코로나로 인해 비대면 채용이 확산되며 AI를 활용한 채용은 이제 자연스러운 전형 중 하나로 자리 잡았습니다. AI는 서류 전형에서부터 서류의 결함을 찾아내고, 자기소개서 내용을 분석했습니다. 그리고 많이 알려진 것처럼 역량검사와 면접도 AI로 진행하고 있죠.
처음엔 필요해서, 다른 기업이 하니까 우리 기업도 한번 써볼까 하는 마음에 도입했고, 도입해 보니 생각했던 것보다 효과적이이라고 느껴져 유지하게 된 경우가 많은데요. 우리 기업이 도입한 AI 채용, 정말 효과적일까요?
AI 채용이 우리 기업 채용 프로세스에 적합하지 않다면, 혹은 이미 도입한 AI 채용이 인재 채용에 방해가 되고 있을 수도 있습니다. 도입 후 기존 채용 프로세스와 비교하면서 결과를 분석하고, 우리 기업 HR 프로세스에 맞춰 커스터마이징을 계속 해나가야 합니다. 그래야 우리 회사에 맞는 AI 채용 프로세스를 구축할 수 있겠죠.
무하유는 다년간 수백 개의 기업에 AI 서류평가 서비스와 AI 면접 서비스를 제공하면서 계속해서 발전시켜나갔는데요. 그렇게 얻게 된 노하우를 활용해서 채용 성과를 진단하고 그 결과를 통해 AI를 커스터마이징하여 보다 정확한 채용을 돕고 있습니다.
채용성과진단은 어떻게 활용할 수 있나요?
기존 무하유의 HR 서비스를 활용하던 분들도, 아직 활용해 보지 않은 분들도 모두 진단을 받아 보실 수 있는데요. 진단 과정에서 크게 5가지 결과가 제공됩니다. (진단에 따라 제공되는 결과가 달라질 수 있습니다.)
1. 문항 분석
기존에 이용하던 자기소개서의 문항을 분석합니다. 해당 문항이 인재를 분별하는데 적절한 문항이었는지, 난이도는 적절했는지를 확인할 수 있습니다.
2. 문항 설계
자기소개서 문항을 설계해 드립니다. 자기소개서 문항에 따라 지원자의 답변 내용이 달라지기 때문에, 우리 기업의 인재상을 확인할 수 있는 답변을 하도록 문항을 제공해야 합니다. 또한 직무를 고려한 문항 설계도 가능합니다.
💡 해당 문항으로 서류를 접수받아 서류평가 자동화 서비스 PRISM을 이용하면 서류평가의 완전 자동화가 가능하겠죠?
3. AI 평가 - 사람 평가 비교 분석
프리즘 / 몬스터를 이미 이용 중이라면, 도입 전과 도입 후 평가의 상관성을 분석하여 평가 결과가 상이한 케이스를 추출합니다. 그리고 그 원인을 분석하며 이후 채용에 적용할 수 있는 방법을 제공합니다.
💡 프리즘 / 몬스터를 이용하지 않고 있다면, 이미 진행했던 채용 케이스를 테스트 평가하여 상관성을 분석하고 그 결과를 제공합니다.
4. AI 평가 모듈 조정
사람이 평가의 방향성을 검토하여 AI가 평가한 결과를 사람이 평가한 결과에 부합하는 모듈로 조정합니다. 이후 채용에서는 해당 모듈로 채용이 가능합니다.
5. 사후 검증
채용한 인재의 인사고과나 등급 간의 상관성을 분석합니다. 검증을 통해 AI 모듈을 고도화하여 이후에는 채용 단계에서부터 고성과자가 될 확률이 높은 인재를 찾아낼 수 있습니다. 또한 조기에 이탈할 가능성이 높은 지원자도 찾아낼 수 있습니다.
채용 성과 진단을 받으면 우리 기업 채용에 어떻게 도움이 되나요?
채용 성과 진단을 통해 결과 확인은 가능하지만, 당장 우리 기업에 어떻게 도움이 되는지 궁금하실 수 있는데요.
먼저, 데이터 기반 채용이 가능해집니다.
HR에서도 이제는 데이터 기반 채용이 중요해지고 있는데요. 기존에는 사람은 사람이 봐야 하기 때문에 데이터보다는 사람의 직관에 의존하는 채용이 주류였습니다. 하지만, 이제는 수시 채용이 늘어나면서 실무자들의 면접관 참여가 높아지며, 사람이 사람을 보기도 하지만 데이터를 기반으로 지원자를 봐야 한다는 의견이 많아진 것인데요.
실제로, 링크드인의 2020년 채용 현황 보고서에서도 채용 전략에 데이터와 분석 기능을 사용하는 조직이 양질의 채용을 할 가능성이 1.9배 더 높다는 결과도 있었습니다. 데이터 중심의 채용으로 채용 기간은 28% 단축될 수 있고, 인재 유지 기간은 17% 증가할 수 있다는 언급도 있었죠. 우리나라에서도 한 설문조사 결과, 응답자의 75.3%가 채용 과정 중 데이터 기반 의사결정 도입이 필요하다고 답할 정도로 그 필요성이 대두되고 있습니다.
> 데이터 기반 채용 자세히 보기
하지만 이런 데이터 기반 채용을 무작정 시작하기는 어렵습니다. 시도해 보고는 싶지만, 어떻게 시작해야 할지조차 갈피를 잡지 못해 채용에 어려움을 겪는 경우가 많죠. 모든 기업에 내부에 채용 전문가를 두고, 데이터를 분석하기는 어려우니까요. 그래서 무하유는 내부에 채용 전문가가 없는 기업을 위해 채용 성과 진단 컨설팅을 제공하고 있는 것인데요. 채용 과정에서 어떤 데이터를 쌓을 수 있는지, 그렇게 쌓은 데이터를 어디에 어떻게 반영할 수 있는지 채용 전문가와 상담해 보세요.
둘째, 채용 단계에서부터 고성과자와 조기 퇴사자를 예측할 수 있습니다.
모든 기업이 생각하는 채용의 지향점이 아닐까 싶습니다. 채용할 때부터 이 지원자가 우리 회사에 오래 다니면서, 성과를 낼 수 있는 직원인지 아닌지를 파악하는 것이죠. 채용 성과 진단을 통해 재직자의 결과와도 비교하면서 고성과자 예측이 가능해집니다.
또한 조기에 퇴사하는 직원들은 공통된 특성을 가지고 있습니다. 조직 내 부적응하는 직원들의 특성을 파악하면 역량검사에 반영하여 채용 단계에서부터 조기 퇴사자를 찾아낼 수 있습니다.
마지막, 재직자 평가까지 AI를 활용할 수 있습니다.
AI 채용은 일반화되었지만, 아직까지 재직자 평가에서 AI를 활용할 수 있다는 사실을 모르는 경우가 많은데요. 이미 대기업에서는 연말에 수만 명의 재직자 평가를 빠르게 진행할 수 없어 이미 AI를 활용해 평가 자동화를 실현한 곳이 많습니다.
코로나로 인해 비대면 채용이 확산되며 AI를 활용한 채용은 이제 자연스러운 전형 중 하나로 자리 잡았습니다. AI는 서류 전형에서부터 서류의 결함을 찾아내고, 자기소개서 내용을 분석했습니다. 그리고 많이 알려진 것처럼 역량검사와 면접도 AI로 진행하고 있죠.
처음엔 필요해서, 다른 기업이 하니까 우리 기업도 한번 써볼까 하는 마음에 도입했고, 도입해 보니 생각했던 것보다 효과적이이라고 느껴져 유지하게 된 경우가 많은데요. 우리 기업이 도입한 AI 채용, 정말 효과적일까요?
AI 채용이 우리 기업 채용 프로세스에 적합하지 않다면, 혹은 이미 도입한 AI 채용이 인재 채용에 방해가 되고 있을 수도 있습니다. 도입 후 기존 채용 프로세스와 비교하면서 결과를 분석하고, 우리 기업 HR 프로세스에 맞춰 커스터마이징을 계속 해나가야 합니다. 그래야 우리 회사에 맞는 AI 채용 프로세스를 구축할 수 있겠죠.
무하유는 다년간 수백 개의 기업에 AI 서류평가 서비스와 AI 면접 서비스를 제공하면서 계속해서 발전시켜나갔는데요. 그렇게 얻게 된 노하우를 활용해서 채용 성과를 진단하고 그 결과를 통해 AI를 커스터마이징하여 보다 정확한 채용을 돕고 있습니다.
채용성과진단은 어떻게 활용할 수 있나요?
기존 무하유의 HR 서비스를 활용하던 분들도, 아직 활용해 보지 않은 분들도 모두 진단을 받아 보실 수 있는데요. 진단 과정에서 크게 5가지 결과가 제공됩니다. (진단에 따라 제공되는 결과가 달라질 수 있습니다.)
1. 문항 분석
기존에 이용하던 자기소개서의 문항을 분석합니다. 해당 문항이 인재를 분별하는데 적절한 문항이었는지, 난이도는 적절했는지를 확인할 수 있습니다.
2. 문항 설계
자기소개서 문항을 설계해 드립니다. 자기소개서 문항에 따라 지원자의 답변 내용이 달라지기 때문에, 우리 기업의 인재상을 확인할 수 있는 답변을 하도록 문항을 제공해야 합니다. 또한 직무를 고려한 문항 설계도 가능합니다.
💡 해당 문항으로 서류를 접수받아 서류평가 자동화 서비스 PRISM을 이용하면 서류평가의 완전 자동화가 가능하겠죠?
3. AI 평가 - 사람 평가 비교 분석
프리즘 / 몬스터를 이미 이용 중이라면, 도입 전과 도입 후 평가의 상관성을 분석하여 평가 결과가 상이한 케이스를 추출합니다. 그리고 그 원인을 분석하며 이후 채용에 적용할 수 있는 방법을 제공합니다.
💡 프리즘 / 몬스터를 이용하지 않고 있다면, 이미 진행했던 채용 케이스를 테스트 평가하여 상관성을 분석하고 그 결과를 제공합니다.
4. AI 평가 모듈 조정
사람이 평가의 방향성을 검토하여 AI가 평가한 결과를 사람이 평가한 결과에 부합하는 모듈로 조정합니다. 이후 채용에서는 해당 모듈로 채용이 가능합니다.
5. 사후 검증
채용한 인재의 인사고과나 등급 간의 상관성을 분석합니다. 검증을 통해 AI 모듈을 고도화하여 이후에는 채용 단계에서부터 고성과자가 될 확률이 높은 인재를 찾아낼 수 있습니다. 또한 조기에 이탈할 가능성이 높은 지원자도 찾아낼 수 있습니다.
채용 성과 진단을 받으면 우리 기업 채용에 어떻게 도움이 되나요?
채용 성과 진단을 통해 결과 확인은 가능하지만, 당장 우리 기업에 어떻게 도움이 되는지 궁금하실 수 있는데요.
먼저, 데이터 기반 채용이 가능해집니다.
HR에서도 이제는 데이터 기반 채용이 중요해지고 있는데요. 기존에는 사람은 사람이 봐야 하기 때문에 데이터보다는 사람의 직관에 의존하는 채용이 주류였습니다. 하지만, 이제는 수시 채용이 늘어나면서 실무자들의 면접관 참여가 높아지며, 사람이 사람을 보기도 하지만 데이터를 기반으로 지원자를 봐야 한다는 의견이 많아진 것인데요.
실제로, 링크드인의 2020년 채용 현황 보고서에서도 채용 전략에 데이터와 분석 기능을 사용하는 조직이 양질의 채용을 할 가능성이 1.9배 더 높다는 결과도 있었습니다. 데이터 중심의 채용으로 채용 기간은 28% 단축될 수 있고, 인재 유지 기간은 17% 증가할 수 있다는 언급도 있었죠. 우리나라에서도 한 설문조사 결과, 응답자의 75.3%가 채용 과정 중 데이터 기반 의사결정 도입이 필요하다고 답할 정도로 그 필요성이 대두되고 있습니다.
> 데이터 기반 채용 자세히 보기
하지만 이런 데이터 기반 채용을 무작정 시작하기는 어렵습니다. 시도해 보고는 싶지만, 어떻게 시작해야 할지조차 갈피를 잡지 못해 채용에 어려움을 겪는 경우가 많죠. 모든 기업에 내부에 채용 전문가를 두고, 데이터를 분석하기는 어려우니까요. 그래서 무하유는 내부에 채용 전문가가 없는 기업을 위해 채용 성과 진단 컨설팅을 제공하고 있는 것인데요. 채용 과정에서 어떤 데이터를 쌓을 수 있는지, 그렇게 쌓은 데이터를 어디에 어떻게 반영할 수 있는지 채용 전문가와 상담해 보세요.
둘째, 채용 단계에서부터 고성과자와 조기 퇴사자를 예측할 수 있습니다.
모든 기업이 생각하는 채용의 지향점이 아닐까 싶습니다. 채용할 때부터 이 지원자가 우리 회사에 오래 다니면서, 성과를 낼 수 있는 직원인지 아닌지를 파악하는 것이죠. 채용 성과 진단을 통해 재직자의 결과와도 비교하면서 고성과자 예측이 가능해집니다.
또한 조기에 퇴사하는 직원들은 공통된 특성을 가지고 있습니다. 조직 내 부적응하는 직원들의 특성을 파악하면 역량검사에 반영하여 채용 단계에서부터 조기 퇴사자를 찾아낼 수 있습니다.
마지막, 재직자 평가까지 AI를 활용할 수 있습니다.
AI 채용은 일반화되었지만, 아직까지 재직자 평가에서 AI를 활용할 수 있다는 사실을 모르는 경우가 많은데요. 이미 대기업에서는 연말에 수만 명의 재직자 평가를 빠르게 진행할 수 없어 이미 AI를 활용해 평가 자동화를 실현한 곳이 많습니다.