AI 시대에 더욱 중요해진 역량 중심 채용 ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­    ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­  

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사람경영레터 37호 (2026.05.19.)

상단 배너-May-18-2026-08-41-58-0480-AM
안녕하세요,
서른일곱 번째 사람경영레터입니다.
 
구글은 한때 ‘최대한 똑똑한 사람을 최대한 많이 뽑는 것’을 채용의 목표로 삼았습니다. 좋은 학교, 뛰어난 시험 점수는 좋은 인재를 가려내는 확실한 기준처럼였습니다. 창업자인 래리 페이지와 세르게이 브린은 면접에서 SAT 점수를 물을 정도로 객관적 지표를 중시했고, 아이비리그 졸업생을 확보하는 데도 많은 노력을 기울였습니다. 학벌과 성적이 곧 성과로 이어질 것이라는 기대가 있었던 것이지요.
 
그러나 구글이 자체 데이터를 분석한 결과는 예상과 달랐습니다. 채용 당시 학벌, 학점, 시험 성적이 입사 후 성과를 충분히 설명하지 못했던 겁니다. 좋은 학교를 나왔다고 일을 잘하는 것은 아니었고, 높은 학점을 받았다고 복잡한 문제를 잘 해결하는 것도 아니었습니다. 구글은 이 사실을 알게 된 후 채용 평가 항목에서 학벌과 성적의 비중을 크게 낮췄습니다. 대신 실제 업무에서 필요한 문제 해결력, 리더십 등을 더 중요하게 보기 시작했습니다.
 
이 사례가 중요한 이유는 아직도 많은 기업이 의존하고 있는 스펙 중심 채용의 한계를 보여주기 때문입니다. 채용에서 확인해야 할 것은 지원자가 입사 후 성과를 만들 가능성입니다. 하지만 우리가 스펙이라 부르는 학벌, 자격증 같은 과거의 이력으로는 이를 충분히 보장하지 못합니다. 그럼에도 많은 기업이 스펙을 채용의 기준으로 삼는 이유는, 수많은 지원자를 적은 비용과 짧은 시간으로 선별할 수 있는 간단한 도구이기 때문입니다.
 
사실 많은 기업이 스펙만으로 좋은 인재를 가려내기 어렵다는 것을 이미 알고 있습니다. 그래서 스펙의 한계를 보완하기 위해 자기소개서, 면접 등을 도입했지요. 하지만 자기소개서는 AI 대필과 첨삭으로, 면접은 평가자의 주관으로 그 변별력이 약해지기 쉽습니다. 결국 스펙 중심 채용의 한계를 알면서도, 더 나은 대안을 찾지 못해 다시 익숙한 기준으로 돌아가곤 합니다.
 
하지만 채용의 목적은 좋은 이력을 가진 사람을 뽑는 것이 아니라, 조직 안에서 성과를 만들어낼 사람을 찾는 것입니다. 고객의 요구는 다양하고, 시장은 빠르게 변하며, 조직 안에서는 여러 사람의 판단과 협업이 맞물리지요. 불확실한 상황에서 무엇이 중요한지 판단하고 끝까지 해결해야 하는 일이 발생합니다. 이런 상황에서 좋은 학교, 좋은 학점, 풍부한 지식, 기술의 숙련도만으로 성과를 만들 수 있을까요?
 
물론 지식과 기술도 중요합니다. 다만 그것만으로 성과를 예측하기는 어렵습니다. 이들은 성과의 재료와 도구가 될 수 있지만, 그 재료와 도구를 실제 업무 성과로 연결하는 것은 ‘역량’에 따라 달라집니다. 
왜 역량이 채용의 기준이 되어야 할까?
그렇다면 역량은 무엇일까요? 지원자가 성과를 만들 수 있을지 판단하려면, 먼저 역량이 무엇인지 정확히 알아야 합니다. 일부가 물에 잠긴 빙산을 떠올려 보겠습니다. 많은 사람이 역량이라는 말을 들으면 말씨, 표정, 태도, 지식 같은 것들을 떠올립니다. 하지만 이것들은 물 위에 드러난, 전체 빙산의 아주 작은 부분에 지나지 않습니다.
 
실제 성과를 만드는 영역은 수면 아래 보이지 않는 부분에 있습니다. 무엇을 가치 있게 보는지, 어떤 기준으로 판단하는지, 사람들과 어떻게 협력하는지, 원하는 결과를 얻을 때까지 어떻게 추적하는지에 따라 성과가 창출됩니다. 이것이 바로 역량이지요. 다시 말해 채용에서 ‘역량을 본다’는 것은 이 사람이 상황을 기회로 받아들일 수 있는지, 목표 달성을 위해 적극적으로 행동할 에너지가 있는지, 성과를 만들어내기 위한 전략을 세울 수 있는지, 전략을 끝까지 실행할 수 있는지를 확인하는 것입니다.
 
AI 시대에는 역량의 중요성이 더 커지고 있습니다. 지식을 찾고 기술을 활용하는 일은 이제 AI가 상당 부분 대신해 주지요. 누구나 같은 정보에 접근하고 같은 도구를 쓸 수 있게 된 시대일수록 성과의 차이는 ‘무엇을 아는가’보다, ‘AI로부터 얻은 지식과 기술을 어떻게 판단하고 실행하느냐’에서 만들어집니다. AI 시대에 좋은 성과를 낼 사람을 찾으려면, 채용의 기준은 스펙 확인에 머무르는 것이 아니라 실제 업무 상황에서 성과를 만들어낼 역량을 예측하는 것이어야 합니다.
 
문제는 역량이 겉으로 쉽게 관찰되는 현상이 아니라 눈에 보이지 않는 내적 속성이라는 데 있습니다. 가령, 말은 유창하지만 실제 성과를 만들지 못하는 사람이 있고, 표현은 투박해도 현장에서 탁월한 결과를 내는 사람도 있지요. 그렇다면 기업은 이 보이지 않는 역량을 어떻게 확인할 수 있을까요?
 
오늘 아티클에서는 보이지 않는 역량을 어떻게 확인하고 성과 가능성을 예측할 수 있는지 살펴봅니다. 그리고 스펙 중심 채용의 한계를 넘어, 왜 채용의 기준이 역량이 되어야 하는가를 함께 짚어봅니다.
소제목(메인)-May-18-2026-08-22-09-6310-AM
메인 아티클-May-18-2026-08-22-10-0197-AM

20260317_Leader-Letter_28th_ Recommend
관련아티클1-May-18-2026-08-22-09-7942-AM
과학적으로 측정하는 역량

 

과학은 중력이나 자기장처럼 보이지 않는 현상도 측정 가능하게 만들어왔습니다. 역량을 과학적으로 측정한다면, 그 의미가 더 분명해지고 그만큼 미래 성과에 대한 예측도 더 정교해질 수 있습니다.

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