-지원자의 표정 등 비언어적 요소 배제하고, 행동 지표 기반의 텍스트 분석으로 차별 없는 채용 지향
-평가 데이터의 휘발을 막고, 사람의 판단을 돕는 ‘러닝메이트’ 채용 AI로 공정·공감 채용 트렌드 선도
뛰어난 기술력과 채용의 공정성을 두루 인정받은 인딥에이아이는 ‘2024 K-스타트업 대상’ 및 ‘2025 공정채용 우수기업 어워즈’를 연이어 수상했다. 또한 세계 최대 전자·IT 전시회인 ‘CES 2025’에 참가해 대한민국 대표 HR테크 기업으로서 글로벌 무대에 눈도장을 찍기도 했다.
15분에서 1시간 남짓한 대면 면접만으로 한 사람의 역량을 평가해야 했던 인간 면접관의 물리적 한계를 기술로 극복하고, ‘차별 없는 공정한 채용’의 표준을 만들고 있는 최정락 인딥에이아이 대표이사를 만났다.
대표 아이템은 채용의 전 과정을 아우르는 솔루션 서비스 ‘파인딧(Findeet)’이다. 입사 지원받는 ATS(지원자 추적 시스템)부터 자기소개서 검출 및 평가, AI 면접, 그리고 사람이 하는 실제 대면 면접을 녹음하고 도와주는 서비스까지 총 4개의 라인업으로 구성되어 있다. 파인딧의 가장 큰 특징은 사전에 정해진 일률적인 질문이 아닌, 지원자의 이력서와 자기소개서를 기반으로 기업의 평가 역량에 맞춤화된 질문을 제공한다는 점이다.
“타 기업의 경우 어떤 10개 공공기관이 쓴다고 하면, 다 똑같은 평가 역량으로 지원자를 평가하게 되는 표준화된 모델입니다. 하지만 채용은 자신들의 인재상으로 평가하고 싶어 합니다. 저희는 그 기관에서 원하는 질문, 예를 들어 철도 분야면 철도 분야와 관련된 도메인 맥락을 맞춤화해서 제공하는 쪽에 특색이 있습니다. 지원자가 답변한 내용을 분석해 추가적인 질문을 제공하므로 실제 사람이 하는 면접과 거의 유사합니다.”
이러한 특색은 공공 채용 시장의 니즈와 부합했다. 인딥에이아이가 직접 조달청 나라장터 공공데이터를 분석한 결과, 2023년 하반기 기준 채용에 AI 서류전형을 명시한 공공기관의 비율은 이미 50.89%에 달했다. 최 대표는 “작년 기준으로 168개 정도의 공공기관에 인딥에이아이의 서비스를 제공했으며, 기관 수로 했을 때는 저희가 가장 많은 고객을 확보한 것 같다. 인딥에이아이 전체 고객 중 공공기관 비중이 90% 정도 될 만큼 많이 이용해 주시고 계시다”고 설명했다.
“실제 기관에 AI 면접을 제공할 때 행동적인 요소, 보이는 말투나 표정 등은 평가에 전혀 반영하지 않습니다. 만약 실제 면접에서 그런 것을 평가에 반영한다면 그거야말로 차별적인 요소가 될 수 있습니다. 직무 관련성을 명확하게 하는 것이 차별에서 원천적으로 멀어지는 길이라고 생각하고 만들고 있습니다. 말이 빠르다고 탈락시킨다면 왜 떨어져야 하는지 설명할 수 없기 때문에, 표정 등을 분석해서 사람을 판단하려고 하는 시도들은 시장에서 점점 줄어드는 추세입니다.”
대신 파인딧은 평가의 객관성을 높이기 위해 텍스트의 ‘유사도’를 분석한다. 수려한 문장이나 기승전결이 아니라, 특정 직무에서 요구하는 ‘행동 지표’가 지원자의 답변에 얼마나 나타나는지를 판단한다.
“예를 들어 창의성을 보는 문항이라면, ‘아이디어를 많이 내고, 실제 업무에 적용하고, 장기적으로 개선해 나간다’는 세 가지 행동 포인트가 있습니다. 지원자의 자기소개서 내용 중에서 이 행동들이 얼마나 많이 나타나느냐, 그 일치도와 유사도를 판단하는 방식입니다. 문장의 형식을 평가할 것이라 오해하지만 전혀 다릅니다.”
최 대표는 채용 과정이 기업의 평가 도구인 동시에 구직자의 성장을 돕는 ‘러닝메이트’가 되어야 한다고 강조했다. 이를 실현한 것이 바로 구직자에게 서술형 피드백을 전달하는 ‘피드백 레터’이다.
“블라인드 채용에서 지금은 ‘공정·공감 채용’으로 가고 있습니다. 핵심 화두는 지원자가 성장할 수 있게 채용 과정에서 피드백을 주는 것입니다. 지원자들도 ‘탈락은 받아들일 수 있지만 왜 탈락했는지는 알려줘야 하지 않냐’는 니즈가 많습니다. 이를 기관이 제공해 준다면 채용 브랜딩도 올라가고, 구직자는 피드백을 받아 더 성장할 수 있는 이런 두 가지를 다 충족할 수 있어 기획하게 됐습니다.”
생성형 AI(LLM)가 사실이 아닌 내용을 지어내는, 이른바 할루시네이션(환각) 문제는 ‘검색 증강 생성(RAG)’ 기술로 통제한다.
“기존에 저희가 봐온 수많은 면접 데이터를 축적하고 있습니다. 이 데이터를 LLM에 참조할 수 있게 넣어주고, 이 참조 내에서 답변할 수 있게 강제하는 방식입니다. 공공 부문에서의 방대한 면접 데이터를 넣어놓고 그 안에서 피드백하라고 요청하면, 범용적인 학습을 한 모델보다 이상한 말을 할 확률이 확연히 줄어듭니다.”
수십만 명의 평가 데이터를 구축한 최 대표는 취업 준비생들에게 화려한 스펙보다 ‘기본기’에 충실할 것을 당부했다. 서류 전형은 뛰어난 사람을 뽑는 것이 아니라 하면 안 되는 것을 적는 사람을 떨어뜨리는 ‘스크리닝 아웃(Screening out)’ 과정에 가깝기 때문이다.
“실명, 성별, 나이, 가족관계 등을 쓰면 사전에 정해놓은 블라인드 채용 원칙에 위배 되어 무조건 탈락하게 됩니다. 저희가 분석한 23년도 하반기 공공기관 데이터 분석 결과로 봤을 때 무려 13% 정도가 불성실 자기소개서로 탈락합니다. 100명 중 13명 정도 탈락하는 거죠. 본인도 모르게 작성하는 경우가 많아 이 기준을 꼭 잘 확인해야 합니다. 또 챗GPT로 작성한 자소서를 잡아내는 서비스를 합불 기준으로 사용하는 공공기관은 한 개도 본 적이 없으니 너무 위축될 필요는 없습니다.”
최 대표가 인딥에이아이를 고안하게 된 배경에는 10년간 현장에서 체감한 인간 면접관의 뼈저린 한계가 있었다.
“면접관으로 많이 다니면서 항상 느낀 건, 짧게는 15분, 1시간 안에 사람을 판단해야 한다는 게 말이 안 된다는 걸 다 인정하면서도, 현실적인 이유로 그럴 수밖에 없다는 점이었습니다. 제가 배운 채용 선발 방법론에서는 다양한 출처에서 사람의 정보를 많이 볼 때 평가의 정확도가 올라갑니다. AI가 사전에 인터뷰를 보고 질문지를 주면, 사람이 했던 것보다 정보의 양도 늘리고 정보 비대칭도 해소할 수 있겠다는 희망을 봤습니다.”
제품 고도화를 위해 인딥에이아이는 도메인 전문가(채용 평가 전문가), 서비스 기획자, 디자이너, AI 엔지니어, 개발자가 하나의 ‘스쿼드(Squad)’를 이뤄 협업한다. 직관의 영역에 가까운 ‘인사 평가’ 기준을 수치화된 ‘AI 로직’으로 변환해야 하는 만큼, 직군 간의 치열한 소통은 필수적이다.
최 대표는 “추상적인 인사 개념을 시스템으로 구체화하는 과정이 협업에서 가장 까다로운 부분”이라며, 특정 행동 지표를 바탕으로 AI가 질문을 생성하도록 설계하는 과정을 설명했다.
“개발자나 AI 엔지니어 입장에서는 ‘인성’이나 ‘성실성’을 평가한다는 것 자체가 명확하게 와닿지 않을 수밖에 없습니다. 사람마다 기준이 다르기 때문입니다. 그래서 회의실에 들어가 3~4시간씩 같이 대화를 나눕니다. 성실함이란 구체적으로 어떤 행동들인지 설명하고, 그 행동들을 바탕으로 ‘지원자에게서 이런 행동이 나올 수 있게 AI가 질문을 만들어줘야 한다’고 반대로 방향을 잡아가며 서로의 의견 차이를 좁히고 있습니다.”
2026년 AI 기본법 시행과 설명요구권 등장에 대해 최 대표는 “절반은 힘들겠지만, 절반은 반갑다”며 긍정적인 반응을 보였다.
“제가 생각하는 AI 채용은 설명이 가능하고 투명해야 합니다. 저희 제품은 처음부터 판단은 사람이 하되, AI는 그 판단을 좀 더 정교하게 도와주는 역할이라고 규정하고 만들었습니다. 시스템 자체가 AI 면접 영상과 실제 지원자가 한 말의 요약 텍스트를 전달해 주고, 직접 합불 평가는 사람이 할 수 있게 제공하므로 기본법의 취지와 매우 잘 부합합니다.”
다만 향후 AI가 100% 최종 당락까지 결정하는 시나리오에 대해서는 신중한 입장이었다. “기술적으로 사람보다 AI의 평가가 더 정확해질 수 있다는 것은 무조건 동의합니다. 하지만 그 점수 결과를 수용해야 하는 윤리적 인권의 차원에서는 아직 사회적인 합의가 이루어지지 않았다고 생각합니다. 과도기에는 정교하다고 해서 사람을 바로 다 대체하는 것보다, 이 방향이 맞는지 질문을 던지며 천천히 열리고 검증되어야 합니다.”
최 대표의 궁극적인 목표는 채용 과정의 데이터를 보존하고 ‘예측력’을 입증하는 것이다. “채용 과정에서 쏟아지는 정말 중요한 대화 내용이나 평가 데이터들이 끝나면 다 휘발되는 것이 항상 아쉬웠습니다. 3년 후에는 저희 솔루션을 쓴 회사들이 데이터를 고정적으로 남겨서, 과거에 이런 대답을 했던 사람이 실제 들어왔더니 성과를 잘 내더라, 하는 ‘예측력’과 ‘타당도’를 확인할 수 있게 돕고 싶습니다. 데이터 기반으로 의사결정하고 평가하는 게 당연한 문화가 되어 있을 겁니다.”
끝으로 최 대표는 막연한 불안감을 느끼는 구직자들에게 조언을 남겼다. “1년 안에 인사 담당자가 수많은 서류를 검토하고 연락하는 일은 AI 에이전트가 거의 다 대체하게 될 것입니다. 하지만 구직자들은 AI 채용이 들어온다고 해서 알 수 없는 깜깜이 채용이 시작됐다고 불안해할 필요가 전혀 없습니다. 자신이 하고 싶은 직무를 수행할 나만의 역량이 무엇인지, 그것을 표현할 인생사의 사례는 무엇인지에 집중하면서 준비하면 자연스럽게 취업이 잘되실 겁니다.”
이진호 기자/오윤상 대학생 기자
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