[AI NODAJI 9월] AI가 평가하는 면접과 채용

면접평가를 진행하는 AI를 도입하기 위해 두 가지를 고려했습니다. 첫 번째로, 인공지능이 학습해야 하는 데이터의 요소를 정의했습니다. 사람마다 비언어적인 행동이 채용에 아주 큰 영향을 미친다는 선행연구가 많습니다. 자신있게 말하는지, 신뢰감 있게 말하는지, 침착하게 말하는지 등등 40여가지의 비언어적 요소들이 있습니다. 이 요소들 중 저희가 영상 면접에 적합한 10가지 요소를 추려서 인공지능이 학습하는 데이터의 요소로 정의했습니다.

그 다음, 인공지능이 학습한 요소들을 통해 딥러닝을 진행할 수 있도록 데이터 분류를 진행했습니다. 저희는 앞서 정의했던 10가지의 비언어적 요소들을 기준으로 권위있는 전문가들이 면접 영상들을 평가하도록 했습니다. 기존의 AI 면접 평가 방식이 인식은 AI가 하고 채점을 사람이 하는 방식이었다면, 저희가 하는 기술은 전문가들이 평가한 영상들이 점수가 다르게 나온 요소를 인공지능이 찾도록 딥러닝을 진행했습니다.

여기서 중요한 것은 많은 양의 데이터를 올바르게 분류하는 것이 중요합니다. 이를 위해 동일한 영상을 전문가 분에게 주기적으로 제공하고, 시간이 지나도 영상 평가가 유사할 때에만 AI가 학습하도록 하였습니다. 이러한 방식으로 데이터 품질 관리를 진행했습니다.

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이미지 출처: https://viewinterhr.genesislab.ai

면접 평가와 관련된 선행 업체들 중 이런 업체들도 있습니다. 솔루션에 대한 신념이 강해서 자사의 솔루션이 정답이라고 주장합니다. 이에 대해서 직접 들어보면 말이 되지만 모든 상황에서 타당한 건 아니거든요. 실제 고객사의 니즈나 요구사항을 바탕으로 솔루션을 개선해야 하는데, 끝까지 신념을 고수하는 경우가 있습니다.

저는 기술업체에서는 절대적으로 고객의 소리를 들어야 한다고 생각합니다. 실제로 신념이 강한 분들이 창업을 할 때 ‘우리에겐 이런 멋있는 기술이 있으니 시장이 우리 기술에 맞춰야해!’라는 경우가 있어요. 하지만 결과적으로 시장의 니즈에 맞춰서 기술을 개발해야 합니다.

기술자의 입장에선 자신의 기술이 좋다고 생각할 수 있지만, 시장에서는 그 기술을 필요로 하지 않을 수도 있어요.

일단 해결하고자 하는 문제점을 파악하는 것이 중요하다고 생각합니다. 그리고 그것에 맞는 기술을 자체적으로만 하기보단 외부의 기술 업체들과 협업을 통해 해결할 수도 있습니다. 만약 이러한 영역에 도전하고 있는 외부의 중소기업, 스타트업들과 함께 한다면 서로의 요구사항을 반영하면서 상부상조할 수 있습니다.

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