AI역량검사는 최적 인재를 합리적으로 선발하기 위한 의사 결정의 보조 목적으로 개발되었다.
AI역량검사를 통해 기업에서 채용을 효과적으로 진행할 수 있도록 보조하는 동시에 궁극적으로 역량이 우수한 인재들이 기업에서 많은 가치를 창출하는 것을 돕고자 한다.
AI역량검사는 기업의 채용과 선발을 보조하는 도구이다.
기업 채용에서 선발도구를 사용하는 것은 궁극적으로 최적 인재를 선발하기 위한 목적이며, 실용적인 관점에서 효율적으로 채용 프로세스가 운영되는 것도 중요하다.
채용과 선발 방법은 사회적으로도 중요한 의미를 가지고 있는데, 기업의 선발 방법에 따라 사회 전체가 영향을 받기 때문이다. 많은 기업들이 선발의 효율성을 위해 스펙 중심의 채용을 하고 있으며, 이로 인해 구직자들은 스펙을 만들기 위해 불필요한 시간과 비용을 투자하고 있다. 이처럼 실제 성과와 무관한 스펙으로 채용을 진행하면 사회 전체적인 비용의 낭비가 발생하고, 스펙이 부족한 지원자는 지속적으로 구직에 실패하는 낙인 효과를 만든다.
따라서 스펙이 아닌 역량 중심의 채용 문화를 만들기 위해서는 별도의 준비가 필요하지 않으면서 합리적인 선발의 효과성을 가지고 있는 도구를 사용하는 것이 매우 중요하다.
이와 같은 기존 채용 선발이 가지고 있는 문제의 해결을 돕기 위해 AI역량검사를 기획, 개발하였다.
여러 기업에서 일반적으로 활용되고 있는 선발도구들이 실제로 인재를 효과적으로 선별하고 있는가에 대한 검증 필요성이 대두되고 있다.
대부분의 기업은 기존의 관성에 의한 채용절차에서 크게 벗어나지 못하는 것이 현실이며, 일반적으로는 다음과 같은 전형 절차/형식을 따른다.
일반적으로 각 전형 단계는 조건에 미달하는 지원자를 탈락시키는 허들 방식으로 진행된다.
서류전형은 이력서와 자기소개서를 통해 지원자가 취업 후 성과를 낼지 평가하는 단계이며, 성과에 대한 타당도가 낮은 방법으로 알려져 있다. 특히 훈련/교육 경험, 교육 수준, 학업 성취 등이 낮은 타당도를 갖는다. 하지만, 일반적으로 선발 과정에서 가장 첫 단계로 활용되며, 다수의 인원을 탈락시키는 장치로 활용되고 있다는 점에서 모순점을 드러내고 있다. 이력서, 자기소개서 등의 서류를 위한 불필요한 스펙 쌓기 같은 왜곡된 채용문화는 결과적으로 막대한 사회적 손실을 초래하고 있다.
필기시험 및 인적성 검사는 인지 능력(cognitive ability)의 측정을 목표로 하는 일부 검사 외에는 타당도가 낮으며, 대부분 실증적인 타당도 검증, 특히 국내 환경에서의 검증이 부족하다. 구직자들은 시험 자체에 집중하게 되어 관련된 사교육 시장이 활성화되는 등의 역효과를 유발하고, 결과적으로 천장 효과에 의해 변별도가 낮아지는 상황이 발생하게 된다. 독립된 실증 연구에 따르면 필기시험 및 인적성 검사는 실제 성과에 대한 지표와 상관관계가 매우 낮은 것으로 밝혀졌다 [1, 2].
한편, 실무/임원면접 등의 대면면접은 면접관의 각종 선호와, 지원자의 특정 스펙에 대한 호불호 등에 의해 편향되어 있다고 알려져 있으며, 면접관 간의 평가 결과 또한 상이한 경우가 많아 신뢰도가 낮다고 판단된다 [4-6]. 일반 면접에 비해 구조화 면접1의 타당도가 높다고 알려져 있으나, 기업의 입장에서 현실적인 시간과 비용의 부담으로 작용하며, 결과적으로 소수의 인원에만 면접 기회를 제공하는 상황이 발생한다.
다음은 현재의 일반적인 채용절차/방법에 대해 A사의 채용사례(대졸사원 354명)를 기준으로 실증 연구를 수행한 결과이다 [2].2
구분 | 인적성 Test | 면접점수 | |
---|---|---|---|
면접점수 | 피어슨 계수 | 0.098 | |
P - value | 0.066 | ||
직무성과 | 피어슨 계수 | - 0.086 | - 0.044 |
P - value | 0.105 | 0.407 |
상관관계 정도를 나타내는 피어슨 계수가 모두 0.2 미만이므로 인적성 검사, 면접, 직무성과는 서로 유의한 상관관계가 있다고 보기 어렵다.
가군 | 인적성 검사 | 면접점수 | |
---|---|---|---|
면접점수 | 피어슨 계수 | 0.238 | |
P - value | 0.342 | ||
직무성과 | 피어슨 계수 | - 0.279 | - 0.060 |
P - value | 0.263 | 0.812 |
나군 | 인적성 검사 | 면접점수 | |
---|---|---|---|
면접점수 | 피어슨 계수 | - 0.053 | |
P - value | 0.535 | ||
직무성과 | 피어슨 계수 | 0.006 | - 0.007 |
P - value | 0.948 | 0.938 |
다군 | 인적성 검사 | 면접점수 | |
---|---|---|---|
면접점수 | 피어슨 계수 | 0.153 | |
P - value | 0.093 | ||
직무성과 | 피어슨 계수 | - 0.082 | - 0.112 |
P - value | 0.367 | 0.218 |
라군 | 인적성 검사 | 면접점수 | |
---|---|---|---|
면접점수 | 피어슨 계수 | 0.286 | |
P - value | 0.013 | ||
직무성과 | 피어슨 계수 | - 0.203 | - 0.020 |
P - value | 0.080 | 0.867 |
라군의 인적성-면접의 피어슨 계수만 0.2보다 크고, 나머지는 모두 유의한 수준의 결과를 보이지 않는다.3 결론적으로 학교 수준과 인적성 검사, 면접, 입사 후의 직무성과는 서로 유의한 상관관계가 있다고 보기 어렵다.
과거에도 OO기관의 신입사원 선발제도 유효성에 대한 실증 연구에서 필기시험, 인적성 검사, 최종면접은 모두 입사 후의 인사고과/조직몰입/직무만족과 유의한 상관관계를 나타내지 않는다고 발표된 사례가 있다 [3].
상관관계 분석 | 필기시험 (N=65) | 인적성검사 (N=43) | 최종면접 (N=271) |
---|---|---|---|
인사고과 | -0.42555 | 0.00265 | -0.02224 |
조직몰입 | 0.00431 | 0.05194 | 0.14649 |
직무만족 | -0.00740 | -0.00631 | 0.04371 |
이직의도 | 0.12466 | -0.16800 | -0.05718 |
… 지난 1년간 취업을 위해 준비 중인 항목을 물어봤다. 그 결과 직무관련 자격증(17.0%)을 준비했다는 의견이 1위로 꼽혔고, 인턴십·직무 경험이 9.8%, 공인시험 등 전문자격 준비가 9.3%로 2, 3위로 나타났다. 이어 NCS·인적성 검사(8.3%), 공인영어말하기점수(7.5%), 공인어학점수 (7.0%), 코딩(6.1%), 디지털· 컴퓨터 활용 능력(5.7%), 비대면 채용 전형 준비(5.2%) 등이 있었고, 이 외에도 유튜브, SNS 등 운영(4.4%), 제2외국어(4.2%), 전공준비 (4.1%), 고시준비(3.2%) 등을 준비했다는 응답자도 보였다. …
출처 뉴시스 기사 바로가기
AI역량검사가 기존 채용의 절차를 완전히 대체하거나 기존 채용의 문제점을 완전히 해결할 수 있는 접근은 아니며, 기존의 비효율적인 방식을 개선하고, 효과성을 보완하고자 하는 접근이다.
즉, 합리적인 인재 선발을 위하여 서류, 학력, 인적성 등의 정보뿐만 아니라 지식, 스펙에서 드러나지 않은 비인지 영역에 해당되는 긍정성, 적극성, 전략성, 관계력, 실행력 등의 속성적 성과역량을 추가로 고려하는 것이 AI역량검사의 핵심이다.
AI역량검사는 최적 인재 선발, 그리고 실용적 관점에서 채용 프로세스 절차의 축소를 통한 효율성 제고, 사회적 관점에서 스펙 중심의 채용 관행을 역량 중심의 채용으로 변화시키는 것을 목적으로 한다.
AI역량검사는 하나의 도구로 다양한 특성을 측정하는 방식을 취하고 있다. 이를 통해 성과를 창출하기 위한 여러 가지 역량을 동시에 고려하고, 동시에 높은 타당도를 제공하는 것을 목표로 한다.
이러한 목적, 목표를 달성하기 위한 방법은 다음과 같다.
최적 인재 선발을 위해 AI역량검사는 여러 채용 전형의 측정 목표를 통합하여 하나의 도구로 응시를 할 수 있도록 개발하였다.
역량이나 태도의 측정, 인지능력이나 정신운동능력의 측정, 면접 영상의 제공 등을 하나의 도구로 통합하였다. 이를 통해 여러 채용절차를 통해 확보할 수 있는 데이터를 짧은 시간에 대규모로 얻을 수 있다. 이와 같은 방식은 허들 방식으로 채용을 진행할 때 발생할 수 있는 최적 인재의 모수 축소를 방지하는 효과를 제공한다. 또한 기업별로 실제 채용과 관련된 실증 데이터를 기반으로 커스터마이징 할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 개별 기업에서 요구하는 특성과 환경적인 영향에 의한 요소를 미리 고려할 수 있다. 이는 기존 인적성 검사가 획일화된 기준을 통해 선발하는 것과 차이가 있다. 또한 누적된 데이터를 통해 기업은 지속적으로 선발의 효과성을 검증하고 더 나은 기준을 확립할 수 있다.
이러한 AI역량검사의 도구 통합은 실용적 관점에서 여러 단계의 채용 프로세스를 축소하는 것을 돕는다.
기업은 동일하거나 더 낮은 비용으로 효과성이 높은 도구를 통해 후보자를 선발할 수 있다.
특히 서류나 인적성 검사를 완전히 대체하는 방식으로 채용 프로세스를 설계하는 것이 바람직하다.
그리고 AI역량검사는 이와 같이 축소된 프로세스임에도 불구하고 높은 타당도를 유지하고 있다.
… AI역량검사 도입으로 보다 깊이 있는 대면 면접이 가능해졌다. 자기소개, 입사 후 포부 등과 같은 기초적인 공통 질문들은 온라인 AI역량검사를 통해 사전에 확인하고 있기 때문이다. 면접 영상을 검토한 뒤 실제 대면 면접에 할당된 시간 동안 각 지원자에 대해 더욱 깊이 있는 면접을 진행할 수 있게 되었다. 이는 자연스럽게 선발 정확도 향상으로 이어졌다. 현업 평가자들의 반응 역시 지원자들을 영상으로 미리 만나보고 이야기 하는 모습을 확인한 뒤 면접을 진행할 수 있어 좋았다고 전하고 있다.
서류전형과 인적성검사를 AI역량검사로 통합 운영하고 있으며, 향후 AI역량검사 데이터를 축적, 보완하여 채용 단계를 줄이고 효율을 높이는데 활용할 예정이다. …
… AI역량검사 전면 도입, 처음에는 도전과 같은 일이었다. 하지만 신뢰도 확인을 위해 실무진이 직접 평가한 내용과 AI역량검사 결과를 비교했을 때 상당히 유사한 결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 실제 하반기 채용에 활용해 본 결과 효과에 대한 신뢰도 커졌다.
AI역량검사 도입 이후 채용 프로세스도 크게 바뀌었다.
기존 ‘서류 심사–실무 면접–임원 면접’ 방식에서 현재는 서류 단계에서 인사팀이 지원서와 AI역량검사 결과를 함께 검토한 뒤 실무 면접 없이 바로 최종 면접을 진행한다. …
… AI역량검사는 지원자의 기본적인 성향, 장점과 강점뿐만 아니라 조직적합성, 성장가능성에 대한 예측 정보를 제공한다. 처음에는 AI역량검사에 대한 현업 면접관의 신뢰가 높지 만은 않았다. 하지만 면접전형이 시작되고 난 뒤, AI역량검사에 대한 내부적인 신뢰는 점점 견고해졌다. AI역량검사 결과에서 제공되는 역량 지표와 추가 확인이 필요한 강점, 약점에 대한 가이드 질문이 깜짝 놀랄 정도로 잘 맞았기 때문이다.
특히 부장급 면접관들은 사전에 AI역량검사 영상을 모두 돌려본 뒤, 지원자의 기본적인 성향을 파악하고 추가 질문을 미리 준비할 정도로 열정을 보이고 있다. 영상을 미리 보고 진행한 면접의 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 면접의 깊이나 시간 활용 측면에 큰 메리트가 있었기 때문이다.
AI역량검사를 활용한 2018 하반기 공채에서는 1,500명의 지원자를 심층적으로 검토했고, 500명의 우수 지원자를 선발하여 대면 면접을 진행했다. 면접 대상자 선정 오류도 현저히 낮아졌으며, 면접의 깊이도 달라졌다. …
AI역량검사는 채용의 개선을 통해 사회에 중요한 의미와 가치를 제공하고자 한다.
서류전형으로 발생하는 스펙에 대한 사회의 과도한 관심과 낭비를 방지하고자 한다. 특히 역량을 중요한 판단 기준으로 하여 구직자들에게 자신의 잠재된 역량을 인정받고 취업할 수 있는 기회를 만들어 주고자 한다.
AI역량검사는 온라인에서 자동화된 통합 운영으로 모든 지원자에게 동등한 응시 기회를 제공한다. 이는 서류에서 탈락하는 지원자들의 심리적 부담과 박탈감을 해소할 수 있도록 돕는다. 또한 온라인 영상 면접을 통해 구직자들이 자신의 역량과 특별함을 발휘할 수 있는 기회를 늘려준다. AI역량검사는 모든 지원자들의 응시결과와 함께 면접 영상까지 기업에 제공한다.
결과적으로 기존의 채용 방식에서 자신의 의견을 게재할 기회조차 박탈당하던 대다수의 구직자들에게 공평한 기회를 부여한다는 가치를 제공할 수 있다.
동시에 기업은 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이 절감 효과는 기업이 지원자들을 심층적으로 관찰할 수 있는 여분의 시간과 기회를 제공한다. 이를 통해 기업은 우수하고 적합한 인재를 선발하기 위한 노력을 추가할 수 있다.
AI역량검사는 학습을 통해 얻어지는 지식, 스펙이 아니라 성과에 영향을 주는 역량의 측정을 목표로 하며 이를 통해 사교육 등으로 인한 사회적 비용의 낭비를 줄이고, 구직자들이 자기 자신의 내면과 강점을 충분히 관찰할 수 있는 기회를 제공하고자 한다.
참고로 현재 AI역량검사를 사용하는 기업에서는 AI역량검사를 기존 인적성 검사를 대체하는 목적으로 많이 활용하고 있다.
OO는 ‘2021년 직원 공개 채용’을 실시한다. 모집부문은 OO 직무다. 지원자격은 OO학위 이상 소지자 중 대학 취득학점이 평균 O.O점(O.O점 기준)이고 공인어학성적 기준 점수(OO 기준 OO점)를 충족하는 사람이다.
석사학위 이상 소지자, 사무능력 우수자, 영어, 중국어 능통자, 방송 경력자 등을 채용에서 우대한다. 전형 과정은 서류접수, AI역량검사, 논술 심사, 면접심사, 최종 합격 순으로 진행된다.
… 다른 기업의 인적성을 대비할 때 시중에서 파는 문제집을 엄청 많이 풀거든요. 저도 한 7~8권 풀었던 거 같아요. 언어, 수리, 이런 걸 풀면서 ‘아, 이걸 통해서 기업이 나를 제대로 평가할 수 있을까, 내가 갖고 있는 역량을 찾아줄 수 있을까’ 고민을 많이 했던 거 같아요.
그런데 AI역량검사는 제시된 상황에서 저를 보여주는 거고, 저는 그게 참 좋았어요. ‘아, 나는 이런 상황이라면 정말 잘할 텐데’, 그런 거를 AI역량검사에서 다른 인적성 보다 더 잘 찾아준다고 생각합니다. …
… AI역량검사는 정말 객관적인 시험이라고 생각해요.
대면면접 같은 경우에는 면접관의 주관이 너무 많이 개입이 되다 보니 어떻게 나를 포장해야 할지 고민을 많이 했었는데, AI역량검사는 있는 그대로 나를 보여주면 되니까 부담이 적었던 거 같아요.
아무래도 여자이다 보니 면접관들이 ‘여자는 적극적이지 못하고 소극적일 것이다’, 약간 편견, 선입견 같은 것이 있는 것 같았어요. 그런데 AI역량검사에서는 그런 편견 같은 게 없으니까 제가 ‘이렇게 적극적이고 사람 만나는 걸 좋아한다’ 이런 걸 많이 잘 어필할 수 있었어요. …
… 제가 면접을 갔었던 IT대기업에서는 제가 비전공자인 것을 가지고 계속 물어뜯더라고요. 근데 반면에 AI역량검사 같은 경우는 매우 객관적이잖아요.
제가 얼마나 능력을 갖고 있는지 AI역량검사의 게임과 문항들을 통해서 저를 그대로 드러낼 수 있다고 생각했어요. 그래서 내가 컴퓨터학과를 나오지 않았지만, 실제로 컴퓨터학과를 나온 애들보다 컴퓨팅 사고력이 더 높고, 그들보다 적극성이 높은 것이 객관적으로 증명되었어요. 그리고 AI역량검사를 거친 후의 면접은 제가 나온 과에 대한 의심보다는 제가 앞으로 얼마나 더 잘할 수 있는지, 그런 발전적인 방향으로 면접이 진행된 거 같아 훨씬 더 의미 있는 면접이었다고 생각합니다.
덧붙여서 지금 저를 보면 아시겠지만, 제가 추구하는 어떤 스타일이나 가치관이 있기 때문에 저는 제가 원하는 대로 입고, 원하는 대로 머리를 해요. 한국 사회에서는 제 실력보다는 그런 겉모습으로 판단하는 경향이 있어요. AI역량검사는 제 겉모습보다는 제가 실제로 가진 역량만으로 평가해 주었기 때문에 제가 좀 더 수월했어요. 면접에서도 의심의 눈초리를 받는 게 아니라 그 객관적인 지표를 베이스로 하고, 그 위에서 좀 더 건설적인 방향을 논의할 수 있다는 게 저는 정말 재미있다고 생각했습니다. …
… 제가 대구 사람이라서 사투리가 조금 있는 편인데, 사투리보다는 뭔가 말을 할 때에 말실수나 발음이 뭉겨지는 거를 최대한 피하려고 표준어를 쓰려고 했어요. 그렇지만 사람이 긴장하다 보면 사투리가 튀어나올 수밖에 없잖아요. 하지만 제가 사투리를 많이 써도 합격한 걸 보면 그렇게 중요한 것 같지는 않아요.
저 같은 경우는 지방에 살다 보니 직무적성 검사를 보러 서울까지 가는 게 굉장히 부담스러웠거든요. 시간도 부족하고, 돈도 부족하고. 그런데 AI역량검사 같은 경우에는 집이나 학교, 도서관, 카페 같은 곳에서도 쉽게 검사를 볼 수 있어서 굉장히 좋은 것 같아요.
자기 스펙이 좀 안 좋아도, 학벌이 안 좋아도, 사투리를 써도 AI역량검사는 자기를 보여주는 거니 준비를 열심히 하고, 자신을 믿고, 그렇게 응시하면 누구든 합격할 수 있다고 생각해요. …
… 저는 AI역량검사라는 게 나와서 너무 좋았고, 원하는 시간대에 원하는 장소에서 내가 가장 편안한 마음으로 실시할 수 있어서 가장 좋았어요. 그리고 이직하고 싶어서 재직 중에도 AI역량검사를 응시해야 했던 적이 있었는데, 그때 도저히 시간이 안 나서 새벽 3시에 본 적도 있었거든요. 원래 이직할 때는 휴가 쓰고 하는데, 내가 원하는 시간대를 정해서 원하는 장소에서 볼 수 있어서 정말 좋았어요.
대면면접에서는 면접관의 태도와 말투를 통해서 영향을 받는 게 없지 않았는데, AI역량검사에서는 그런 게 전혀 없잖아요. 그래서 가장 편안한 마음으로 나를, 환경적인 제약 조건없이 진정한 나를 보여 줄 수 있는 AI역량검사여서 저는 대부분의 기업이 이 AI역량검사를 도입했으면 좋겠어요. …
… 저는 AI역량검사 같은 경우는 정말 자기 자신 그대로를 보여주는 면접이라고 생각해서 AI역량검사가 많아졌으면 좋겠다 생각하고요. 사실 필기시험 같은 것도 중요하지만 거기에 시간과 돈을 투자하는 것보다 이 회사의 AI역량검사를 보면서 내가 누구이고, 이 포지션에 내가 정말 적합한 사람인지를 보는 게 더 중요한 거 같아 AI역량검사를 긍정적으로 생각하고, 앞으로 더 많아졌으면 좋겠다고 생각합니다.
취준생들이 AI역량검사를 응시해서 만약에 그 검사에서 떨어졌다면 ‘아, 내가 이 포지션과는 성향이 그렇게 맞지 않는 사람이구나’라고 한 번쯤 생각해 보면 좋을 것 같아요. 그리고 AI역량검사를 정말 솔직하게 응했을 때 붙는다면, ‘아, 내가 이 포지션에서 나의 역량을 조금 더 펼칠 수 있구나’, 그런 생각을 하면 좋겠다는 생각을 해봅니다. …
AI(인공지능) 기술을 활용한 검사/채용 솔루션은 미국을 중심으로 여러 제품이 개발되어 넷플릭스, 월마트, 유니레버 등 글로벌기업에서 활발하게 활용되고 있다.
과거에는 인적성과 직무 능력 파악을 위해 정답이 있는 퀴즈, 심리학 기반의 자기보고 형식을 사용했으나, 최근에는 허위/과장 응답을 방지하고 객관성을 높이기 위해 게임 형식을 채택하고 있다.
솔루션 (국가) |
역량검사 | 이력서 자소서 분석 |
영상 면접 |
AI(인공지능) 기술 활용 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
게임 | 퀴즈 | 자기 보고 |
기반 | 데이터 분석 |
커스터 마이징 |
텍스트 (이력/답변) |
시각 | 음성 | |||
AI역량검사 (한국) |
O | X | O | 뇌신경 과학 (성과역량 기반) |
X | O | O | O | X | O | O |
HireVue (미국) |
O | X | X | 산업/조직 심리학 |
X | O | O | O | O | O | O |
Pymetrics (미국) |
O | O | X | 뇌신경 과학 | X | O | O | O | X | X | X |
Harver (미국) |
O | O | O | 산업/조직 심리학 (HEXACO, OCAI) |
X | O | O | O | O | X | O |
SHaiN (일본) |
X | X | X | 구조화 면접 | X | O | O | O | O | O | O |
VERVOE (호주) |
X | O | O | 산업/조직 심리학 |
X | O | O | O | X | X | X |
표 8에 정리된 주요 솔루션들이 AI(인공지능) 기술을 활용하는 방식은 다음과 같다.
… 유니레버는 “지원자는 늘었지만 인공 지능 덕분에 채용 과정은 더 빠르고 정확해졌다”고 평가했다. 앤디 맥앨리스터 임원은 “인공 지능 방식으로 채용된 학생들은 과거 내가 손으로 직접 뽑은 학생들보다 더 우수하거나 최소한 같은 수준”이라고 말했다.
채용 과정이 보다 공정해진다는 장점도 있다. 맥앨리스터는 “채용 담당자는 자신의 경험에 비추어 지원자를 평가하는 경향이 있기 때문에 편견이 개입될 여지가 있고, 무의식적으로 자기가 면접을 한 학생을 지지하기도 한다”고 말했다. 물론 사람이 알고리즘을 설정하기 때문에 편견이 완전히 배제될 수는 없지만 객관화된다는 것이다. …
출처 중앙일보 기사 바로가기
… 다음 단계로 직무 능력을 파악하기 위해 고안된 온라인 게임을 한다. 스트레스를 받는 상황에서의 집중력 및 기억력을 평가한다. 특정 질문에 대답하는 모습을 각자 동영상으로 촬영해 제출하면 AI가 이를 분석해 최종 면접 대상까지 걸러낸다. 질문에 대답하는 속도, 표정, 목소리 톤 등을 종합적으로 판단해준다. 긍정적이거나 부정적인 단어를 얼마나 사용하는지도 분석한다. 유니레버는 이 전형을 모두 통과한 합격자를 대상으로 최종 대면면접을 본다. 지원자의 초기 평가에 드는 수고를 AI가 덜어준다. …
출처 한국경제 기사 바로가기