AI역량검사는 최적 인재를 합리적으로 선발하기 위한 의사 결정의 보조 목적으로 개발되었다.
AI역량검사는 현행 채용절차의 문제점을 개선할 수 있는 실행 가능한 대안을 제시하려 한다.
채용절차 | 문제점 |
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서류전형 |
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필기시험 인적성 검사 |
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대면 면접 |
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AI역량검사가 제시하는 대안 |
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AI역량검사의 올바른 활용을 통해 기업, 구직자, 사회에 제공하려는 가치는 다음과 같다.
대상 | 제공 가치 |
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기업 관점 |
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구직자 관점 |
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사회적 관점 |
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미국 노동부의 채용 검사 활용에 대한 가이드에서 제시하는 기준과 비교할 때 AI역량검사는 높은 수준의 정확도를 제공하며, 실제 채용에서 효용도가 매우 높게 활용될 수 있다 [8, 10].
13개 기관의 재직자 검사와 평가 결과 | 표본 수 (N) |
세부 역량 / 수정 상관계수(r) | ||||
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신뢰 | 전략 | 관계 | 가치 | 조직적합 | ||
교정 상관계수의 메타분석 결과 | 1,394 | 0.38 | 0.32 | 0.30 | 0.28 | 0.31 |
교정 상관계수를 메타분석한 결과가 0.28에서 0.38 사이의 값을 가지며 모두 0.2보다 크며, 성과역량 검사의 준거 타당도가 높은 수준임을 확인할 수 있다.
소통역량 검사는 소통과정에서 발생하는 관찰 가능한 특징을 분석하여 지원자의 소통역량을 예측하는 검사이다.
정확도 수치 | 긴장수준 | 67% | 의사전달능력 | 72% |
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자신감 | 76% | 감정전달능력 | 71% | |
호감도 | 72% | 신뢰감 | 69% |
동영상을 이용한 사람 판단에서의 불확실성을 고려할 때, 의미있게 높은 수준의 정확도를 보이며 선택한 하위 요인에 대해 변별력이 높다고 판단할 수 있다.
13개 기관의 재직자 검사와 평가 결과 | 표본 수 (N) | 종합점수 | Multiple R |
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교정 상관계수의 메타분석 결과 | 1,394 | 0.42 | 0.64 |
교정 상관계수를 메타분석한 결과가 0.42과 0.64의 값을 가지며 모두 0.35보다 크다.
이에 따라 AI역량검사 종합점수의 준거 타당도는 실제 채용에서 효용도가 매우 높게 활용할 수 있는 수준임을 확인할 수 있다.
AI역량검사는 개별 기업의 환경과 인재에 대한 관점 등의 차이에 따라 성과의 기준과 중요 역량이 다를 수 있으므로 각 기업의 특성에 보다 적합한 분석을 돕기 위해 커스터마이징 기능도 제공한다.
구분 | 요인 | 수정 상관계수 (N=142명) |
정확도 (상/하위 25%를 고/저 성과자로 구분) |
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커스터마이징 전 | 종합점수 | 0.595 | 분류 정확도 63% 민감도 60% 특이도 66% |
커스터마이징 후 | 커스텀 종합점수 가중치, 응답패턴 커스터마이징 | 0.762 | 분류 정확도 76% 민감도 74% 특이도 79% |
커스터마이징을 통해 준거 타당도의 기준이 되는 교정 상관계수가 0.595에서 0.762까지 향상되고, 고/저 성과자에 대한 분류 정확도는 63%에서 76%로 향상되는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 커스터마이징을 이용하여 개별 기업에 적합한 역량평가 모델을 구축하고 효용도 높게 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.