기업 채용 시장에서 인공지능(AI)을 얼마나 잘 활용할 수 있는지가 실무 역량을 판단하는 중요한 기준으로 자리 잡고 있다. 국내 기업들이 업무 전반에 AI를 도입하는 인공지능 전환(AX)에 속도를 내면서 학점이나 어학 점수, 자격증 같은 기존의 정량적 스펙뿐 아니라 AI를 활용해 실제 업무 문제를 해결할 수 있는 능력이 채용의 핵심 요소로 부상하고 있다.

KT는 최근 대졸 신입사원 채용을 시작하면서 AI 활용 역량을 주요 평가 항목으로 반영하기로 했다. AI 개발 직군뿐 아니라 네트워크 운영과 영업 등 일반 직군에서도 AI를 실제 업무에 적용할 수 있는 능력을 평가한다는 방침이다. 단순히 AI 관련 지식을 얼마나 알고 있는지를 묻기보다 실제 직무 상황을 제시하고 지원자가 문제를 해결하는 과정에서 AI를 어떻게 활용하는지를 살펴볼 예정이다.

넥슨컴퍼니 역시 채용 방식에 변화를 줬다. 기존 코딩테스트를 없애고 AI 활용 역량을 평가하는 새로운 전형을 도입했다. 지원자를 대상으로 AI 면접을 진행한 뒤 실제 업무와 비슷한 문제를 AI 도구를 활용해 해결하도록 하는 방식이다. AI에 대한 이해뿐 아니라 문제에 접근하는 방식과 구조적 사고력 등을 종합적으로 평가한다는 계획이다. 엔씨소프트도 올해부터 AI 리터러시 역량 검증 체계를 도입하며 채용 과정에서 AI 활용 능력을 확인하고 있다.

반도체 업계에서도 AI 활용 능력을 갖춘 인재를 확보하기 위한 채용 방식이 등장하고 있다. SK하이닉스는 하반기 채용에서 학력과 연령 제한을 없애고 자기소개서 제출도 폐지했다. 대신 지원자가 AI 활용 역량과 반도체 직무 전문성을 직접 설명하도록 했다. 면접 역시 짧은 질의응답 중심에서 벗어나 여러 과제를 장시간 수행하는 심층면접 방식으로 변경했다. 지원자는 PC와 대규모언어모델(LLM)을 활용해 실제 직무와 유사한 과제를 해결하고 결과를 발표하게 된다.

AI 인재를 확보하기 위해 채용 연계형 경진대회를 활용하는 기업도 늘고 있다. 크래프톤과 NHN 등은 AI 관련 해커톤을 통해 실무 능력을 검증하고 우수 참가자에게 채용 기회를 제공하는 방식을 활용하고 있다. 단순한 이력서나 자격증보다 실제 문제를 AI와 함께 해결하는 과정을 직접 확인할 수 있다는 점에서 기업 입장에서도 실무형 인재를 선별하기 용이하다는 평가다.

대학과 기업의 협력도 확대되고 있다. AI 기술이 빠른 속도로 산업 현장에 적용되면서 대학에서 이론만 배우는 것보다 실제 기업의 업무와 연계된 경험을 쌓는 것이 중요해졌기 때문이다. SK텔레콤은 서울대와 함께 대학원생을 대상으로 AI 공동과정을 운영하며 AI 애플리케이션과 서비스, AI 모델링, AI 인프라 등 산업 현장에서 필요한 기술을 교육할 예정이다.

이 같은 변화는 앞으로 신입사원 채용의 기준 자체가 달라질 가능성을 보여준다. 과거에는 높은 학점이나 어학 점수, 자격증 등이 취업 경쟁력을 좌우했다면 앞으로는 AI를 이용해 주어진 문제를 얼마나 빠르고 정확하게 해결할 수 있는지가 중요한 차별화 요소가 될 가능성이 크다.

특히 기업들은 단순히 AI 도구를 사용할 줄 아는 사람보다 업무의 목적을 이해하고 AI를 적절한 방식으로 활용해 생산성을 높일 수 있는 인재를 선호할 것으로 전망된다. 따라서 취업준비생 입장에서도 ‘AI를 공부했다’는 사실보다 AI를 활용해 실제 결과물을 만들어본 경험을 포트폴리오 등으로 보여주는 것이 중요해질 것으로 보인다.

한국 경제에도 변화가 예상된다. 기업들의 AX 투자가 확대되면 생산성 향상과 비용 절감 효과가 나타날 수 있고, AI를 활용할 수 있는 인재를 중심으로 노동시장 재편도 빨라질 가능성이 있다. 반면 AI 활용 능력에 따라 근로자 간 생산성 격차가 커지고, 기존 직무 일부가 재설계되면서 직무 전환과 재교육 수요가 증가할 수 있다.

향후에는 특정 IT 기업이나 개발자뿐 아니라 금융·제조·유통·영업·마케팅·행정 등 거의 모든 직군에서 AI 활용 능력이 기본적인 업무 역량으로 취급될 가능성이 높다. 결국 앞으로의 채용시장은 ‘AI를 아는 사람’을 넘어 ‘AI를 활용해 실제 성과를 만들어낼 수 있는 사람’을 선별하는 방향으로 빠르게 이동할 전망이다.

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