트렌드·인사이트

좋은 직장의 기준은 연봉만이 아닙니다. 갤럽이 미국 근로자 1만7,874명을 조사해 보니 급여, 존중과 안전, 성장, 발언권, 업무 자율성을 함께 따진 ‘좋은 일자리’ 기준에 해당한 사람은 41%였고, 이 차이는 1년 뒤 이직과도 이어졌습니다.

이름을 받지 않아도 답변 속 단서는 남습니다. 설문 설정부터 자유의견 공유와 팀 대화까지, 응답자를 보호하겠다는 약속을 실제 운영으로 옮기는 방법을 살펴봅니다.

AI 도입을 이끄는 회사가 직원의 AI 사용료 지원을 줄였습니다. 모순처럼 보이지만, 프로젝트 단위로 수익성을 관리하는 컨설팅 회사의 사정을 들여다보면 다른 해석이 가능합니다.

AI를 능숙하게 설명하는 것과 실제 업무에서 활용하는 것은 다를 수 있습니다. 채용 설문과 면접 연구를 바탕으로 경험의 설명, 업무 수행, 결과 검토를 함께 살펴보는 방법을 다룹니다.

AI 면접 논란을 계기로 지원자 경험을 살펴봅니다. 질문을 되묻거나 오류가 생겼을 때 회사가 어떻게 응답할지, 도입 전에 확인할 기준을 정리했습니다.

이미 나온 답을 잘 기록하는 것과 아직 나오지 않은 답을 끌어내는 것은 다른 문제입니다. 이력서·채용공고(JD)와 실시간 답변을 함께 보는 면접 AI가 면접관을 어떻게 돕는지, 테스트 사례로 정리했습니다.

같은 23분 모의면접을 클로바노트·티로·다글로에 넣어 전사, 화자 구분, 전문용어, 요약, 면접 템플릿, 면접 중 실시간 기록을 비교했습니다. 기록·복기 용도로 범용 AI 회의록은 어디까지 쓸 만할까요?

보고서가 부족해서가 아니라, 결과를 해석할 사람과 시간, 그리고 실제로 바꿀 책임자가 없어서 멈추는 경우가 많습니다.

조직문화·리더십 진단이 끝나면 결과를 읽고, 무엇부터 바꿀지 정하고, 실행할 사람을 정한 뒤 다시 확인해야 합니다. 낮은 점수를 곧바로 개선 과제로 삼기 전에 원인과 맥락부터 해석하는 과정을 정리했습니다.

사무직이든 현장직이든 가장 직접적인 방법은 실제 업무와 유사한 장면에서 지원자가 어떻게 판단하고 수행하는지 보는 것입니다.

인적성검사가 낡아서 버려야 하는 것이 아닙니다. 일반 잠재력과 실제 직무 수행은 서로 다른 질문이고, 확인해야 할 정보도 다릅니다.

자격·인증은 분명 쓸모가 있습니다. 다만 시험에서 확인하는 능력과 회사가 실제 업무에서 확인하고 싶은 능력이 꼭 같지는 않습니다.

신임 팀장 진단에서 먼저 볼 것은 새로 맡게 된 역할, 리더로서의 경험, 그리고 직접 관리해야 할 사람과 상황입니다.

리더십 진단은 설문, 인터뷰, 시뮬레이션처럼 서로 다른 방식으로 볼 수 있습니다. 특히 다면평가(360도 피드백)는 설문 기반 진단의 한 형태라는 점부터 정리하면 훨씬 이해하기 쉽습니다.

조직문화 진단에서 소통·신뢰·심리적 안전감 점수가 낮다고 해서 원인이 곧바로 드러나는 것은 아닙니다. 실제 직원 설문 사례와 연구를 통해 Measure → Pattern → Context → Cause → Action으로 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.

리더십 진단과 360도 피드백에서 낮은 점수는 곧바로 원인이나 개선과제를 뜻하지 않습니다. 실제 리더십 실패 사례와 연구를 통해 Score → Signal → Hypothesis → Context → Action으로 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.

재편된 업무와 조직의 기대에 맞춰, 시대에 맞는 역량을 갖춘 인재를 찾기 위한 직무기술서(JD), 2027년에는 새로운 기준이 필요합니다.

B2B 마케터 채용 시 이력서와 포트폴리오만으로 확인하기 어려운 직무 역량 2가지와 실제 업무 상황을 활용한 평가 방법을 알아봅니다.

미국 직장인 1,500명 조사에서 63%가 AI 실력을 부풀린 적이 있다고 답했습니다. 경력직 이력서의 AI 경력을 서류에서 골라 두고, 면접에서 사례로 확인하고, 평가 기록으로 남기는 3단계를 정리했습니다.

핵심 인재에게 팀장 역할을 맡기기 전 확인해야 할 팀장 역량과 시나리오 기반 리더십 평가를 교육·온보딩에 활용하는 방법을 알아봅니다.

면접에 아이스커피를 들고 온 지원자를 감점해도 될까요? 미국의 '커피게이트' 논쟁을 계기로, 면접에서 Signal과 Noise를 구분하는 세 가지 질문과 구조화 면접의 핵심, 그리고 면접에서 AI를 어디에 둬야 하는지 정리했습니다.

AI로 지원서가 비슷해진 지금, 공공기관 공채의 공정성을 어떻게 지킬까요? NCS·JD 기준 AI 서류 평가로 검토 일관성을 확보하고, 서류에서 확인한 근거를 면접 검증까지 연결하는 방법을 정리했습니다.

이력서 검토 단계에서 AI 탐지기는 어떤 한계를 가질까요? 지원자의 역량을 평가하는 AI 서류 검토 프로세스, 텔타가 정리했습니다.

전문성을 바탕으로 이동하는 '언테더드 인재' 시대, 서류에서 확인할 수 있는 역량 단서와 면접에서 검증해야 할 포인트를 구분해 경력직 채용 판단을 더 근거 있게 설계하는 방법을 확인해 보세요.

면접을 녹음해도 되는지, 지원자에게 알리고 동의를 받아야 하는지, AI와 STT로 전사할 때 무엇을 확인해야 하는지, 채용 담당자가 짚어야 할 법적·실무 기준을 정리했습니다.

피플 애널리틱스는 HR 데이터를 분석해 채용·육성·평가·조직 운영의 판단 기준을 세우는 방법입니다. AI가 분석의 문턱을 낮춘 지금 다시 주목받는 이유와 HR이 실제로 다룰 수 있는 데이터를 살펴봅니다.

7월 한 달, 시장은 근거 없는 'AI 감원' 서사에 주가로 답했고, 국내 채용은 이력서에 이어 학력까지 지웠으며, 정부는 5년 계획의 첫 단추로 '측정'을 끼웠습니다.

인사 업무에 AI를 쓰는 기업은 86.7%지만 채용에 쓰는 곳은 21.7%뿐입니다. JD 작성, 지원서 검토, 면접 기록 단계에서 AI에 맡길 일과 담당자가 직접 확인해야 할 지점을 나눠 정리했습니다.

AI 시대 인력 재배치가 필요한 이유와 함께 구성원의 AI 역량 평가를 설계할 때 꼭 봐야 할 3가지 기준을 정리했습니다.

기업 AI 교육 효과가 체감되지 않는 이유와, 교육 전 조직 진단부터 시작해야 하는 이유를 알아봅니다.

SK하이닉스의 ‘반나절 심층면접’ 도입 사례를 통해, 후보자의 진짜 역량을 판단하는 방법을 알아봅니다.

글로벌 기업이 채용 과정에 AI-free 역량 평가를 규정화하는 움직임이 보이고 있는 이유, 사례와 함께 짚어드립니다.

AI 채용 도구를 도입하기 전 HR 담당자가 반드시 확인해야 할 AI 기본법과 개인정보보호법의 핵심 기준, 실무 체크리스트 3가지를 정리했습니다.

채용 담당자를 위한 AI 역량 평가 가이드입니다. 스펙과 경력으로는 보이지 않는 AI 활용 역량을 AI 이해·리스크 인식, 그리고 기획-수행-검토 3단계 활용 능력으로 나눠 평가하는 기준을 정리했습니다.

AI로 인해 지원서가 상향평준화된 지금, 우리는 어떤 기준으로 진짜 인재를 가려내야 할까요? 달라지는 인재상과 채용의 평가 방식을 글로벌 기업 사례로 정리했습니다.

공정채용 우수기업 어워즈 수상 기업들의 성공사례를 통해, 우리 조직의 공정 채용 전략의 힌트를 얻어보세요.

AI 시대에도 대체되지 않는, B2B 영업 담당자에게 필요한 핵심 역량 6가지를 소개합니다.

전통적인 직무는 옛말? Boris Cherny가 바라본 뉴타입 직무 유형 다섯가지를 소개합니다.

AI를 채용 전형에 활용하는 기업이 증가하는 가운데, 공정한 채용과 신뢰를 위해 HR이 점검해야 할 평가 기준과 운영 원칙을 살펴봅니다.

스킬 데이터가 없어 성과 등급이나 연차로 인재를 관리하고 있다면, 텔타의 역량 진단으로 시작해 보세요. 진단 한 번으로 구성원의 스킬 레벨을 파악할 수 있습니다.

채용팀이 면접 솔루션을 비교할 때, 후보자 선별·면접 보조·최종 검증 중 우리 팀에 필요한 도구가 무엇인지 판단할 수 있는 방법을 공유합니다.

AI 회의록과 노트테이킹 도구가 늘면서 대화를 자동으로 기획하고 액션 아이템까지 정리해주기도 합니다. 그렇다면 면접도 일반 회의처럼 기록하면 충분할까요?

웬만한 진단으로는 우열이 가려지지 않는 주재원 후보들의 글로벌 역량, G사는 무엇으로 가려냈을까요?

스킬 기반 HR을 고민 중이라면? 블리자드, 마스터카드 등 글로벌 기업의 사례를 확인하고 우리 조직에 적용하는 실행 방법의 힌트를 얻어보세요.

학력을 없앤 SK하이닉스, 지능은 흔한 상품이라는 엔비디아. 두 기업이 가리키는 채용 기준은 학력이 아닌 역량입니다. 이력서 밖 역량을 인터뷰에서 확인하는 방법을 소개합니다.

감원부터 스킬 기반 채용, 5억 달러 규모의 재훈련까지, 6월 노동시장을 뒤흔든 세 변화는 결국 하나의 질문으로 모였습니다.

직무교육 성과를 경영진에게 설명하기 어렵다면 측정 방식부터 바꿔야 합니다. 교육 전 역량진단으로 기준선을 만들고 전후를 동일 기준으로 비교하는 방법을 소개합니다.

대형 보험사 C사가 마케팅·CRM 직무군 100여 명의 역량 정의와 진단, 교육 설계를 하나의 기준으로 다시 세운 사례입니다. 직무기술서만으로는 풀리지 않던 세 가지 문제와 해법을 소개합니다.

다량의 데이터 분석과 예측이 필요한 유통·물류 산업에서 AI 역량은 가장 먼저 확보해야하는 역량이었습니다.

SK하이닉스 채용 변화와 함께, AI 시대 인재상의 역량을 텔타 역량진단으로 평가할 수 있는 방법을 알아봅니다.

해외 채널영업, 브랜드 MD, 퍼포먼스 마케팅 포지션을 빠르게 채용하던 K-뷰티 기업 A사는 면접관마다 다른 평가 기준이 고민이었습니다. Telta Interview Pro로 면접 평가의 일관성을 만든 과정을 소개합니다.

B2C 마케터 실무면접을 예로 든 면접 평가표 양식입니다. 평가 항목, 핵심 질문, 관찰할 근거, 1~4점 행동 기준을 한 장에 담는 방법과 Google re:Work 채점 루브릭 예시, 설계 5단계를 함께 정리했습니다.

AI가 직무를 바꾸는 지금, HR은 무엇을 봐야 할까요? 이수율과 사용률 너머 HR이 측정해야 할 것과 달라질 역할을, 국내외 기업 사례로 정리했습니다.

같은 AI를 도입해도 5년 뒤 조직 격차는 2배로 벌어지는 이유는 무엇일까요? 인재 경쟁력의 기준을 글로벌 사례와 데이터로 확인해 보세요.

클로바 노트나 티로로 면접 보신 적 있나요? 기록은 남지만 평가는 남지 않습니다. 회의록 툴과 면접 평가 도구가 어떻게 달라야 하는지 확인해 보세요.

구조화 면접은 모든 지원자에게 같은 질문과 같은 채점 기준을 적용하는 면접 방식입니다. 비구조화 면접·역량 면접·BEI와의 차이, 그리고 직무 역량 정의부터 답변 기록까지 설계 4단계를 정리했습니다.

지난 4·5월 내내 글로벌 기업들은 직원에게 "AI를 쓰라"고 압박했습니다. 그 압박의 결과는 5월, 6월에 어떻게 나타났을까요?

AI를 많이 안다고 잘 쓰는 건 아닙니다. KBS 기자도 직접 쳐본 AI 역량 시험, 기업이 구성원의 실제 AI 활용 능력을 어떻게 검증하는지 짚어봅니다.

AI 면접 도구를 검토하는 것과 채용 프로세스에 들이는 것은 다른 일입니다. Telta Interview Pro를 기준으로 적용할 면접과 분석 범위 등 도입을 결정하기 전에 정리해 둘 세 가지를 짚었습니다.

면접 중 실시간 역량 분석부터 면접 후 데이터 기반 평가까지, 텔타 인터뷰 프로가 바꾸는 것들을 정리합니다.

AI 면접 도구는 목적에 따라 다르게 쓰입니다. 면접관을 대신하는 AI와 돕는 AI, 그 차이를 짚어봅니다.

05.20(수) 오프피스트와 함께한 텔타의 두 번째 웨비나 내용과 현장 Q&A 7가지를 확인해 보세요.

텔타가 TalentCLEF에서 직무-이력서 매칭, 직무 스킬 분류 두 부문에서 세계 1위를 차지했습니다.

기업이 AI 역량 진단 솔루션을 검토할 때 봐야 하는 세 가지 기준으로 국내 주요 솔루션을 비교했습니다.

AI 역량은 한 가지 방식으로 측정할 수 없습니다. Telta(텔타) AI 리터러시 진단이 AI 지식은 객관식 퀴즈로, 활용 능력은 시나리오 시뮬레이션으로, 평소 사용은 활용 경험 설문으로 나눠 보고 리포트로 잇는 방법을 정리했습니다.

기업에 필요한 AI 역량·AI 리터러시 진단은 깊이(아는 단계·사용하는 단계·업무에 적용하는 단계)와 넓이(AI 이해·리스크 인식·실행·검토 등 다루는 범위)를 함께 봐야 합니다. AI 교육 전후에 필요한 진단을 설계하는 기준을 정리했습니다.

이번 5월 뉴스레터를 관통하는 핵심 질문은 하나입니다. "AI 투자는 역대 최고인데, 왜 성과는 나오지 않는가?"

만족도 4.6, 수료율 92%가 아닌 AI 교육의 진짜 효과를 측정하기 위해 HRD 담당자가 보아야 할 지표를 짚어봅니다.

2026년 국내 15대 그룹의 신년사에서 AI는 몇 번이나 언급됐을까요? 경영진의 선언을 HR의 언어로 번역해 봅니다.

AI 활용 여부가 성과평가 기준이 되는 시대, Microsoft의 Copilot 도입 사례부터 최신 글로벌 HR 논문까지 정리했습니다.

HR 커뮤니티 오프피스트와 함께하는 5월 웨비나, 팀장 리더십 시뮬레이션 진단을 소개합니다.

텔타가 채용 인터뷰 전 과정을 돕는 AI 어시스턴트 인터뷰 프로를 출시했습니다. 면접을 실시간으로 기록하고 답변 요약과 추가 질문을 제안하며, 면접 뒤에는 후보자 발화를 근거로 역량 리포트를 만듭니다.

매일경제 디지털테크부 기자 4인이 텔타 AI 리터러시 진단에 참여했습니다. 이해 영역 16문항 중 15개를 맞힌 기자는 활용 영역에서 3위에 그쳤고, 4인 모두 AI 결과물 검증에서 낮은 점수를 받았습니다.

4월 21일 텔타 첫 웨비나의 세션 내용과 Q&A를 정리했습니다. 응답자 85% 이상이 AI로 업무 효율이 올랐다고 느끼지만, 매일 쓰는 그룹 안에서도 실제 활용 수준은 3.4%에서 73.4%까지 갈렸습니다.

매일 AI를 쓰는 사람과 잘 쓰는 사람은 같은 사람이 아니었습니다. 심층 진단 데이터로 확인한 조직의 AI 리터러시 현황을 지금 확인해보세요.

AI 교육도 제공하고 툴도 지원했는데 현장에서 달라진 게 없다는 느낌을 받는다면 텔타 웨비나를 들어보세요!

1.5시간 인터뷰가 끝난 뒤 AI 리포트에는 7단계 레벨 척도의 종합 결과와 후보자를 설명하는 키워드, 강점과 보완점이 담겼습니다. 리포트의 구성과 채용 결정 이후의 활용법까지 살펴봅니다.

Anthropic은 실제 Claude 사용 데이터로 AI가 지금 자동화하는 업무를 태스크 단위로 추적했습니다. 이론적 노출도와 실제 자동화의 차이, 한국 고용시장의 채용 패턴에 먼저 나타난 신호를 살펴봅니다.

성과 좋은 에이스가 좋은 팀장이 된다는 보장은 없습니다. 팀장 후보를 검증할 때 HR이 부딪히는 리더십 역량의 정의와 측정이라는 두 가지 벽을 짚고, AX 시대의 리더십 역량 진단 방법을 살펴봅니다.

산업 대전환기를 맞이한 기업들이 성과 몰입을 이끌어내기 위해 선택한 HR 전략들을 살펴봅니다.

텔타는 글로벌 200여 개 선도기업의 직무기술서를 AI로 분석해 사업개발 직무의 공통 과업 5가지와 24개 스킬셋을 정의했습니다. 일 잘하는 사업개발 담당자의 기준을 세운 과정을 공유합니다.

텔타 팀은 왜 사업개발 직무 채용에 AI를 활용했을까요? 배경부터 실제 인터뷰 분석까지, 8주간의 기록을 공유합니다.

조직의 AI 활용 능력을 행동 근거 기반 데이터로 확인할 수 있는 텔타 AI 리터러시 진단이 출시되었습니다.

보상 체계의 법적 리스크 대응과 AI 에이전트 중심의 직무 재설계, 그리고 경력에서 스킬로 전환되는 글로벌 채용 패러다임을 짚어봅니다.

10만 원 상당의 텔타 AI 리터러시 진단, 미팅 없이 지금 바로 체험해 보세요!

LLM의 정의를 묻는 객관식 퀴즈로는 AI를 잘 쓰는 사람을 가려내기 어렵습니다. 텔타 AI 리터러시 진단이 시나리오 과제로 정답뿐 아니라 문제를 푸는 사고의 경로까지 추적하는 이유를 설명합니다.

인건비 절감을 넘어, AI 중심의 고효율 조직으로 탈바꿈하는 기업들의 인사 전략을 짚어봅니다.

HR 전문 매체 인재경영 2026년 1월호 기고 전문입니다. 생성형 AI 강좌 수강은 2023년에 1,060% 늘었지만 테크 리더의 65%는 여전히 스킬 격차를 호소합니다. 끊어진 교육과 배치를 스킬 데이터로 잇는 방법을 제시합니다.

블랙박스 없는 투명한 평가, 전문가 수준의 피드백이 담긴 텔타의 역량 평가·진단 리포트를 소개합니다.

전략과 실행 역량의 괴리 해결을 위한 방법, 핵심 스킬에 집중한 조직 관리 방법론을 소개합니다.

BCG 조사에서 AI를 정기적으로 쓰는 구성원의 49%가 직무가 사라질까 걱정한다고 답했습니다. 리더의 공감만으로는 채울 수 없는 AI 시대의 심리적 안전감을 예측 가능성이라는 관점에서 다시 정의합니다.

지난 10월 27일, Telta는 시장의 요구에 응답하여 AI 기반 HR 인텔리전스 솔루션을 공식 런칭했습니다.

외부 채용 중심 전략이 더 이상 작동하지 않는 지금, 조직은 어디에서 성장의 답을 찾아야 할까요?

AI 리터러시는 프롬프트 작성법이 아니라 AI의 작동 원리를 이해하고 결과물의 오류와 리스크를 가려내 통제하는 능력입니다. EY·Microsoft 조사로 본 AI 리터러시 격차와 기업의 진단 방법을 정리했습니다.

많은 예산을 들인 역량 진단 리포트가 서랍 속에 머무는 데는 이유가 있습니다. BEI·인바스켓처럼 평가자의 해석에 기대는 기존 진단 방법론에서 리포트가 활용되지 못하는 세 가지 한계를 분석합니다.

전사 규모의 역량 진단과 승진 대상자 심사라는 두 가지 목적을 모두 달성하기 위한 프로젝트

사업부마다 요구 역량이 다른데도 해외 영업 직무를 하나의 기준으로 관리하던 국내 대표 제조 기업 A사의 사례입니다. 핵심 직무의 역량 기준을 세우고 리더 후보군의 잠재력을 진단한 과정을 소개합니다.

피플 애널리틱스는 HR 데이터를 분석해 채용·육성·평가 결정을 돕는 방식입니다. 흩어진 데이터, HR과 데이터 분석가의 전문성 차이, 역량을 측정하기 어려운 문제를 짚고, AI로 직무별 스킬셋과 역량 데이터를 만드는 방법을 정리했습니다.

역량은 지식·기술·태도로 나뉘는 복합 개념이라 실무에서 다루기 어려웠습니다. White, McClelland, Spencer & Spencer의 정의부터 짚으며 스킬 기반 HR의 출발점인 스킬과 역량의 차이를 비교합니다.

스킬 기반 조직으로 바꾸면 숨은 인재를 찾아 배치하고, 구성원이 경력을 주도적으로 설계하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 스킬 기반 조직의 장점과 전환을 위한 4단계를 안내합니다.