채용부터 평가까지, 인사관리 안으로 들어온 AI

작성일   |    2026.08.10 조회   |   187 작성자   |   총관리자
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채용부터 평가까지,인사관리 안으로 들어온 AI 기업에서 AI가 일하는 장면은 이제 낯설지 않다. 생산 설비에서는 불량을 찾고, 연구개발 부서에서는 데이터를 분석하며, 고객 접점에서는 문의 응대와 상담을 보조한다. AI 적용 사례가 비교적 많이 축적된 영역이다. 그런데 최근에는 기업 운영의 또 다른 축에서도 AI 활용이 확대되고 있다. 바로 사람과 조직을 관리하는 영역, 인사관리다. 인사관리라고 해서 거창한 장면부터 떠올릴 필요는 없다. 실제 현장에서 AI는 인사 업무를 통째로 대체하기보다 반복적이고 정형화된 일을 덜어주는 방식으로 활용되고 있다. 채용 공고 초안을 만들고, 지원자를 분류하고, 면접 일정을 조율하고, 직원 교육을 추천하며, 인사 관련 문의에 답한다. 인사 담당자의 업무 일부가 AI 시스템 안으로 옮겨가고 있는 셈이다. 마이다스그룹의 HR 테크 기업 마이다스인이 출시한 ‘에이치닷 채용 에이전트’ 사례는 이런 흐름을 보여준다. 채용 조건을 입력하면 공고 생성, 전형 설계, 운영, 분석까지 채용 과정을 자동화하는 방식이다. 마이다스그룹은 기존 6주 걸리던 채용 과정을 AI 에이전트 도입 후 3주로 단축했다고 밝혔다. 또한 AI 채용의 역할을 ‘사람을 대신해 뽑는 기술’보다 채용 담당자 의 반복 업무를 줄이고, 지원자 경험에 더 집중 하도록 돕는 방식으로 설명했다. 결국 AI가 모든 것을 결정한다기보다, 사람이 판단하기 전까지의 복잡한 과정을 줄여주는 셈이다. AI 인사관리의 흐름은 채용에서 끝나지 않는다. 입사한 직원들이 업무에서 AI를 어떻게 활용하도록 만들 것인가도 중요한 과제가 되고 있다. 최근 국내 기업들의 움직임을 보면 AI 교육은 단순한 사내 강의를 넘어, 직원이 직접 업무 개선 도구를 만드는 방식으로 확장되고 있다. 이런 흐름은 AI가 '써보면 좋은 도구'에서 '성과를 만들어야 하는 업무 방식'으로 이동하고 있음을 보여준다. 초기에는 직원들에게 생성형 AI나 사내 AI 서비스를 제공하는 것만으로도 변화처럼 보였다. 하지만 이제는 AI를 썼는가보다 업무가 얼마나 달라졌는가가 중요해지고 있다. 회의록을 자동으로 정리했다면 시간이 얼마나 줄었는지, 고객 문의를 분류 했다면 응답 품질이 좋아졌는지, 품질 데이터를 분석했다면 불량 원인을 더 빨리 찾았는지 확인해야 한다. 다만 AI 활용을 KPI에 넣는 순간, 직원들은 AI를 정말 필요한 곳에 쓰기보다 보여 주기 식 과제를 만들 수도 있다. 모든 업무에 AI를 붙이는 것이 능사는 아니다. 엑셀로 충분한 일을 굳이 AI 에이전트로 만들 수도 있고, 사람이 한번 확인하면 될 일을 복잡한 자동화 절차로 돌릴 수도 있다. 그래서 AI 활용 성과를 평가할 때는 단순한 AI를 썼는가보다업무가 실제로 나아졌는가를 살펴봐야 한다. AI가 인사관리 안으로 들어오면 인사팀이 하는 일은 분명 달라진다. 채용 공고 초안 작성, 지원자 분류, 일정 조율, 교육 추천, 단순 문의 응대 같은 일은 점점 자동화될 수 있다. 반복 업무가 줄어드는 만큼 인사 담당자는 더 중요한 일에 시간을 쓸 수 있다. 그러나 중요한 일이 사라지는 것은 아니다. 오히려 설명해야 할 일이 늘어난다. 왜 이 지원자가 다음 전형으로 넘어갔는지, 왜 이 직원에게 특정 교육이 추천됐는지, 왜 이런 평가 자료가 만들어졌는지 확인해야 한다. AI가 만든 결과를 그대로 전달하는 것만으로는 충분하지 않다. 특히 채용이나 평가처럼 개인에게 직접적인 영향을 주는 영역에서는 더욱 그렇다.
경험이 많을수록 AI를 잘쓴다
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