AI 시대의 올바른 인재 소싱 방법

이 블로그에서 다룰 내용:

• AI 시대의 인재 소싱
• AI 인재 소싱 도구의 이점
• AI는 대체자가 아닌 능력 승수
• AI 기반 인재 소싱 전략을 마련하는 방법
• AI 기반 소싱의 위험 요소와 고려사항

기업에서 인재를 소싱하는 방식이 근본적으로 달라지고 있습니다. 과거 인재 소싱은 시간이 많이 걸리고 사후 대응적이며 편향에 취약한 수작업 프로세스(부울 검색, 이력서 스캔, LinkedIn 필터 등)에 크게 의존했습니다. AI가 채용 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 채용 프로세스를 새롭게 정의하는 신기원을 여는 중입니다.

AI 소싱 도구는 단 몇 초 만에 수천 개의 프로필을 스캔하고, 우수한 잠재 후보자를 찾아내며, 연락 메시지까지 작성할 수 있습니다. 이는 자동화 그 이상입니다. AI는 더 스마트하고, 더 포용성 있고, 더 예측 가능한 인재 확보를 가능하게 하는 잠재력을 제공합니다.

HR 분야의 AI 도입은 꾸준히 늘고 있는데, 2024년이 일종의 분수령이었습니다. Korn Ferry 리포트에서 HR 리더의 67%가 2025년 주요 인재 확보 트렌드로 AI 사용의 증가를 꼽았습니다. Workday가 자체적으로 진행한 CHRO AI 인디케이터 리포트에서도 HR 리더들이 AI가 즉각적인 가치를 제공할 것으로 기대하는 상위 3개 분야 중 하나로 채용이 꼽혔습니다.

AI가 기업의 인재 확보 경쟁 방식을 근본적으로 바꾸면서 인재 소싱은 더 능동적이고 데이터 기반의 기능으로 발전하고 장기 인력 관리 전략과도 연계됩니다. 이들 도구를 효과적으로 활용하는 팀은 단순히 더 빠르게 움직일 뿐만 아니라 비즈니스에 맞춰 규모를 조정하는 더 스마트하고 포용성 있는 채용 의사결정을 내릴 수 있습니다.

AI 시대의 인재 소싱

AI는 여러 기술을 포괄하는 광범위한 범주로, 각 기술이 인재 소싱을 위한 고유한 기능 모음을 제공합니다. AI가 인재 소싱을 어떻게 바꾸고 있는지 이해하려면 현재 활용되는 구체적인 AI 유형과 그것이 채용 과정 전반에서 어떻게 활용되는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다.

머신러닝: 패턴 인식

머신러닝(ML) 모델은 데이터의 패턴을 식별하고, 그 패턴을 기반으로 예측을 수행하도록 구축됩니다. 인재 소싱에서 ML 알고리즘은 채용담당자의 행동, 과거 채용 데이터, 시장 신호를 학습하여 다음과 같은 작업을 수행하는 도구를 구동합니다.

• 과거 성공 프로필을 기반으로 후보자 순위 평가
• 후보자의 응답 가능성 또는 참여 가능성 예측
• 후보자가 적합할 수 있는 대체 또는 유사 직무 추천

예시: 만약 특정 배경을 가진 성공적인 영업 엔지니어 5명을 채용한 적이 있다면, 머신러닝 시스템이 그 공통 속성을 파악하여 유사한 후보자를 (이들이 지원하지 않았더라도) 선제적으로 추천할 수 있습니다.

자연어 처리: 번역 스킬

AI 시스템은 자연어 처리(NLP)를 통해 이력서, 직무 설명, LinkedIn 프로필과 같은 비정형 텍스트를 '읽고' 해석할 수 있습니다. 소싱에서 NLP 도구로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 이력서 형식에서 스킬 추출 및 정규화
• 정확한 키워드 매칭에 의존하지 않고 직무 설명을 후보자 프로필에 매핑
• 직무 또는 프로젝트 범위와 같은 컨텍스트 해석

예시: '물류 자동화를 위한 확장 가능한 API 구축'이라고 기재한 후보자는 '소프트웨어 엔지니어' 직책을 명시하지 않았더라도 NLP에서 백엔드 개발 스킬이 있는 것으로 판단할 수 있습니다. 이 기능은 스킬 기반 채용과 표준 키워드 검색이 놓칠 수 있는 '전환 가능한 경험(transferable experience)'을 발견하는 데 매우 중요합니다.

생성형 AI: 고부가가치 콘텐츠 제작

GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 생성형 AI는 프롬프트와 컨텍스트를 기반으로 새로운 채용 관련 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 인재 소싱 분야에서는 생성형 AI가 이미 다음과 같이 활용되고 있습니다.

• 직무 설명 작성 또는 개선
• 잠재 후보자에게 보낼 개인 맞춤형 연락 메시지 생성
• 채용요청 매니저가 검토할 후보자 프로필 요약

예시: 프로젝트 매니저 역할을 소싱하는 채용담당자는 생성형 AI를 사용하여 공개 프로필에서 가져온 관련 프로젝트 하이라이트로 후보자의 배경과 관심사에 맞춘 1차 접촉 이메일을 작성할 수 있습니다.

Agentic AI: 인텔리전스 지원 제공

Agentic AI는 인사이트를 분석하고 생성할 뿐만 아니라 맥락과 목표에 따라 선제적으로 조치하는 도구인 차세대 인텔리전스 시스템을 대표합니다. AI 에이전트는 채용담당자와 함께 일하는 디지털 어시스턴트와 같은 역할을 합니다.

실제로 Agentic AI는 다음과 같은 작업을 해낼 수 있습니다.

• 새로운 데이터가 확보될 때마다 지속적으로 후보자를 검색하고 추천
• 루틴 소싱 업무 자동화(예: 검색 쿼리 갱신, 파이프라인 순위 조정)
• 채팅 인터페이스를 통해 검색 조건을 실시간으로 구체화하기 위한 추가 질문 제시
• 연락 시퀀스 시작 또는 초기 화면 스케줄링과 같은 후속 작업 트리거

예시: Agentic AI 도구는 특정 직무에 적합한 지원자가 없는 상황을 감지할 수 있습니다. 그러면 채용담당자에게 직무 설명을 재검토하도록 하고, 시장 데이터를 기반으로 변경사항을 제안할 수 있습니다. 이 모든 과정이 사용자 요청 없이 이루어집니다.

AI 인재 소싱 도구의 이점

AI 도구가 발전함에 따라 단순히 소싱을 자동화하는 데 그치지 않고 채용 라이프사이클 전반에 걸쳐 새로운 가치를 창출합니다. Boston Consulting Group은 HR을 AI 및 생성형 AI가 특히 많이 활용되는 분야 중 하나로 꼽았는데, 이미 그 효과를 누리는 곳이 92%에 달합니다.

대개 효율성이 가장 먼저 언급되는 이점이지만, 더 큰 효과는 AI가 소싱을 전술적이고 사후 대응적인 기능에서 인사이트 기반의 전략적인 역량으로 전환하는 데 있습니다. AI를 활용하는 인재 팀은 비즈니스 니즈에 부합하는 역동적이고 미래 지향적인 파이프라인을 구축합니다. 여기서는 AI가 인재 소싱의 효과, 포용성, 민첩성을 혁신하는 주요 방법을 소개합니다.

속도와 규모(품질 저하 없이)

AI의 가장 확실한 이점 중 하나는 방대한 후보자 데이터를 사람인 채용담당자가 처리하는 데 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간 내에 처리할 수 있다는 점입니다. AI 소싱 도구는 수만 개의 이력서, 프로필, 데이터베이스를 수초 내에 스캔하여 채용 요건에 가장 부합하는 후보자를 자동으로 선별해 보여줄 수 있습니다.

하지만 속도만으로는 충분하지 않습니다. AI가 특별한 이유는 규모의 제약 없이 정확성을 유지할 수 있는 능력입니다. 단순히 적합한 키워드를 사용한 사람들의 긴 목록을 반환하는 것이 아니라 스킬, 경험, 과거 채용 데이터를 기반으로 해당 직무에서 성공할 가능성이 가장 높은 적격 후보자를 제시합니다.

결과적으로 인재 팀은 품질 저하 없이 더 빠르게 일할 수 있으며, 채용 첫날부터 후보자의 잠재력을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

소극적 인재/간과된 인재 풀 활용

기존의 소싱은 종종 구직 활동을 하는 지원자 위주로 이루어지지만, 최고의 후보자는 이미 다른 곳에 재직 중이며 구직 사이트를 둘러보지 않는 경우가 많습니다. AI는 채용 조건에 부합하거나 초과하지만 적극적으로 구직 활동을 하지 않는 우수 후보자를 발굴하는 선제적인 소싱 방식으로 전환할 수 있도록 돕습니다.

AI는 프로젝트 기여도, 스킬의 발전, 직업 경로 등과 같은 공개 신호를 분석하고 적합성과 참여 가능성에 따라 잠재 후보자의 점수를 매기는 방식으로 이를 수행합니다. 이들 도구는 전통적인 배경이나 직책이 아니기 때문에 채용담당자가 간과하기 쉬운 명백하지 않은 적합 후보자도 찾아낼 수 있습니다.

AI 소싱은 숨겨진 인재와 활용되지 않은 인재를 발굴함으로써 후보자의 다양성을 높이고, 재활용된 지원자 풀에 대한 의존도를 줄이며, 모든 검색의 범위를 확장합니다. 스킬 기반 채용이 확산됨에 따라 미래의 후보자 소싱은 점점 더 AI에 의존할 것입니다.

충원 소요일수 및 채용담당자 번아웃 감소

빠른 역할 충원은 인재 팀의 최우선 과제이자, 수작업 위주의 소싱 절차에서 겪는 대표적인 문제 중 하나입니다. AI는 채용 과정의 초기 단계를 가속화하고 다음과 같은 작업을 처리함으로써 채용 소요 시간을 단축합니다.

• 이력서 분석 및 점수 매기기
• 후보자 매칭 및 순위 평가
• 연락 메시지 작성
• 과거 지원자 재발굴

이를 통해 채용담당자는 우수한 후보자를 파이프라인에 더 빠르게 포함시킬 수 있고, 채용요청 매니저는 프로세스 초기에 더 강력한 후보자를 확인할 수 있습니다. 무엇보다, 수작업을 줄여 채용담당자의 피로를 줄이고 더 전략적인 일에 시간을 투자할 수 있으며, 업무량이 많은 환경에서 번아웃 위험도 낮출 수 있습니다.

사내 인재 이동과 인재 재발굴 향상

소싱이 항상 외부에서만 인재를 찾는 것을 의미하지는 않습니다. AI는 현재 직원, 그리고 지금은 적임자가 되었을 수도 있는 과거 지원자를 포함해 기존 인재 데이터를 활용하면서 가치를 재발견하도록 지원합니다.

AI 도구는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 내부 스킬 데이터를 분석하여 직무 변경 가능성 식별
• 공석과 연계된 도전 과제나 학습 경로 제안
• 이전에 검토된 지원자를 다시 발굴

이는 사내 인재 이동을 강화하고 소싱 비용을 절감하며 회사가 이미 투자한 인재를 최대한 활용하도록 지원합니다. 특히, 직원 유지, 업스킬링, 승계 계획에 중점을 두는 조직에게 이는 매우 중요한 AI의 이점입니다.

인재 인텔리전스를 통한 의사결정 개선

AI 소싱의 가장 혁신적인 이점은 아마도 원시 데이터를 전략적 인사이트로 전환할 수 있는 기능일 것입니다. AI 플랫폼은 시스템, 직무, 후보자 전반에 걸쳐 데이터를 통합하여 장기적인 계획을 가능하게 할 수 있는 가시성, 즉 인재 인텔리전스를 생성합니다.

올바른 대시보드와 보고를 통해 인재 확보 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 최고의 채용 성과를 이끄는 소싱 채널 파악
• 스킬 수요나 직무 경쟁력의 트렌드 파악
• 팀 또는 지역별 채용 속도와 프로세스 효율성 벤치마크
• 향후 인재 공급 격차 예측

이처럼 AI는 소싱을 트랜잭션 활동에서 전략적 기능, 즉 인력 계획, 채용 목표, 비즈니스 성장에 도움이 되는 기능으로 전환시킵니다.

AI는 대체자가 아닌 능력 승수

AI가 채용 프로세스에 점점 더 통합됨에 따라 기계가 인간 채용담당자를 대체할 것인지에 대한 의문이 생길 수 있습니다. 하지만 그 질문은 요점에서 벗어납니다. 가장 효과적인 인재 전략은 AI나 사람 어느 한쪽이 주도하는 것이 아니라 AI와 사람이 함께 주도하는 것입니다. AI는 채용담당자가 할 수 있는 일을 확장하지만 인사이트, 공감 또는 신뢰가 요건인 직무를 대체하지는 못합니다.

실제로 가장 성공적인 팀은 AI를 능력을 증폭하는 기술로 활용하여 시간을 확보하고, 수작업을 줄이며, 집중력을 높임으로써 채용담당자가 가장 잘하는 일, 즉 사람들과의 소통에 전념할 수 있도록 합니다.

인재 소싱에서 AI가 잘하는 일

AI 도구는 속도, 일관성, 패턴 인식이 필요한 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이러한 강점을 통해 채용담당자는 품질 저하 없이 더 스마트하게 업무를 수행하고 작업을 확장할 수 있습니다.

• 후보자 데이터 구문 분석 및 해석: AI는 웹 전반에서 이력서, 프로필, 포트폴리오를 스캔하고 정형화하여 관련 스킬, 인증, 경험을 몇 초 만에 추출할 수 있습니다.
• 숨은 인재 발굴: AI는 머신러닝과 예측 모델을 통해 직무 설명과 정확히 매칭되지는 않지만 유사한 경험과 역량을 갖춘 강력한 후보자를 찾아낼 수 있습니다.
• 규모의 제약 없이 우선순위 지정: AI는 직무와 얼마나 잘 매칭되는지, 과거 채용 성공 데이터, 예측된 응답 가능성을 기준으로 후보자의 순위를 매기고 점수를 부여합니다.
• 고품질 콘텐츠 제작: 생성형 AI 도구로 직무 설명, 연락 메시지, 후보자 요약 초안을 작성하여 시간을 절약하고 개인화 수준을 한층 높일 수 있습니다.
• 가치가 낮은 작업 자동화: 과거 지원자 재발굴부터 후보자 파이프라인 갱신까지, AI는 채용담당자의 시간을 많이 소모하는 행정 업무를 대신 처리할 수 있습니다.

사람만이 할 수 있는 일(그리고 이것이 중요한 이유)

AI는 매우 정교한 기술이지만 여전히 감성 지능, 상황적 뉘앙스, 도덕적 판단이 부족합니다. 이 한계는 사람의 참여가 선택사항이 아니라 윤리적이고 효과적인 소싱을 위한 필수 요소라는 것을 의미합니다.

• 상황 및 문화 적합성 평가: AI는 스킬을 매칭할 수 있지만, 후보자가 팀의 역동성, 커뮤니케이션 스타일 또는 회사 문화에 얼마나 부합하는지는 사람만이 평가할 수 있습니다.
• 진정성 있는 관계 구축: 성공적인 채용은 신뢰를 바탕으로 이루어집니다. 후보자들은 AI가 생성한 연락 메시지를 받는 것은 물론 사람과 대화하기를 원합니다.
• 포용성 있는 경험 형성: AI는 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있지만, 사람이 기준을 설정하고 시스템을 감사하며 모든 상호 작용에서 공정성을 보장해야 합니다.
• '이유' 해석: 후보자가 왜 커리어를 전환했는지, 무엇이 동기를 부여하는지, 그리고 해당 역할에서 어떻게 성장할 수 있을지를 파헤치는 일은 오직 사람만이 할 수 있습니다.
• 모호성 탐색: 역할이 바뀌거나 채용 요건이 변화하거나 우선순위가 충돌하는 경우, AI만으로는 상충되는 문제를 해결할 수 없습니다. 채용담당자에게는 소프트웨어가 흉내 낼 수 없는 판단력과 유연성이 있습니다.

AI 기반 인재 소싱 전략을 마련하는 방법

인재 소싱에 AI를 도입하는 것은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 업무 수행 방식의 변화입니다. AI로 성공하는 조직은 단순히 도구를 도입하는 데 그치지 않고, 소싱이 더 넓은 범위의 인재 전략에 어떻게 부합하는지 재고하고, 채용담당자 워크플로를 재정의하며, 책임 있는 혁신의 기반을 마련합니다.

이를 위해서는 실험과 질서의 균형을 유지하면서 사람을 중심에 두는 사려 깊고 단계적인 접근 방식이 필요합니다. 그 시작 방법은 다음과 같습니다.

1. 현재 인재 소싱 워크플로 매핑

우선, 현재 소싱 기능이 어떻게 운영되는지, 즉 현황을 파악하는 것부터 시작하세요. 채용담당자가 가장 많은 시간을 쓰는 부분은 어디인가요? 어떤 단계가 반복적이거나 일관성이 없나요? 이력서를 수동으로 선별하거나, 이미 알고 있는 후보자를 다시 검증하거나, 동일한 검색어를 갱신하는 등 흔히 수행하는 비효율적인 작업은 자동화하기에 적합한 대상입니다.

이 과정에서 후보자 누락이나 채용요청 매니저의 느린 응답과 같은 마찰 지점을 발견할 수 있으며, AI를 통해 가시성과 협업을 개선할 수 있습니다.

2. 즉각적인 가치를 창출하는 영역에 AI 통합

유입 후보자 순위 평가, 연락 이메일 작성, 아깝게 채용을 놓친 지원자 재발굴 등 AI가 즉각적인 효과를 미칠 수 있는 사용 사례를 신중하게 파악하세요.

파일럿 프로그램과 격리된 워크플로로 시작하세요. 테스트하고 배우고 점진적으로 확장하세요. 목표는 자동화를 위한 자동화가 아니라, 효과적인 것은 강화하고 비효율적인 것은 제거하는 것입니다.

3. 정제되고 연결된 인재 데이터에 우선순위 두기

AI 도구는 그 도구가 가져오는 데이터만큼만 강력합니다. 지원자 추적 시스템(ATS), 후보자 관계 관리(CRM) 플랫폼, 사내 인재 이동 시스템이 파편화하거나 오래되었다면 AI의 가치를 온전히 실현하기가 어려울 것입니다.

규모의 제약 없이 AI를 도입하기 전에 데이터 위생에 투자하여 중복된 레코드를 통합하고 스킬 분류 체계를 표준화하며 소싱 데이터와 채용 전략의 결과 간에 명확한 연결고리를 구축해야 합니다.

4. 채용담당자가 AI를 부조종사로 활용할 수 있도록 교육

아무리 뛰어난 AI 채용 도구도 사람이 사용법을 알아야 효과가 있습니다. 채용담당자는 플랫폼 기능뿐만 아니라 AI 제안을 해석하고 결과를 감사하며 정보에 기반한 의사결정을 내리는 방법에 대해서도 교육을 받아야 합니다.

팀이 전략과 후보자 관계에 집중할 수 있도록 AI를 문지기가 아닌 부조종사, 즉 과중한 업무 부담을 덜어주는 역할로 받아들이게 하세요.

5. 효과 측정 및 상시 개선

다른 모든 전략적 투자와 마찬가지로, 성공은 결과를 추적하는 데 달려 있습니다. 충원 소요일수, 채용 품질, 연락을 통한 참여율, 채용담당자 역량 등의 기준 메트릭을 설정한 후 AI 기반 워크플로와 비교하세요.

첫날부터 완벽함을 기대하지 마세요. 대신, 채용담당자, 채용요청 매니저, 시스템이 함께 발전하는 피드백 루프를 구현하여 효과적인 것은 개선하고 비효율적인 것은 재조정하는 데 집중하세요.

AI 기반 소싱의 위험 요소와 고려사항

AI는 강력하고 새로운 가능성을 열어주지만, 동시에 새로운 책임도 수반합니다. HR 리더의 42%는 회사가 AI를 활용할 준비가 완전히 되어 있지 않으며, 이를 위해서는 새로운 AI 기술을 올바른 방식으로 준비해야 한다고 Workday에 답했습니다.

인재 소싱에 AI를 도입하는 조직은 사용하는 도구와 사용 방식이 공정성, 투명성, 규정 준수에 대한 높은 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.

• 편향성과 공정성: AI는 학습한 데이터만큼만 객관적일 수 있으며, 그 데이터가 과거의 편향을 반영하는 경우 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 따라서 특히 소외된 계층의 인재를 평가할 때는 소싱 알고리즘을 정기적으로 감사하는 것이 필수입니다.
• 투명성과 설명 가능성: 도구가 특정 후보자를 다른 후보자보다 우선 추천했다면 채용담당자는 그 이유를 설명할 수 있어야 합니다. 투명성이 부족하면 신뢰가 저하될 뿐만 아니라 법적 리스크가 발생할 수 있습니다. 순위 평가 방식에 대한 가시성을 제공하는 도구를 선택하고, 내부 가이드라인을 마련하여 책임 있는 의사결정을 내릴 수 있도록 하세요.
• 규정 준수와 데이터 보호: AI 소싱은 종종 여러 플랫폼, 지역 및 시스템에서 수집된 민감한 후보 데이터를 다룹니다. 따라서 GDPR, CCPA, EEOC 표준과 같은 데이터 보호 규정 준수는 선택이 아닌 필수입니다. AI 벤더는 동의 관리, 데이터 저장, 옵트아웃 기능에 대한 명확한 프로토콜을 입증해야 합니다. 

인재 소싱에서 AI의 미래

AI는 오늘날 채용담당자가 일하는 방식을 바꿀 뿐만 아니라, 조직에서 인재를 확보하기 위해 경쟁하는 방식의 미래까지 좌우하고 있습니다. 차세대 AI 소싱은 기존 워크플로를 가속화할 뿐만 아니라 선제적인 파이프라인 구축부터 대화형 검색, 지능형 상시 인재 발굴에 이르기까지 완전히 새로운 역량을 제공할 것입니다.

결론적으로, 인재 소싱의 미래는 단순히 더 빨라지는 것이 아닙니다. AI가 과중한 업무의 많은 몫을 맡더라도 앞으로의 인재 소싱은 더 스마트하고, 더 긴밀히 연결되며, 본질적으로 사람 중심의 의도를 지니는 방향으로 발전할 것입니다. 지금 이 변화를 수용하는 조직은 앞으로 경쟁하고 변화에 적응하며 앞서 나가는 데 유리해질 것입니다.