CWN(CHANGE WITH NEWS) - 전세계 인사 담당자가 사랑하는 AI 채용도구 - 4. 잡 매칭 도구 ′ 파이매트릭스′

행동기반 게임 측정: 서류 제출 전 적합성을 '미리' 검증
채용은 궁극적으로 해당 채용 공고와 지원자 간의 적합성을 검증하는 절차이다. 서류와 면접 절차를 거치면서 지원자는 본인이 지원한 직무에 필요한 역량과 경험을 갖추고 있음을 주장하고, 인사 담당자는 그것이 사실이며 정말로 적합한지 검증한다.

그동안 입사 지원자의 역량 적합성을 검증하기 위한 첫 번째 단계는 '스크리닝', 즉 서류 제출 및 검토 절차에서 이루어졌다. 채용 담당자는 제출된 이력서를 바탕으로 지원자가 해당 채용 요건에 적합한지 1차 검증을 한다. 하지만, 이력서가 지원자가 본인이 보여주고 싶은 정보를 적어놓은 서류라는 점에서 한계가 있었다. 이러한 한계를 '파이매트릭스(Pymetrix)'를 통한 사전 스크리닝을 통해 해결할 수 있다.

윤리적으로 후보자의 숨은 잠재력을 쉽고 빠르게 찾아낸다.
파이매트릭스를 이용한 사전 스크리닝의 검증 기준은 지원자가 작성한 이력서 기준도 채용 담당자의 눈도 아니다. 현재 해당 직무에서 성과를 내는 기존 인원의 페르소나를 구축하고, 이들과 행동 양식이 같은지 기계가 검증한다. 따라서, 상호간 자원의 낭비와 리스크를 최소화 할 수 있다.

지원자는 이력서 제출 전 총 25분 동안 파이매트릭스 측정 도구를 통해 12개의 게임을 완료하고, 게임 도중 시선 처리 및 집중력, 습득력, 성격의 공정성, 의사 결정, 감정 등 9개의 항목을 측정한다. 과정이 끝나면 바로 적용이 가능한 피드백을 받아볼 수 있으며, 본인에게 적합한 채용 공고도 추천받는다.

또한, 채용 담당자는 이를 통해 잠재적 채용 가능 인원을 조사할 수 있다. 입사 지원 시작 전, 플랫폼을 통해 포지션별로 양질의 지원자 리스트를 만들 수 있다.

파이매트릭스의 첫 번째 특징은 검증된 행동 기반 연구를 바탕으로 설계되었다는 것이다. 이 과정에서 성별이나 인종과 관련된 편견을 제거하고, 오직 과학적인 근거를 바탕으로 행동 특성을 검증할 수 있다.

파이매트릭스의 두 번째 특징은 후보자를 옳고 그름의 시선으로 평가하지 않는다는 것이다. IQ 측정과 같은 단편적 척도가 아니며, 다양한 직무와의 매칭성을 보기 때문에 어떤 직무에서 잠재력을 펼치기 힘든 지원자라도 다른 회사나 직무에서는 최고의 역량을 가질 수 있다.

파이매트릭스의 마지막 특징은 98%의 높은 참여도이다. 지원자 입장에서 하나의 단계가 추가된 것이어도 부담감을 최소화했다. 짧은 진행시간과 언어적 다양성, 그리고 장애인을 위한 옵션까지 추가되어 모두가 편하게 절차를 끝마칠 수 있다.

'시선 추적 기술', 그리고 툴 도입 시 담당자의 역할

파이매트릭스와 같은 AI 인터뷰 툴에서 주로 사용하는 데이터 수집 방식은 '시선 추적' 이다. 인간은 입으로는 거짓말을 할 수 있지만, 눈으로는 불가능하다. 눈은 신체 중 가장 많은 정보를 처리하는 기관 중 하나로, 입으로 말하는 언어와 달리 묘한 감정선까지 읽어낼 수 있기 때문이다. 이 기술은 주로 사람과 사회와 관련된 곳, 즉 대학 및 연구기관에서 가장 많이 사용됐으며 최근에는 뉴로 마케팅 등 고객을 분석하는 분야에서 각광을 받고 있다.

시선 추적을 바탕으로 눈이 움직이는 상태, 응시 방향 등을 측정할 수 있고, 다양한 분석 솔루션을 활용하여 시각화 및 수치화를 거치면 감정 분석 등 2차적인 정보를 생산할 수 있다. 파이매트릭스의 경우 카메라를 통해 잠재적 지원자의 게임 장면을 녹화하면서 눈동자의 움직임을 점 형태로 바꾸고 이를 출력한다. 이때 모니터 화면을 격자 형태, 예를 들면 가로 5개, 세로 5개의 분할로 만들고 좌표를 분류한다. 이 데이터를 통해 앞서 언급한 집중력, 습득력, 감정 등 다양한 지표를 낼 수 있는 것이다.

이러한 기술 바탕의 인력 채용에서 담당자는 해당 매커니즘의 정확도에 지속적인 관심을 가져야 한다고 생각한다. 고성과자의 행동 패턴, 신뢰도 있는 뇌 신경 과학 연구자료 등을 바탕으로 하였다고 해도 아직은 기계에 사람에 관한 모든 판단을 맡기는 것은 시기상조라는 의견이 있다.

따라서, 도입 후 실제 재직자들의 성과 데이터와 응시 데이터를 비교하면서 정말로 알맞은 인력을 채용하였는지 검증하고, 시간의 흐름에 따라 유의미한 효과가 있는지 확인해야 할 것이다.

또한, 초기에는 인간 채용 담당자의 스크리닝과 기계 스크리닝을 적절히 혼합하면서 과정상 위험성을 줄이고 최대한 맞춤화를 하기 위해 노력해야 한다고 생각한다.

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