AI로 크게 달라진 산업은 많습니다. 인사 및 채용팀은 어느 때보다 AI를 자주 사용하고 있지만, 트렌드는 조금씩 변화하고 있습니다.

채용 분야의 AI – 현재 상황

AI는 몇 년 전부터 인사와 채용 분야에서 사용되어 왔습니다. 일부 업무를 더 빠르게 처리하고, 사람이 맡던 역할을 대신하기도 합니다. 현재 상황은 다음과 같습니다.

  • 이력서 검토: AI 소프트웨어는 이력서를 분류하고 직무 기준에 맞는 지원자를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 채용 담당자는 결과를 검토하고 자동 심사에만 의존하지 않아야 합니다.
  • 챗봇과 지원자 안내: AI 챗봇은 자주 묻는 질문에 답하고, 면접 일정을 조정하며, 지원자에게 지원 현황을 알려줄 수 있습니다. 판단이나 개별적인 관심이 필요한 질문에는 사람이 계속 지원할 수 있어야 합니다.
  • AI 채용 도구: 채용 시스템은 지원자 조사, 이력서 검토, 지원자 분석을 지원할 수 있습니다. 결과의 품질은 사용되는 데이터와 도구가 직무 및 채용 절차에 얼마나 잘 맞는지에 따라 달라집니다.
  • AI 면접 보조 도구: 일부 시스템은 면접 질문을 시뮬레이션하거나 답변을 요약하고 피드백을 제공할 수 있습니다. 채용 담당자는 시스템이 지원자를 어떻게 평가하는지 확인하고 채용 결정에 활용하기 전에 결과를 검토해야 합니다.

채용 분야의 AI – 2027년 트렌드

AI에 대한 대중의 시각은 1~2년 전보다 점점 부정적으로 변하고 있습니다. 데이터에서도 이러한 흐름이 나타나지만, 인사 및 채용팀은 여전히 AI를 널리 사용하고 있습니다.

1. 노동 시장과 이력서 검토의 변화 가능성

AI를 활용한 이력서 검토는 2027년에도 계속 사용되겠지만, 더 광범위한 채용 과정의 한 부분에 그칠 가능성이 큽니다. 기업들은 이미 이력서를 검토할 때보다 채용 공고를 작성할 때 AI를 더 자주 사용합니다. 2026년 iHire 설문조사에 따르면, AI를 사용하는 기업 중 지원자나 이력서를 심사하는 데 AI를 쓴다고 답한 곳은 29.9%였습니다.

현재 채용에 AI를 사용한다고 답한 기업은 24.2%로, 2025년 25.9%, 2024년 14.7%, 2023년 4.9%와 비교됩니다. 즉, AI 사용이 서서히 줄어들 수도 있습니다.

현재 AI는 지원자 찾기, 면접 일정 조정, 일상적인 질문에 답하기, 면접 내용 요약, 지원자와 직무 매칭 등에 활용됩니다. 앞으로는 AI가 반복적인 업무를 더 많이 맡고, 채용 담당자는 역량 평가, 지원자와의 소통, 최종 결정에 더 집중할 것으로 예상할 수 있습니다.

일자리는 더 많아질까요?

그럴 가능성은 있지만 2027년에 대해 확신하기는 어렵습니다. 세계경제포럼은 AI만이 아니라 여러 변화의 영향으로 2030년까지 전 세계에서 1억 7천만 개의 일자리가 생기고 9천2백만 개가 사라질 것으로 전망합니다. 전체 일자리는 늘겠지만, 직종과 지역에 따라 증가와 감소가 고르게 나타나지는 않을 수 있습니다. 국제노동기구(ILO)도 AI가 많은 일자리를 완전히 없애기보다는 그 내용을 바꿀 가능성이 더 높다고 밝혔습니다. 다만 일부 업무와 직종은 다른 분야보다 더 큰 영향을 받을 수 있습니다.

2. 역이미지 검색 도구

채용 담당자는 얼굴 검색을 사용해 지원자의 얼굴이 나오는 공개 및 색인된 페이지를 찾을 수 있습니다. 여기에는 직업 프로필, 공개된 작업물, 포트폴리오 페이지 등이 포함될 수 있습니다. 검색 결과에는 시각적으로 유사한 이미지와 해당 페이지 링크가 표시되지만, 개인의 신원이나 경력, 자격을 확인해 주지는 않습니다. 이런 검색을 지원자의 사생활을 조사하는 데 사용해서는 안 됩니다.

역이미지 검색을 사용해야 하는 이유를 확인해 보세요.

3. 예측 분석 – 계속 사용되지만 신중하게 다뤄야 합니다

AI 시스템은 방대한 데이터를 분석해 특정 직무에서 성공할 가능성이 높은 지원자를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 채용 담당자가 더 나은 결정을 내리고 적합한 지원자를 알맞은 직무와 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술 직군 채용에서는 AI가 초기 심사를 지원하는 동안 채용 담당자가 최종 후보자 목록을 직무 요건과 비교하고 면접을 조정하며 지원자에게 진행 상황을 안내할 수 있습니다.

하지만 예측은 정확하지 않을 수 있으며 과거 채용 데이터의 편향을 되풀이할 수도 있습니다. 사람의 판단을 대신해서는 안 됩니다. 기업들이 공정한 채용을 위한 규칙을 마련하는 가운데 AI 사용 결과도 사람이 확인해야 합니다.

4. 이력서 분석을 위한 고급 자연어 처리(NLP)

이력서 분석에서 자연어 처리(NLP)는 AI를 사용해 이력서의 언어를 분석하고 기술, 직책, 고용주, 재직 기간, 학력과 같은 구조화된 정보로 바꾸는 것을 의미합니다.

이력서 분석과 심사는 채용 분야에서 계속 사용되는 AI 활용 사례입니다. AI는 이제 사람이 이력서를 하나씩 읽는 것보다 더 빠르고 정확하게 정보를 찾아낼 수 있습니다.

구직자에게는 특히 자동화 시스템으로 지원할 때 명확하고 잘 정리된 이력서를 작성하는 것이 중요합니다.

5. AI를 활용한 맞춤형 채용 공고 추천

채용 플랫폼은 지원자의 자격, 경력, 명시된 관심사를 바탕으로 AI를 사용해 지원자와 직무를 매칭할 수 있습니다. 이러한 추천은 관련 기회를 찾는 데 도움이 되지만, 적합한 모든 채용 공고를 보여주지는 않을 수 있습니다.

AI가 구직을 더 쉽게 만들어도, 많은 지원자는 좋은 결과를 얻기 위해 AI 도구와 기존의 구직 활동 및 인맥 형성을 함께 활용할 것입니다. AI가 새로 게시된 채용 공고를 충분히 빠르게 모두 찾아내지 못할 수 있기 때문입니다.

6. 지원자 발굴을 위한 데이터 도구

채용 담당자는 LinkedIn과 같은 플랫폼에서 공개된 직업 정보를 정리하기 위해 데이터 수집 도구를 사용할 수 있습니다. 이 방식은 개인정보 보호, 정확성, 플랫폼 규정에 관한 문제를 일으킬 수 있습니다. 수집하는 정보는 해당 직무와 관련된 내용이어야 하며 신중히 검토해야 합니다.

7. AI를 활용한 온보딩

AI는 회사 정보, 정책, 교육 자료를 공유해 신규 입사자의 온보딩을 지원할 수 있습니다.

AI 도우미는 체크리스트를 제공하고 자주 묻는 질문에 답하면서 신규 입사자의 적응을 도울 수 있습니다. 새로운 직원에게 개별적인 안내가 필요할 때는 관리자가 지원할 수 있습니다.

의료 및 기타 규제 산업의 온보딩 과정에는 관련 제외 목록 확인이 포함될 수 있습니다. 자동 확인은 업무에 도움이 되지만, 조직은 결과를 검증하고 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다.

8. 윤리적인 AI 알고리즘

AI 윤리, 알아야 할 것은 무엇인가요?

2027년에도 채용 편향을 줄이는 노력을 포함해 윤리적인 AI 모델을 개발하는 작업이 계속될 것으로 보입니다. 다양한 데이터와 정기적인 점검은 도움이 될 수 있지만, 공정한 결과를 보장하지는 않습니다.

사람의 검토와 불공정한 결과가 있는지 확인하는 일은 앞으로 더 중요해질 것입니다. 현재 EU AI법 일정에 따르면 채용 및 선발에 사용되는 고위험 시스템에 관한 규정은 2027년 12월 2일부터 적용될 예정입니다.

AI는 이미 채용의 여러 부분을 바꾸었으며 그 역할은 앞으로도 계속 진화할 것입니다. 채용 담당자는 효율성과 공정하고 신중한 의사결정 사이에서 균형을 맞춰야 합니다.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist