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채용 담당자, AI(인공지능)와 HI(인간지능) - - 인공지능(AI)과 인간지능(HI)사이의 균형을 찾아내야
  • 기사등록 2019-12-18 15:08:50
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illustrated by sukim, Newscape. 인공지능(AI)와 인간지능(HI)구글 홈(Google home) 같은 음성 인식 스마트 스피커부터 업무용 이메일의 스팸 필터까지 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이 우리 생활 곳곳에 깊숙하게 침투하기 시작했다. 


사람들이 누구와 이야기하느냐에 따라 인공지능은 우리가 일을 더 잘 할 수 있게 해 주거나 아니면 그들을 완전히 불필요하게 만들 것이다. 


현실은 인공지능이 일의 본질은 바꿀 수 있지만, 해야 할 일을 바꾸지는 않는다는 것이다. 본질적으로 인간적으로 비판적인 추론이나 의사소통 및 공감으로 만드는 측면들은 여전히 일의 미래에 중요한 속성이 될 것이기 때문이다. 


만일 사람들이 컴퓨터에 어떤 문제를 던져 준다면, 인간보다 훨씬 더 빠른 속도로 상호작용을 통해서 해결책을 배운다. 컴퓨터에 서로 다른 두 장의 그림을 보고, 어느 그림이 더 흥미롭냐고 물으면, 인간처럼 컴퓨터는 답을 하지 못한다. 인공지능은 인간과 달리 추상적으로 그리고 감상적으로 생각할 수 없다. 고도의 인공지능이 어느 수준까지 인간의 생각을 따라갈지는 지금으로서는 알지 못한다. 


직원 등을 채용하는 담당자들은 그 채용 절차를 줄이기 위해서 일정 정도 인공지능을 활용할 수는 있겠지만, 인간의 지능과 창의력을 보충해주는 기술을 인공지능이 가지고 있는 것은 아니라는 사실을 알아야 한다. 


맥킨지(McKinsey)의 연구에 따르면, 3분의 2(69%)이상의 기업이 AI가 인력자원 기능에 가치를 부여한다고 믿고 있다.


인공지능(AI)이 채용 관행을 개선하는 3가지 방법은 다음과 같다.


1. 무의식적인 편견을 감소시키다


사람들은 그들의 근본적인 믿음, 경험, 감정에 근거하여 결정을 내리는 의도하지 않은 경향이 있다. 그것이 우리가 우리 주변의 세상을 이해하는 방법이다. 그리고 채용도 다르지 않다. 사실, 우리가 선택하는 단어들과 같은 간단한 것에는 편견이 있다.


지원(support), 이해(understanding) 등을 기술하는 단어를 사용하는 직무기술서는 여성 지원자에게 편향된 반면 경쟁력과 리더십(competitive and leadership)은 남성에게 편향된 것으로 조사됐다. 


우리가 이러한 과장된 단어들을 사용할 때, 우리는 개방적인 역할에 지원할 지원자들의 범위를 제한하고 있고, 채용 과정을 편향되게 만들고, 또 채용 결과에 편향된 영향을 주고 있다. 


미국 시애틀 소재 스타트업 텍스티오(Textio)는 기업에서 원하는 업무에 가장 적합하고 유능한 인재를 선발할 수 있는 채용 공고를 위한 증강언어 플랫폼(augmented writing platform) 인 “텍스티오”를 선보였다. 인공지능이 좋은 인재를 유치하고 이탈을 방지하는 도우미로 등장하면서 기업의 업무 방식을 바꾸고 있다.


‘인공지능 텍스티오’는 이 같이 채용 담당자가 자칫 편견의 오류에 빠질 수 있는 부분을 보충해 줌으로써 그러한 편견 혹은 편향적인 단어를 AI가 식별해줌으로써 중립적이고 포괄적인 업무를 할 수 있고, 많은 애플리케이션을 만들어 낼 수 있다. 


무의식적인 편견은 우리가 선택한 단어의 범위를 넘어서 우리가 지원자들에 대해 내리는 결정에까지 확대될 수 있다. 의도하지 않게 채용 담당자와 고용 관리자는 자신이 다닌 대학이나 출신지역의 사람을 인터뷰하거나 대답에 따라 문화적으로, 혹은 인간적으로 적합한 사람으로 볼 수 있다. 


그러나 이러한 친숙함에 기초한 결정은 후보자의 이전 업무 경험이나 기술과 같은 중요한 요소들을 무시할 수밖에 없다. AI를 이용해 인터뷰 대상자를 선정하면 수작업으로 검색을 재개해 얻은 편견을 피할 수 있다.


AI는 편견을 줄일 수 있지만, 프로그램 자체를 주의 깊게 설계해야 그것이 가능하다. 기계 학습 알고리즘(Machine learning algorithm)은 기계를 제작하는 사람들과 그들에게 주어진 데이터 세트(data set)의 잠재 편향된 프로그래밍 선택의 대상이 될 수 있다. 기술의 발전은 아직도 잘 튜닝되고는 있지만, 우리는 “인공지능과 인간지능 사이의 균형(the balance between artificial intelligence and human intelligence)”을 찾는 데 초점을 맞출 필요가 있다. 우리는 어느 한쪽에만 의존해서는 안 되고, 대신 서로를 보완하기 위해 그것들을 사용해야 한다는 것은 너무나도 당연한 생각이 아닐 수 없다. 


2. 채용절차의 간소화, 편견 배제 등 업무 능력 향상 


기업 취직을 위한 지원자들은 채용 담당자나 고용 관리자와 이야기를 나누고 싶어 하며, 기계와 상호 작용하는 것으로는 얻을 수 없는 진정한 인맥을 형성하고 싶어 한다. 


AI를 이용하면, 채용 담당자들은 지루하고 시간이 많이 걸리는 과정을 없앨 수 있기 때문에, 채용 담당자들은 평가과정의 하나로 지원자들을 참여시키는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다.


XOR(exclusive OR) 즉 ‘배타적논리합’은 이것의 좋은 예이다. 입력된 2개 중 1개만 참(true)일 때 참이 되는 논리 연산자로서, 이 플랫폼을 통해 애플리케이션, 자격 증명 및 자동 인터뷰 일정을 사전 심사할 수 있다. 채용 담당자의 하루 일과에서 자신들의 그 역할에 가장 적합한 업무를 찾는 데 집중할 수 있는 시간을 최적화할 수 있다.


AI는 또한 매력적이고 개인화된 지원자들의 경험을 만들어 내는 데 도움이 된다. AI는 기존 애플리케이션을 기반으로 지원자에게 콘텐츠를 제공함으로써 인재 풀을 육성하는 데 활용될 수 있다. AI는 각 단계에서 지원자에게 질문을 하고, 관심 있는 역할 유형을 파악하고, 지원 콘텐츠를 제공할 수 있으면 지원한다.


그러나 AI는 채용과정에서 어떤 단계를 밟느냐에 따라 지원자의 경험에 다른 영향을 미친다. 


어떤 지원자들은 지원 절차가 시작될 때 챗봇(chatbot)과 상호작용하는 것을 선호한다. 그들은 급여나 직업 위치(job location)와 같은 일반적인 질문을 더 편하게 생각하기 때문이다. 


예를 들어 배송회사 요델(Yodel)의 경우, 신청 절차의 초기 단계에서 챗봇을 실행하는 것은 신청자의 드롭 비율(drop-off rate)을 감소시키는 결과를 낳았다. 지금은 신청자 중 8%만이 신청을 하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 종전의 50-60%의 신청율과 크게 비교된다.


역할이 지원자의 경력 목표와 어떻게 일치하는지, 회사 내에서 어떻게 발전할 수 있는지 등 보다 의미 있는 논의에 관해서는 인간적 상호 작용이 매우 중요하다. 채용 경험을 높이기 위해 AI를 활용하는 시기와 방법을 고려하는 것이 최상의 결과를 얻는 데 중요하다.


3. 역할에 가장 적합한 지원자 파악 가능


채용의 핵심은 역할에 가장 적합한 사람을 찾는 것이다. 심사 과정에서 모집자들은 AI를 이용해 동일한 역할을 수행했던 우수 사원들의 특징과 특징을 파악해 승부를 가릴 수 있다. 이는 채용 담당자들이 개방형 역할을 더 빨리 채울 수 있고, 새로운 채용 담당자들이 새로운 업무에 기여할 준비가 되어 있다는 것을 의미하기도 한다.


프레덱티브하이어(PredictiveHire : 예측고용이라는 뜻)는 이러한 도구 중 하나이다. AI를 이용해 직무 응용 프로그램을 초기 심사함으로써 기존의 효율 높은 직원들의 데이터와 동향을 파악하고 지원자 응용 프로그램을 검색함으로써 보다 빠르고 객관적으로 절차를 진행할 수 있다. PredictiveHire는 88%의 정확도를 나타내고 있으며, 기업의 고위 수행자가 고유한 특성을 파악하여 채용자가 인터뷰 단계로 진행할 수 있도록 해준다. 


의심할 여지없이, 우리는 앞으로 몇 년 동안 더 흥미로운 인공지능의 응용을 계속해서 볼 수 있을 것이다. AI를 접목하면 인재 발굴 과정을 간소화하고 개선할 수 있다. 채용 담당자들에게 있어, 그것은 AI 애플리케이션과 인간지성을 결합하여 고용과정을 원활하고 매력적으로 만들기 위한 적절한 균형을 찾는 것이다.

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