채용에서 데이터를 활용한다는 것은 단순히 숫자를 모으는 일이 아닙니다. 서류 전형의 학력, 경력 정보부터 성향, 역량 데이터까지, 전형 단계별로 쌓이는 데이터를 취합하고 해석해 최적의 인재를 선발하는 과정입니다. 이 과정에서 채용 기준은 더 정교해지고, 담당자는 경험에 의존하는 대신 확실한 근거를 가지고 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.
실제로 데이터 기반 채용을 도입한 기업들은 그 활용 효과를 직접 확인했습니다. 링크드인 보고서에 따르면, 채용에 데이터를 활용하는 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 채용 기간을 28% 단축했습니다. 미국인적자원관리협회는 데이터를 활용해 채용하는 조직의 80%가 우수한 인재를 선발하는 데 효과를 봤다고 발표했습니다. 이처럼 데이터 기반 채용은 효율성과 효과성을 높이는 도구입니다.
그럼에도 국내 기업의 현실은 다릅니다. 데이터 활용의 필요성을 느끼는 조직은 10곳 중 7곳 이상이지만, 실제 활용하는 조직은 2~3곳에 불과하지요. 이 간극의 원인은 업무 부담이나 역량 부족이 꼽히지만, 깊이 들여다보면 ‘변화에 대한 두려움’이 자리하고 있습니다. 채용은 조직의 미래 성과와 연결되기에 조심스럽고 신중해지는 것은 이해합니다. 당연히 변화를 결정하는 것도 고민될 것입니다. 그러나 그 신중함이 정체의 이유가 되어서는 안 됩니다.
넷플릭스의 사례가 보여주듯, 데이터는 사람의 판단을 대체하는 것이 아닙니다. 올바른 질문을 던지고, 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고, 목적에 맞게 분석하고, 그 결과를 행동으로 연결하는 것. 이 네 단계를 거쳐, 판단이 데이터라는 근거 위에서 더 합리적인 결론에 도달할 수 있도록 해야 합니다. 가령 AI역량검사로 지표화된 역량을 분석하여 미래의 고성과자가 될 수 있는지를 객관적으로 판단하는 것이지요.
오늘 아티클에서는 데이터 기반 채용이 왜 필요한지, 어떻게 활용할 수 있는지, 채용 성과와 어떻게 연결할 수 있는지를 소개합니다.