채용은 더 이상 사람의 ‘감’만으로 이루어지지 않습니다. 이제는 데이터 기반의 의사결정, 효율적인 커뮤니케이션, 일관된 평가 기준 등 채용 전반에 AI를 도입하면 훨씬 좋아지는 지점들이 명확하게 자리하고 있죠. 이제 AI는 개발자나 데이터 분석가만의 기술이 아닌, 채용 담당자에게도 꼭 필요한 업무 도구입니다.
특히 채용 업무는 HR에서 AI 도입의 출발점과 같습니다. AI 채용 공고, 서류 검토, 면접 질문 작성, 후보자 응대 등은 AI로 빠르게 실험하고 개선 효과를 확인하기 좋은 영역이기 때문이죠. 실제로 많은 기업들이 생성형 AI를 활용해 채용 공고를 작성하거나, 이력서를 자동 스크리닝하는 등 AI를 통해 업무 효율화 및 퀄리티를 높이고 있습니다.
무엇보다 조직 내 AI 확산을 주도하려면, HR이 가장 먼저 AI를 다뤄보고, 채용 실무에 적용해보는 것이 중요합니다. 기술을 완벽히 이해할 필요는 없습니다. 대신, 어떤 업무에 AI를 활용할 수 있는지 알고, 실제로 사용해본 경험이 있어야 팀 내 다른 부서에도 AI 활용을 제안하는 데 도움이 될 수 있죠.
그런 의미에서 오늘은 채용 담당자가 실제로 AI를 활용해 채용 프로세스의 효율성과 퀄리티를 모두 높일 수 있는 실무 6가지를 소개합니다. 채용 공고 작성부터 커피챗 제안 메일, 이력서 스크리닝, 면접 평가 기준, 결과 통보 메일 작성까지, 채용의 주요 순간에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적으로 함께 살펴봅니다.
매력적인 채용 공고 작성
SHRM의 <2025 talent trends> 보고서(2025)에 따르면, HR 실무자가 채용 프로세스에서 AI를 가장 많이 활용하는 영역은 채용 공고 작성(66%)입니다.
생성형 AI로 업계 트렌드와 기업이 선호하는 기술 및 경력 요건을 분석해, 유능한 인재의 관심을 끌 수 있는 AI 채용 공고를 작성하는 데 도움을 받을 수 있죠. 생성형 AI에게 기업 미션과 가치가 소개된 웹페이지를 전달한 뒤, 해당 내용을 요약해 채용 공고에 삽입하는 것은 물론, 직무에 따른 톤 앤 매너를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 검색 결과에 보다 쉽게 노출되는 검색 엔진 최적화(SEO)까지 가능하며, 이후 AI 채용 공고 성과 분석 및 개선 아이디어를 도출하여 다음 AI 채용 공고에 이를 적용할 수 있습니다.
흥미를 끄는 잡오퍼 메일 작성
요즘에는 커피챗을 제안하는 메시지로도 많이 오가는 잡오퍼(채용 제안) 메일. 채용 담당자라면 먼저 적극적으로 인재를 탐색하고 현재 오픈된 포지션을 알리고 채용을 제안할 때 더 많은 능력 있는 실무자를 알릴 수 있다는 것을 잘 알고 있으실 텐데요. 이때 보내는 메일은 지원 여부를 결정하는 우리 조직의 첫인상과 같습니다.
그만큼 톤 앤 매너와 설득력, 전문성을 모두 갖추기가 쉽지 않은데요. 이때 AI를 활용하여 기업 소개 및 팀 문화, 복지 혜택 등은 물론 후보자의 배경이나 커리어 목표에 맞추어 매력적인 잡오퍼 메일 초안을 작성할 수 있습니다. 반복되는 템플릿이 아닌 개인화된 맞춤형 메일로 흥미를 끌어낼 수 있죠.
빠르고 객관적인 이력서 스크리닝
채용 담당자는 지원서를 객관적이고, 정확하고, 공정하게 분석해야 합니다. 인재를 확보하기 위해 매우 중요한 과정이지만, 그만큼 많은 시간과 노력이 들죠. 이때 AI를 활용하여 이력서 추출, 요약, 평가 과정을 효율화하고 자동화할 수 있습니다. 미국인적자원관리협회(SHRM)에 따르면 이미 64%의 HR 전문가들이 부적합한 지원자를 자동으로 가려내는 데 AI를 활용하고 있죠.
AI 기반 채용 관리 솔루션(ATS)을 통해 이력서를 스캔하여 핵심 자격 요건을 식별하고, 채용 기준은 물론 전문 지식, 자격증, 학력 등의 요건에 맞게 매칭하는데 활용할 수 있습니다. 이처럼 AI를 활용해 이력서 스크리닝에서 발생할 수 있는 채용 담당자의 무의식적 편향을 줄여 보다 더 다양하고 적합한 AI 채용 결과로 나아갈 수 있습니다.
챗봇을 통한 실시간 커뮤니케이션
SHRM 서베이에 따르면, HR팀이 채용 과정에서 AI 자동화를 가장 많이 쓰는 프로세스는 ‘서류·면접 전형 중 지원자와의 커뮤니케이션’입니다. 대표적으로 HR 어시스턴트 역할을 하는 챗봇을 통해 연차 제도, 복리후생 등과 관련된 질문에 24시간 응답하는 것이죠.
이렇게 간단한 대화형 AI 툴만으로도 HR팀은 자주 반복되는 질문이나 요청에 대응하느라 불필요하게 소모되는 리소스를 절감하고 있습니다. 뿐만 아니라 AI 챗봇으로 지원자의 질문 내용을 자동 기록하고 분석하여 HR팀이 주요 문의 트렌드를 파악하는 데에 활용할 수 있습니다.
또한 지원자 입장에서도 빠르고 정확한 응답을 받을 수 있어, 후보자 경험(candidate experience)을 크게 향상시킬 수 있죠.
심도 있는 면접 질문 및 평가 기준 설계
AI를 활용하여 직무에 필요한 실무 역량 및 소프트 스킬을 파악할 수 있는 면접 질문 아이디어를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이렇게 도출한 초기 질문을 더 개발하여 특정 역량을 더 깊이 탐색할 수 있도록 확장도 가능하죠.
이에 맞추어 생성형 AI에게 전달할 수 있는 프롬프트는 다음과 같습니다.
- “소프트웨어 엔지니어 포지션을 위한 행동 기반 면접 질문 7개를 생성해줘. 질문에는 후보자의 문제 해결 능력, 팀 워크 역량, 처리 속도 및 프로젝트 능력을 평가할 수 있어야 해.”,
- “콘텐츠 마케터 포지션을 위한 기술 면접 질문 5개를 생성해줘. SEO/SEM, 이메일 마케팅, SNS 마케팅 숙련도, 마케팅 분석 툴 활용 경험에 초점을 맞춰줘”
나아가 지원자의 답변을 정량/정성적으로 평가하는 프레임을 마련할 수도 있습니다. 직무 등에 따른 평가 항목(기술 전문성, 문제 해결 능력, 커뮤니케이션 능력 등)을 설정하고, 채점 가이드라인을 아래와 같이 마련해두어 보다 객관적인 평가 기준을 만들 수 있습니다.
면접 평가 기준 생성을 위한 프롬프트 예시
“‘문제 해결 능력’ 항목에 대해 1~5점 척도로 평가할 수 있도록 점수 기준을 만들어줘.”
AI 답변 예시
점수 | 평가 기준 설명 |
1점 | 질문 의도를 제대로 파악하지 못하고 비논리적인 접근을 함 |
3점 | 일반적인 접근으로 문제를 해결했으며, 설명은 일관성 있음 |
5점 | 창의적이고 구조화된 접근을 사용해 문제를 깊이 분석함 |
이처럼 각 항목별로 유사한 방식으로 평가 구조를 부여하여 면접관 간 주관에 따른 편차를 줄일 수 있습니다.
맞춤형 결과 통보 이메일 작성
면접을 마친 후 불합격 안내 이메일은 물론, 오퍼 및 연봉 협상 메일 작성 시 AI를 활용해 퀄리티를 더 높일 수 있습니다.
특히 불합격 안내 메일은 부적절한 표현이 없도록 조심스럽게 작성되어야 하는데요. AI를 활용하여 차별로 해석될 여지가 있는 표현을 피하고, 후보자의 감정을 배려하는 메일을 작성할 수 있습니다.
오퍼 메일은 불합격 안내 메일보다 조금 더 많은 개인화가 요구되는 영역입니다. 새로운 팀원을 맞이하는 과정은 사람의 온기가 느껴져야 하는 순간이기 때문인데요. 전문적이면서도 환영하는 따뜻한 톤으로 연봉, 복리후생, 입사일 등 주요 조건을 담은 이메일을 작성하는 데 AI를 활용할 수 있습니다.
연봉 협상 메일도 마찬가지입니다. 오퍼를 받은 지원자가 보다 높은 연봉을 요청했을 시, 양측의 기대치를 맞추기 위한 방안을 모색하고, 추가 협상을 이어가기 위한 톤을 AI를 통해 세밀하게 조정할 수 있습니다.
AI로 리드하는 HR, 팀스파르타가 함께합니다
HR 실무자가 채용 전반에서 활용할 수 있는 AI의 가능성은 매우 넓고, 그 효과 또한 분명합니다. 하지만 이는 AI 툴 사용법으로만 바로 이끌어낼 수 있는 건 아닙니다. 단순한 자동화 도구로만 인식하고 무작정 AI 도입을 시도했다간 오히려 조직 내 혼선이나 비효율을 초래할 수 있습니다.
AI 채용 실무에 효과적으로 활용하려면, 먼저 HR 담당자가 직접 실습하고, 업무 맥락에 맞게 AI를 활용하는 방식을 체득하는 과정이 필요합니다. 단순한 툴 사용법을 넘어 어떤 실무에 AI를 어떻게 접목할 것인가, AI의 한계는 무엇이며 사람의 판단이 필요한 지점은 어디인가를 이해하는 것이 핵심이죠.
팀스파르타는 바로 이 지점에서 시작합니다.
팀스파르타의 HR 직무 맞춤형 AI 기업교육은 채용, 평가, 조직 커뮤니케이션 등 HR 실무를 기준으로 설계되어, HR이 AI를 더 잘 쓰는 법을 빠르고 실전적으로 익힐 수 있도록 지원합니다. 팀스파르타는 강의 즉시 HR 실무에 활용할 수 있는 AI 교육을 지향합니다.
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