤은 기능 개발 그 자체보다는 자사 제품을 만들어 나가는 구성원들이 직접 AI 기술로 비즈니스 문제를 해결하며, AI 주도적 개발의 가능성을 확인하는 중요한 계기가 됐다”며 “앞으로도 AI 변화에 능동적으로 대응해 나가며 사용자 중심의 편리하고 혁신적인 서비스를 제공해 나가기 위해 역량을 집중해 나가겠다”고 말했다.

2025.10.23 10:46박서린

AI 시대 HRBP, 'Total Resource Business Partner'로 진화해야

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 이홍석 팀장은 'AX로 촉발되는 HRD의 변화'라는 주제로 총 5회에 걸쳐 칼럼을 연재할 예정입니다. 인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 이메일 초안 작성부터 고객 데이터 분석, 신제품 개발에 이르기까지 AI는 이미 기업의 가장 핵심적인 활동에 깊숙이 관여하며 일하는 방식의 근본적인 변화를 이끌고 있다. 이 거대한 전환기 속에서 조직의 성공은 '사람'과 'AI'라는 두 핵심 자원을 얼마나 효과적으로 융합하느냐에 달려 있다. 이는 곧 조직의 인적자원 전략을 수립하고 실행하는 HRBP(Human Resource Business Partner)에게 중대한 질문을 던진다. 지금까지 '사람과 조직'에 집중해 온 HRBP는 과연 AI 시대에 어떤 역할로 진화해야 하는가? 성공적으로 변화하는 조직을 관찰해보면 그 해답의 실마리를 찾을 수 있다. HR과 IT 부서가 긴밀히 협력하며, 기존의 '인간중심' 관점을 'AI와 인간이 함께 일하는' 통합적 관점으로 확장해야 한다는 것이다. AI 시대 HRBP는 인적 자원(Human Resource)을 넘어 'Total Resource Business Partner(TRBP)'로 전환돼야 할 것이다. 이는 기존 HRBP의 역할을 부정하는 것이 아니라, AI라는 새로운 구성원을 포함하는 조직 전체의 자원을 총체적으로 이해하고 시너지를 설계하는 전략적 파트너로의 자연스러운 진화를 의미한다. 'AI 직원'의 등장: 단순한 도구를 넘어선 협업의 주체 기업의 AI 도입은 단순한 업무 자동화를 넘어 새로운 차원으로 진입하고 있다. 과거 AI가 반복 작업을 대체하며 생산성 향상에 기여했다면, 이제는 스스로 계획을 세우고 실행하는 'AI 에이전트'가 조직의 새로운 구성원으로 자리 잡고 있다. AI 에이전트는 마케팅 캠페인을 자율적으로 운영하고, 고객 문의에 응대하며, 심지어 채용 프로세스를 자동화하는 등 인간 직원과 함께 팀을 이루어 공동의 목표를 수행한다. 이는 조직 구조에 근본적 질문을 던진다. 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 “미래에는 IT 부서가 AI 에이전트의 HR 부서가 될 것”이라고 예측하며, AI 직원을 채용하고 기업 환경에 맞게 미세 조정하는 역할을 IT가 담당하게 될 것이라 전망했다. 이는 인간과 AI 직원이 공존하는 조직에서는 누군가 이 두 지능을 통합적으로 관리하고 시너지를 창출해야 함을 시사한다. HRBP의 확장: TRBP를 향하여 TRBP는 바로 이 지점에서 출발한다. 기존 HRBP가 가진 '사람과 조직'에 대한 깊은 이해를 바탕으로, AI라는 새로운 자원을 포함한 조직의 모든 지능(Total Resource)을 효과적으로 결합해 비즈니스 성과를 극대화하는 전략적 파트너로 역할을 확장하는 것이다. ①인재 전략의 재정의: '어떤 사람'에서 '어떤 팀'으로 TRBP의 관점에서 인재 채용은 더 이상 '어떤 사람을 뽑을 것인가?'에만 머무르지 않는다. 이제는 '이 사람이 AI와 어떻게 협업할 것인가?', 'AI가 담당할 업무와 인간이 담당할 업무를 어떻게 나눌 것인가?', '우리 조직에 필요한 AI 에이전트는 무엇인가?'까지 고려하는 총체적인 관점이 필요하다. 즉, 뛰어난 개인을 찾는 것을 넘어 '인간-AI 최적 팀'을 구성하는 관점으로 전환해야 한다 ②성과 관리의 새로운 차원: 인간-AI 팀의 협업 효과성 측정 성과 관리 역시 개인의 역량과 성과에만 초점을 맞추는 기존 방식에서 벗어나야 한다. 인간-AI 팀의 협업 효과성, AI 도구 활용 능력, 그리고 새로운 기술과 업무 방식에 대한 적응력 등이 중요한 평가 요소로 포함돼야 한다. 이를 통해 조직은 단순히 개인의 성과를 합산하는 것을 넘어, 협업을 통해 창출되는 시너지의 가치를 측정하고 보상할 수 있게 될 것이다. ③새로운 역량 모델의 수립: AI 시대에 요구되는 핵심 역량 TRBP는 조직 구성원들이 AI 시대에 필요한 새로운 역량을 갖출 수 있도록 지원해야 한다. 여기에는 다음과 같은 핵심적인 능력들이 포함된다. AI 협업 설계: AI와 인간이 각자의 강점을 발휘하며 최적의 성과를 낼 수 있는 업무 프로세스와 협업 모델을 설계하는 능력이다. 하이브리드 조직 운영: 사람과 AI 시스템이 하나의 팀으로 유기적으로 작동하는 새로운 조직 구조를 설계하고, 갈등을 관리하며, 시너지를 촉진하는 능력이다. 변화 관리: AI 도입으로 인한 업무 방식의 변화를 단순한 기술교육으로 접근하는 것이 아니라, 조직 문화, 심리적 저항감, 그리고 일하는 방식의 재설계까지 아우르는 통합적 변화 관리 역량이 필수적이다. 성공적인 TRBP 모델을 위한 제언: HR과 IT의 진정한 파트너십 TRBP 모델의 성공은 HR과 IT부서 간의 긴밀한 파트너십에 달려있다. 젠슨 황의 예측처럼 IT부서가 AI 에이전트의 기술적 온보딩과 관리를 담당한다면, HR은 이 AI '직원'이 조직 문화에 잘 융화되고 인간 직원들과 효과적으로 협업할 수 있도록 지원하는 역할을 맡아야 한다. 이를 위해 두 부서는 각자의 전문성을 교류하고 공동의 목표를 설정하는 새로운 협업 구조를 만들어야 한다. 백신 개발로 잘 알려진 모더나는 HR과 IT를 통합하는 혁신을 시도하고 있다. 이 회사의 최고인사책임자(CHRO)였던 트레이시 프랭클린은 HR과 IT를 모두 총괄하는 '인사 및 디지털 기술 책임자(Chief People and Digital Technology Officer)'로 역할을 확장해 인간과 AI 에이전트가 함께 일하는 조직 혁신을 이끌고 있습니다. 인간과 AI가 함께 성장하는 조직을 향해 2025년은 'AI 에이전트의 해'가 될 것이라는 전망과 함께, 기업의 AI 활용에 대한 기대감이 높아지고 있다. 하지만 AI 에이전트 기술은 아직 완벽하지 않다. AI가 생성하는 잘못된 정보, 즉 '환각(Hallucination)' 현상은 여전히 해결해야 할 과제며, 이 때문에 중요한 업무에는 반드시 인간이 개입하는 'Human-in-the-loop' 방식이 필수적이다. 이는 AI 시대의 조직 경쟁력은 결국 인간과 AI가 얼마나 잘 협업하느냐에 달려있다는 것을 의미한다. TRBP는 기존 HRBP의 '사람과 조직' 중심 사고를 'AI와 인간의 협업' 중심으로 확장해 두 지능이 함께 최고의 성과를 내는 조직을 만들어가는 미래 HR의 새로운 모델이다. 모든 조직이 AI와의 동행을 고민하는 지금, HR은 이 변화의 중심에 서서 조직의 미래를 설계해야 할 중대한 책임을 안고 있다. 기존 HR의 강점인 인간에 대한 깊은 이해를 바탕으로 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 더해 나갈 때, 비로소 HRBP는 단순한 지원 부서를 넘어 조직의 성공을 이끄는 대체 불가능한 전략적 파트너로 거듭날 것이다.

2025.10.23 08:30이홍석

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