인공지능(AI) 기술의 급속한 발전 덕분에 최근 몇 년간 채용 분야는 큰 변화를 겪었습니다.

AI는 워크플로를 자동화하고 의사 결정을 강화하며 후보자 경험을 개선하는 혁신적인 도구와 솔루션을 제공하여 채용 프로세스의 여러 측면을 혁신했습니다.

AI가 채용에 미치는 영향에 대한 몇 가지 인상적인 통계가 있습니다.

선임 HR 전문가의 96%는 AI가 인재 확보 및 유지를 크게 향상시킬 것이라고 믿습니다. 또한 AI를 사용하는 채용 담당자의 86.1%는 AI가 채용 프로세스를 가속화하여 효율성과 시간 절약 기능을 입증한다고 확인했습니다.

채용에 AI를 채택하는 것은 널리 퍼져 있으며 기업의 최소 73%가 인재 확보 노력을 최적화하기 위해 채용 자동화에 투자하고 있습니다. 이러한 추세는 AI가 채용 관행에 유용하다고 생각하는 채용 담당자의 85%에 의해 강화됩니다.

그러나 이 혁신적인 기술을 수용함에 따라 채용에서 AI의 윤리도 다루어야 합니다. AI는 많은 이점을 제공하지만 신중하게 탐색해야 하는 문제와 잠재적 위험도 내포하고 있습니다.

이 블로그에서는 채용에서 AI의 복잡성을 살펴보고 그 잠재력을 고려하며 구현 시 윤리적 고려 사항의 중요성을 강조합니다.

출처: 재피하이어

윤리적 의미를 탐구하기 전에 먼저 채용에서 AI의 명확한 정의와 범위를 설정합시다.

채용에서 AI의 범위는 무엇입니까?

고용의 맥락에서 이것은 특정 요구 사항(예: "Google 또는 Amazon과 같은 회사에서 일한 사람을 원합니다")을 기반으로 후보자를 추천하는 알고리즘에서 비디오 인터뷰 소프트웨어 또는 후보자의 과거 경험과 기술 세트에 대한 질문을 통해 후보자를 선별하는 챗봇에 이르기까지 모든 것이 될 수 있습니다.

일반적으로 "HR 기술" 또는 "인재 기술"이라고 하는 AI 기반 채용 소프트웨어는 HR 부서 전체에서 점차 보편화되고 있습니다. 그들 중 일부를 살펴 보겠습니다.

채용 프로세스에 사용되는 AI 도구 유형

이력서 심사 및 후보자 매칭에서 비디오 인터뷰 및 편견 감지에 이르기까지 AI 도구는 시간이 많이 걸리는 채용 작업을 자동화하고 후보자를 포함한 모든 사람의 전반적인 채용 경험을 최적화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

1. 스크리닝 및 파싱 재개

채용의 초기 단계 중 하나는 수많은 이력서를 검토하는 것입니다. AI 기반 이력서 스크리닝 및 구문 분석 도구는 이력서를 빠르게 분석하고 관련 정보를 추출하며 사전 정의된 기준에 따라 최고의 후보자를 식별할 수 있습니다.

이렇게 하면 부담이 줄어들어 인재 확보의 보다 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다.

2. 후보 매칭 및 순위

AI 기반 후보자 매칭 및 순위 도구는 기술, 경험, 문화적 적합성 등 다양한 요소를 고려한 알고리즘을 활용하여 각 역할에 가장 적합한 후보자를 식별합니다.

이렇게 하면 시간을 절약하고 만날 후보자의 질을 높일 수 있습니다.

3. 화상 면접 및 안면 분석

비디오 인터뷰는 최근 몇 년 동안 인기를 얻었으며 후보자와 채용 담당자에게 편의성을 제공합니다.

AI 기반 화상 인터뷰 도구는 단순한 화상 회의를 넘어 얼굴 표정, 목소리 톤, 몸짓 언어를 분석하여 후보자의 역할 적합성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

그러나 이러한 분석의 이점과 개인 정보 보호 문제 및 잠재적 편견 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

4. 바이어스 감지 및 완화

AI는 의사 결정에서 인간의 주관성을 제거하여 채용의 편견을 제거하는 데 능숙합니다. ML 알고리즘은 직업 설명, 후보자 평가 및 선택 프로세스에서 편견을 감지하고 줄일 수 있습니다.

그러나 AI가 채용의 편견을 줄이는 길을 가고 있는 것은 확실하지만 인간은 여전히 ​​그것에 영향을 미칩니다. 편견을 완전히 제거하는 것은 먼 목표입니다. 채용에서 AI를 윤리적으로 사용한다는 것은 공정성과 포용성을 촉진하고 다양한 인력을 위해 노력한다는 것을 의미합니다. 이는 AI를 위해 진행 중인 작업입니다.

출처: 재피하이어

AI 채용 시스템의 편향 이해

알고리즘 편향은 불평등을 영속화하고 차별적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 AI 채용 시스템에서 중요한 문제입니다. 문제를 효과적으로 해결하기 위해 편견의 원인과 징후를 조사하십시오.

AI 채용 시스템에서 편향의 두 가지 주요 측면인 편향된 교육 데이터와 다양한 편향 표현에 대해 이야기해 보겠습니다.

편향된 훈련 데이터와 지속되는 불평등

AI 채용 시스템에서 편향의 주요 원인 중 하나는 편향된 교육 데이터입니다.

AI 알고리즘은 기존의 사회적 편향과 불평등을 반영하는 과거 데이터에서 학습합니다. 교육 데이터가 주로 특정 인구 통계를 나타내거나 불공평한 패턴을 나타내는 경우 AI 시스템은 의사 결정 프로세스에서 이러한 편향을 지속시킬 수 있습니다.

예를 들어, AI 시스템 교육에 사용되는 데이터 세트가 주로 특정 인구 통계의 이력서로 구성된 경우 알고리즘은 해당 인구 통계의 후보자를 우대하여 다른 자격을 갖춘 개인을 배제할 수 있습니다. 편견을 완화하기 위해 다양하고 대표적인 훈련 데이터로 작업하고 있는지 확인하십시오.

AI 시스템의 편견 표현

채용 시스템에서 편견이 나타나는 다양한 방식을 알고 있어야 효과적으로 해결할 수 있습니다. 교육적 및 지리적 편향과 언어 및 키워드 편향이라는 두 가지 일반적인 징후를 살펴보겠습니다.

1. 교육적 및 지리적 편견: 의도하지 않은 배제

편향된 데이터로 훈련된 AI 시스템은 교육적 및 지리적 편향을 나타낼 수 있습니다. 위의 예와 같이 훈련 데이터가 명문 대학이나 특정 지역의 후보자로 주로 구성된 경우 AI 시스템은 의도치 않게 유사한 학력을 가진 후보자 또는 특정 지역의 후보자를 선호할 수 있습니다. 이로 인해 대체 교육 경로 또는 기타 위치에서 자격을 갖춘 다른 지원자가 제외될 수 있습니다.

교육 및 지리적 편견에 기반한 의도하지 않은 배제는 다양성을 방해하고 잠재적인 인재 풀을 제한합니다. AI 시스템이 차별을 방지하기 위해 광범위한 교육 배경과 지리적 위치를 고려하도록 합니다.

2. 언어 및 키워드 편향: 무의식적인 차별

언어 및 키워드 편향은 AI 채용 시스템에서 편향의 두 가지 징후입니다. AI 알고리즘은 특정 단어나 구를 바람직하거나 바람직하지 않은 후보 속성과 연관시키는 방법을 학습할 수 있으며, 이는 무의식적인 차별로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 특정 키워드나 문구가 교육 데이터의 성별, 연령 또는 인종과 연관되어 있는 경우 AI 시스템은 이러한 요인을 기반으로 의도하지 않게 후보자를 선호하거나 불이익을 줄 수 있습니다.

언어 및 키워드 편향을 해결하려면 교육 데이터 및 알고리즘 설계를 면밀히 조사해야 합니다. AI 시스템이 보호된 특성을 기반으로 차별하지 않고 언어 기반 평가가 객관적임을 보장하기 위해 최선을 다하십시오.

AI 채용 시스템의 편견을 줄이려면 다양하고 대표적인 교육 데이터, 정기적인 편견 감사, AI 시스템 평가와 같은 모범 사례를 채택하고 투명성과 설명 가능성을 향상하세요.

조직은 편견을 적극적으로 식별하고 해결함으로써 채용 과정에서 공정성, 포용성 및 평등한 기회를 촉진합니다.

채용에서 AI의 윤리

채용에 AI를 사용하는 것은 본질적으로 비윤리적이지는 않지만 의도하지 않은 편견으로 이어질 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 AI 기반 채용 도구는 기존 채용 도구보다 더 효과적이며 언뜻 보기에 인간 채용 담당자보다 더 효율적일 수 있지만 단점도 있습니다.

중요한 걱정은 AI 도구가 기존의 사회적 편향을 반영하는 데이터 세트에 의존하기 때문에 의사 결정 프로세스에서 이러한 편향을 영속시킬 것이라는 것입니다.

다양성과 포용성에 대한 부정적인 영향

편향은 왜곡된 교육 데이터, 알고리즘 또는 출력 해석으로 인해 발생할 수 있습니다.

AI 기반 채용 도구가 기술 회사의 과거 데이터로 교육을 받았다고 가정해 보겠습니다. 이 회사는 평판이 좋은 대학에서 후보자를 채용한 오랜 역사를 가지고 있습니다. 이러한 경향은 과거 데이터에 내재되어 있습니다.

이러한 편향은 AI 도구가 후보자를 평가할 때 의도치 않게 유지될 수 있습니다. 학습된 대로 알고리즘은 데이터베이스에서 미리 정의된 대학의 후보자를 우선 순위로 지정하고 관련 기술과 경험이 있는 다른 자격을 갖춘 후보자는 간과합니다.

편향은 왜곡된 훈련 데이터에서 발생하며 편애의 형태로 나타납니다. 채용 프로세스를 개선하도록 설계되었지만 AI 알고리즘은 공정하고 포괄적인 지원자 평가에서 벗어나 기존의 편견을 무심코 영속화합니다.

투명성 및 설명 가능성 문제

AI 시스템은 복잡하고 해석하기 어렵기 때문에 지원자와 채용 담당자가 특정 결정이 내려진 이유를 이해하기 어렵습니다. 투명성 부족은 채용 과정에 대한 신뢰를 약화시키고 공정성과 책임성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

알고리즘 의사 결정의 명확성

투명성 문제를 해결하려면 AI 알고리즘이 작동하는 방식, 의사 결정에 영향을 미치는 요인, 후보자를 평가하는 데 사용하는 기준에 대해 명확한 설명을 제공하세요. 열린 커뮤니케이션과 투명성을 통해 지원자는 AI 기반 채용 프로세스를 이해하고 신뢰할 수 있습니다. 실제로 구직자의 48%는 적절한 피드백을 받지 못하는 것이 구직 지원 시 가장 실망스러운 측면 중 하나라고 말합니다.

개인 정보 및 데이터 보호 문제

AI를 사용하여 인재를 채용할 때 민감한 후보자 데이터를 수집하고 저장해야 합니다. 이것은 개인 정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려를 제기합니다. 귀하는 각 후보자의 정보에 입각한 동의를 얻었고 그들의 정보가 안전하게 저장되고 무단 액세스 또는 오용으로부터 보호되는지 확인해야 합니다. GDPR과 같은 관련 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 지원자의 개인 정보를 보호하는 데 매우 중요합니다.

데이터 보안 및 오용

후보자 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 보안 조치를 채택하십시오. 여기에는 암호화 프로토콜, 액세스 제어 및 정기적인 보안 감사 구현이 포함됩니다. 또한 데이터 보존에 대한 명확한 정책을 수립하고 지원자 데이터가 채용 목적으로만 사용되고 동의 없이 제3자와 공유되지 않도록 보장해야 합니다.

채용에서 윤리적으로 AI를 사용하는 모범 사례는 무엇입니까?

채용 소프트웨어를 올바르게 사용하면 프로세스에 많은 이점이 있습니다. 실제로 AI를 채용에 통합하는 것이 후보자 소싱에 가장 큰 도움이 되었습니다. 채용 담당자의 58%가 AI가 이 점에서 유용하다고 생각했고, 후보자 선별(56%), 후보자 육성(55%)이 그 뒤를 이었습니다.

경영진의 80%가 AI가 조직 내에서 생산성과 성과를 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다고 믿기 때문에 AI에 대한 긍정적인 인식은 채용 담당자를 넘어 확장됩니다.

초기 채택 단계에서도 AI 기반 채용 소프트웨어는 놀라운 결과를 보여주었습니다. 얼리 어답터는 화면당 비용이 75%라는 엄청난 감소를 경험했습니다.

이직률도 35%로 눈에 띄게 감소했습니다. 2017년까지 거슬러 올라가 관찰된 이러한 결과는 채용 프로세스에서 AI 구현의 긍정적인 효과에 대한 명확한 증거를 제공합니다.

이제 채용 프로세스에서 공정성, 정확성 및 투명성을 보장하기 위한 몇 가지 모범 사례를 살펴보겠습니다.

다양한 학습 데이터 확보

AI 알고리즘은 훈련된 데이터에서 학습합니다. 편향이 지속되지 않도록 훈련 데이터가 후보 풀을 대표하는지 확인하십시오. 보다 포괄적이고 공정한 AI 채용 시스템을 만들기 위해 과소 대표를 적극적으로 해결하고 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.

편향 감지를 위해 AI 시스템에 대한 정기적인 감사를 수행합니다.

AI 채용 시스템의 무결성을 유지하려면 정기적인 감사 및 평가를 설정하여 잠재적 편견을 감지하십시오. 이러한 평가는 시스템적 편향을 식별하고 해결하여 채용 프로세스의 전반적인 공정성을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템을 지속적으로 모니터링하고 평가함으로써 AI 시스템이 윤리적 기준에 부합하고 편견 없는 결과를 제공하는지 확인합니다.

투명성 및 설명 가능성 향상

의사 결정에 대한 명확한 설명을 제공하는 해석 가능한 AI 모델 및 알고리즘을 사용합니다. 채용 프로세스에서 AI의 역할과 의사 결정에서 고려되는 요소를 전달함으로써 지원자와 채용 담당자가 기술을 이해하고 신뢰하도록 돕습니다.

지원자가 AI 평가를 기반으로 알림이나 피드백을 받을 때 이러한 결정의 근거를 이해하기 쉽고 의미 있는 방식으로 설명해야 합니다. 이러한 투명성은 지원자가 채용 프로세스를 탐색하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

개인 정보 보호 및 데이터 보호

AI는 후보자 데이터에 의존하기 때문에 개인 정보 보호 및 데이터 보호를 우선시해야 합니다. GDPR 또는 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 관련 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인하십시오.

무단 액세스, 사용 또는 위반으로부터 후보자 정보를 보호하기 위한 강력한 보안 조치를 구현합니다. 개인 정보를 보호함으로써 채용에서 AI 사용에 대한 신뢰와 확신을 구축할 수 있습니다.

책임과 책임을 보장

채용에서 책임 있는 AI 구현을 촉진하려면 AI 사용 및 의사 결정에 대한 명확한 지침을 설정하십시오. AI 채용 시스템의 성능과 윤리적 관행 준수를 담당하는 책임 있는 개인 또는 팀을 지정합니다.

AI 시스템에 대한 정기적인 모니터링 및 거버넌스는 책임을 보장하고 잠재적인 위험을 완화하며 채용 프로세스 전반에 걸쳐 윤리적 행동을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

AI 효율성과 인간 판단의 균형

AI가 채용 프로세스의 효율성을 높일 수 있지만 AI 효율성과 인간의 판단 사이에서 균형을 유지해야 합니다. AI는 우리의 의사 결정을 지원하고 강화하는 도구로 보아야 하며, 이를 대체하는 것이 아닙니다. 인간의 감독과 검토를 통합하여 AI 기반 선택이 조직의 가치와 윤리에 부합하도록 합니다.

인간의 판단은 공감, 직관, 상황 이해와 같은 필수 특성을 채용 프로세스에 제공합니다. 사실, AI 시스템과 결합된 약간의 인간 노하우만 있으면 신속하고 데이터 중심적인 채용 프로세스를 보장하는 데 필요한 전부입니다.

채용 담당자의 68%는 채용 프로세스에서 AI를 사용하면 후보자에 대한 객관적인 평가를 위해 의도하지 않은 편견을 효과적으로 제거할 수 있다고 생각합니다.

출처: 재피하이어

채용 담당자에게 권한을 부여하기 위해 AI로 사람의 의사 결정을 강화합니다.

AI는 자동화 및 데이터 기반 통찰력을 테이블에 제공하지만 인간의 의사 결정의 가치를 인식하고 이를 효과적으로 통합해야 합니다.

"채용 프로세스에서 인간/AI 협업의 힘을 수용하는 것이 인재 확보의 새로운 시대를 여는 열쇠입니다."

조티스 KS
재피하이어 공동 설립자

"인간 우선" 의사 결정의 확고한 전파자인 Jyothis는 "우리는 함께 인공 지능의 통찰력과 기능을 인간의 손길과 결합하여 숨겨진 잠재력을 발견하고, 편견 없는 결정을 내리고, 다양하고 뛰어난 팀을 구축할 수 있습니다."라고 말했습니다.

명심해야 할 몇 가지 중요한 측면을 살펴보겠습니다.

AI 채용 프로세스에 사람의 감독 및 검토 통합

반복적인 작업을 자동화하고, 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 데이터 기반 통찰력을 제공하는 AI의 기능을 통해 귀중한 시간을 절약하면서 더 많은 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.

그러나 AI는 인간의 판단을 대신할 수 없습니다. 공정성을 보장하고 편견을 완화하며 AI 알고리즘이 완전히 파악하지 못할 수 있는 복잡한 맥락을 해석하려면 인간의 감독과 검토를 통합해야 합니다. 인간의 손길은 우리가 주관적인 요소를 고려하고 AI가 부족할 수 있는 필요한 공감을 제공하기 때문에 후보자에 대한 더 깊은 이해를 허용합니다.

AI 기술과 인간의 판단 사이에서 올바른 균형을 잡을 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

1. 협업 워크플로우 구축

AI 기술과 인간의 전문 지식이 함께 사용되는 협업 워크플로를 통합합니다. 인간 채용 담당자에게 AI 권장 사항 및 결정을 검토하여 조직의 가치, 윤리적 기준 및 법적 요구 사항과의 일치를 인증하는 작업을 제공하십시오.

2. 지속적인 학습과 개선을 장려합니다.

AI 시스템의 성능을 정기적으로 평가하여 지속적인 학습 및 개선 문화를 조성합니다. 이를 통해 잠재적 편향을 식별 및 수정하고 AI 생성 제안의 정확성과 공정성을 향상할 수 있습니다.

3. 명확한 AI 활용 가이드라인 마련

채용 프로세스에서 AI 사용에 대한 명확한 지침과 정책을 정의합니다. AI 기술, 채용 담당자 및 관련된 이해 관계자의 역할과 책임을 지정합니다. 이러한 명확성은 AI가 조직의 목표에 따라 윤리적으로 사용되도록 보장합니다.

4. 책임 있는 개인 또는 팀 지정

AI 채용 시스템을 감독하고 윤리적 관행을 준수하기 위해 이러한 팀원은 AI 기술, 한계 및 잠재적 위험에 대해 깊이 이해해야 합니다.

AI와 인간의 판단: 시너지 관계

채용 환경이 변화함에 따라 회사가 AI와 인간 판단의 교차점을 신중하고 통찰력 있게 탐색하는 방법을 배워야 합니다. 두 세계의 장점을 모두 활용함으로써 채용 관행을 향상하고 참여하는 후보자에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 고용주 브랜딩도 강화합니다.

궁극적으로 AI와 인간의 판단을 성공적으로 통합하면 보다 효율적이고 포괄적이며 효과적인 채용 프로세스를 위한 단계가 설정됩니다.

스마트 채용은 스마트 기술을 사용하여 호출합니다. 채용 챗봇이 어떻게 잠재적 지원자와의 커뮤니케이션을 단순화하고 경쟁이 치열한 구직 시장에서 기준을 높이는지 알아보세요.