<위펀 에디터 노트>

위펀은 HR 실무진분들께 깊이 있는 정보를 전하기 위해 각 분야의 전문가를 필진으로 모시고 있습니다. 이번 <HR 인사이트>는 잡코리아 CHRO 김준수 님과 함께했는데요.

김준수 님은 LG 전자 임원인사팀/인사기획팀과 원티드랩 HRBP 팀장, 현대차 그룹 42dot 채용 팀장을 거치시며, 다양한 조직에서 성과 관리와 평가 제도를 설계하고 운영해 오셨어요. 특히 채용 실무와 대기업과 스타트업까지 실무역량과 채용 조직을 리드하셨고요. 준수님의 이야기를 통해 기업 담당자로서 꼭 알아야 할 인사이트를 가득 얻어가실 수 있을 거예요.

AI를 쓰는 채용과, AI에 끌려가는 채용의 결정적 차이

— 2026년 채용 전략에서 HR이 설계해야 할 AI의 역할

2026년 채용 현장에서 가장 자주 등장하는 단어는 단연 AI다. 채용담당자들은 AI를 ‘써야 할 것 같긴 한데’, 막상 어디까지 어떻게 활용해야 하는지에 대해서는 확신이 없다. 한편으로는 생산성을 높여줄 도구로 기대하면서도, 다른 한편으로는 자신의 역할을 잠식할지 모른다는 불안을 동시에 느낀다. 이 모순적인 감정은 개인의 문제가 아니다. AI를 채용 전략 안에서 어떻게 정의해야 하는지에 대한 합의가 아직 조직 안에 없기 때문에 발생하는 구조적 문제다.

CHRO로서 나는 이 질문을 이렇게 바꿔본다.
“AI를 도입할 것인가?”가 아니라, “AI를 어디에 써야 채용 퀄리티가 실제로 좋아지는가?”

AI는 채용을 대신 판단해주는 기술이 아니다. 채용 과정에서 인간의 판단이 더 정확해지도록 돕는 운영 도구에 가깝다. 최근 Harvard Business Review에서도 AI가 채용의 공정성을 높일 잠재력을 갖는 동시에, 잘못 설계될 경우 기존의 편향을 더 빠르게 확산시킬 수 있다고 지적한다. 결국 성패는 기술 자체가 아니라 설계와 운영의 문제다.

2026년 채용 퍼널에서 AI를 써야 할 지점과 남겨둬야 할 지점

AI를 채용 전 과정에 한 번에 적용하려는 시도는 대부분 실패한다. 실제로 채용 퀄리티를 개선한 조직들을 보면 공통점이 있다. 채용 퍼널을 세분화하고, 리스크가 낮고 효과가 명확한 구간부터 AI를 붙인다는 점이다.

(1) JD/공고: ‘작성’이 아니라 역할과 성과 기준을 구조화하는 데 AI를 써라

AI로 JD 문장을 만들어내는 일은 이제 특별하지 않다. 중요한 것은 그 JD가 채용 이후의 모든 판단 기준으로 기능하는가다. 많은 채용이 실패하는 이유는 문장이 부족해서가 아니라, 해당 역할이 조직에서 해결해야 할 문제와 기대 성과가 명확히 정의되지 않았기 때문이다.

AI는 이 지점에서 강력하다. 성과 목표, 핵심 과제, 요구 역량, 인터뷰 질문으로 이어지는 구조를 정리하면 JD는 단순한 공고가 아니라 채용 퀄리티를 좌우하는 기준점이 된다.

(2) 소싱: ‘검색’이 아니라 적합도 기반 타깃팅에 AI를 써라

AI의 가치는 더 많은 이력서를 가져오는 데 있지 않다. 역할과 성과 맥락을 기준으로 후보군을 좁히는 능력에 있다. 다만 이때 HR이 반드시 지켜야 할 원칙이 있다. AI 추천 리스트를 ‘정답’으로 받아들이지 말고, 가설로 검증해야 한다는 점이다.

추천 근거와 함께 누락된 후보군을 점검하지 않으면, AI는 빠르게 조직의 기존 선호를 강화하는 방향으로 작동한다. 이는 장기적으로 채용 퀄리티를 떨어뜨린다.

(3) 스크리닝: 자동 탈락이 아니라 판단을 돕는 구조화 도구로

AI를 가장 신중하게 써야 하는 구간이 스크리닝이다. 자동 탈락은 단기적인 효율을 높이지만, 설명 가능성과 후보자 경험이라는 두 가지 리스크를 동시에 키운다. 2026년의 스크리닝에서 AI는 탈락을 결정하기보다 이력 요약, 근거 정리, 인터뷰 질문 생성, 편향 점검에 쓰이는 것이 훨씬 안전하고, 채용 퀄리티 측면에서도 효과적이다.

(4) 인터뷰: AI는 ‘평가자’가 아니라 ‘구조화 코치’

좋은 채용의 본질은 여전히 인터뷰에 있다. AI는 인터뷰를 대체하기보다, 질문과 평가 기준의 일관성을 강제하는 역할을 할 때 가장 큰 효과를 낸다. 질문의 구조화, 평가 항목의 명확화, 면접관 간 편차 감소. 이 세 가지가 갖춰지면 채용은 더 이상 개인의 감에 의존하지 않고, 재현 가능한 퀄리티를 갖게 된다.

(5) 오퍼/온보딩: 맞춤 커뮤니케이션으로 채용 퀄리티를 완성하라

후보자 경험의 마지막 단계에서 AI는 의외로 강력하다. 후보자의 우선순위와 면접 과정에서의 논의를 반영한 오퍼 커뮤니케이션, 역할별 온보딩 가이드는 수락률과 초기 정착률에 직접적인 영향을 미친다. 이 구간에서 AI는 속도와 커뮤니케이션 완성도를 동시에 높이며, 채용 퀄리티의 마지막을 완성한다.

AI 시대, 채용담당자가 반드시 키워야 할 역량

AI 시대의 채용 역량은 툴 사용 능력이 아니다. 채용 퀄리티를 설계하고 운영하는 힘이다.

첫째, 문제 정의 역량이다. 이 포지션이 해결해야 할 문제가 무엇인지 명확히 설명하지 못하면, AI는 방향을 잃는다.

둘째, 데이터 리터러시다. AI 추천 결과를 ‘그럴듯함’이 아니라 근거와 지표로 검증할 수 있어야 한다.

셋째, 구조화 능력이다. JD, 평가 기준, 인터뷰 질문, 스코어링, 캘리브레이션을 하나의 흐름으로 묶는 힘이다.

넷째, 윤리와 거버넌스 감각이다. 투명성, 편향 점검, 그리고 의사결정의 설명 가능성은 도입 이후 더 중요해진다.

마지막으로 실험과 ROI 설계 능력이다. 퍼널 한 지점씩, 짧은 주기로 검증하며 채용 퀄리티 개선 여부를 확인해야 한다.

불안의 해법은 대체가 아니라 재배치다

AI는 채용담당자를 대체하지 않는다. 오히려 채용담당자의 역할을 더 본질적인 방향으로 재배치한다. 반복 업무를 줄이는 대신, 정의하고, 설계하고, 설득하고, 판단하는 일에 더 많은 시간을 쓰게 만든다. 이것이 2026년 채용의 변화다.

결론은 분명하다. 2026년 채용 전략에서 AI는 유행하는 기술이 아니라 채용 퀄리티를 안정적으로 끌어올리기 위한 운영 체계다.

퍼널마다 AI의 역할을 다르게 설계하고, 사람의 판단이 개입되어야 할 지점을 명확히 남겨두는 것. 그리고 채용담당자가 스스로를 ‘툴 사용자’가 아니라 채용 시스템의 디자이너로 재정의하는 것. 그 순간, AI에 대한 불안은 줄고 채용의 성과는 분명해진다.

채용에서 AI를 도입한다는 건, 결국 사람을 어떻게 바라볼 것인가에 대한 기준을 다시 정의하는 일입니다.

AI를 판단을 대신하는 존재가 아닌, 사람을 더 잘 이해하기 위해 사용하는 도구로 활용해 보세요. 기술은 속도를 높여줄 수 있지만, 어디로 갈지 방향을 정하는 건 여전히 인간의 역할이니까요.

AI시대 채용에서 중요한 건, 도구보다 방향키를 쥔 우리의 태도일 거예요. 위펀은 앞으로도 HR 실무자와 리더들이 기술의 변화 속에서도 ‘사람을 향한 채용’의 방향을 고민할 수 있도록

<HR 인사이트>를 통해 현장의 이야기를 들려드릴게요! 다음 이야기에서도 다시 만나요!

Editor: 위펀 브랜드마케팅 하수빈, 김민정