챗GPT로 이력서 보는 시대…그런데 채용 담당자 80%는 'AI 불신', 왜? 작성일 01-28 53 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="33pIDBtWcU"> <p contents-hash="49a2081205964334e359328cfb759a058a9d3cc7e36790b1325ff1cdf77fc1cd" dmcf-pid="00UCwbFYap" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=AI 에디터 )</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="20663046c3087c556c3fb3446dfc3f63670b8d06796068a8e76b60daffceed04" dmcf-pid="ppuhrK3Go0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081725925moha.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5Smi7EnQgq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081725925moha.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="719fd4acf36f1778e4aba3c16a7d862afc56083f6fbe0ba8341bff3abf6d9e68" dmcf-pid="UU7lm90HA3" dmcf-ptype="general">2025년 채용 시장에서 AI는 단순 작업을 보조하는 도구로 자리 잡았다. 그러나 2026년부터는 AI가 맥락을 파악하고 인재를 검증하는 전략적 영역으로 진화할 전망이다. 국내 1위 채용 관리 솔루션 그리팅이 채용 담당자 200명을 대상으로 실시한 설문조사 결과, AI 활용이 효율성을 넘어 채용 퀄리티 향상으로 확장되고 있음이 드러났다. </p> <p contents-hash="1bdb2031acd3a6d6a561d4cc49e555c67ac06f3cab61393da81517b02869003f" dmcf-pid="uuzSs2pXaF" dmcf-ptype="general"><strong>2025년 상반기, AI가 채용 실무에 정착한 전환점</strong></p> <p contents-hash="bd4b082eda0c08851c066d865cdf11557fd06fdca21b0d4f7b48eabc7f6476cd" dmcf-pid="77qvOVUZat" dmcf-ptype="general">채용 담당자들의 AI 활용은 2025년을 기점으로 폭발적으로 증가했다. 응답자의 54.1%가 2025년부터 채용 업무에 AI를 활용하기 시작했으며, 특히 2025년 상반기에 가장 높은 도입률을 보였다. 이 시기가 AI가 실무에 정착된 결정적인 전환점이었던 것이다.</p> <p contents-hash="457f5e135fe9d05eb972ab785f2d1f7bbf76e7ba2544352d4ffd5682e921b204" dmcf-pid="z6QFHJ4qN1" dmcf-ptype="general">주목할 점은 활용 빈도다. 응답자의 58.3%가 AI를 매일 또는 주 3~4회 활용하고 있어, AI가 일회성 실험이 아닌 일상 업무 도구로 완전히 자리 잡았음을 보여준다. 채용 담당자들이 가장 많이 활용하는 AI 도구는 챗GPT로 161회의 응답을 기록하며 압도적 1위를 차지했다. 이 외에도 클로드, 코파일럿 등 접근성이 높고 비용이 저렴한 생성형 AI들이 상위권을 차지했다. 반면 면접이나 역량 검사에 특화된 국내 채용 솔루션의 활용 빈도는 상대적으로 낮았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0773c03d1ddce5b287c3bae9157e31dfdffa9afc6e8f96694852072704b27e35" dmcf-pid="qPx3Xi8Bo5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081727176bacl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1g43m90Hoz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081727176bacl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2e63af5b5f54555706bf256616191524cffdd4109da31fe86e62c1d41d7fce43" dmcf-pid="BQM0Zn6bAZ" dmcf-ptype="general"><strong>채용 공고 작성부터 보고서까지, 텍스트 작업에 집중된 AI 활용</strong></p> <p contents-hash="1a6ae52aba426d97722f8906f1104ba9b55e2d01ebeca221a946783c0bc76742" dmcf-pid="bxRp5LPKgX" dmcf-ptype="general">채용 업무에서 AI를 가장 많이 활용하는 분야는 채용 공고 작성으로 134회의 응답을 받아 압도적 1위를 기록했다. 이어서 채용 보고서 작성 75회, 지원자 이력서 평가 64회 등 주로 텍스트 초안 작성 영역에 AI가 집중 활용되고 있다.</p> <p contents-hash="ba93261720f02642ff96879610a63ef97eca9f8d7d7619718440fafe456ff17d" dmcf-pid="KMeU1oQ9NH" dmcf-ptype="general">한 채용 담당자는 "공고를 기반으로 이력서의 적합도와 기술 스택 일치 여부를 평가해달라고 요청한다"며 "허수 지원자를 걸러내고 전체 이력서의 경향성을 파악하는 데 활용한다"고 답했다.</p> <p contents-hash="40bd28c18c0375ec57890220ecb744e3a0f7e52b11f1559cba3ece23123e4762" dmcf-pid="9Rdutgx2aG" dmcf-ptype="general">또 다른 담당자는 "채용 데이터들을 직접 정리할 필요가 없어 시간이 단축되었다"고 밝혔다. 반면 지원자 안내 메일 작성 51회, 지원자 면접 평가 33회 등 지원자 소통과 면접 평가 영역의 AI 활용도는 상대적으로 낮게 나타났다. 결론적으로 채용 담당자들은 AI를 면접 평가보다는 텍스트 초안 작성과 같은 업무 효율화 영역에 집중 활용하고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7084f8fcfa9abaac64543af23a4bfe292b5807fa3301ae9e018be1efecbfceae" dmcf-pid="2eJ7FaMVNY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081728414upcg.jpg" data-org-width="636" dmcf-mid="t1x3Xi8Bk7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081728414upcg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="66340cffceb56cd4fb7b47cf49c08381d696854bfbcbf40d9097e7729b552eb1" dmcf-pid="Vdiz3NRfkW" dmcf-ptype="general"><strong>채용 리드타임 30% 단축 성공했지만, 지원자 평가는 여전히 과제</strong></p> <p contents-hash="540e6c38f989c722aa9cf0f1441a5fa2cda81d8e0349d33281cbefb1d78aa2f3" dmcf-pid="fJnq0je4ay" dmcf-ptype="general">AI 활용의 가장 큰 성과는 채용 리드타임 단축이었다. 평균적으로 30% 단축되었으며, AI를 통해 리드타임이 개선될 것이라고 기대했던 비중보다 실제로 개선을 경험한 비중이 약 10%포인트 더 높게 나타나 기대를 뛰어넘는 성과를 보였다.</p> <p contents-hash="55e9b4e45cd7cfedd01bf865518603bb7b2f42a582dc1eb7b99739e76d5c92a8" dmcf-pid="4iLBpAd8oT" dmcf-ptype="general">채용 담당자들은 "공고 작성, 메일 작성, 이력서 스크리닝 등 비교적 단순한 업무를 AI가 빠르게 처리해줘서 시간이 단축되었다"고 답했다. 그러나 지원자 평가의 일관성과 정확도 영역에서는 기대치에 미치지 못했다. 지원자 평가가 개선될 것이라고 기대했던 비중보다 실제 개선을 경험한 비중이 10%포인트 이상 낮았다. 더욱 충격적인 것은 응답자의 82%가 'AI의 지원자 평가 결과를 신뢰하지 않는다'고 답한 점이다. 한 채용 담당자는 "동일한 지원자도 AI 도구에 따라 평가가 크게 달라지는 케이스를 목격하여 평가할 때는 잘 안 쓰게 된다"고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c7e3ef4729430171cd6e87aac84e5ffee26eec63d64b953b34306b72c47199f2" dmcf-pid="8nobUcJ6ov" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081729647wrvy.jpg" data-org-width="637" dmcf-mid="F4PtGdfzku" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ZDNetKorea/20260128081729647wrvy.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fbc99de80b17fe4c8d332e070b6659f6cd66ea31314611fbbced9338fcc30e9d" dmcf-pid="6LgKukiPaS" dmcf-ptype="general"><strong>2026년 예산은 연 50만 원 이하가 절반, 하지만 활용 의지는 83.5%</strong></p> <p contents-hash="160ae357180227decf908c9eb1dadbb8808dd6c8094a7e4d01bda432971e0407" dmcf-pid="Poa97EnQgl" dmcf-ptype="general">2026년 채용 업무에서 AI 활용에 대한 채용 담당자들의 의지는 강력하다. 응답자의 83.5%가 앞으로 채용 업무에 AI를 더 많이 활용하겠다고 답했다. 그러나 실질적인 투자 수준에서는 괴리가 존재한다. 81.4%의 팀이 AI 활용 예산을 배정했지만, 그중 58.8%가 연간 50만 원 이하의 투자만을 계획하고 있다. 이러한 문제의 핵심은 투자수익률(ROI) 산출 근거가 부족하기 때문이다.</p> <p contents-hash="0a3a328dc2bcaec49d9fd5648d24b6ddbd0e3f6a2413118b41098a30ecf2d27c" dmcf-pid="QmOe6vwaAh" dmcf-ptype="general">채용 데이터가 ATS(지원자추적시스템), 엑셀, 노션 등으로 분산되어 AI 채용 성과를 측정할 기반이 없다면 경영진을 설득할 투자 타당성 논리를 만들 수 없다. 흥미로운 점은 2026년 채용 담당자들이 AI를 가장 적극적으로 활용하고 싶은 분야가 지원자 이력서 평가 146회, 채용 데이터 분석 120회, 면접 디브리핑 89회 순으로 나타났다는 것이다. 이는 AI를 단순 효율화 도구를 넘어 채용 퀄리티를 높이는 전략적 도구로 활용하려는 방향성을 보여준다.</p> <p contents-hash="b4084a2b624750487edff17cfbc695646ff9f731c6863e61120e0e72185c6342" dmcf-pid="xsIdPTrNjC" dmcf-ptype="general"><strong>AI가 단순 비서에서 전략적 파트너로 진화하려면</strong></p> <p contents-hash="9389f94857966b0d8b7cb1e4a1d44b9222decb8787b8ab5424b49461ccc959be" dmcf-pid="y9VHvQb0aI" dmcf-ptype="general">이번 조사 결과는 2026년 채용 시장에서 AI의 역할이 근본적으로 변화하고 있음을 시사한다. 2025년 AI가 업무 속도를 높이는 도구였다면, 2026년에는 채용 정확도를 높이는 전략적 파트너가 되어야 한다는 것이 채용 담당자들의 명확한 요구사항이다. 그러나 현재 생성형 AI는 세 가지 한계를 가지고 있다.</p> <p contents-hash="6d6cac138d10a3dbe19961ddcba4d06ca6075939c64347b2785dee57d54b45ab" dmcf-pid="W2fXTxKpjO" dmcf-ptype="general">첫째, 보안 문제로 기업의 내부 평가 기준이나 과거 합격자 정보를 학습시키기 어렵다.</p> <p contents-hash="930cb5291b0c6ad6d28cb765cd1cb674aa89a8895367f5c68b1d307cb4e11b88" dmcf-pid="YV4ZyM9Ugs" dmcf-ptype="general">둘째, 수백수천 명의 지원자 데이터를 통합 학습시키는 과정이 현실적으로 어렵다.</p> <p contents-hash="50db3c3e67594668300e7a63f50709799b05f030643ae8e90faed5593a11b7ee" dmcf-pid="Gf85WR2ugm" dmcf-ptype="general">셋째, 해당 포지션의 맥락적 선호 조건을 정확히 반영하여 판별하기 어렵다.</p> <p contents-hash="0848c15ace4d9736e3def87d3d1a69dea51b2dbad96da3f7c7e62a150c186c1f" dmcf-pid="H461YeV7cr" dmcf-ptype="general">따라서 2026년 AI 활용 전략은 ROI 설계와 데이터 통합 기반 마련부터 시작해야 한다. 채용 솔루션 내장 AI로 전환하여 공고의 숨은 의도를 파악하고, 기업의 채용 의도를 학습하며, 구체적인 검증 포인트를 제시할 수 있어야 한다. 조직 차원에서는 흩어진 AI 도구를 통합 채용 솔루션으로 묶어 지원자 평가의 정확도를 높이는 시스템을 구축해야 하며, 개인 차원에서는 AI가 놓칠 수 있는 인재의 잠재력을 최종 검증하고 최상위 후보자와의 관계 형성에 집중해야 한다. </p> <p contents-hash="fae394ec185effe2ab9bf5236a2d54327692736e6c0c761f88252f8927152e28" dmcf-pid="X8PtGdfzAw" dmcf-ptype="general"><strong>FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)</strong></p> <p contents-hash="8d93ddebc8442d5032b6029add91ef84ad777a00c3945b47aa6a5fc4f993fa6f" dmcf-pid="Z6QFHJ4qjD" dmcf-ptype="general"><strong>Q1. 채용 담당자들이 가장 많이 사용하는 AI 도구는 무엇인가요?</strong></p> <p contents-hash="e945ca50f7739ae781e7466606f42f35132fb80345cccb531ebaaaf710803d8e" dmcf-pid="5Px3Xi8BjE" dmcf-ptype="general">A. 챗GPT가 161회로 압도적 1위를 차지했습니다. 이 외에도 클로드, 코파일럿 등 접근성이 높고 비용이 저렴한 생성형 AI들이 많이 활용되고 있습니다. 반면 면접이나 역량 검사 특화 솔루션은 상대적으로 활용도가 낮습니다.</p> <p contents-hash="80409f431f1aaab1b96aa5212b817d626e2fc433903b7c0002db29c93403f57f" dmcf-pid="1QM0Zn6bok" dmcf-ptype="general"><strong>Q2. AI를 활용하면 채용 기간이 얼마나 줄어드나요?</strong></p> <p contents-hash="0a54eadac07a0391f314aa86c679fb3b6a331d0cff6bfa440ec32fc94a410f3d" dmcf-pid="txRp5LPKjc" dmcf-ptype="general">A. 평균적으로 채용 리드타임이 30% 단축되었습니다. 특히 공고 작성, 메일 작성, 이력서 스크리닝 등 단순 반복 업무에서 시간 절감 효과가 컸습니다. AI를 통한 리드타임 개선은 채용 담당자들의 기대를 뛰어넘는 성과를 보였습니다.</p> <p contents-hash="e008483c8eebe723afd09b4159c787106431ba1fa524256b07089ab990576ab0" dmcf-pid="FMeU1oQ9jA" dmcf-ptype="general"><strong>Q3. AI로 지원자를 평가할 때 정확도는 어느 정도인가요?</strong></p> <p contents-hash="ad5ef0be30b4c93d2299d9e53e3fe993a62682b8ad0de6e3a82d6b30a39aefba" dmcf-pid="3Rdutgx2Nj" dmcf-ptype="general">A. 현재로서는 신뢰도가 낮습니다. 응답자의 82%가 AI의 지원자 평가 결과를 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 동일한 지원자도 AI 도구에 따라 평가가 크게 달라지고, 명백히 부적합한 지원자를 걸러내는 수준에 그치고 있어 정밀한 평가는 여전히 사람의 몫입니다.</p> <p contents-hash="44ffe352ff6b60899ecdbee2af6948e68f019fbcb356e51a38ab1dd5e1b04022" dmcf-pid="0t3skz5TjN" dmcf-ptype="general"><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘</span><span>AI 매터스</span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ </span><span>기사 원문 바로가기</span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>)</span></p> <p contents-hash="871d59e29a11e57ebde473a2e22a03c56b133d6a19a4c99075d8f74d031948ce" dmcf-pid="pF0OEq1yAa" dmcf-ptype="general">AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 유니스, 오늘(28일) 'mwah…' 영어 버전 발매..美 투어서 무대 첫 선 01-28 다음 [100세 과학] 110세 넘게 사는 브라질 초장수인, 유전적 다양성이 비결 01-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
