[캠퍼스 인사이트] AI를 잘 쓰는 사람이 취업도 잘할까? 🤖ㅣAI가 바꾸는 채용 트렌드!
안녕하세요! SK네트웍스 취재기자 김연서입니다.
최근 취업 준비 과정에서 ‘AI’는 빠질 수 없는 단어가 되었죠! 생성형 AI를 활용해 자기소개서를 작성하고, AI를 활용한 면접 전형을 거쳐, 프로젝트 분석을 자동화하는 사례가 빠르게 늘어나고 있는데요. 동시에 기업 역시 AI 직무 채용을 확대하는 한편, 일반 직무에서도 AI 활용 역량을 요구하는 흐름을 보이고 있다고 합니다.
그렇다면 과연 AI를 잘 쓰는 사람이 취업에서도 유리할까요?본 기사를 통해 AI가 바꾸는 채용 환경과 실제 대학생이 체감하는 AI 역량의 중요성을 함께 보러 가시죠! 💻
SK Careers Editor 23기 김연서
최근 기업은 단순한 기술 보유 여부보다, AI를 활용해 문제를 해결한 경험을 중요하게 보고 있습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)이 2023년 발표한 「Future of Jobs Report」에 따르면, 기업이 향후 가장 중요하게 보는 역량 중 하나는 ‘기술 이해력(technological literacy)’과 ‘데이터 기반 사고’입니다. 이는 특정 프로그래밍 기술보다, 기술을 업무에 적용하는 능력을 의미하는데요.
국내에서도 유사한 흐름이 나타나고 있습니다. 사람인과 잡코리아 등 취업 플랫폼 조사에 따르면, 채용 공고 내 ‘데이터 활용’, ‘자동화’, ‘AI 이해’ 등의 키워드 언급 빈도가 최근 3~4년 사이 꾸준히 증가하고 있습니다. 이는 AI 전문 개발자가 아니더라도, AI 기반 환경에서 일할 수 있는 역량을 요구하는 기업이 늘고 있음을 보여줍니다.
결국 핵심은 AI를 개발하는 능력보다, AI를 도구로 활용해 업무 효율을 높이고 문제를 해결한 경험입니다. AI는 하나의 스펙이 아니라, 새로운 기본 역량으로 자리 잡고 있습니다.
최근 기업의 AI 관련 채용 트렌드는 단순히 AI 직무를 확대하는 수준을 넘어, 채용 구조 전반을 재편하는 방향으로 변화하고 있습니다. 💡
⚙️ AI 직무의 세분화 및 전문화 가속화
과거에는 ‘데이터 분석가’나 ‘AI 개발자’처럼 포괄적인 직무명이 일반적이었습니다. 그러나 최근에는 머신러닝 엔지니어, LLM 엔지니어, AI 서비스 기획자, 데이터 사이언티스트 등 세부 직무가 구체화되고 있습니다. 이는 AI 기술이 실험적 단계에서 벗어나 실제 사업과 서비스에 본격적으로 적용되고 있음을 의미합니다. 기업은 단순히 기술을 이해하는 인재가 아니라, 특정 문제를 해결할 수 있는 전문성을 요구하고 있는 것이죠! 👩🏻💻
⚙️ AI 도입 채용 평가 방식
AI 면접은 이미 다수 기업에서 활용되고 있으며, 표정·음성·답변 구조 분석 등 다양한 요소를 데이터화하여 평가하고 있습니다. 📑또한 실제 직무 상황을 가정한 과제형 전형과 데이터 분석 기반 테스트가 확대되고 있습니다. 이는 단순한 스펙 검증에서 벗어나 지원자의 사고 과정과 문제 해결 능력을 보다 정밀하게 평가하려는 움직임입니다.
실제로 과거 SK그룹에서 AI 기반 채용 시스템을 도입하기도 했었는데요! 💼 2018년, SK주식회사 AX에서는 IBM Watson 기반 인공지능 플랫폼을 활용해 AI 인적자원관리 솔루션 ‘에이브릴(Aibril)’을 개발하고 채용 업무에 적용하기 위한 실험을 진행했습니다.
특히 SK하이닉스 지원자의 자기소개서 약 800건을 학습 데이터로 활용한 ‘에이브릴 채용 헬퍼’ 테스트에서는 AI가 자기소개서 한 편을 약 3초 만에 분석할 수 있는 것으로 나타났으며, 인사 담당자가 약 86시간이 걸리던 검토 작업을 약 8시간 내에 수행할 수 있어 대량 지원서를 효율적으로 분석할 수 있는 가능성을 보여준 사례로 평가됩니다. ⏰
⚙️새로운 인재상으로 부상한 ‘AI 친화적 사고’
기업은 AI를 두려워하지 않고, 새로운 기술을 빠르게 학습하며, 반복 업무를 자동화하려는 태도를 중요하게 보고 있습니다. LinkedIn의 「Future of Recruiting 2024」 보고서에 따르면, 채용 담당자들은 변화에 대한 적응력(adaptability), 커뮤니케이션 능력, 문제 해결 능력, 기술 이해력(technology literacy)과 같은 역량을 중요하게 평가하고 있다고 하는데요. 특히 기술 환경이 빠르게 변화하면서 AI와 데이터 도구를 이해하고 활용할 수 있는 역량이 점점 더 중요해지고 있다고 합니다. 이는 AI 전문성이 아닌, 변화에 적응하는 능력과 학습 민첩성을 핵심 역량으로 본다는 의미입니다. 🔎
결국 최근 기업의 AI 관련 채용 트렌드는 “AI 전문가를 얼마나 많이 뽑는가”의 문제가 아니라, “AI 환경에서 일할 수 있는 인재를 어떻게 선발할 것인가”의 문제로 이동하고 있습니다. 채용은 기술 중심이 아니라, 기술을 활용하는 사고 방식 중심으로 재편되고 있는 것이죠! 💼
채용 환경이 빠르게 변화하는 가운데, 대학생들은 이러한 흐름을 실제로 어떻게 체감하고 있을까요? ⚙️생성형 AI를 활용한 취업 준비부터 데이터 역량의 중요성까지, AI는 이제 캠퍼스의 취업 준비 과정에서도 점점 익숙한 도구가 되고 있습니다.
이에 실제 취업을 준비 중인 대학생들에게 AI 채용 트렌드와 AI 활용 경험에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 인터뷰를 통해 직접 들어보았습니다. 💬
🎙️동호:안녕하세요, 반도체 분야로의 취업을 준비 중인 전자전기공학 전공 이동호입니다. 현재는 외국계 장비사 인턴을 진행하고 있습니다. ⚙️
🎙️민주:안녕하세요, 경영학을 전공하고 있는 4학년 박민주입니다! 👩🏻저는 금융 공기업 입사를 희망하고 있으며, 현재 한 학기를 남겨두고 취업 준비를 위해 휴학 중입니다.
🎙️동호:네, 있습니다. Chat GPT, Gemini와 같은 생성형 AI를 적극 활용하고 있습니다. 기업의 주요 기술이나 관련 뉴스, 최신 이슈를 조사할 때 주로 이용하고 있으며, 특히 GPT는 반도체 개념 관련 헷갈리는 부분을 더 쉽게 이해시켜주는 저만의 학습 멘토 역할도 해주고 있습니다.
🎙️민주:주로 자기소개서를 검토할 때 AI 툴을 활용하고 있습니다. 초안을 작성한 후 AI를 활용해 문장의 흐름이나 표현을 다듬는 방식으로 사용하는데, 혼자 검토할 때보다 글의 완성도를 높이는 데 도움이 된다고 느끼고 있습니다.
🎙️동호:반도체 분야에서는 주로 데이터 분석 능력을 중요하게 봤던 것 같습니다. TIBCO Spotfire를 많이 사용한다고 해서 관련 교육을 신청했다는 친구도 보았고, 데이터 분석 관련 자격증인 ADsP(국가공인 데이터분석 준전문가)를 취득하는 동기들을 매우 많이 봤습니다.
🎙️민주: IT 관련 직군이 아님에도 ADsP, SQLD(SQL Developer, 국가공인 데이터베이스 자격증) 등 데이터 관련 자격증을 우대하는 경우를 많이 봤습니다. 데이터 역량이 특정 직군에 한정되지 않고 전반적으로 요구되는 추세라는 것을 체감하고 있습니다.
*TIBCO Spotfire: 기업이 다양한 데이터를 시각화하고 분석할 수 있도록 지원하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 기반 데이터 분석 플랫폼입니다.
🎙️동호:우선 AI 면접은 자기소개, 지원동기, 성격의 장단점을 시작으로 기본 질문들을 준비하는 방식으로 대비했습니다. AI 면접 플랫폼인 '잡다', '몬스터', '뷰인터'의 경우는 면접 기출 질문이나, 예상 질문을 취합해서 저만의 답변을 만들면서 소재나 틀을 만들었습니다. 그리고 화면을 똑바로 바라보며 중간에 고개를 흔들지 않고, 시선을 고정시키는 연습을 많이 했던 것 같습니다.
🎙️민주:제가 준비하고 있는 분야에서는 PT, 토론 등의 과제형 전형의 비중이 높아지고 있습니다. 이에 대비하기 위해 최근에 공기업 관련 학회에 들어가서 구성원들과 함께 연습하며 준비하고 있습니다. 실제 면접과 유사한 환경에서 과제를 진행하고 서로 피드백을 주고받으면서 실전 감각을 키울 수 있다고 느끼고 있습니다.
🎙️동호:지속적인 학습 능력과 검증 능력이라고 생각합니다. 결국은 AI 활용 능력은 AI를 많이 사용하고, 여러 질문을 해야 얻을 수 있다고 생각합니다. 따라서 내가 원하는 답변을 얻기 위해서는 AI 프롬프트 입력과 같은 방식 또한 지속적으로 학습해야 합니다. 검증 능력은 AI 답변을 통해 습득한 지식이 정확한 지식인지 확인할 수 있는 능력입니다. 단순히 모든 정보를 받아들이는 것이 아니라, 출처나 추가적인 조사를 통해 정확한 정보를 학습하는 과정이 점점 더 중요해질 것이라고 생각합니다.
🎙️민주: AI가 제공하는 결과를 그대로 받아들이기보다 그 내용이 사실인지 아닌지를 스스로 판단할 수 있는 비판적 사고 능력이 필요하다고 생각합니다. AI는 그럴듯해 보이지만 잘못된 정보를 제시하는 경우도 많기 때문에 이를 걸러낼 수 있는 판단력이 없다면 오히려 AI 활용이 부정적인 결과로 이어질 수 있다고 생각합니다.
AI는 단순히 새로운 기술이 아닌, 취업 준비의 방식과 기업의 평가 기준을 동시에 바꾸고 있는 환경 그 자체라고 할 수 있습니다. 자기소개서를 작성하는 도구를 넘어, 사고 방식과 문제 해결 접근을 확장시키는 매개가 되고 있는데요! 💡이는 채용을 준비하는 과정을 효율화하는 차원을 넘어, 우리가 일하는 방식을 재정의하는 흐름이라고 할 수 있습니다.
이번 기사를 통해 확인할 수 있었던 것은, 기업이 요구하는 것이 단순한 AI 사용 능력이 아니라는 점이었습니다. 🔎데이터를 이해하고, 새로운 도구를 활용해 실행해보며, 변화하는 환경 속에서 스스로 학습하려는 태도가 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 채용 평가 방식까지 AI 기반으로 고도화되는 흐름은, 지원자의 스펙보다 사고 구조와 문제 해결 과정을 더 정밀하게 보겠다는 신호이기도 하겠죠! 🤖
다만 기업마다 AI 도구 활용에 대한 평가 기준과 허용 범위는 서로 다를 수 있습니다. 일부 기업은 자기소개서 작성 과정에서 AI 활용 여부를 명시하도록 요구하기도 하고, 과도한 AI 의존을 부정적으로 평가하는 경우도 있습니다. 따라서 AI를 보조 도구로서 적절히 활용하고, 최종적인 사고와 판단은 스스로 수행하는 방식이 바람직할 것입니다. ✍️
이번 콘텐츠가 AI 시대 채용 트렌드를 보다 입체적으로 이해하는 데 하나의 참고점이 되기를 바라며, 변화 속에서 방향을 고민하고 있을 대학생 독자 여러분께 작은 인사이트를 전할 수 있기를 기대해봅니다. 💌
