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AI로 작성한 지원서·과제, 채용팀은 무엇을 검증해야 할까?
요즘 마케터 지원서는 하나같이 매끄럽습니다. 광고 성과 과제로 받은 보고서도 표와 문장에 흠잡을 데가 없습니다. 읽다 보면 AI가 쓴 것 같은데, 그렇다고 감점할 근거도 그대로 믿을 근거도 없습니다.
AI로 작성한 것으로 보이는 지원서나 과제를 받았을 때 채용팀이 확인할 것은 두 가지입니다. 지원자가 미리 안내받은 AI 사용 규칙을 지켰는지, 그리고 직무에 필요한 판단을 스스로 할 수 있는지입니다. 문장이 매끄럽다는 사실만으로는 어느 쪽도 알 수 없으니, 결론의 근거와 선택하지 않은 대안, 고친 이유를 묻고 조건이 바뀌었을 때 판단을 어떻게 수정하는지 확인해야 합니다.
탐지 도구가 이 질문을 대신해주지도 않습니다. 영국 NHS의 인사·고용 실무를 지원하는 NHS Employers는 2025년 8월 낸 지원서의 AI 사용에 관한 안내에서 현재 AI 사용을 탐지하는 공식 시판 기술은 없다고 밝혔습니다. AI 사용이 의심된다는 이유로 지원서를 자동 탈락시키는 것은 권하지 않으며, 그래도 적합해 보이는 지원자라면 구두로 대화하며 필요한 이해와 지식을 갖췄는지 확인하라고 제안합니다.
AI를 어디까지 허용할지는 AI-free 평가와 사용 규칙을 다룬 글에서 다뤘습니다. 이 글은 규칙을 정한 다음, 제출물을 어떻게 검증할지 살펴봅니다.
예로 드는 것은 자사몰에서 스킨케어 제품을 파는 브랜드의 퍼포먼스 마케터 채용 과제입니다. 두 광고 채널의 2주 성과표를 주고 다음 2주 예산 1,000만 원의 배분안을 받았는데, 한 지원자가 “채널 B 예산을 늘려야 한다”는 보고서를 냈습니다. 표와 문장은 깔끔합니다. 채용팀은 이 보고서에서 무엇을 확인해야 할까요?
작성 방식과 직무 역량은 나눠 확인합니다
지원서를 본인이 직접 썼다고 해서 광고 성과 데이터를 올바르게 해석할 수 있다는 뜻은 아닙니다. AI로 문장을 다듬었다고 해서 분석 능력이 없다고 볼 수도 없습니다. 그래서 규칙 위반 의심을 처리하는 절차와, 업무 판단을 확인하는 평가를 따로 두어야 합니다.
탐지 도구의 결과도 사용 규칙과 역량 평가를 구분해 검토합니다. Debora Weber-Wulff 등 연구진은 2023년 International Journal for Educational Integrity에 실린 AI 작성 탐지 도구 연구에서 공개 탐지 도구 12개와 상용 시스템 2개(Turnitin, PlagiarismCheck)를 시험했습니다. 연구진은 당시 도구들이 정확하지도 신뢰할 만하지도 않았고, AI가 쓴 글을 사람이 쓴 글로 분류하는 쪽으로 치우쳤다고 결론지었습니다. 교육 맥락의 글로 진행한 당시 시험이라 지금의 모든 도구나 채용 지원서에 그대로 옮길 수는 없습니다. 그래도 AI 진단 점수 하나로 결론을 내리지 않고 지원자의 설명과 확인 자료를 함께 본다는 원칙을 세우기에는 충분한 근거입니다.
지원자에게 같은 규칙과 제출 범위를 먼저 안내합니다
평가 목적이 자료 해석인지, 도구 없이 하는 기초 판단인지, AI를 활용해 결과를 완성하는 능력인지에 따라 안내가 달라집니다. Anthropic은 지원자의 AI 사용 안내에서 단계별 규칙을 공개했습니다. 지원서는 초안을 직접 쓴 뒤 AI로 다듬을 수 있고, 과제와 실시간 면접은 회사가 따로 허용하지 않는 한 AI 없이 진행합니다. 지원자 고유의 역량과 사고방식을 보고 싶다는 이유도 함께 밝힙니다. NHS Employers 역시 직무 설명서와 지원서 양식에 AI 사용을 모니터링한다는 문구를 넣고, 허용되는 사용 범위를 담은 지원자용 안내를 만드는 방안을 제시합니다.
안내에는 쓸 수 있는 도구와 구간, 제출할 과정 기록, 보안상 입력하면 안 되는 정보, 문의 방법을 구체적으로 적습니다. 과제를 낸 뒤에 새 규칙을 적용하지 않도록 합니다.
| 평가 목적 | 안내 문안의 예시 |
|---|---|
| 도구 없이 기초 판단 확인 | “이 구간에서는 제시된 자료만 사용해 판단 이유를 작성해 주세요. 허용 도구와 문의 방법은 안내문을 따릅니다.” |
| AI 사용이 허용된 자료 해석 | “AI를 사용했다면 사용한 기능과 결과에 반영한 부분, 검토·수정한 이유를 요약해 주세요. 비공개 정보는 입력하지 않습니다.” |
| AI 활용 과정 자체 확인 | “제공된 도구·자료 조건에서 요청, 결과 검토, 수정과 최종 판단을 확인합니다. 평가에 필요한 과정 기록의 범위를 사전에 안내합니다.” |
과정 기록은 평가 목적에 필요한 범위에서만 요청합니다. 개인 계정의 전체 대화 기록이나 사적 자료까지 요구할 이유는 없습니다. 공통으로 제공한 과제 자료와 작업 구간을 기준으로, 판단을 설명할 수 있는 기록을 남기게 하면 됩니다.
탐지의 원리와 서류 검토 단계의 활용은 자소서 AI 탐지기 검토 글에서 더 자세히 볼 수 있습니다. 그다음 단계부터는 AI 진단 점수를 거듭 확인하기보다 직무 판단에 필요한 자료를 모읍니다.
결과물에서 내린 결론의 이유를 묻습니다
처음의 마케터 지원자로 돌아가겠습니다. 보고서의 문장을 평가하기 전에 어떤 숫자를 성과로 봤는지, 무엇을 분모로 계산했는지, 어떤 대안을 선택하지 않았는지, 무엇을 더 확인하고 싶은지 묻습니다. 이 과제의 성과표에서는 ROAS가 높은 채널(A, 300%)과 첫 구매 고객을 더 많이 데려온 채널(B, 140건)이 서로 다릅니다. 광고 매출에는 기존 회원의 재구매가 섞여 있고, 쿠폰 할인비도 채널 A가 150만 원, 채널 B가 50만 원으로 다릅니다. 어느 수치를 근거로 삼았는지에 따라 결론이 갈립니다.
| 확인할 것 | 후속 질문 |
|---|---|
| 근거의 출처 | 어떤 표의 어떤 값이 ‘채널 B 예산을 늘려야 한다’는 결론을 뒷받침했나요? |
| 분모와 계산 | 전체 구매 건수와 첫 구매 고객 수 가운데 무엇으로 광고비를 나눴고, 왜 그렇게 했나요? |
| 대안 비교 | 채널 A의 비중을 유지하는 안을 검토했다면 왜 제외했나요? |
| 수정 이유 | 처음 결과에서 무엇을 고쳤고 어떤 자료로 판단했나요? |
| 불확실성 | 지금 자료만으로 알 수 없는 것은 무엇인가요? |
조건을 바꿨을 때 판단을 어떻게 고치는지 봅니다
같은 지원자에게 “채널 B의 첫 구매 고객 집계에서 중복이 발견됐다면 무엇부터 확인하겠습니까?”라고 물을 수 있습니다. 답을 외웠는지 떠보는 함정 질문이 아닙니다. 집계 기준이 바뀌었을 때 원래 계산과 결론의 어느 부분을 다시 검토하는지 보려는 질문입니다. 핵심 역량이 같다면 모든 지원자에게 같은 질문과 같은 대응 기회를 주어야 합니다.
가령 지원자 C는 “B가 더 좋으니 그대로 늘리겠다”고만 답하고, 지원자 D는 “중복을 뺀 첫 구매 고객 수로 1명당 광고비를 다시 계산하고, 쿠폰 할인비를 뺀 광고 매출도 두 채널에서 함께 비교하겠다”고 답했다고 합시다. 두 답변은 AI 사용 여부의 증거가 아니라, 자료를 해석하고 판단을 수정하는 행동의 근거로 기록합니다.
AI 활용이 중요한 직무는 과정도 평가합니다
AI로 일하는 역할이라면 어떤 문제와 조건을 주고 요청했는지, 답을 무엇과 대조했는지, 오류를 왜 고쳤는지 살펴봅니다. 결과물이 매끈해도 근거를 확인하지 않았다면 위험을 놓칠 수 있습니다. 처음 결과가 부족했더라도 검토와 수정으로 적절한 결과를 만들었다면 그 행동을 평가에 반영할 수 있습니다.
Telta AI 리터러시 진단은 AI에 일을 맡기고 결과를 검토해 완성하는 과정을 다룹니다. 면접에서는 Interview Pro로 질문과 답변 근거를 정리하고, 수행 자체를 더 보고 싶을 때는 목적에 맞는 Assessment를 검토할 수 있습니다. 두 제품이 맡는 일은 작성 여부를 가리는 것이 아니라 판단의 근거를 확인하는 것입니다.
| 검증할 자료 | 면접에서 확인할 것 | 수행평가에서 확인할 것 |
|---|---|---|
| 기존 경험·포트폴리오 | 개인 기여·판단 이유·수정 경험 | 공통 자료를 적용하는 행동 |
| AI 활용 과정 | 요청·검토·수정 이유의 설명 | 주어진 조건에서 실제로 요청·검토·수정한 과정 |
| 조건 변경 대응 | 무엇이 달라졌다고 판단했는가 | 새 자료로 계산과 대안을 수정하는 행동 |
평가 기록에는 확인한 내용과 추가로 물을 사항을 적습니다
‘AI를 쓴 것 같다’는 인상 대신, 지원자가 어떤 자료를 이해했고 어떤 부분을 설명하지 못했는지 적어보세요. 규칙 위반이 의심되면 사전에 정한 확인 절차를 따르고 지원자에게 설명할 기회를 줍니다. 판단 근거가 부족할 때는 NHS Employers의 권고처럼 대화로 이해도를 확인하거나, 같은 원리를 새 자료에 적용하는 짧은 과제를 줄 수 있습니다. 평가 결론과 규칙 위반 처리는 근거를 나눠 기록해야 나중에도 무엇을 판단했는지 알 수 있습니다.
과제의 공통 자료와 행동 기준은 실무과제 설계 예시에서, 면접의 후속 질문과 기록은 구조화 면접 가이드에서 이어서 볼 수 있습니다. 최종 후보를 검토할 때는 근거 비교표에 지금까지 확인한 내용과 추가로 검증할 내용을 나눠 적으세요.
자주 묻는 질문
AI 진단 점수가 높으면 탈락시켜도 되나요?
점수 하나로 정하지 않는 편이 안전합니다. 점수의 의미와 한계, 미리 안내한 규칙, 지원자의 설명과 확인 자료를 함께 검토하세요. NHS Employers도 AI 사용이 의심된다는 이유로 자동 탈락시키는 것은 권하지 않고, 구두 대화로 이해도를 확인하는 방법을 제안합니다.
AI를 허용하면 지원자의 실력을 볼 수 없나요?
허용 구간과 확인할 행동을 분명히 정하면 요청·검토·수정·적용의 과정을 볼 수 있습니다. 도구 없이 수행해야 하는 부분은 그 목적에 맞춰 별도 구간으로 설계하면 됩니다.
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참고 자료
- NHS Employers · Guidance on the use of artificial intelligence in candidate applications(2025) — AI 탐지 기술의 현황, 자동 탈락 대신 대화로 이해도 확인, 지원자 안내 문구와 안내서.
- Anthropic · Guidance on Candidates' AI Usage — 지원서·과제·실시간 면접 단계별 AI 사용 규칙과 그 이유.
- Weber-Wulff 등 · Testing of detection tools for AI-generated text(2023) — 탐지 도구 14종 시험, 정확성·신뢰성의 한계와 ‘사람이 쓴 글’ 쪽으로 치우친 분류.
- Telta · AI 리터러시 진단 — AI에 일을 맡기고 결과를 검토하는 과정의 진단 안내.
