대화하는 AI로 미래로 나아가는 면접, 한 걸음 더 나아가다

그리고면접 는 근본적인 변화를 겪고 있습니다: 실제와 같은 합성 음성을 가진 AI 기반 스크리너가 사람 채용 담당자 없이 실시간 양방향 면접을 진행하고 있습니다.

Apriora, HeyMilo AI, Ribbon과 같은 스타트업은 이러한 변화의 선두에 서서 실시간 AI 기반 비디오 인터뷰를 위한 플랫폼을 빠르게 도입하고 있습니다.

이러한 시스템은 인간 채용 담당자를 시뮬레이션하여 후속 질문을 하고, 핵심 역량을 평가하며, 채용 관리자를 위한 구조화된 피드백을 생성합니다.

고용주에게는 채용 프로세스를 간소화하고 지원자에게는 더 많은 유연성을 제공하는 것, 특히 홀수 시간 근무가 큰 이점이 될 수 있는 간호나 트럭 운송과 같은 업종에 종사하는 지원자에게는 더 많은 유연성을 제공하는 것 등 두 가지 목표가 있습니다.

대규모 채용을 진행하는 기업이라면 그 매력은 분명합니다.

하루에 수백 건의 인터뷰를 진행해도 팀에 과부하가 걸리지 않습니다.

토론토에 본사를 둔 리본의 CEO인 아르샴 가흐라마니는 Radical Ventures가 주도한 라운드에서 820만 달러의 투자를 유치했으며, 이러한 문화적 변화를 인정합니다:

"1년 전만 해도 이 아이디어는 미친 짓처럼 보였습니다. 이제는 꽤 정상화되었습니다."

올해 300명 이상의 펠로우를 채용할 계획인 캐나다의 비영리 단체 Propel Impact는 필요성에 따라 AI 면접으로 전환했습니다.

지원서를 작성하고 동문들이 주도하는 면접을 진행하는 기존의 방식은 확장성이 떨어졌습니다.

더 나쁩니다,ChatGPT 는 애플리케이션의 신뢰성을 흐릿하게 만들었습니다.

Propel의 공동 창립자이자 전무이사인 Cheralyn Chok은 다음과 같이 설명합니다:

"모두 똑같았어요. 같은 구문, 같은 패턴이었죠."

이러한 변화를 뒷받침하는 기술은 10년 넘게 개발되어 왔습니다.

2010년대 초반에 단방향 화상 면접을 도입한 HireVue와 같은 플랫폼은 이후 안면 인식과 언어 분석을 이용한 자동 채점 기능을 추가했지만, 시각적 분석은 비판이 일자 2020년에 다시 도입했습니다.

그러나 이러한 시스템은 대체로 정적인 상태에 머물러 있었습니다.

응시자는 나중에 검토할 수 있도록 응답을 기록했지만 실제 상호 작용은 누락되었습니다.

2022년 말 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델이 등장하면서 상황이 바뀌었습니다.

개발자들은 실제로 실시간으로 대화할 수 있는 보다 역동적인 시스템을 구축하기 시작했습니다.

리본은 2023년에 출시되어 8개월 만에 약 400개의 고객사와 계약을 체결했습니다.

구체적인 고객 수는 아직 공개되지 않았지만, 헤이밀로와 아프리오라가 그 뒤를 이어 각각 빠르게 성장하고 있습니다.

헤이밀로의 CEO 사바산 라가반은 다음과 같이 언급했습니다:

"ChatGPT가 처음 출시된 첫해에는 채용 담당자들이 그다지 좋아하지 않았습니다. 하지만 시간이 지나면서 기술이 훨씬 더 좋아졌습니다."

피할 수 없는 결함

AI 면접관의 도입이 증가하고 있음에도 불구하고, AI 면접관의 출시에 문제가 없는 것은 아닙니다.

몇 개의 바이럴 TikTok 클립은 봇이 문구를 반복하거나 기본적인 응답을 잘못 이해하는 등 어색한 순간을 포착했습니다.

특히 공유된 한 동영상에서는 Apriora AI 면접관이 "수직 막대 필라테스"를 설명할 수 없을 정도로 반복하는 모습을 보여주었는데, 이는 음성 모델이 필라테스라는 단어를 잘못 읽은 탓이라고 CEO이자 공동 창업자인 Aaron Wang은 설명했습니다.

왕은 이 문제가 빠르게 해결되었다고 언급하며 이러한 결함은 드물다고 강조했습니다:

"매번 올바르게 처리할 수는 없습니다. 사고 발생률은 0.001% 미만입니다."

프로펠 임팩트의 셰릴린 초크도 다음과 같은 사소한 문제가 발생했다고 보고했습니다.인터뷰 이 문제가 리본의 소프트웨어 때문인지 아니면 후보자 측의 불안정한 인터넷 연결 때문인지는 항상 명확하지 않았습니다.

이러한 경우 세션을 다시 시작하면 대개 문제가 해결됩니다.

한편, AI 기반 투자 플랫폼 FinChat의 창립자인 브래든 데니스(Braden Dennis)는 지원자가 미묘하거나 대본에서 벗어난 후속 질문을 할 때 AI 시스템이 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 현재 대화의 유연성에 한계가 있다는 점을 강조합니다.

그는 이렇게 지적했습니다:

"확실히 매우 일방적인 대화입니다. 특히 지원자가 직무에 대해 질문할 때는 더욱 그렇습니다. 이러한 질문은 AI가 파악하기 까다로울 수 있습니다."

이러한 도구의 개발사들은 안정성 문제를 해결하기 위해 능동 모니터링과 실시간 지원에 투자하고 있습니다.

HeyMilo는 연중무휴 24시간 지원팀을 운영하며 자동화된 알림을 통해 연결 끊김이나 메시지 누락과 같은 문제를 파악합니다.

라가반은 이렇게 말했습니다:

"기술은 실패할 수 있지만 우리는 이러한 코너 케이스를 포착할 수 있는 시스템을 구축했습니다."

리본은 후보자가 지지 버튼을 누를 때마다 CEO에게 직접 알림이 전송되는 유사한 시스템을 갖추고 있습니다.

가라마니가 말했습니다:

"면접은 매우 중요한 문제입니다. 저희는 이러한 문제를 매우 중요하게 생각합니다."

인공지능이 실수하는 모습을 보여주는 동영상이 피해를 주는 것처럼 보일 수 있지만, Ribbon의 CEO인 Arsham Ghahramani는 이를 다르게 보고 있습니다.

그는 이 조롱을 인공지능 인터뷰가 신기함에서 문화적 친숙함으로 전환된 순간으로 보고 있습니다.

잠재적 직원 준비시키기

리본을 사용하여 초기 면접을 진행하는 FinChat은 지원자에게 AI와 대화하게 될 것임을 미리 알려주어 비인격적으로 느껴질 수 있음을 인정합니다.

Dennis는 다음과 같이 언급했습니다:

"완성 링크를 보낼 때 이 링크가 다소 디스토피아적이고 인적 자원에서 '인간'을 제거한다는 것을 알고 있다고 알려줍니다. 그 부분을 놓치지 않고 있습니다."

하지만 비동기식 플랫폼의 특성은 더 넓은 인재 풀에 대한 접근성을 확대하고 자격을 갖춘 지원자를 간과할 위험을 줄이는 등 분명한 이점이 있습니다.

그는 덧붙였습니다:

"AI 링크를 보낸 후 몇 명이 지원에서 탈락한 적이 있습니다. 결국 우리도 AI 회사이기 때문에 그것이 강력한 억지력이 된다면 괜찮습니다."

Propel Impact는 이와 유사하게 투명한 접근 방식을 취하며 다음과 같은 이유를 명확하게 설명합니다.AI 를 채용 프로세스에 활용하고 지원자와의 유대감 및 신뢰감을 유지하기 위해 사람이 직접 진행하는 라이브 설명회를 제공합니다.

Chok이 표현했습니다:

"기업이 계속해서 인간적인 접점을 제공하는 한 이러한 도구는 훨씬 더 자주 볼 수 있을 것입니다."

동시에 규제 당국도 더 많은 주의를 기울이고 있습니다.

AI 도구는 종종 객관적이고 공정한 것으로 마케팅되지만, 이러한 시스템이 지원자를 평가하는 방식과 의도치 않게 편견을 강화하는 것은 아닌지에 대한 우려가 커지고 있습니다.

일리노이주는 이제 기업이 AI가 면접 기록을 분석하고 있는지 공개하고 지원자의 동의를 얻어야 하며, 뉴욕시는 고용주가 사용하는 모든 자동화된 채용 시스템에 대해 매년 편견 감사를 의무화하고 있습니다.

이러한 발전은 채용에서 AI에 대한 면밀한 조사가 불가피한 것이 아니라 이미 진행되고 있음을 시사합니다.

기본 심사 통화 통과하기

아직까지는 AI 면접 도구가 주로 초기 단계의 전형에 사용되지만, 이제는 변화가 시작되고 있습니다.

가라마니에 따르면, 몇 달 전에는 1%에 불과했던 플랫폼 내 면접의 15%가 이제 초기 심사 단계를 넘어선다고 합니다.

이러한 변화는 고용주들이 채용에서 AI의 새로운 활용 사례를 모색하려는 의지가 점점 커지고 있음을 시사합니다.

일부 기업에서는 지원자와 채용 관리자 모두에게 어색하게 느껴질 수 있지만 봇이 처리하면 더 쉬워질 수 있는 보상 기대치나 면접 과정에 대한 피드백 등 민감한 정보를 수집하기 위해 AI 주도 면접을 테스트하고 있습니다.

경우에 따라서는 기술 평가나 2차 면접을 완전히 대체하기 위해 AI를 도입하기도 합니다.

왕은 이렇게 말했습니다:

"실제로 단계를 압축할 수 있습니다. 첫 번째 AI 대화는 '여기서 일할 권한이 있나요?'부터 상당히 기술적인 도메인별 질문까지 모든 것을 다룰 수 있습니다."

하지만 대부분의 벤더는 이러한 도구를 의사 결정자가 아닌 의사 결정 지원 시스템으로 간주합니다.

지금은,AI 의 역할은 최종 채용 결정을 내리는 것이 아니라 구조화된 인사이트를 수집하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

라가반은 결론을 내렸습니다:

"우리는 AI가 채용 결정을 내려서는 안 된다고 생각합니다. 단지 그 결정을 뒷받침하기 위해 데이터를 수집해야 합니다."