A-6 2026 년 8 월 21 일- 2026 년 8 월 27 일 미국 사회

< 김선영 기자 > 이제는 기업의 인사 관리는 AI가 책임진다. 채용 과정에서는 오랫동안 학위, 이전 직책, 경력, 이전 고용주 이름 등 지원자의 역량을 간접적으로 보여주는 지표에 의존해 왔다. 하 지만 이런 지표만으로는 지원자가 실제로 지 원하는 직무에 필요한 역량을 갖추고 있는지 여부를 항상 확인할 수는 없다. 인공지능( AI) 이 업무 환경을 변화시키면서 기업은 지원자 의 역량을 더욱 명확하게 입증할 수 있는 증 거를 필요로 하고 있다. 이런 요구는 채용 방식에 급격한 변화를 가 져왔다. 연구에 따르면 기업의 99 % 가 어떤 형 태로든 역량 기반 채용을 활용하고 있고, 동 시에 58 % 는 2030년까지 핵심 직무 역량의 3 분의 1 이상이 변화할 것으로 예상하고 있다. 이제 채용 담당자( AI) 는 현재의 요구 사항을 충족하는 동시에 직무가 어떻게 진화할 지까 지 고려하고 있다.

지원자는 채용팀의 중요한 변화를 파악해 야만 일자리를 잡을 수 있다.

직책의 역할 직무의 개념이 달라지면서 AI 가 직원의 책 임을 바꾸고 있다. AI 는 일자리 환경을 극적 으로 변화시키고 있지만, 많은 사람들이 생각 하는 방식과는 다르다. 일부 기업은 자동화로 인해 많은 직원이 불필요하다고 주장하며 해 고를 단행하고 있다. 인공지능의 급속한 발전 을 이유로 전체 직원의 20 % 에 해당하는 인원 을 감원한 기업들도 많다. 하지만 AI 는 단순히 일자리를 없애는 것이 아니라, 여러 가지 개별적인 업무를 대체하고 있다. 예를 들어, 지원팀 직원은 예전에는 수 십 건의 일상적인 문의를 처리했다. 하지만 이제는 AI 시스템을 관리하며 이런 반복적인 문의를 처리하는 동시에 더 복잡한 문제 해결 에 집중한다.

이런 변화를 업무가 분해되고 있다고 표현 한다. 그러나 많은 기업들이 아직 이런 새로 운 현실에 제대로 적응하지 못하고 있고, 변 화에 맞춰 새로운 체계를 구축하지 못하고 있 는 것이 기업 대부분의 현실이다. 이로 인해 직원들은 더 이상 자신의 직무 설명이나 입사 당시 기대와 부합하지 않는 업무를 하는 경우 도 있다. 동시에 관리자들은 직원들의 기여도 를 평가하거나 인력을 효율적으로 배치하는 방법을 확신하지 못하게 된다. 직책은 직원의 모든 업무를 완벽하게 포괄 하도록 만들어진 것이 아니다. 실제로 직책은 조직도 내에서 직원의 위치를 나타내는 편리 한 약어에 가깝다. 인사 컨설팅 회사의 연구 에 따르면, 기업의 80 % 가 직책을 사용해 직원 의 회사 내 위치를 설명한다. 이 시스템은 수 십 년 동안 잘 작동했지만, 인공지능( AI) 이 등장한 뒤에는 상황이 달랐다. AI 는 업무와 업무 수행 방식을 빠르게 재정의하고 있다. 하버드 경영대학원의 연구 논문에 따르면, 2022 년 말 챗 GPT 가 공개된 이후 구조화되고 반복적인 작업을 요구하는 직종의 채용 공고 는 13 % 감소한 반면, 분석적이고 기술적이거 나 창의적인 업무를 요구하는 직종에 대한 고 용주 수요는 20 % 증가했다. 기업 조직이 전 통적인 직무 구조에 갇히게 되는 것은 의도 적인 설계보다는 오랜 관행을 반영하는 경우 가 많기 때문이다. 조직이 직무 구조를 개편 할 때 단순히 직함이나 기술에만 의존하는 것 이 아니라 실제로 수행되는 업무를 반영하는

표준화된 ' 공통 언어 ' 를 확립하는 것이 핵심 목표다.

역량 중심 채용으로의 전환 AI 는 학위 중심 평가에서 벗어나는 추세를 가속화하고 있다. 도구, 비즈니스 요구 사항, 업무 방식이 빠르게 변화하는 시대에 기업은 더 이상 고정된 학력 지표에만 의존할 수 없 다. 채용 담당자는 지원자가 실무에 필요한 최신 기술과 직무 관련 능력을 갖추고 있는 지 확인한다. 학위는 여전히 중요한 의미를 지닌다. 학위 는 특히 비판적 사고, 의사소통, 전문 지식에 필수적인 기반을 제공한다. 그러나 고용주들 은 지원자가 이런 강점을 업무 환경에서 적용 할 수 있다는 추가적인 증거를 점점 더 요구 하고 있다. 따라서 채용 담당자( AI) 는 직무 설명과 선 발 기준을 더욱 기술 중심적으로 구성한다. 특정 분야의 폭넓은 경험을 요구하는 대신, 기업은 데이터 분석, AI 활용 능력, 클라우 드 컴퓨팅, 사이버 보안 인식, 프로젝트 관리, AI 생성 결과물 해석 능력 등 해당 직무에 필 요한 구체적인 역량을 명시한다. 명확한 기 술 프로필은 기업이 전통적인 경로를 따르지 않은 우수한 인재를 발굴하는 데에도 도움이 될 수 있다.

AI 자격증이 경력 평가 방식을 변화 경력은 여전히 중요하지만, AI 는 그 경력 을 평가하는 방식을 변화시키고 있다. 생성 형 AI, 데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같이 빠 르게 변화하는 분야에서는 최근 검증된 학습 을 마친 지원자가 경력은 많지만 기술이 시대 에 뒤떨어진 사람보다 더 유리할 수 있다. 영 국 고용주의 42 % 가 GenAI 자격증을 소지한 경력이 짧은 지원자를 자격증이 없는 경력 많 은 지원자보다 선호한다고 답한 것도 이런 이 유 때문이다. 이는 검증된 AI 역량의 가치가

얼마나 빠르게 상승하고 있는지를 보여준다.

이는 채용 담당자( AI) 에게 실질적인 시사 점을 제공한다. 경력 연수를 준비 상태의 척 도로 여기지 않는다. 일부 직무에서는 최근 실무 학습 경험을 보여주는 것이 더 유용할 수 있다. 핵심 과제는 주로 이론 교육만 받은 지원자와 학습한 내용을 실제로 적용할 준비 가 되어 있음을 보여줄 수 있는 지원자를 구 분하는 것이다.

검증의 중요성 증대 AI 덕분에 지원자들은 세련된 이력서, 자기 소개서, 포트폴리오를 쉽게 작성할 수 있게 되었다. 하지만 고용주 입장에서는 어떤 자 료를 신뢰해야 할지 판단하기가 더 어려워졌 다. 이런 상황은 고용주에게 있어 기술을 검 증하는 자격증의 가치를 더욱 높일 것으로 예 상된다. 고용주의 95 % 가 마이크로 자격증이 AI, 데이터, 클라우드와 같은 분야에서 실제 경험을 갖춘 지원자를 식별하는 데 도움이 된 다고 답했다. 이는 채용 담당자( AI) 가 면밀 한 검토를 견딜 수 있는 증거를 필요로 하기 때문에 중요하다. 가장 유용한 자격증은 단순히 지식 습득 여 부가 아니라 실제 적용 능력을 평가하는 것 이다. 고용주는 지원자가 무언가를 만들어냈 거나, 실질적인 문제를 해결했거나, 업무와 관련된 프로젝트를 완료했다는 증거를 점점 더 많이 찾는다. 채용팀( AI) 은 이런 점을 채 용 프로세스에 반영한다. 이력서 검토는 실 무 평가, 구조화된 인터뷰, 작업 샘플 과제 등 으로 보완되어야 한다. 이런 혼합형 접근 방 식은 더욱 정확한 채용 결정을 내릴 수 있도 록 해준다.

AI 기술과 함께 인간의 판단력도 평가 AI 활용 능력은 점점 더 일반적인 요구 사항 이 되고 있지만, 특히 비기술 분야에서 AI 를 활용하는 경우 단순히 기술 지식만 보유하는

것으로는 충분하지 않다. 기업은 AI 를 효과 적으로 활용하고, 언제 AI 에 의문을 제기해 야 하는지 아는 사람을 필요로 한다.

AI 가 일상 업무에 더욱 깊숙이 자리 잡게 됨에 따라, 지원자는 결과물을 평가하고, 출 처를 확인하고, 논리적 오류를 찾아내고, 맥 락을 적용할 수 있는 능력을 보여줘야 한다. AI 가 생성한 콘텐츠를 비판 없이 수용하는 지원자는 기술적 숙련도와 관계없이 위험을 초래할 수 있다. 이는 평가 과정에 새로운 단계를 추가한다. 지원자에게 AI 가 생성한 답변을 비판적으로 검토하거나, 결함 있는 분석을 개선하거나, 결정을 내리기 전에 어떤 추가 증거가 필요한 지 설명하도록 요청할 수 있다. 이런 과정을 통해 지원자가 AI 도구를 책임감 있게 사용 하는 데 필요한 판단력과 전문 지식을 갖추고 있는지 확인할 수 있다.

많은 직무에서 중요한 차별화 요소는 지원 자가 시스템을 활용할 수 있는지 여부가 아니 라, AI 의 결과물을 실질적인 비즈니스 행동 으로 전환할 수 있는지 여부가 된다.

역량 중심 채용 AI 는 기술의 유효 기간을 단축시키고 있다. 많은 기업에서 핵심 기술의 3 분의 1 이상이 2030 년까지 변화할 것으로 예상되는 상황에 서, 단순히 채용만으로는 변화에 발맞춰 나갈 수 없다. 실제로 기술 분야 리더의 74 % 는 AI 관련 기술 격차를 해소하기 위해 신규 채용에 만 의존할 수 없다고 인정한다. 이는 역량 중 심 채용이 보다 광범위한 인재 개발 프레임워 크의 일부가 된다는 것을 의미한다.

채용 담당자( AI) 가 직무에 필요한 역량을 파악하는 데 도움이 되는 접근 방식은 기업이 이미 보유하고 있는 기술을 파악하고, 인력 전반의 격차를 찾아내며, 조직에 필요한 미래 역량을 구축할 수 있는 명확한 경로를 제공하 는 것이다. 특히 AI, 데이터, 클라우드와 같이 빠르게 변화하는 분야에서는 외부에서 필요 한 역량을 확보해야 한다. 하지만 직무가 진 화함에 따라 많은 기술은 내부적으로 개발되 고 있다. 가장 성공적인 기업은 역량 중심 채 용과 지속적인 역량 강화 교육을 결합해 직원 들이 직무 변화에 적응할 수 있는 명확한 경 로를 제공하려고 한다.

새로운 채용 경쟁력 AI 는 고용주가 지원자에 대해 알아야 할 사 항을 변화시키고 있다. 기업의 실질적인 역 량을 파악하고, 적용된 기술을 검증하며, 기 존의 지표를 넘어선 잠재력을 알아볼 수 있 는 기업은 우수한 인재를 채용하는 데 유리 한 위치에 서게 된다. 이런 접근 방식의 가 치는 이미 직장 성과에서 확인할 수 있다. 고 용주의 92 % 는 마이크로 자격증을 소지한 신 입 사원이 입사 첫 해에 더 나은 성과를 낸다 고 답했다. 지원자에게도 메시지는 분명하다. AI 기반 노동 시장에서는 과거에 무엇을 배웠는지 보 다 현재 무엇을 할 수 있는지, 그리고 여전히 배우고 있다는 증거가 취업 가능성을 좌우한 다. 고용주에게 채용은 더 광범위한 역량 전 략의 일부가 되어야 한다. AI 는 업무 방식을 변화시키고 있지만, 채용의 과제는 여전히 인 간의 몫이다. 기업의 경쟁력 강화와 혁신을 도울 수 있는 기술, 판단력, 적응력을 갖춘 인 재를 찾는 것이 핵심이다.