15년간 면접에 진심이었던 회사가 면접을 폐지한 이유
"약 15년 간 시행착오를 통해 깨달은 건 면접으로는 결코 '일 잘하는 사람'을 찾을 수 없다는 것이다. 그렇게 2018년 역검(역량검사)이 세상에 나왔다." 이형우 마이다스그룹 CHO(최고행복책임자)는 17일 지디넷코리아와 인터뷰에서 이 같이 밝히며 회사가 주력하고 있는 '역검(역량검사)' 솔루션의 탄생 비하인드를 들려줬다. '역검'은 신경과학 기반 성과역량 예측 솔루션이다. '역검'은 성과역량을 확인해 지원자가 '일 잘하는 사람'인지를 확인해준다고 설명한 그는 "일 잘하는 사람은 스펙이나 인성이 좋거나 글쓰기와 말하기를 잘하는 사람이 아니라 성과중심적 추적을 통해 실제 성과를 만들어내는 인재다. 성과를 만드는 역량은 우리 뇌의 메커니즘과 관련이 있다"고 강조했다. 실제 마이다스 그룹은 신경생물학, 인지신경과학, 행동신경과학 등 신경과학 분야 최신 문헌과 약 5백 편의 연구논문을 분석하고 평가하는 방법으로 '역검'에서 측정하는 성과역량을 도출했다. 아래는 이형우 CHO와 일문일답 -마이다스그룹은 '역검'이 나오기 전 15년간 온갖 종류 면접을 다 시행했다. 이들 면접에 이형우 CHO가 직접 들어가 모든 지원자들을 만났고, 지원자들 사이에서 마이다스그룹의 자기 소개서와 면접은 까다롭기로 유명했다. "마이다스 그룹은 정말 면접에 진심인 회사였다. 창립 이후 15년 넘게 온갖 창의적인 면접은 다해봤다. 이 정도면 면접에 목숨을 건 거 아닐까 싶을 정도로 마이다스그룹(마이다스아이티, 마이다스인, 자인연구소 등) 및 마이다스인과 전략적 제휴 관계를 맺고 있는 자인원은 오랜 기간 면접에 최선을 다했다. 4차에 걸친 3개월이 넘는 심층면접, 1명의 면접자와 5명 이상의 면접관이 참석하는 1~2시간짜리 심화면접, X맨을 투입해 지원자를 면밀하게 살피는 관찰면접, 2박은 기본 4박까지 도전해 본 합숙면접, 무박 2일에 걸친 해커톤 대회, 회사 경영철학을 주제로 한 PT 발표 등 온갖 종류의 면접을 해봤고 타기업들도 항상 마이다스 그룹이 어떤 면접을 하는지 주의를 기울이고 모방하곤 했다. 지원자의 진짜 모습을 알기 위해 또 일부 면접관의 편향적 시각으로 합격과 불합격이 결정되는 것을 막기 위해 최선을 다했다. 사람이 얼마나 편견과 편향을 가지고 있는지 모두 직감적으로 알고 있기에 잘못된 판단을 하지 않기 위해 면접관을 늘리고, 면접 시간을 늘리고, 면접 과제를 다양화하고, 면접 평가를 다각도로 진행하며 모든 수단과 방법을 동원했다. 그러나 거의 참담하게 실패했다. 10여년 전 인사팀장에게 '면접 결과'와 '실제 현업 성과 평가' 간 상관관계 분석을 요청한 적이 있다. 내가 면접을 보고 S나 A라고 평가했던 인재들은 회사에 들어온 지 2~3년 정도 됐을 때 대부분 C나 D등급을 받는 저(低)성과자였고, 이미 퇴사를 한 경우도 많았다. 반면 내가 면접에서 C 혹은 D를 줬지만 당시 회사 리더들이 현업에서 인원이 부족하다고 요청해 어쩔 수 없이 뽑은 사람들 중에는 오히려 고(高)성과자가 많았다. 이미 리더로 성장한 사람들도 있었다. 면접을 위해 쏟은 모든 시간과 에너지가 무의미했다." -그 뒤로 면접을 포기한건가 "약 15년 간의 시행착오를 통해 깨달은 게 있다. 면접으로는 '일 잘하는 사람'을 찾을 수는 없다는 거다. 면접이 '일 잘하는 사람(=성과역량)을 검증할 수 없다'는 실증적 근거는 이미 많이 알고 있었다. 그러나 '채용은 면접'이라는 당연한 인식 때문에 면접을 없애야 한다는 생각은 하지 못했다. '만나서 내 눈으로 확인해야 믿을 수 있지 않나?'는 생각을 좀체 버리지 못했다. 관습이 이렇게 무섭다. 과학적으로 검증된 결과를 눈 앞에 두고도 상식적인 사고를 하지 못했다. 직접 눈으로 뽑을 사람인지 아닌지 확인하지 않고는 불안했다. 그 정체모를 불안감이 15년 간 회사의 많은 자원과 구성원들의 시간 및 에너지를 다 소진하게 했고, 안타깝게도 그러고 나서야 면접으로는 일 잘하는 사람을 찾을 수 없다는 결론을 내렸다. 사람은 모두 보고 싶은 대로 보고, 아는 것만 알고, 믿고 싶은 것만 믿는 편향과 편견을 가진 존재다. 자신의 기억과 감정을 바탕으로 무의식적으로 판단하고 평가한다. 경험과 연륜이 쌓이면 사람을 알아보는 지혜의 눈이 생긴다. 하지만 편향과 편견이라는 한계를 극복하는 건 쉽지 않다. 노벨경제학상을 받은 심리학자 대니얼 카너먼은 50여년 간 수십만 명의 인원을 동원한 편향 연구를 통해 '이성이 인간의 판단을 지배하기는 커녕 비합리적이고 상식 밖의 결정을 하는 성향이 농후하다' 며 '인간은 주관에 휘둘려 충동적이며 집단적으로 똑같이 행동해 자기 과신과 편향에 빠진다'고 밝힌 바 있다. 세상에서 가장 합리적이고 이성적인 판단을 내려야 하는 직업이 있다. 판사다. 우리는 판사가 증거와 법리에 따라 냉철하고 공정하게 판단을 내릴 거라 기대한다. 미국, 이스라엘 등 여러나라에서 판사들을 대상으로 진행한 복수의 연구결과에 의하면, 판사들은 식사를 마친 후에는 비교적 너그러운 판결을 내리고, 식사 전이나 피로가 쌓이는 퇴근시간 가까이에는 엄격한 판결을 내리는 경향을 보였다. 법리가 아닌 생리적 수치인 몸의 혈당 수치가 판단에 영향을 미친 것이다. 심리학자들은 이를 '배고픈 판사 효과(hungry judge effect)'라고 한다. 가장 합리적인 판단을 내려야 하는 판사들조차 무의식의 영향에서 벗어나기 어렵다면, 면접을 보는 경영자들이나 면접관들은 더 어려운 것이 당연하다. 상황만 놓고 보아도 그렇다. 최소 6개월에서 1년을 준비한 '프로 지원자'와 거의 당일 서류로 정보를 확인하고 면접장에 들어온 '아마추어 면접관'의 대결 결과는 뻔하다. 또한 지원자와 면접관은 모두 평상시보다 동기가 매우 높은 상황이다. 입사자는 취업을 하고자 하는 의지와 다짐으로 가장 열정적인 상태의 모습을 보여주며, 면접관은 좋은 사람을 뽑고 싶은 바람과 기대로 매우 높은 동기를 가지고 면접에 참여하기 때문이다. -면접이 일 잘하는 사람을 찾을 수 없다는 걸 깨닫고 어떻게 했나 "사람은 사람을 볼 수 없다. 눈으로 진실을 볼 수 없다면 차라리 눈을 감아야 하지 않을까. '일 잘하는 사람(=성과역량)'을 확인할 수 있는 정밀하고 정교한 소프트웨어(SW)가 필요했다. 마이다스아이티는 건축구조물을 정밀하고 정교하게 살펴 완공 후를 시뮬레이션 해 볼 수 있는 SW를 개발해 2007년 이후 대한민국 최초로 건설구조SW 세계 1위 기업이 되었다. 인재 선발은 기업의 현재와 미래를 결정하는 가장 중요한 일이기에 사람을 정밀하고 정교하게 살펴 '일 잘하는 사람'을 시뮬레이션 해 볼 수 있는 SW를 개발해야겠다고 생각했다. 건설구조SW 개발 때와는 비교할 수 없는 사명감이 들었다. 꽤 오랜 시간이 걸렸다. 자연과학과 사회과학의 융합을 통해 사람의 정체성과 경영의 본질에 대한 실용적 연구를 진행했고, 그 결과가 SW에 담겼다. 그렇게 2018년, 역검(역량검사)이 세상에 나왔다. 역검(역량검사)은 성과역량을 확인해 지원자가 '일 잘하는 사람'인지를 확인해준다. '일 잘하는 사람'은 스펙이나 인성이 좋거나 글쓰기와 말하기를 잘하는 사람이 아니라 성과중심적 추적을 통해 실제 성과를 만들어내는 인재다. 성과를 만드는 역량은 우리 뇌의 메커니즘과 관련이 있다. 우리 뇌는 기회라는 자극이 들어오면 먼저 가치 여부를 판단하고, 가치 크기에 따라 열정을 발현하고, 가치 획득을 위해 전략을 모색하고, 지속적인 실행을 거쳐 기회에 대한 결과물인 성과를 만든다. 신경과학적으로 성과메커니즘을 작동시키는 힘이라고 할 수 있는 긍정성, 적극성, 전략성, 성실성을 성과역량이라 할 수 있다. 마이다스그룹은 신경생물학, 인지신경과학, 행동신경과학 등 신경과학 분야 최신 문헌과 약 5백 편의 연구논문을 분석하고 평가하는 방법으로 역검에서 측정하는 성과역량을 도출하고 정리했다." -역검(역량검사)을 한 마디로 뭐라 할 수 있을까? "역검(역량검사)은 '신경과학 기반 성과역량 예측 솔루션'이다. 그런데 역검의 첫 출시명은 AI면접이었다. 역검이 AI면접이라는 이름으로 세상에 첫 선을 보이는 날, 지상파와 종편 등 각종 언론사가 찾아왔다. AI면접이라는 이름이 붙은 건, 역검의 외형(비주얼) 때문이었다. 채용은 사람과 사람이 만나는 일이라는 인식이 만연한데, 역검은 기계(컴퓨터)와 사람이 만나는 그림이었기 때문이다. 그 그림이 꽤나 놀라웠던 것 같다. 세상의 관심이 커지면서 사업적 이익에 초점을 맞춘 'AI면접'이라는 이름의 제품들이 쏟아지기 시작했다. 그런데 깜짝 놀랐다. 시중에 나온 'AI면접'이 면접관의 면접 평가 데이터를 학습한 제품들이었기 때문이다. 면접이 '성과역량'을 검증할 수 없어서 역검을 개발했는데, 면접관의 면접 평가 데이터를 학습한 'AI면접' 제품이 나오다니 얼마나 이상했겠나." -면접관의 면접 평가 데이터를 학습한 'AI면접'이 나온 이후, 역검 개발사인 마이다스 그룹의 반응이 궁금하다. "'신경과학 기반 성과역량 예측 솔루션'이라는 정체성을 정확히 표현할 수 있는 역검(역량검사)으로 제품명을 변경하는 과감한 결심을 했다. 기존에 사용하던 출시 상품명을 바꾸는 건 매우 어려운 결정이지만, 단기적인 사업 성과보다 기업들이 솔루션의 정확한 본질을 알고 활용하는 것이 더 중요했다. 기업 성장이 사회 발전을 이끄는 것이고, 채용은 기업 발전에 가장 핵심이 되는 일이기에 왜곡된 인식과 편견으로 잘못된 채용을 하는 걸 두고 볼 수 없었다." -예측 솔루션은 학습이 중요하지 않나? "그렇다. 예측 솔루션은 '무엇을' 학습했는지가 중요하다. 학습한 내용을 결과로 도출하기 때문이다. 몇 년 전 챗봇 '이루다' 차별 발언 논란과 아마존의 인공지능 채용 사례를 보면 잘못된 데이터를 학습하는 것이 얼마나 큰 문제를 만들어내는 지를 잘 알 수 있다. 이루다는 소수 집단이나 약자에 대한 차별 데이터를 학습해 해당 발언들을 쏟아냈다. 아마존은 여성보다 남성 합격자의 이력서 데이터를 더 많이 학습하면서, 채용 과정에서 남성 이력서에 자주 등장하는 “실행하다” “포착하다” 등의 단어는 유리하게 판단하고 '여성'이란 단어는 불리하게 판단했다. 이 사례들은 잘못된 내용을 학습하는 것이 얼마나 사회에 위험한 편향을 초래하는지 경각심을 안겨줬다. '역검(역량검사)'은 '일 잘하는 사람' 데이터를 학습한 솔루션이다. 신경과학을 기반으로 '일 잘하는 사람'들의 공통적인 성과역량을 추출했고, 실제 기업 재직자들의 성과역량 데이터를 학습시켰다. 그럼으로 역검은 응시자가 '일 잘하는 사람'인지 아닌지에 대한 결과를 정확도가 높은 확률로 도출해준다. 조금 더 설명하면, 성과를 만들어내는 데 필요한 핵심적인 역량은 다양한 방법으로 도출할 수 있지만 '역검'은 신경과학 연구를 기반으로 성과 핵심역량을 도출했다. 특히 사고와 행동에 핵심역할을 하는 전전두엽 속성에서 성과에 필요한 요소들을 찾아내 성과역량이라고 명명했고, 이 성과역량을 과학적으로 '측정'해 성과 예측 점수를 '계산'하는 알고리즘을 연구 개발했다. '측정'에서는 '자극-반응'의 반복 패턴을 도출하는 게임 방식을 기반으로 직군과 집단 별 난이도 최적화와 다양한 응답의 일관성 확보, 응답 왜곡 최소화 등의 알고리즘을 적용했다. 이를 통해 통계학적으로 높은 수준의 타당도와 신뢰도를 확보했다. '계산'은 1만 2천여 명의 표본 데이터를 규준으로 하는 규준참조검사를 기본으로 하며, 기계학습으로 직무별 최적의 역량 가중치를 계산하고, 다양한 측정 방식의 통합 스코어링 방식과 고성과자 반응 패턴 반영으로 정확도를 높였다. 또한 AI기술을 통해 역검의 응시 결과 데이터와 실제 고성과자들의 성과역량 데이터를 학습하는 기업별 커스터마이징 기능으로 성과 예측력을 더욱 고도화했다. 'AI면접'은 앞에서 말한 것처럼 면접관의 면접 평가 데이터를 학습한 솔루션이다. 그럼으로 'AI면접'은 응시자가 '면접관이 합격시켰던 사람인지 불합격시켰던 사람인지'를 결과로 도출한다. 면접관이 '일 못하는 사람'에게 좋은 점수를 줬다면, 'AI면접'도 '일 못하는 사람'에게 좋은 점수를 준다. 혹자는 면접을 정말 잘 보는 사람도 있지 않을까? 하는데 소위 면접도사는 있을 수 없다. 면접을 잘 본다는 건 지원자가 일을 잘하는 사람인지 정확하게 판단할 수 있다는 것인데 애초에 사람은 편향으로 인해 사람을 잘 볼 수 없다. 편향 더하기 편향은 강한 편향일 뿐이다. 편향을 학습하면 편향의 결과가 나올 수밖에 없다. 게다가 면접은 지원자가 합격이라는 목표를 가지고 임하기 때문에 자신도 모르게 자신이 가지고 있는 가장 최상의 모습을 보여준다. 누구나 그렇다. 내가 지원자라도 그럴 수밖에 없을 것이다. 그래서 역설적이게도 면접을 잘 본다는 건 오히려 이런 부분에 잘 속아 넘어가야 한다는 걸 의미하기도 한다." -그래서 'AI면접'을 치르고도 지원자를 더 잘 알아보기 위해 대면면접이나 인적성을 또 보게 되는걸까 "그렇다. 기업들은 'AI면접'을 보고 나면 '일 잘하는 사람(=성과역량)' 인지 검증하지 못했기 때문에 또 다시 대면면접을 보거나 인적성을 실시하게 된다. 중요한 건 대면면접은 위의 언급처럼 '일 잘하는 사람' 검증이 불가능한 전형이고, 인적성 또한 '일 잘하는 사람'을 검증할 수 없다는 사실이다. 인적성은 '인성검사'와 '적성검사'다. 인성검사는 본래 성격검사로부터 시작됐다. 적성검사는 '어떤 직무나 업무에 적합한 적성을 파악하는 검사' 인 것처럼 불리지만, 진실은 지능을 측정하는 것이 기본이다. 그런데 성격이 좋은 사람이 일을 잘하나? 지능이 우수한 사람이 일을 잘하나? 우리는 경험적으로 그렇지 않다는 것을 잘 안다. 명확한 실증적 근거도 존재한다. 성격검사와 관련한 연구는 '성실성' 외에는 특정 성격의 특성이 '일 잘하는 사람'과는 관계없다고 밝히고 있다. 지능검사와 관련한 연구는 단순히 지능 수준으로는 '일 잘하는 사람'을 판별하기 어렵다는 결과를 보여준다. 애초에 성격검사와 지능검사는 '일 잘하는 사람'을 검증하기 위해 개발된 검사가 아니기에 당연한 결과다." -그런데도 기업이 인적성을 실시하는 이유는 뭐라고 보나 "불가피하게 기업이 채용에 인적성을 활용하는 이유는 '업무 편의와 효율을 위해서'다. 모든 기업은 일 잘하는 사람을 뽑고 싶지만, 경영의 모든 시간을 채용에 사용할 수는 없기에 시간과 비용의 효과성을 고려할 수밖에 없다. '일 잘하는 사람(=성과역량)'을 검증하는 목적이 아니어도 효율적인 채용을 고려하지 않을 수 없는 것이다. 아이러니한 건 '일 잘하는 사람'을 검증할 수 없는데, 효율성만을 위해 진행하는 전형들은 결국 '일 잘하는 사람'을 검증하기 위해 더 많은 입사전형을 추가하게 만든다는 것이다. 결론적으로는 채용 전체가 오히려 복잡하고 비효율적으로 진행된다. 그래서 마이다스는 기존 채용전형을 대체하는 솔루션이 아니라 '일 잘하는 사람'을 검증하는 솔루션을 개발할 수밖에 없었다. 그래야 그 외에 복잡하고 형식적인 모든 채용 전형(서류, 인적성, 면접)들을 과감히 제거할 수 있기 때문이다. 역검(역량검사)의 모든 과정은 온라인에서 진행하고, 모든 데이터는 언제 어디서나 원하는 형태로 확인할 수 있기에 취준생과 기업 모두 편의성을 느낄 수밖에 없는 건 당연하다. 이제는 더 이상 기업들, 특히 지원자가 많은 대기업들이 '일 잘하는 사람'을 확인하지 못하는 인적성을 업무 편의상 스크린 목적으로 사용할 이유가 없다. 역검(역량검사)이라는 명확한 대안이 생겼기 때문이다." -지금까지 이야기를 들으니 역검을 'AI면접이다' '인적성이다' 라고 표현하는 건 잘못된 비유같다 "그렇다. 역검(역량검사)을 'AI면접'이나 인적성이라고 표현하는 것은 잘못된 비유다. 역검 안에 포함되어 있는 온라인 영상면접으로 인해 여전히 'AI면접'으로 오해하는 사람들도 있는데 그건 아니다. 역검을 기획하는데 마이다스가 크게 신경 쓴 건 '일 잘하는 사람(=성과역량)'인지 확인도 하기 전에 '학벌이나 불필요한 영어 성적 등으로 취준생들이 입사과정에서 자신을 어필할 수 있는 기회를 박탈당하지 않도록 도와야 한다는 것'이었다. 그래서 역검에 온라인 영상면접을 포함시켜 모든 지원자들에게 스펙 필터링 없이 입사 면접 기회를 가질 수 있게 한 거다. 지원자를 직접 보지 않고 선발하는 것에 대해 사람들이 아직 가지고 있는 불안감을 해소해주기 위한 목적도 컸다. 그래서 마이다스는 온라인 영상면접 결과는 평가에 반영하지 않는다. 나는 기업들이 역검(역량검사)에 대해 정확히 인식하고 활용할 수 있기를 간절히 바란다. 모든 솔루션은 솔루션의 본 목적대로 올바르게 활용할 때 가장 큰 가치와 효용을 느낄 수 있다. 마이다스는 기존의 '서류, 인적성, 면접' 전형이 '일 잘하는 사람(=성과역량)'을 검증할 수 없다는 걸 수없이 많은 실증적 근거에도 불구, 정말 오랜 시간 수많은 기회비용을 직접 지불하며 그 사실을 깨달았다. 그 관습을 탈피하기 얼마나 힘들었는지 직접 우리 눈으로 확인하기 위해 한국경영학회와 '서류, 인적성, 면접'에 대한 검증도 진행했다. 역시나 결론은 모든 전형이 '일 잘하는 사람'에 대한 검증과는 무관하다는 것이었다. 이 결과를 얻기 위해 더 이상의 사회적 비용이 소모되는 걸 원치 않는다. 발견과 발명이 중요한 이유가 무엇인가? 그 다음부터는 같은 불편과 문제를 겪지 않아도 되기 때문이다. 다른 기업 경영진과 인사담당자들이 우리와 같은 통(痛)을 겪지 않길 바란다. 그런 시간은 마이다스만으로 족하다." -역검은 얼마나 믿을만한가? "다시 이야기하지만 역검(역량검사)은 '일 잘하는 사람(=성과역량)'을 검증하는 '신경과학 기반 성과역량 예측 솔루션'이다. 역검은 채용과정에서 봐야 하는 '일 잘하는 사람'을 검증하기 위해 신경과학과 데이터 기술의 도움을 받게 된 것으로 마이다스 그룹은 채용을 역검으로 완전히 대체한다. 챗GPT가 지속적으로 성장하는 것처럼 역검 또한 사람의 판단이나 고정된 도구가 아니라 과학과 기술의 결과물이기에 정확도는 지속적으로 높아지고 있다. 2018년 첫 출시 당시 '일 잘하는 사람'에 대한 예측 정확도는 0.41이었으며, 역검은 지속적으로 업그레이드되고 있기에 2022년 출시한 신역검(新역량검사)은 0.51로 예측 정확도가 21.4% 향상되었다. (미국 노동부는 채용검사 활용에 대한 가이드라인 값이 0.2를 넘을 경우 '유용', 0.35이상은 '매우 유용'으로 평가한다.) 이 수치가 어느 정도로 정확한 것인지 이해를 돕기 위해 설명을 덧붙이자면, 도로에 차가 많으면 교통사고가 날 확률이 높아지는데 이 경우의 상관관계가 0.2 수준이다. 부모와 자식 간 키의 상관관계는 0.5 정도다. 참고로 학벌, 학력, 학점, 자격증 등의 예측 정확도는 0.11이고, 인적성검사와 영어점수의 예측 정확도는 마이너스(반비례관계)다. 앞서 언급한 한국경영학회와 마이다스 그룹이 16개 기업과 해당 기업에 재직 중인 약 4040명의 구성원을 대상으로 연구한 결과다. 이미 많은 기업들이 역검을 통해 채용을 진행하며, 기존 채용 전형들을 혁신해 나가고 있다. 기존의 채용전형들이 자연스럽게 소멸되는 것을 보면 언젠가는 '채용'이란 용어 자체가 '역검'으로 불릴 수도 있지 않을까? 라는 생각을 해본다. 결국 '채용'은 '일 잘하는 사람(=성과역량)'을 선발하는 과정이니까 말이다. 게다가 이미 기업들은 역검(역량검사)을 채용을 넘어 활용하고 있고 꽤 적극적이다. 오래전부터 역검 채용을 시작한 기업들은 인재상 수립, 온보딩 교육, 조직 배치 등 다양한 경영활동에 일 잘하는 사람들의 성과역량 데이터를 활용하고 있다. 혁신과 성장에 속도를 내는 기업들은 성과역량 데이터 분석 및 활용에 대해 마이다스 도움을 요청하기도 한다." -역검의 궁극적인 목표가 있다고 들었다. 무엇인가 "역검(역량검사)의 궁극적 목표는 교육과 사회 변화다. 유명 애니메이션에 사람을 살리기 위한 검으로 '역날검'을 사용하는 주인공이 있다. 여기서 '역날검'은 칼등 쪽에 날이 있어 사람을 죽이는 것이 아니라 살리는 데 사용된다. 역검이라는 단어는 역량검사의 준말이지만, 애니메이션의 내용과 같이 역검은 사람과 사회를 살리기 위한 목적을 가지고 있다. 채용이 바뀐다고 무엇이 바뀔까 하지만, 경영진과 인사담당자들은 잘 알 것이다. 채용이 바뀌면 인재와 기업이 바뀌고, 기업이 바뀌면 교육과 사회가 바뀐다. 그럼 다 바뀌는 것이다. 기업 채용 기준이 스펙과 지식에서 '역량'으로 바뀌면 교육 중심도 '역량'으로 바뀐다. 역량을 중심으로 하는 교육은 획일화된 주입식 교육이 아니라 다양한 경험과 상호작용을 통해 성장 가능성을 최대한으로 발현시키는 교육이 될 것이다. 인재 기준이 스펙이 아닌 '역량'이 돼야 하는 이유는 간단하다. 그래야만 인재를 원하는 기업도 직장을 원하는 청년도 함께 행복할 수 있고 성장할 수 있기 때문이다. 역검은 이런 사회 변화를 이끌 수 있다. 혹여 역검(역량검사)에서 일부 역량이 조금 부족하게 나왔거나 몇 개 기업에서 탈락했더라도 낙심할 필요는 없다. 역검은 자신이 잠재적으로 보유하고 있는 '보유역량'을 검사한다. 그런데 세상을 살아가는 데는 '보유역량'보다 자신이 가진 역량을 최대한 사용할 줄 아는 '발현역량'이 더 중요하다. 기본적으로 사람은 자신이 가진 역량을 모두 사용하며 살아가지 않기 때문에 '보유역량'이 10인 사람이 3만큼 사용하며 3의 발현역량으로 살아가는 것보다 보유역량이 7인 사람이 5만큼 사용하며 5의 발현역량으로 살아가는 것이 더 성공적인 삶을 살 확률이 높다. 그런데 이것도 기술이 필요하다. 자신이 가진 역량을 최대로 사용하며 살아갈 수 있도록 돕는 것이 '역량기술'이다. 역량기술은 학습하고 습관화할 수 있다. '역량기술'은 크게 세 가지로 나뉘는데, 대인관계를 돕는 소통기술, 성과를 낼 수 있도록 돕는 전략기술, 자신 스스로와 좋은 관계를 형성할 수 있도록 돕는 성찰기술이다. '역량기술'을 잘 배우면 사람은 누구나 자신의 역량을 삶에 최대한 사용하며 살아갈 수 있다. 그래서 마이다스는 현재 역량기술을 학습하고 습관화하도록 지원하는 애플리케이션 서비스 '뉴로우'를 준비 중에 있다. '뉴로우'는 뇌신경과학 원리를 기반으로 역량기술을 효과적으로 습관화하도록 설계됐다. 데이터 기반 맞춤형 성장을 지원한다. '뉴로우'를 통해 직장인과 학생 뿐만 아니라 모든 사람들의 더 나은 인간관계, 더 나은 성과, 더 나은 성장을 할 수 있도록 지원해 좋은 삶을 살 수 있도록 돕고 싶다. 역검 또한 자신의 역량을 최대로 발현할 수 있도록 돕는 '메타인지'를 측정할 수 있도록 발전시켜 나가고 있으며, 선발 이외에도 교육과 육성의 목적으로 활용할 수 있게 만들어 갈 예정이다. 인재와 기업, 사회가 성장하고 함께 좋아질 수 있는 세상을 꿈꾼다. 그것이 나의 소명이기도하다. 오래지 않은 미래라고 생각한다."
