마이다스그룹 AI역량검사 세계가 인정...네이처 자매지 게재 "면접관보다 정확”

작성일 08-05

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 정일융 연구팀 수행 AI와 인간 면접관 채용 성과 비교 결과 실려</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BojKjPwMA4">
          <p contents-hash="cf7e9af7dea9c786a9503113ed1663b8d0fc7b3c1a4347de61909072c387d174" dmcf-pid="bgA9AQrRkf" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=방은주 기자) 국내 1위 HR 솔루션 기업 마이다스그룹(마이다스아이티, 마이다스인, 자인원, 자인연구소 등)의 ‘AI역량검사(역검)’가 세계 최고 권위의 학술지 네이처(Nature) 자매지 ‘사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)’에 게재되며 인간 면접관보다 뛰어난 성과 예측력을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="cf67b971d614a9caa99572a5e1c6bddc788d75b6d61ecdb9c5a561a3043a9330" dmcf-pid="KvYgYD1mcV" dmcf-ptype="general">5일 회사에 따르면, 이번 연구는 KAIST 정일융 연구팀이 마이다스그룹의 성과역량 예측 솔루션 ‘AI역량검사(역검)’를 활용해 AI와 인간 면접관의 채용 성과를 비교 분석한 것이다. 국내 대형병원 간호직 지원자 282명의 역검과 기존 면접(관리자 및 임원 면접)의 채용 1년 후 실제 업무 성과 예측력을 비교했다. 그 결과, AI역량검사(역검)가 유일하게 업무 전문성, 업무 능력, 대인관계 능력, 종합 평가 등 모든 분야에서 유의미한 예측력을 보인 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="762b62978ddf8038a6973b0cd5835714cdb6fbceba429e2bb075affedfa85f7f" dmcf-pid="9TGaGwtsA2" dmcf-ptype="general">특히 대인관계 능력 예측 결과가 주목할 만하다. AI역량검사(역검)의 대인관계 능력 예측력(β=0.10, P=0.02)만이 통계적 유의수준(α=0.05)을 충족했다. 반면 관리자 면접(β=0.07, P=0.12)과 임원 면접(β=0.08, P=0.07)은 기준에 미치지 못했다. 대인관계 능력은 업무 협력, 의사소통, 따뜻함, 그리고 같이 일하고 싶은 정도의 평균 점수로 산정됐다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f117f1512fab63f94c9e177957bef4310e2eb6980734086d89efca9d5c0b5675" dmcf-pid="2yHNHrFON9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="마이다스그룹 역량검사 연구결과 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/05/ZDNetKorea/20250805175459330ppgo.png" data-org-width="640" dmcf-mid="qPmPmiloN8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/05/ZDNetKorea/20250805175459330ppgo.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            마이다스그룹 역량검사 연구결과 이미지.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="15e7e9fbd349132be1430d12d6411503a49cc2eaf0673878f20afb1228442f4a" dmcf-pid="VWXjXm3IjK" dmcf-ptype="general">다른 병원에서 진행한 추가 연구에서는 더욱 뚜렷한 차이가 확인됐다. 간호직 지원자 107명을 대상으로 성과를 ‘탁월’과 ‘양호’로 나누어 분석한 결과, 역검만이 성과를 정확히 예측했다(β=0.96, P=0.007). 반면 인간 면접관의 평가는 예측력을 보이지 않았다(β=0.41, P=0.18).</p>
          <p contents-hash="1442eebe525b694003a7fdb2f74141beaf6f73ea148d73e75a29a9a7dba12f51" dmcf-pid="fYZAZs0CAb" dmcf-ptype="general">이러한 결과의 배경에는 AI역량검사(역검)만의 독특한 접근법이 있다. 역검은 게임화된 과제를 통해 지원자의 무의식적 반응을 분석한다. 이렇게 파악된 반응 패턴을 신경과학 연구를 통해 추출한 고성과자들의 공통 성과역량과 비교 분석하고, 빅데이터 기반 AI 기술을 결합해 실제 고성과자들의 객관적 데이터로 업무 성과 가능성을 정밀하게 예측한다.</p>
          <p contents-hash="c509c491a43f5f6e8f990e38fe284869ebdfff3397b6acb72499213d3cb6f618" dmcf-pid="4G5c5OphcB" dmcf-ptype="general">연구를 주도한 KAIST 정일융 박사는 “두 개의 독립적인 병원에서 동일한 결과가 나온 것은 과학적 재현성 차원에서 매우 중요한 의미를 갖는다”며 “간호사처럼 전문 지식과 대인관계 능력이 모두 필요한 직업에서는 보통 현장 경험이 풍부한 수간호사가 잠재 역량을 더 잘 평가할 것이라 생각하기 쉽지만, 실제로는 AI역량검사(역검)만이 1년 후 성과를 유의미하게 예측했다”고 설명했다. 이어 정 박사는 “오랫동안 채용 심리학에서 지적돼 온 인간 면접관의 편향성과 한계를 확인했다”며 “특히 학벌, 학점, 현장 경력 등의 스펙을 고려하지 않고도 실제 업무 성과를 정확히 예측했다는 점에서 역검의 효과가 과학적으로 입증된 만큼, 기업들의 채용 혁신이 한층 더 가속화될 것”이라고 전망했다.</p>
          <p contents-hash="535ed0c7f569f5c99e00edbb533389cfa2a167acdf8a8fb7d418af08369a9a31" dmcf-pid="8H1k1IUloq" dmcf-ptype="general">국내 최초 AI역량검사(역검)를 개발한 마이다스그룹 이현주 역량센터장은 “이번 사이언티픽 리포츠 게재로 역검의 우수성이 세계적으로 인정받았다”며 “앞으로 더 많은 기업들이 객관적 데이터를 바탕으로 진짜 실력 있는 인재를 선발하고, 구직자들도 학벌과 스펙이 아닌 역량으로 공정하게 취업할 수 있는 선순환 구조를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="72f6c080de348d9796d22aa8c476be2f17c0a9f8c303598ebc45ea2705d878ed" dmcf-pid="6XtEtCuSaz" dmcf-ptype="general">한편, 국내 800여 개 기업과 기관이 마이다스그룹의 AI역량검사(역검)를 활용해 우수 인재를 선발하고 있다. 또 약 140만 명의 구직자들이 인재매칭 플랫폼 ‘잡다(JOBDA)’를 통해 역검을 응시하고, 역량 기반 매칭을 통해 취업하고 있다.</p>
          <p contents-hash="53a0e467dadb6c123935009003e0a9e0875049e637d3281aabbdb63f519119a7" dmcf-pid="PZFDFh7vk7" dmcf-ptype="general">방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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