생성형 AI가 구직 활동에 도움을 줄 수 있지만, 진짜 역량과 인간적인 접근이 여전히 더 중요하다.

기술 채용 시장이 사실상 정체 상태에 접어들면서 기업들은 생성형 AI를 활용해 구직자를 선별하거나 저연차 직원을 대체하기 시작했다. 일부 기업은 면접 단계에서도 AI 기술을 도입하고 있으며, 그 결과 IT 분야의 구직 시장은 그 어느 때보다 복잡해졌다.

2024년 4월, 채용 활동은 2020년 코로나19 초기를 제외하면 10여 년 만에 가장 느린 속도를 기록했다. 비영리단체 ISC2(국제정보시스템보안인증컨소시엄) 조사에 따르면, 이는 전 산업군에서 공통적으로 나타나는 현상이다.

아웃플레이스먼트 전문업체 챌린저, 그레이 앤 크리스마스는 최근 발표한 보고서에서 기술 업계와 연방 정부 기관이 AI 기반 인력 구조 조정, 경제적 압박, 프로그램 종료 등의 영향으로 가장 많은 인력 감축을 주도하고 있다고 분석했다.

이러한 상황에서 많은 기업이 AI가 일부 직무를 대체할 수 있을지 지켜보는 입장을 취하고 있으며, 이에 따라 채용 보류 사례도 증가하고 있다. 브루킹스연구소의 최근 보고서에 따르면, 기술 인력이 고숙련자일수록 AI 기술에 의해 직무가 대체될 가능성이 더 크다는 결과가 나왔다.

글로벌 인재 채용 기업 로버트 하프(Robert Half)는 최근 미국 내 근로자 약 1,000명(그중 기술 인력 144명)을 대상으로 설문조사를 실시했다. 조사 결과, 기술 인력 중 35%는 ‘자신의 역량과 일치하는 직무를 찾는 것’을 가장 큰 도전 과제로 꼽았다. 또한 30%는 면접 준비, 약 20%는 눈에 띄는 지원서 작성에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.

생성형 AI, ‘보조 도구’로 전략적으로 활용해야

로버트 하프 운영 총괄 사장 조지 덴링거는 Computerworld와의 인터뷰에서 생성형 AI를 활용한 구직 전략에 대해 다음과 같이 조언했다.

덴링거는 “지원자는 생성형 AI를 통해 맞춤형 문장 구성, 오타 및 문법 오류 교정, 산업별 용어 적용, 기술적 성과의 명확한 전달이 가능하다”며, “단, 이를 자신의 경험을 바탕으로 진정성 있게 활용해야 한다”라고 강조했다.

이어 “AI는 회사 조사, 직무 검색 범위 좁히기, 지원서 및 이력서 맞춤화, 링크드인 등 SNS 계정 최적화 등의 반복 작업을 간소화하는 데 유용하며, 자신에게 적합한 기술 스택을 사용하는 회사 탐색에도 도움을 준다”라고 전했다.

또한 “일부 구직자는 AI를 활용해 면접 예상 질문 파악, 가상 면접 시뮬레이션, 답변 정리 등의 연습을 통해 자신감을 높이고 더 명확하게 의사 표현할 수 있도록 준비하고 있다”라고 설명했다.

생성형 AI 오용 사례와 윤리적 우려

덴링거는 생성형 AI 사용에서 흔히 발생하는 실수로 실시간 면접 중 AI 도구 사용을 꼽았다. 실시간 면접에서 AI의 도움을 받는다면 윤리적 문제를 야기할 수 있다. 덴링거는 고용주가 이 문제를 인지했다면 해당 지원자를 제외시킬 수 있다고 경고했다.

또한 “일부 지원자는 AI가 추천하는 용어나 직무 설명을 이해 없이 그대로 복붙해 이력서를 작성하는데, 이는 면접 중 설명이 불가능한 경우를 낳아 신뢰를 잃을 수 있다”라고 지적했다. 덧붙여 “AI로 부풀린 경력으로 채용돼도 실제 업무를 수행하지 못해 조기 이직이나 성과 부진으로 이어질 수 있다”라고 밝혔다.

정답은 ‘인간적인 접근과 경험 기반의 표현’

덴링거는 “생성형 AI는 구직 과정에서 개인적 통찰과 경험을 보완하는 도구로 활용해야 하며, 최종 결과물은 반드시 사람의 손길이 닿아야 한다”라고 강조했다.

채용 담당자 대부분은 AI가 생성한 문서 여부를 쉽게 인지할 수 있다. 덴링거는 “지원자는 자신의 실무 경험, 기여한 시스템, 이끈 팀, 해결한 문제, 발전 중인 역량을 명확하게 표현해 AI가 흉내 낼 수 없는 고유 역량을 드러내야 한다”라고 설명했다.

또한 로버트 하프의 자체 조사에 따르면 82%의 채용 담당자가 AI가 생성한 지원서 여부를 구별할 수 있다고 응답했다며, 이는 구직자가 생성형 AI를 더욱 신중하게 사용해야 할 이유라고 전했다.

자신의 역량과 일치하는 직무를 찾는 방법

덴링거는 “기술 직무를 찾을 때는 자신의 강점과 수요 직무를 매칭하는 것이 우선이며, 이는 금융, 의료 등 다양한 산업군의 기술 기반 역할에도 해당된다”라고 설명했다. 생성형 AI는 이를 위한 출발점이 될 수 있지만, 특정 산업이나 직무에 편협하게 국한되지 말고 폭넓게 탐색할 것을 권장했다.

또한 “과정 수료 및 자격증은 특히 빠르게 변화하는 분야에서 유용하나, 현장 경험과 병행될 때 가장 효과적”이라고 강조했다. 여기에 더해 개인 프로젝트, 인턴십, 해커톤, 오픈소스 기여 등은 채용 담당자에게 큰 인상을 남길 수 있다고 덧붙였다.

마지막으로 덴링거는 “현재 기술 시장은 디지털 전환에 대한 적응력과 지속적인 학습에 대한 의지가 요구된다”며, “생산성과 ROI를 높이는 기술 역량을 갖춘 전문가가 주목받게 될 것”이라고 강조했다.

<출처 : IT world>

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