🤥AI 면접, 정말 공정할까?
AI 면접, 직접 경험해 보신 적 있으신가요? AI 면접은 영상으로 화상 형태의 면접을 진행하고, 지원자의 답변 내용과 표정, 키워드 등을 AI가 분석해 점수를 매기는 방식입니다. 방식만 보면 사람(면접관)보다 객관적이고 효율적인 평가 도구일 것만 같다는 느낌을 주는데요. 하지만 구직 커뮤니티에서 반응을 얻고 있는 AI 면접 꿀팁 게시물을 살펴보면 몇 가지 문제점이 드러납니다.
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① 답변에 사용되는 ‘단어’가 중요 ② 시선 처리 중요 > 카메라를 응시할 것 (시선이 너무 한 곳에 고정되면 부정행위로 간주) ③ 또렷하고 자신 있는 목소리로 말하고 AI가 알아들을 수 있게 발음에 주의 ④ 주어진 시간을 꼭 채울 것 > 중간에 말을 멈추고 생각하는 것 주의 ⑤ 말하는 속도를 너무 빠르거나 느리지 않게 안정적으로 유지 > 주어진 제한 시간을 다 쓸 것 ⑥ 돌발적인 잡음, 소음의 가능성 없는 환경에서 진행 ⑦ 녹화되는 동안 자연스러운 미소를 계속 유지 |
AI 면접은 비슷한 답변 내용이라도 사용한 단어(키워드)와 표현에 따라 점수 차이가 발생하기 때문에, 더 높은 점수를 주는 단어 위주로 답변할 수 있도록 준비해야 합니다. 이를 위해 스크립트를 미리 작성하는 것이 유리할 수 있지만 보고 읽다가 표정이나 시선 처리가 흔들리는 경우 점수 획득에 더 치명적일 수 있어요. 그래서 일부 합격자는 예상 질문의 스크립트를 외우고 반복 연습하는 것을 추천합니다. 결국 지원자가 자신의 이야기를 하는 것보다는 최대한 AI가 선호할 스타일에 맞춰 답변하는 것이 AI 면접의 합격 비결인 것입니다.
만약 채용 AI의 학습 데이터가 과거 결과에 기반한 경우 더 심각한 문제를 초래합니다. 한 국내 대기업은 AI 면접 시스템이 여성보다 남성 지원자에게 점수를 더 많이 주는 경향을 보여 일시적으로 사용을 중단한 사례1)가 있습니다. 또 다른 기업은 AI 시스템이 특정 대학 출신에게 유리한 결과를 도출해 논란이 되기도 했습니다1). 우리는 AI의 판단을 온전히 믿을 수 있을까요? 판단형 AI가 정말 채용 효율성과 객관성을 담보할까요?
🤖판단형 AI vs 지원형 AI
문제의 본질은 기술이 아닌 방식입니다. AI가 판단하는 순간, 채용은 왜곡되니까요. AI가 정답이 무엇인지를 직접 판단하는 순간, ‘선호하는 프로필’이 생겨납니다. AI는 과거 데이터를 학습하기 때문에 선호도는 날이 갈수록 더 강화될 수밖에 없어요. 이렇게 되면 지원자가 기업별 AI 패턴을 학습해 AI 면접에 임해야 하는 상황이 연출됩니다. 판단형 AI 앞에 지원자(사람)는 철저히 평가받을 대상화가 될 뿐인 것입니다.
반면, 지원형 AI는 지원자의 역량을 판단하지 않습니다. 대신 채용팀이 더 잘 판단할 수 있도록, 맥락을 정리하고 데이터를 빠르게 이해할 수 있는 방식으로 돕습니다.
| 판단형 AI | 지원형 AI |
|---|---|
| 판단을 스스로 수행 | 판단은 사람이, AI는 근거 제공 |
| 분석 항목 : 키워드, 표현, 표정, 시선 및 톤앤매너 | 분석 항목 : 경험, 맥락, 직무 연관성 |
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“전문적 키워드를 활용한 수치가 평균보다 적습니다.” ”긍정적 표현이 평균보다 낮습니다.” |
“협업 경험에 대한 사례가 3건이며 성과는 다음과 같습니다.” ”면접 답변에서 문제 해결을 강조한 사례가 JD와 일치합니다.” |
| 사람이 검증할 수 없는 블랙박스 평가 지원자에게 부담 (AI채용평가 전략화 강요) |
AI는 해석/정리/탐색만 담당 지원자는 자신의 본모습으로 임할 수 있음 |
채용 업무에서 지원형 AI를 탑재하면,
[1] AI의 편향을 통제할 수 있습니다.
AI가 직접 합격과 불합격을 결정하지 않기 때문에, 지원자의 성별이나 학력, 어투, 키워드, 특정 단어의 빈도 등 편향 요소가 결과에 직접 반영되지 않습니다.
[2] 지원자 경험을 보호할 수 있습니다.
AI가 지원자를 평가하지 않기 때문에 지원자는 AI에게 점수 따는 법을 연습할 필요가 없습니다. 즉, 사람답게 나답게 말해도 되는 채용 경험을 보장합니다.
[3] 글로벌 트렌드에도 부합합니다.
미국과 EU, OECD의 2023~2025년 AI 규제 관련 문서를 살펴보면 공통적으로 ‘AI의 자동 점수화’, ‘AI 채용 결정’ 등을 고위험군(high-risk)으로 분류하고 있습니다2),3). 지금 세계는 AI의 판단 금지에 한 목소리를 내고 있는데요. 국제 기준에 가장 잘 부합하는 방식이 바로 지원형 AI입니다.
🧑💼채용팀에게 더 실용적인 지원형 AI
왓타임의 올인원 AI 채용 솔루션, 라운드HR은 지원형 AI를 탑재한 대표적인 채용 솔루션입니다. 라운드HR이 채용팀에게 얼마나 실용적인 도구로 활용되는지 아래 3가지 예시에서 확인하세요!
서류단계 💚 AI 분석 : 점수 말고 근거 데이터 도출
지원자의 이력서·포트폴리오 파일을 라운드AI가 자동 분석한 후, 종합 요약하여 보여줍니다. 지원자의 강점과 약점을 정리하고 자주 사용한 단어 리스트를 제공해 채용 담당자가 지원자 정보를 빠르게 확인할 수 있도록 돕습니다. 직무 적합도 스크리닝 기능은 채용팀이 해당 직무에 대해 미리 조건을 생성해 두면, 조건에 부합하는지 여부를 체크하는 기능입니다. AI 분석 자료를 토대로 지원자에 대한 추가 탐색 여부를 결정할 수 있습니다.
면접단계 💚 AI 추천 질문 : 지원자 역량 검증
라운드HR은 지원자의 경험을 바탕으로 추천 질문을 생성합니다. 실제 면접에서 심화 질문, 후속 질문으로 활용할 수 있는데요. 실제 업무 능력을 확인할 수 있는 깊이 있는 질문으로 기업은 지원자를 더욱 입체적으로 평가할 수 있고, 지원자는 자신의 경험을 더 자세히 설명함으로써 자신감 있게 면접에 임할 수 있습니다.
최종심사 💚 투명한 근거 중심의 의사결정 가능
라운드HR은 면접관들의 점수표와 평가 코멘트를 자동 정리, 요약하여 최종 평가 결과를 생성합니다. 평가 정보를 기반으로 최종 의사결정할 수 있고, 각 지원자에게 맞춤형 피드백 메일을 작성할 수도 있습니다.
출처
- 아웃소싱타임스, [AI 채용] “누가 나를 떨어뜨렸는가, 면접관인가 AI인가”, 2025
- OECD Defining and Classifying AI in the Workplace, 2023
- EU Artificial Intelligence Act, 2024
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