채용 면접의 판이 바뀌고 있다. 인공지능(AI)이 지원자의 표정과 행동, 답변 등을 분석해 기업 직무에 맞는 인재를 선발한다. 떨리는 면접 분위기에서 엄숙한 표정을 짓는 면접관이 사라지고 있는 것이다.

AI 역량 검사를 개발한 마이다스아이티에 따르면 현재 국내 약 180개 기업에서 AI 면접을 활용한다. AI하면 연상되는 IT 업계는 물론, KT&G, KB국민은행, 한미약품 등 다양한 업종에서 AI 면접을 도입했다. AI 면접과 채용을 연계한 회사가 점차 증가하며, 취업 커뮤니티에서는 준비 노하우, 후기 등이 쏟아지고 있다. AI 면접을 대비하기 위한 AI 모의 면접 서비스 및 애플리케이션도 출시했다.

AI 면접은 몇 분간 어떤 방식으로 진행될까, 어떤 요소가 합격, 불합격을 판가름할까. 백문이 불여일견. 기자가 직접 AI 모의 면접을 봤다. 사용한 프로그램은 AI 면접 브랜드 시대그룹의 ‘윈 시대로’(WIN SiDAERO)다.

AI 면접의 장점 중 하나는 지원자가 편안한 공간과 시간에 면접을 볼 수 있다는 점이다. 마이크 기능이 있는 이어폰과 노트북 카메라만 있다면 면접 준비 완료다. 기자는 약 2년간 매일 방문한 ECC B217 이대학보사실에서 면접을 봤다. 익숙한 공간에 있으니 면접을 앞두고 있다는 사실이 실감 나지 않았다.

기자는 흰색 무지의 깔끔한 상의를 입었지만, 하의는 츄리닝, 신발은 슬리퍼 차림이었다. AI 면접은 인간 면접관이 가질 수 있는 외모 혹은 성별 등에 대한 편견과 선입견을 배제한다. 그 때문에 화장 여부, 옷 스타일 등은 문제가 되지 않는다. 카메라에 상체만 나왔기에 화면 밖은 오로지 기자 자유였다. 다만 노트북 카메라 각도를 움직이며 가장 잘 나오는 각도를 찾아야 했다.

“안녕하십니까. 콘텐츠 제작 파트에 지원한 이수빈입니다.” 임의의 직무를 골라 면접을 봤다.

AI 면접은 일반적으로 기본 필수질문, 탐색질문, 상황 제시형 질문, 게임, 심층구조화 질문으로 구성된다. 자기소개, 지원 동기를 묻는 기본 필수 질문과 가치관을 묻는 탐색질문은 기존 면접 질문과 유사하다. 하지만 심층구조화 질문은 빅데이터를 기반으로 한 개인 맞춤 질문으로 차별성을 띤다. 탐색질문 단계에서 지원자의 성향을 파악해 질문하는 것이다. 해당 프로그램은 면접 마지막 단계에서 적성검사와 상식질문을 더했다.

면접은 1시간 조금 넘게 걸렸다. 한번 시작한 면접은 중간에 멈출 수 없다. 이전으로 돌아갈 수도 없다. 기자는 노트북 마우스패드로 게임을 하다 실수했지만, 이전으로 돌아가는 기능이 없어 문제를 틀리고 말았다. 이를 방지하기 위해서는 연습 모드에서 충분한 연습을 거친 후 면접에 임해야 한다.

결과 분석 리포트는 5분 정도 대기 후 볼 수 있었다. 리포트에서는 먼저 본인의 면접 영상을 볼 수 있다. 말을 하며 어떤 손동작을 취했는지, 눈동자는 좌우, 위아래로 과하게 움직이지는 않았는지 확인했다. 음성을 문자화해 글로 옮겨주기도 했다. 또박또박 이야기하지 않을 때는 텍스트가 다르게 적히기에 정확한 발음을 확인할 수 있는 지표였다. AI는 기자에게 “자신 있는 말투로 대답하라”고 조언했다.

“기분이 나빠 일을 망친 경험은 없습니다. 하지만 이러한 일을 방지하기 위해 여러 노력을 하고는 합니다. 예를 들어...”

기자가 면접에서 가장 많이 이야기 한 단어는 ‘기분’이었다. 이는 단어 클라우드를 통해 알 수 있었다. 심층구조화 질문이 ‘기분이 나빠서 일을 망친 적이 있는지’, ‘기분이 나쁠 때 어떻게 감정조절을 하며 일하는지’였기에 기분에 관한 이야기를 많이 한 결과였다. 해당 심층구조화 질문이 나온 이유는 탐색 질문을 통해 파악한 지원자의 성향이 ‘활동적’이었기 때문이다.

AI는 질문의 의도를 설명하며, 답변 기법을 제시했다. 예를 들어 경험을 묻는 질문이라면 내가 한 행동의 배경부터 영향, 경험을 통해 느낀 바를 일맥상통하게 설명하는 ‘STAR-F’ 기법을 활용해야 한다.

해당 프로그램은 실제 기업의 AI 면접을 준비하기 위해 만들어진 AI모의 면접이기에 합격, 불합격 등의 성적은 부여하지 않았다. 하지만 실제 AI 면접 프로그램에서는 면접으로 파악한 성향, 특성, 직무적합성 등의 등급, 등수가 표기된다.

현재로서는 AI 모의 면접 결과가 실제 채용 시 최종 합격 불합격을 판가름하지 않는다. 지원자 기본 성향, 데이터 구축을 위한 방향으로 활용하는 추세다. 허나 시간과 예산의 절약 등의 효과를 거둘 수 있다는 분석이 있어 AI 면접을 채용 과정에 포함하는 기업은 더욱 늘어날 전망이다.