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"방금 인터뷰 질문이 후보자의 역량을 검증하는 데 유효했을까?"
"더 정확한 판단을 위해 실무 과제를 추가하거나, 면접 단계를 더 늘려야 할까?"
채용 담당자라면 누구나 채용 과정에서 이런 고민과 마주한 경험이 있습니다. 채용 과정에서 스킬셋을 제대로 검증하고 싶다는 열망 때문에, 끊임없이 어떤 질문을 던져야 할지 고민하고, 어떤 절차를 더해야 할지 망설입니다. 하지만 아이러니하게도 이런 고민들로 인해 면접관들의 피로도는 높아지고, 채용 절차는 무거워집니다.
최근 텔타 팀은 사업개발(Business Development) 직무 채용을 앞두고 동일한 고민에 빠졌습니다."스킬셋을 기준으로 분석하고 싶은데, 그렇다고 채용 프로세스를 전부 뜯어 고쳐야 할까?"
거창한 방법론을 도입하는 대신 아주 작은 실험을 해보기로 했습니다. 기존의 인터뷰 방식은 그대로 유지하되, 기록과 분석을 위한 도구 하나만 추가해 보는 것입니다. 이 글은 텔타 팀이 직접 겪은, 조금은 투박하지만 솔직한 스킬셋 기반 채용 실험기입니다.
프로세스 재설계가 아닌 기록 도구의 추가
스킬 기반 채용이 글로벌 트렌드라지만, 실무자 입장에서 가장 두려운 것은 프로세스의 과부하입니다. 면접관 교육을 새로 하고, 평가표를 바꾸고, 질문 리스트를 강제하는 것은 채용 속도를 늦추는 주범이 될 수 있습니다.
텔타는 역발상을 시도했습니다.
"면접관의 전문성과 인터뷰 스타일은 존중하되, 휘발 되는 대화 내용을 데이터로 만들자."
텔타는 이 문제를 해결하기 위해 사람과 AI의 역할을 명확히 분리하는 전략을 택했습니다.
- 사람: 면접관은 제공된 가이드를 참고만 할 뿐, 본인의 스타일대로 자유롭게 심층 인터뷰를 진행했습니다. 후보자와의 라포 형성, 맥락 파악, 직무 전문성 검증은 온전히 사람의 몫이었습니다.기존 방식대로 후보자와 심층적인 대화를 나누고, 직무 전문성을 바탕으로 질의응답을 주도합니다.
- AI: 대화 내용을 텍스트화 시켜 분석하고, 글로벌 스킬셋을 분석해 도출한 ‘직무 적합 스킬셋'에 맞춰 어떤 대화가 어떤 스킬과 연결되는지 매칭했습니다.
우리의 목표는 면접관을 통제하는 것이 아니라, 면접관이 놓친 데이터까지 수집해 분석하는 역할을 시스템에 맡기는 것이었습니다.
면접관의 전문성을 뒷받침하는 인터뷰 프로세스
실제 면접 현장은 평소와 다르지 않았습니다. 달라진 점은 면접 시작 전, 후보자에게 양해를 구하고 녹음 버튼을 켠 것 하나뿐이었습니다. 하지만 겉으로 보이는 풍경과 달리, 그 이면에서는 데이터를 만들기 위한 4단계 프로세스가 조용히 작동하고 있었습니다. 텔타는 이 과정을 철저하게 Human-in-the-loop(인간 참여형) 방식으로 설계했습니다.
① 글로벌 데이터 기반 스킬셋
아무리 자유로운 면접이라도 분석을 위한 최소한의 기준은 필요했습니다. 우리는 텔타가 보유한 수십만 건의 글로벌 데이터를 기반으로 사업개발 직무의 핵심 스킬셋을 미리 정의했습니다. 이때 집중한 것은 과도한 커스텀이 아닌 범용성으로, 보편적으로 이 일을 잘하는 사람이 갖춰야 할 역량에 대한 정의 작업이었습니다.
② 인터뷰 가이드 권고
정의된 스킬셋을 확인할 수 있는 질문 가이드를 면접관에게 제공했습니다. 하지만 이는 필수 강제 사항이 아니었습니다. "혹시 질문이 막히거나 더 깊게 파고들고 싶을 때 참고하세요"라는 보조 도구로 활용되도록 하여, 면접관의 자율성을 해치지 않았습니다.
③ 데이터 변환 및 분석
녹음된 인터뷰는 STT(Speech-to-Text) 기술을 통해 텍스트로 변환되었습니다. 텔타의 AI 워크플로우는 단순한 받아쓰기를 넘어, 후보자의 발화 내용 중 어떤 부분이 ①번에서 정의한 핵심 스킬셋과 연결되는지 스스로 매핑하고 분석했습니다. 발화량에 따라 다르지만 30분 정도의 짧은 인터뷰에서도 유효한 데이터들을 추출할 수 있으며, 1.5시간 이상의 긴 인터뷰 분석도 문제없이 소화할 수 있었습니다.
④ 가시화된 리포트
이 프로세스의 결과물은 합격/불합격을 가르는 채점판이 아니었습니다. 대신 1.5시간의 대화 중 ‘스킬셋과 관련된 발언이 언제, 어떻게 등장했는가?’ 를 보여주는 가시화된 회고자료였습니다. 채용 담당자는 이 리포트를 통해 자신의 기억이 정확했는지 더블 체크하고, 놓친 부분은 없었는지 점검할 수 있었습니다.
작은 변화가 만든 큰 차이
이번 실증 과정에서 가장 고무적이었던 점은 인터뷰 현장의 혼란이 전혀 없었다는 것입니다. 면접관들은 새로운 평가 방법론을 학습하느라 에너지를 쏟는 대신, 자신들의 직무 전문성을 발휘해 후보자의 깊이를 검증하는 질문에만 집중했습니다. 텔타는 그 자연스러운 대화 속에서 스킬셋 관련 내용을 찾아내어 눈에 보이는 형태로 정리해 주었습니다.
결과적으로 면접관은 감에 의존하던 평가를 가시화된 기록으로 재확인할 수 있었고, 경영진에게 채용 이유를 설명할 때도 훨씬 명확한 언어로 소통할 수 있었습니다.
Next Step
그렇다면 텔타는 사업개발 직무 인터뷰를 분석하기 위해, 사전에 어떤 스킬들을 정의해 두었을까요? 다음 편에서는 텔타 팀이 실제로 활용하고, AI가 대화를 분석하는 기준이 되었던 직무 스킬셋의 정의 과정과 근거를 상세히 공유드리겠습니다. 스킬셋 분석을 고민 중이지만, 복잡한 도입 절차가 부담스러운 기업들에게 작은 힌트가 되기를 바랍니다.
*이 콘텐츠는 텔타의 내부 채용 사례를 바탕으로 작성되었습니다.
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