채용이 망가졌습니다. AI가 고칠 수 있을까? Hyring의 CEO는 그것이 가능하다고 믿습니다.

오늘날 채용 기능을 구축하는 것은 공정성만큼이나 속도에 관한 것입니다. 채용은 효율성에 대한 요구와 공정한 평가를 제공해야 하는 책임 사이에서 가장 역동적이면서도 정체된 비즈니스 프로세스 중 하나로 남아 있습니다.

AI가 전체 산업을 재편하면서 질문은 간단합니다. 단일 직위를 채우는 데 왜 여전히 23일이 걸리는가?

YourStory의 주력 스타트업 서밋인 TechSparks 2025에서 Hyring의 공동 창립자이자 CEO인 Adithyan RK는 빠르게 진화하는 환경에서 채용을 변화시키는 데 실제로 필요한 것이 무엇인지 탐구했습니다.

조직에서는 기술이 팀의 업무 방식을 변화시켰습니다. 영업은 CRM을 기반으로 하고, 마케팅은 디지털 인텔리전스를 기반으로 하며, 운영은 자동화를 기반으로 실행됩니다. 그러나 채용은 여전히 ​​수동 심사, 반복적인 전화 통화, 채용 속도를 늦추고 평가 대상 수를 제한하는 끝없는 일정 루프에 묶여 있습니다.

Adithyan은 “영업과 마케팅이 완전히 바뀌었습니다.”라고 말했습니다. “하지만 채용은 여전히 ​​수십 년 전과 똑같습니다.”

새로운 플랫폼에도 불구하고 채용 담당자는 여전히 반복적인 운영 작업에 시간의 약 70%를 소비합니다. 그 결과 기능은 현대 인재의 속도에 맞춰 발전하지 못했습니다.

23일간의 현실 확인

채용 마감일을 보면 문제가 명확해집니다. 오늘날에도 조직에서는 단일 기능을 종료하는 데 평균 23일이 걸립니다. 그리고 이러한 지연은 사려 깊은 평가에서 비롯되는 것이 아닙니다. 속도 저하의 대부분은 재개 필터, 최상위 호출 및 조정과 같은 초기 단계에서 발생합니다.

수천 명이 단일 역할에 지원하면 극소수만이 발전합니다. 병목 현상은 재능이 아닙니다. 그것은 인간의 능력이다.

전통적인 채용이 무너지는 곳

대부분의 채용 워크플로는 수십 년 동안 변하지 않았습니다. LinkedIn이나 Naukri에 채용 공고가 게시되고 홍수가 다시 시작되고 채용 담당자는 프로필을 살펴보고 통화 일정을 잡고 동일한 소개 질문을 반복하며 하루를 보냅니다. 이러한 작업은 수동적이고 예측 가능하며 자동화에 이상적입니다.

Adithyan이 묻는 질문: “AI가 우리 일자리를 빼앗고 있습니까, 아니면 우리가 계속 AI 일을 해왔습니까?” 채용 담당자는 약 50명의 후보자를 현실적으로 인터뷰할 수 있습니다. 수천 명이 지원하면 거의 95%가 공정한 평가를 받지 못합니다. 기술이 부족해서가 아니라 대역폭이 제한되어 있기 때문입니다. 기술 없이는 지원자의 절반도 인터뷰하는 것이 불가능합니다.

인간이 해서는 안 되는 일을 AI가 처리하게 하라

이러한 격차를 해소하기 위해 Adithyan은 Hyring이 AI 에이전트, 이력서 스크리너, 전화 스크리너, 코딩 면접관 및 비디오 면접관을 사용하여 채용 담당자의 속도를 늦추는 워크플로를 대신하는 방법을 설명했습니다. 이러한 에이전트는 비동기식으로 작동하므로 누군가 요청하는 순간 평가가 시작됩니다.

적용을 클릭하면 객관적이고 역할에 맞는 질문이 있는 즉각적인 전화 화면이 활성화됩니다. 자격을 갖춘 후보자는 구조화 된 비디오 인터뷰로 직접 진행됩니다. 이 시스템은 수천 건의 인터뷰를 동시에 실행하여 명확성, 자신감 및 답변을 평가하는 동시에 잠재적인 부정 행위를 몇 분 안에 찾아낼 수 있습니다.

Adithyan은 “이 회의가 끝나기 전에 수천 건의 인터뷰를 실시할 수 있습니다”라고 말했습니다. “모든 지원자는 공정하게 평가되며, 이력서 심사원이 해당 대학을 인정하지 않는다고 해서 필터링되지 않습니다.”

각 평가는 참여 단서, 행동 단서 및 문제 해결 패턴을 포함하는 자세한 보고서를 생성합니다. 속도를 넘어서, 이는 간과될 수 있는 많은 후보자들에게 진정한 평가를 받을 수 있는 첫 번째 기회를 제공합니다.

주식에는 가정이 아닌 구조가 필요합니다

공정성은 속임수와 편견이라는 두 가지 과제를 해결하는 데 달려 있습니다.

AI 도구가 널리 보급되기 전에는 가상 후보자의 약 40%가 부정행위를 했습니다. 현재 그 수치는 화면 공유 중에도 보이지 않는 상태에서 응답을 자동으로 채우는 시스템 수준 도구에 힘입어 60%에 가깝습니다.

Adithyan은 “이러한 도구에는 시스템 수준 액세스 권한이 있습니다.”라고 말했습니다. “이 후보자들이 회사에 합류한 후 자신만의 팀을 구성할 때 어떤 피해를 입을지 상상해 보세요.”

Hyring의 시스템은 비정상적인 눈 움직임, 립싱크 불일치, 예상치 못한 도구 사용 및 의심스러운 화면 활동을 표시합니다. 또한 후보자들은 AI가 인터뷰를 하고 있다는 것을 알 때 더 많은 부정행위를 합니다. “그들은 기계로 규칙을 바꿀 수 있다고 가정합니다.”라고 그는 지적했습니다. “이것이 바로 KPMG와 같은 회사가 우리에게 접근한 이유입니다.”

편견은 두 번째 도전이다. 조기 심사는 무의식적인 가정을 반영하는 경우가 많으며, AI가 편견을 완전히 지울 수는 없지만 체계적이고 일관된 평가는 이러한 변동을 줄이고 후보자에게 보다 동등한 출발점을 제공합니다.

AI가 끝나고 인간이 중요한 곳

AI는 부정직함을 드러내고 조기 발견 시 편견을 줄일 수 있지만, 이름, 사진, 교육 또는 고용 격차를 기반으로 인간이 흔히 내리는 빠른 가정도 해결합니다. 하지만 아디티얀은 명확한 경계 “AI는 처음 두 단계, 즉 반복적이고 확장 가능한 평가를 처리합니다. AI는 적합성과 장기적인 성공을 결정하는 공감, 문화적 이해 또는 인간의 판단을 대체할 수 없습니다.”

Q&A 도중 누군가가 지원자들이 AI 면접을 받고 있다는 것을 알고 있는지 물었다. 대답: 항상. Hiring은 이러한 사실을 미리 밝히고 음성 전용, 애니메이션 아바타 또는 약 15분의 입력으로 채용 담당자처럼 보일 수 있는 훈련된 AI 모델의 세 가지 옵션을 제공합니다.

채용 이력서 회사에 필요한

채용 기술은 빠르게 변화하고 있습니다. 100억 달러의 가치 평가에 도달한 Mercer와 같은 회사는 기존 플레이어가 해당 카테고리의 미래를 어떻게 보는지 보여줍니다. 신생 기업과 성장하는 조직의 경우 방정식은 간단합니다. 품질을 저하시키거나 그렇게 하는 팀에 인재를 잃지 않고 더 빨리 채용하는 것입니다.

23일 채용 일정은 속도와 형평성을 요구하는 세상에서 낡은 수동 워크플로를 사용한 결과입니다. Adithyan이 시연한 것처럼 이를 바꾸는 기술은 이미 존재합니다. 진짜 질문은 조직이 몇 년 전에 구입했어야 했던 작업 기계를 기꺼이 버릴 의향이 있는지 여부입니다.

채용의 인간적인 측면은 대체할 수 없습니다. 그러나 이는 채용 담당자가 기계 작업을 중단하고 정말로 중요한 결정에 집중하기 시작할 때만 가능해집니다.

Adithyan이 말했듯이 AI는 채용 담당자를 대체하기 위해 여기에 있는 것이 아닙니다. 시간을 되돌리러 왔습니다. 이러한 변화를 수용하는 기업은 여전히 ​​과거에 갇혀 있는 기업보다 더 훌륭하고, 더 빠르고, 더 공정하게 채용하게 될 것입니다.