고성과자 데이터에 근접한 지원자 찾아내기가 '핵심'
[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = '열 길 물속은 알아도 한 길 사람 속은 모른다.'
매년 기업 채용담당자들이 인재채용 고충을 토로하며 되뇌는 말이다. 하지만 앞으로 인공지능(AI) 시대가 본격화되면 '라떼는 말이야~'처럼 추억회상용 문구가 될 것 같다.
면접관 대신 AI가 채용면접을 맡아 지원자의 뇌기능, 행동패턴, 의사결정, 성격유형, 선호도 등을 평가하기 때문이다. 특히 AI는 지원자의 표정 변화로부터 기쁨·슬픔·분노 등 주요 감정을 분석하고, 음성에서 목소리 톤·속도·음색을 추출해 지원자의 호감도, 매력도, 감정전달 능력, 의사표현 능력도 파악할 수 있다.
3일 관련업계에 따르면, AI 면접을 도입하는 기업이 속속 등장하고 있다. AI 면접 소프트웨어 개발사 마이다스인에 따르면 신한은행과 LG유플러스, SK브로드밴드, 한양대학교병원, 한국수력원자력, 경동나비엔, 미래에셋생명 등 100개 이상 기업이 AI 면접을 도입했다. 잡코리아는 AI 면접 모의고사와 전문가 컨설팅 서비스를 제공 중이다.
최근엔 AI 시험감독관까지 등장, 기업공채 시장에서 진풍경을 연출하기도 했다. NHN은 온라인 시험 공정성을 저해할 수 있는 각종 부정행위를 실시간 탐지하고자 머신러닝 기술을 집약한 AI 시험감독 서비스를 도입했다.
AI 시험감독관은 원격카메라로 응시자들의 표정, 동작, 음성 등을 실시간으로 분석하고, 부정행위나 이상 움직임 등이 감지되면 의심 구간을 자동으로 수집해 로그를 기록한다. 해당 온라인 필기시험엔 총 1000여 명이 응시했다. 이제 인공지능을 넘어서지 않으면 취업 문턱을 넘을 수 없는 시대가 된 것이다.
◆ AI면접 확산 이유? '될성부른 나무는 떡잎부터'
기업들이 대면 면접보다 AI 면접을 선호하는 이유는 지원자의 미래 성과 예측이 가능해서다. 곽지희 한국국방연구원 국방인력연구센터 연구원은 지난해 8월 국방논단에서 "AI 면접 결과는 한마디로 지원자와 고성과자 간 유사도를 보여준다"고 평가했다.
그는 "AI 면접 응시데이터와 성과데이터를 수집하고 직군별 고성과자의 핵심 요인을 분석해 성과예측모형을 도출한다"면서 "이를 통해 실제 지원자와 고성과자 반응 패턴을 분석, 지원자의 성과역량과 직무적합도를 판단한다"고 전했다. 또 "기업에선 AI 면접을 위해 고성과자 데이터를 AI에 학습시킨다"고 덧붙였다.
AI 면접 솔루션을 개발한 마이다스인은 "AI 면접 소프트웨어는 6800여 명 재직자의 성과데이터와 AI 역량검사 응시데이터를 학습해 82.1% 정확도로 지원자 미래 성과를 예측한다"고 강조했다.
반면 입사 시점 면접평가 결과와 입사 후 성과데이터를 비교해 검증한 구조화 면접 정확도는 45.6%에 그쳤다. AI 면접에서 높은 점수를 받은 지원자가 입사 후에도 좋은 성과를 낼 확률이 대면 면접보다 높게 나타난다는 의미다.
AI 면접이 빠르게 확산되는 또 다른 이유는 기업 인재상이 대동소이해서다. 곽 연구원은 "기업이 추구하는 것은 이윤 창출이기 때문에 가시적인 성과가 중요하다"면서 "어떤 사람이 성과를 잘 내는가를 보고 이런 사람의 특성을 파악해 선발하려는 경향이 있다"고 했다.
◆ 고득점? 답변 내용보다 표정·목소리 중요
고득점 비결에선 AI 면접과 대면 면접이 어떻게 다를까. 무엇보다 답변 내용보다는 표정·목소리 등에 신경을 써야 한다. 마이다스인 측은 "AI 면접 소프트웨어는 자연어 처리 능력이 없기 때문에 답변 내용을 분석하지 않는다"면서 "대신 지원자 표정과 목소리를 통한 역량을 본다"고 했다.
AI 면접 소프트웨어는 카메라를 통해 답변하는 지원자의 목소리 톤, 크기, 음색, 속도 등을 분석해 말투와 어조, 감정, 면접 신뢰도를 알아낸다. 다시 말해 우물쭈물 말하거나, 어두운 표정으로 답하면 높은 점수를 얻기 어렵다.
또 두 명 이상의 목소리가 들어가면 부정행위로 간주해 신뢰도 점수가 떨어진다. PC방에서 AI 면접을 피해야 하는 이유다. 다만 정장과 캐주얼, 민낯과 풀메이크업 등의 차이는 면접 결과에 영향을 주지 않는다. AI 면접 소프트웨어는 7억 개 얼굴이미지 데이터, 1000만 개 음성 데이터 그리고 음성 주인 성향 데이터를 학습했다.
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