채용 프로세스

서류 작업을 좋아하는 사람은 없습니다. 인재 확보는 어느 조직에서나 중요하지만, 여기에는 이력서를 샅샅이 검토하고, 직무 설명을 게시하고, 신입 사원을 온보딩하는 등 많은 작업이 수반됩니다. 이러한 작업이 모두 지루하기만 한 것은 아닙니다. 이러한 작업에는 실제로 인간 수준의 분별력이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 이제 이러한 작업의 많은 부분을 AI로 자동화하거나 보강할 수 있기 때문에 채용 관리자는 후보자에게 더 스마트하고 높은 수준의 소통을 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 최신 AI 도구를 활용하는 방법을 배운 조직은 직원이 인적 자원 운영에 있어 좀 더 "인간적인" 노력을 더할 수 있는 시간을 확보할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

인재 선발 프로세스의 일반적인 목표는 간단합니다. 가장 우수한 자격을 갖춘 후보자를 타기팅하고 이들이 공석에 지원하도록 설득하여 조직에 가장 유리한 조건으로 계약을 체결하는 것입니다. 하지만 간단해 보이는 이 프로세스가 실패할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어 직무 설명이 제대로 작성되지 않으면 지원자가 부족하거나 적절한 기술을 갖추지 못한 후보자의 지원서가 넘쳐나 두 경우 모두 노력과 시간 낭비를 초래할 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 프로세스를 최적화하면 점점 더 경쟁이 치열해지는 채용 시장에서 반드시 갖추어야 하는 필수 능력, 즉 채용 팀이 적합한 후보자에 집중하는 능력을 발휘하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 채용 요구 사항 파악부터 우수 인재 유치, 구애, 온보딩 및 유지에 이르기까지 AI가 워크플로 전반에 걸쳐 채용 프로세스를 개선하는 몇 가지 방법입니다.

예측 분석

새로운 구인 공고가 작성되거나 공석이 확인되기 전에도 AI 알고리즘은 과거 채용 추세, 직원 이직률, 사업 성장 예측, 인력 인구 통계 등 다양한 데이터 소스를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 이러한 데이터를 처리하여 패턴과 상관 관계를 파악하고, 과거 추세와 조직 목표에 따라 미래의 채용 요구에 대한 인사이트를 제공합니다. AI는 특정 역량에 대한 수요 동향을 예측하고 채용 팀이 아직 문제가 되지 않았을 수 있는 기술 격차에 대비할 수 있는 채용 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 외부 데이터를 분석하여 채용 공고와 공개 급여 정보를 스크랩한 다음 다양한 시나리오를 모델링하고 고용주가 내부 채용으로 자리를 채울지, 계약직으로 공석을 메울지, 신입 사원을 채용할지 등의 채용 결정을 내리는 데 도움이 되는 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 툴은 또한 조직이 다양성, 형평성 및 포용성(DEI) 목표를 달성하기 위한 채용 계획을 수립하고 조직의 광범위한 DEI 전략에 맞춰 채용 정책과 트렌드를 조정할 수 있는 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

채용 공고

포괄적인 채용 전략이 개발되면 AI는 직무 설명 작성에 기여할 수 있습니다. 생성형 AI 툴은 짧은 프롬프트를 기반으로 빠르게 설명서를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 채용 게시판에 설명서가 게시되면 AI는 다양한 버전의 직무 설명에 대한 A/B 테스트를 수행하여 후보자를 유치하는 데 해당 설명서가 효과적인지 평가할 수 있습니다. AI는 클릭률, 입사 지원 전환율, 채용 시간과 같은 메트릭을 분석하여 조직이 가장 성공적인 반복을 식별하고 그에 따라 접근 방식을 개선할 수 있도록 지원합니다. LinkedIn과 같은 고용 기반 소셜 미디어 회사는 AI를 사용하여 조직이 플랫폼에서 광고를 A/B 테스트할 수 있도록 지원합니다.

AI는 보다 포괄적이고 광범위하게 매력적인 직무 설명서를 만드는 데 기여합니다. 언어 편향과 의도치 않은 배제로 인해 다양한 후보자가 지원하지 못할 수 있습니다. 방대한 데이터에서 얻은 인사이트로 무장한 AI 알고리즘은 성 중립적이고 문화적으로 민감할 뿐만 아니라 더 많은 후보자를 유치하는 데 최적화된 직무 설명서를 작성할 수 있습니다. 포용성을 육성함으로써 조직은 보다 다양한 인재 풀을 활용하여 활기차고 혁신적인 기업 문화에 기여하는 새로운 관점과 기술을 도입할 수 있습니다.

이력서 심사

많은 HR 전문가들이 자동화하고 싶은 단순 작업을 떠올릴 때 가장 먼저 떠올리는 일은 아마도 이력서 검토일 것입니다. 다행히도 AI 기반 채용 심사 기술은 점점 더 똑똑해지고 있기 때문에 실수로 훌륭한 인재를 놓칠 확률은 점점 줄어들고 있습니다.

기존 방식에서는 채용 담당자가 한 직무에 수천 건에 달하는 이력서와 자기소개서를 검토해야 하는 어려움을 겪었습니다. HR 전문가가 어떻게 제시간 안에 이 많은 후보자들 중에서 보석을 발견할 수 있을까요? AI는 방대한 양의 이력서를 신속하게 분석하여 관련 정보를 추출하고 직무 사양에 가장 부합하는 자격을 갖춘 최적의 후보자를 추천할 수 있습니다. 이를 통해 보다 객관적이고 일관된 심사 프로세스를 보장하여 자격을 갖춘 후보자를 간과할 위험을 줄일 수 있습니다. AI 툴은 채용 관리자에게 최종 후보자 명단을 제공함으로써 방대한 양의 이력서를 선별하는 시간을 줄이고 후보자 경험을 개선하고 조직에 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.

초기 인터뷰

이 단계에서 AI 채용 소프트웨어는 지원자와 채용 담당자 간에 가능한 시간대를 조정하여 면접 일정을 잡는 데 유용할 수 있습니다. 이를 통해 채용 담당자의 행정 부담을 줄이고 면접 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

일부 채용 공고에는 여러 차례의 면접이 필요합니다. 특히 고위 관리자가 관련된 경우 면접을 진행하는 데 상당한 비용이 들 수 있습니다. 초기 면접 질문의 요점은 후보자와 조직이 서로에 대한 기본적인 정보를 제공하는 것입니다. 이 '첫인상'에는 반드시 조직 측의 사람이 개입할 필요는 없습니다. 챗봇은 후보자의 선호도, 지원 가능 여부 및 직책에 대한 자격에 대한 기본 정보를 수집하기 위해 후보자와 소통할 수 있습니다. 이는 이력서 심사 단계와는 별개로 추가적인 필터 역할을 할 수 있습니다. 또한 챗봇은 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고 조직에 대한 문서를 잠재적 후보자에게 배포할 수 있습니다.

이러한 정보 교환은 후속 면접을 양 당사자 모두에게 더 유용하게 만들 수 있으며, 이력서 심사에서 포착되지 않았지만 후보자가 어떤 이유로든 필요한 기술이 부족한 경우 양 당사자의 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 반대로 챗봇이 주도하는 면접은 면접 대상자에게 해당 직책이 생각했던 것과 다르다는 것을 알려주어 후속 면접의 필요성을 없앨 수도 있습니다.

챗봇은 또한 퀴즈 또는 기술 평가를 실행하여 후보자의 지식, 기술 또는 문제 해결 능력을 평가할 수 있습니다. 가상 어시스턴트는 최신 자연어 처리(NLP) 기능을 사용하여 일반 언어로 서술형 답변을 수집하고, 이러한 답변을 통해 직원이 "조직 문화에 잘 맞을" 가능성이 있는지 여부를 판단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 단계에서 지원자가 특정 성능 기준을 충족하지 못하면 조직은 인사 담당자의 개입 없이 더 적합한 지원자를 찾아볼 수 있습니다. 또한 AI는 구직자가 신원 조회에 필요한 정보를 보다 원활하게 제공할 수 있도록 도와줍니다.

계약 협상

후보자를 선정하고 채용 제안서를 작성한 후, 조직은 협상 프로세스에 AI를 활용할 수 있습니다. AI는 관련 법률, 규정 및 업계 표준을 준수하기 위해 제안서 및 계약서의 정보를 분석하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. AI는 잠재적인 법적 문제나 불일치를 표시하여 계약이 법적 요건을 준수하도록 함으로써 분쟁이나 소송의 위험을 줄입니다. AI는 해지 조항, 경업 금지 계약, 지적 재산권 등의 요소를 평가함으로써 협상가가 계약 조건의 잠재적 영향을 평가하고 그에 따라 협상할 수 있도록 도와줍니다.

AI는 고용 계약서 내 조항을 분석하여 업계 벤치마크 또는 표준 템플릿과 비교할 수 있습니다. AI는 편차나 특이한 조항을 식별함으로써 협상가가 각 조항의 의미를 이해하고 보다 효과적으로 협상할 수 있도록 도와줍니다.

AI는 과거 데이터, 업계 규범 및 협상의 특정 맥락을 기반으로 조직에 협상 전략에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. AI는 과거의 협상 결과와 성공 요인을 분석하여 협상가가 목표 달성을 위한 정보에 입각한 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다.

AI는 협상가의 의견을 기반으로 계약 수정 또는 수정 사항의 레드라이닝 및 초안 작성을 자동화할 수 있습니다. 새로운 직책인가요? 문제 없습니다. NLP 기술을 사용하면 수동으로 편집할 필요 없이 빠르게 업데이트할 수 있습니다. AI는 제안된 변경 사항과 대안을 생성함으로써 협상 프로세스를 간소화하고 당사자 간의 계약서 초안 교환을 가속화합니다.

온보딩 및 유지

온보딩 프로세스는 신입 사원에게 관련 정보를 제공하고, 질문에 답변하고, 초기 단계를 안내하여 신입 사원이 보다 원활하게 전환할 수 있도록 하는 등 AI가 유용하다는 것을 입증할 수 있는 환상적인 분야입니다. AI 기반 챗봇 또는 가상 어시스턴트는 회사 정책, 복리후생, IT 설정 및 기타 온보딩 관련 질문에 대해 자주 묻는 질문에 답변하여 신입 사원에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 인사 담당자의 업무 부담을 줄이고 신입 사원이 독립적으로 신속하게 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다.

AI 시스템은 온보딩 문서 작성 및 처리를 자동화할 수 있습니다. AI는 관리 업무를 간소화하여 HR 담당자가 온보딩 프로세스의 수준 높은 업무에 집중할 수 있도록 하는 동시에 규정 요건을 준수할 수 있도록 지원합니다.

AI는 전반적인 직원 경험을 확장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 직원이 조직에 근무하는 동안 만족도를 유지하는 데도 도움이 될 수 있습니다. AI는 직원의 성과, 기술, 경력 목표에 따라 적절한 교육 및 개발 기회를 추천하여 지속적인 전문성 개발에 기여할 수 있습니다. AI는 개인별 목표에 맞는 맞춤형 교육 프로그램과 커리어 경로를 제공함으로써 직원들이 자신의 가치를 느끼고 자신의 직업적 성장에 투자하고 있다고 느끼도록 지원하여 회사에 계속 근무할 가능성을 높입니다.

알고리즘은 직원의 업무량, 생산성 수준 및 스트레스 지표를 분석하여 번아웃 위험이 있는 개인을 식별할 수 있습니다. AI는 업무량 조정, 시간 관리 전략 또는 웰니스 이니셔티브를 추천함으로써 번아웃을 방지하고 일과 삶의 균형을 촉진하여 직원 유지율을 높이는 데 도움을 줍니다. AI 알고리즘은 직원 프로필, 기술 및 관심사를 분석하여 새로운 팀원을 동료 및 멘토와 매칭할 수 있습니다. AI는 신입 사원을 안내와 지원을 제공할 수 있는 숙련된 동료와 연결함으로써 통합 프로세스를 가속화하고 조직 내 지식 공유를 촉진합니다.