AI로 HR 경영을 혁신한다 - 마이다스인 사례
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신대석 마이다스인 대표
AI역량검사는 사람을 판단하는 것이 아니라 사람을 설명하는 도구로 개발되었습니다.
AI역량검사는 사람을 판단하는 것이 아니라 사람을 설명하는 도구로 개발되었습니다.
채용시즌마다 기업들은 같은 고민을 합니다. 지원자를 알 수 없다는 것입니다. 평생을 함께 한 사람에 대해서도 ‘알다가도 모르겠다’는 게 사람인데, ‘입사를 목적으로 지원’한 ‘잠깐 혹은 며칠 본’ 지원자에 대해 올바르게 알 수 있을까요? 당연히 제대로 알기 어려울 것입니다. 지원자를 조금이라도 더 알기 위해 기업들의 채용전형은 점점 늘어났습니다. 결국 스펙으로 평가하게 되고, 채용기간은 점차 길어졌습니다. 각 전형의 효과성에 대한 의문은 더욱 커졌습니다.
서류전형은 과도한 스펙 쌓기 경쟁과 자소설 신드롬을 불러올 정도로 취준생들에게 가장 부담스러운 전형이었지만, 실제 입사 후 성과와 가장 관련 없는 의미 없는 단계였습니다.
인적성 검사는 성과와의 연계성에 대한 실증적인 검증 없이 가장 보편적으로 쓰인 채용 검사입니다. 착한 사람인지 확인하는 인성검사와 소금물 농도 계산하기 같은 수능문제를 연상하게 하는 적성검사로는 도저히 성과를 잘 낼 수 있는 사람인지 확인할 수 없었습니다. 게다 취준생들은 조금이라도 점수를 올려보고자 각종 컨설팅과 스터디를 통해 인적성 검사 만점 맞기에 시간과 비용을 쏟아 붓곤 했습니다.
면접전형은 구태여 설명을 보태지 않아도 경영진부터 실무자 모두가 공정성에 대한 우려를 인식하고 있습니다. 사람의 감정은 모든 판단의 중요한 기준이 되기에 면접장에서 짧은 시간 동안 편견과 편향에 기반한 평가들이 합격과 탈락을 결정짓곤 했습니다. 여전히 채용비리라는 사회적 문제를 만들어내는 주요 요인이기도 합니다. 하지만 아무도 섣불리 문제제기를 하지 못하고 있었던 건 보다 나은 대안이 없었기 때문입니다.
마이다스인은 보다 정확하고 공정하게 우수인재 선발을 도울 수 있는 보조도구가 필요하다고 생각했습니다. 지원자의 고유 역량을 통해 미래 성과 가능성을 예측하는 성과역량검사인 AI역량검사가 세상에 나오게 된 이유입니다. AI역량검사는 뇌신경과학을 기반으로 정의한 긍정성, 적극성, 전략성, 성실성의 성과역량을 측정합니다. 추가로 영업, 서비스 등 대면 상호작용이 많은 특정 직군에 한해 소통역량도 제한적인 가중치로 고려됩니다. 측정방법으로는 뇌신경과학, 인지심리학 분야에서 인지기능과 심리적 특성을 측정하는 패러다임을 게임화하여 활용하였습니다. 다특질-다방법(Multi-Trait Multi-Method; MTMM)의 관점에서 게임 형식과 자기보고식 등의 측정 방법을 함께 이용해 지원자의 특질에 대한 설명력을 높이고 사고와 행동 특성을 과학적으로 파악하도록 되어 있습니다.
즉, AI역량검사는 설계부터 사람을 판단하는 것이 아닌 가장 상세하게 ‘설명’할 수 있는 도구로 개발되었습니다.
기본적으로 AI역량검사가 제공하는 직군 별 중요역량과 가중치는 다릅니다. 기업들은 자체적으로 기업문화와 선발 직무의 특성을 반영하고, 자신들의 실제 우수인재 데이터를 적용한 커스터마이징으로 각 기업에 전용화된 맞춤형 역량평가 모델을 만들 수 있습니다.
AI역량검사 종합점수의 준거타당도는 0.42로 미국 노동부가 발행한 채용 검사 활용 가이드의 기준 수치인 0.35를 웃돕니다. AI역량검사의 기본 설정으로 채용을 진행할 때 기본 정확도는 63%이고, 개별 기업에서 커스터마이징 한 후에는 정확도가 76%까지 향상되었습니다. 커스터마이징 활용 정도와 데이터 품질에 따라 AI역량검사의 정확도는 크게 증가할 수도 있고, 오히려 감소할 수도 있습니다. AI역량검사는 기업에서 올바른 데이터를 기반으로 커스터마이징을 적극 활용했을 때 기업과 직무에 적합한 우수인재 선발에 아주 큰 효과를 볼 수 있습니다. 기업의 인사담당자와 경영진은 AI역량검사로 보다 정확하게 인재 매칭이 가능하다는 점에 큰 매력을 느끼게 되었을 것입니다. AI역량검사를 개발한 건 마이다스인이지만, AI역량검사를 만들어 나가고 있는 건 사실 수 많은 기업들입니다.
AI기술에 대한 정보가 부족하다 보니, AI역량검사라는 이름만으로 AI가 사람을 뽑는다는 오해가 생기기도 합니다. 이는 AI기술을 너무 과신하는 데 기인합니다. 현재 AI 기술은 우리가 상상하는 것처럼 의사결정을 할 수 있는 수준까지 도달하지 못했습니다. AI역량검사에서 AI기술이 사용된 부분은 인사담당자의 업무 처리를 효율적으로 돕기 위한 면접 프로세스 자동화 처리와 기업별 재직자 커스터마이징 데이터 분석, 소통역량 추론에 한정됩니다. 게다가 커스터마이징과 소통역량은 기계학습을 사용하여 딥러닝의 블랙박스 이슈와는 상관이 없습니다. AI역량검사의 핵심검사인 성과역량 검사는 규준참조검사(norm-referenced test)로 AI기술이 활용되지 않았습니다.
대중에게 알려진 것과는 많이 다르게 현재 약 450개 기업은 AI에게 판단을 맡긴 것이 아니라 성과역량을 보다 합리적으로 확인하고, 공정하고 공평한 채용을 돕기 위한 기술로 활용하고 있습니다. 기존 채용의 폐해를 극복하고, 올바르고 합리적인 채용 문화를 만들어 가기 위한 걸음을 떼고 있는 단계로 보입니다. AI역량검사는 현재 글로벌 기업들에게도 많은 관심을 받고 있으며 일본에서는 수십 개 기업이 AI역량검사를 통해 인재를 선발하고 있습니다. AI역량검사의 신규성과 진보성은 우수한 기술로 인정받아 성과역량 측정에 대한 특허를 받기도 했습니다. 이에 대한 책임감으로 마이다스인은 대한민국 최초로 AI역량검사 백서를 공개하며, AI기술 활용에 대한 투명성, 공정성, 책임성을 다하기 위해 노력하겠다는 의지를 공식적으로 밝혔습니다. 이와 동시에 대한민국을 넘어 세계적으로 인재와 기업의 성장을 돕는 HR솔루션으로 자리잡기 위해 AI역량검사를 꾸준히 발전시켜 나갈 것입니다. dsshin@midasin.com
서류전형은 과도한 스펙 쌓기 경쟁과 자소설 신드롬을 불러올 정도로 취준생들에게 가장 부담스러운 전형이었지만, 실제 입사 후 성과와 가장 관련 없는 의미 없는 단계였습니다.
인적성 검사는 성과와의 연계성에 대한 실증적인 검증 없이 가장 보편적으로 쓰인 채용 검사입니다. 착한 사람인지 확인하는 인성검사와 소금물 농도 계산하기 같은 수능문제를 연상하게 하는 적성검사로는 도저히 성과를 잘 낼 수 있는 사람인지 확인할 수 없었습니다. 게다 취준생들은 조금이라도 점수를 올려보고자 각종 컨설팅과 스터디를 통해 인적성 검사 만점 맞기에 시간과 비용을 쏟아 붓곤 했습니다.
면접전형은 구태여 설명을 보태지 않아도 경영진부터 실무자 모두가 공정성에 대한 우려를 인식하고 있습니다. 사람의 감정은 모든 판단의 중요한 기준이 되기에 면접장에서 짧은 시간 동안 편견과 편향에 기반한 평가들이 합격과 탈락을 결정짓곤 했습니다. 여전히 채용비리라는 사회적 문제를 만들어내는 주요 요인이기도 합니다. 하지만 아무도 섣불리 문제제기를 하지 못하고 있었던 건 보다 나은 대안이 없었기 때문입니다.
마이다스인은 보다 정확하고 공정하게 우수인재 선발을 도울 수 있는 보조도구가 필요하다고 생각했습니다. 지원자의 고유 역량을 통해 미래 성과 가능성을 예측하는 성과역량검사인 AI역량검사가 세상에 나오게 된 이유입니다. AI역량검사는 뇌신경과학을 기반으로 정의한 긍정성, 적극성, 전략성, 성실성의 성과역량을 측정합니다. 추가로 영업, 서비스 등 대면 상호작용이 많은 특정 직군에 한해 소통역량도 제한적인 가중치로 고려됩니다. 측정방법으로는 뇌신경과학, 인지심리학 분야에서 인지기능과 심리적 특성을 측정하는 패러다임을 게임화하여 활용하였습니다. 다특질-다방법(Multi-Trait Multi-Method; MTMM)의 관점에서 게임 형식과 자기보고식 등의 측정 방법을 함께 이용해 지원자의 특질에 대한 설명력을 높이고 사고와 행동 특성을 과학적으로 파악하도록 되어 있습니다.
즉, AI역량검사는 설계부터 사람을 판단하는 것이 아닌 가장 상세하게 ‘설명’할 수 있는 도구로 개발되었습니다.
기본적으로 AI역량검사가 제공하는 직군 별 중요역량과 가중치는 다릅니다. 기업들은 자체적으로 기업문화와 선발 직무의 특성을 반영하고, 자신들의 실제 우수인재 데이터를 적용한 커스터마이징으로 각 기업에 전용화된 맞춤형 역량평가 모델을 만들 수 있습니다.
AI역량검사 종합점수의 준거타당도는 0.42로 미국 노동부가 발행한 채용 검사 활용 가이드의 기준 수치인 0.35를 웃돕니다. AI역량검사의 기본 설정으로 채용을 진행할 때 기본 정확도는 63%이고, 개별 기업에서 커스터마이징 한 후에는 정확도가 76%까지 향상되었습니다. 커스터마이징 활용 정도와 데이터 품질에 따라 AI역량검사의 정확도는 크게 증가할 수도 있고, 오히려 감소할 수도 있습니다. AI역량검사는 기업에서 올바른 데이터를 기반으로 커스터마이징을 적극 활용했을 때 기업과 직무에 적합한 우수인재 선발에 아주 큰 효과를 볼 수 있습니다. 기업의 인사담당자와 경영진은 AI역량검사로 보다 정확하게 인재 매칭이 가능하다는 점에 큰 매력을 느끼게 되었을 것입니다. AI역량검사를 개발한 건 마이다스인이지만, AI역량검사를 만들어 나가고 있는 건 사실 수 많은 기업들입니다.
AI기술에 대한 정보가 부족하다 보니, AI역량검사라는 이름만으로 AI가 사람을 뽑는다는 오해가 생기기도 합니다. 이는 AI기술을 너무 과신하는 데 기인합니다. 현재 AI 기술은 우리가 상상하는 것처럼 의사결정을 할 수 있는 수준까지 도달하지 못했습니다. AI역량검사에서 AI기술이 사용된 부분은 인사담당자의 업무 처리를 효율적으로 돕기 위한 면접 프로세스 자동화 처리와 기업별 재직자 커스터마이징 데이터 분석, 소통역량 추론에 한정됩니다. 게다가 커스터마이징과 소통역량은 기계학습을 사용하여 딥러닝의 블랙박스 이슈와는 상관이 없습니다. AI역량검사의 핵심검사인 성과역량 검사는 규준참조검사(norm-referenced test)로 AI기술이 활용되지 않았습니다.
대중에게 알려진 것과는 많이 다르게 현재 약 450개 기업은 AI에게 판단을 맡긴 것이 아니라 성과역량을 보다 합리적으로 확인하고, 공정하고 공평한 채용을 돕기 위한 기술로 활용하고 있습니다. 기존 채용의 폐해를 극복하고, 올바르고 합리적인 채용 문화를 만들어 가기 위한 걸음을 떼고 있는 단계로 보입니다. AI역량검사는 현재 글로벌 기업들에게도 많은 관심을 받고 있으며 일본에서는 수십 개 기업이 AI역량검사를 통해 인재를 선발하고 있습니다. AI역량검사의 신규성과 진보성은 우수한 기술로 인정받아 성과역량 측정에 대한 특허를 받기도 했습니다. 이에 대한 책임감으로 마이다스인은 대한민국 최초로 AI역량검사 백서를 공개하며, AI기술 활용에 대한 투명성, 공정성, 책임성을 다하기 위해 노력하겠다는 의지를 공식적으로 밝혔습니다. 이와 동시에 대한민국을 넘어 세계적으로 인재와 기업의 성장을 돕는 HR솔루션으로 자리잡기 위해 AI역량검사를 꾸준히 발전시켜 나갈 것입니다. dsshin@midasin.com