▲ HR 테크 플랫폼 '스펙터(Specter)'는 지난달 28일 AI 채용 의사결정 솔루션 'TEO(테오)'를 공개했다.  © 이한수 기자

"95% 이상의 정확도를 체감할 수 있는 AI 채용 의사결정 솔루션 'TEO'는 기업이 채용을 더 잘하고, 좋은 인재를 뽑는데 도움을 줍니다" - 윤경욱 스펙터 대표

HR 테크 플랫폼 '스펙터(Specter)'가 지난달 28일 서울 삼성동 섬유센터빌딩 텍스파 홀에서 HR 트렌드 세미나 'Decision 2025'를 열고 AI 채용 의사결정 솔루션 'TEO(테오, 이하 TEO)'를 공식 공개했다.

이번 세미나는 국내 주요 기업의 HR 담당자와 업계 관계자 약 200명이 참석한 가운데 진행됐으며 스펙터 윤경욱 창업자, 유용연 제품 총괄, 김형우 HR 애널리틱스 총괄 등이 연사로 참여해 글로벌 HR 트렌드와 데이터 기반의 채용 혁신 방향을 발표했다.

스펙터는 지난 5년간 축적한 120만 건 이상의 채용 데이터를 분석해 얻은 인사이트를 토대로, AI 기술이 채용 실패 비용을 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높이는 핵심 역할을 하게 될 것임을 강조했다.

▲ 윤경욱 스펙터 대표이사.  © 이한수 기자

스펙터의 신규 서비스 'TEO'는 기업이 등록한 채용공고(JD)와 인재상 데이터를 기반으로 기업과 지원자 간 '일치율(Fit Data)'을 정밀하게 평가하는 AI 채용 의사결정 솔루션이다. 

지원자의 이력서, 경력기술서, 면접 내용을 종합 분석해 직관에 의존하던 채용 결정을 데이터 기반으로 전환했으며 5개 기업과의 지속적인 테스트를 통해 예측 정확도 93.7%를 구현했다.

윤경욱 스펙터 대표는 'TEO'의 객관성에 대해 강조했다. 그는 "이력서가 예쁘면 눈길이 더 가고 면접 당일 면접관이나 면접자의 컨디션에 따라 결과가 달라지기도 한다"며 "하지만 테오는 감정이 아닌 데이터로 냉정하게 분석해 결과를 도출한다"고 설명했다. 

또 일치율만을 보여주는 것을 넘어, 현재 입력된 데이터의 양과 질을 종합적으로 분석해 '예측 정확도'를 함께 제시한다. 

이를 통해 HR 담당자는 단순한 수치가 아닌, 각 전형 단계별로 어떤 요소가 합·불에 영향을 미쳤는지, 정확도를 높이기 위해 어떤 데이터가 추가·보완되어야 하는 지를 시각적으로 확인하며 보다 근거 있는 결정을 내릴 수 있다.

▲ HR 테크 플랫폼 '스펙터'가 개최한 HR 트렌드 세미나 'Decision 2025' 전경.  © 이한수 기자

‘TEO’는 채용 전 인재상 설계부터 채용 이후 온보딩까지의 전 과정을 지원하는 솔루션으로, 다음과 같은 기능을 제공한다.

자세히 보면 ▲기업의 채용공고 및 인재상을 정교하게 설계 ▲AI 서류 스크리닝 ▲1인 평균 4.8건의 평판 DB를 연동해 후보자의 신뢰도와 역량 검증 ▲면접 녹음내용 및 분석 리포트 제공 ▲인재 일치율과 검증 요소를 종합해 대시보드 내에서 합불 여부 제시 ▲입사 후 조직 적응을 돕는 소프트랜딩 가이드 안내 등이다.

‘TEO’는 이 모든 기능을 통해 채용 공고 단계에서부터 평가, 면접, 합격 이후 온보딩까지의 전 과정을 데이터로 분석하고, 각 기업의 채용 패턴과 인재상에 맞춘 솔루션을 제공함으로써 HR 담당자가 보다 빠르고 객관적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

윤 대표는 "기업이 이력서, 면접 로그 등 많은 정보를 수집하지만 최종 결정 근거는 명확하지 않다"며 "채용 실패는 곧 생산성 저하로 이어지고 누적되면 성장 자체를 방해한다"고 밝혔다.

이에 김형우 스펙터 HR 애널리틱스 총괄은 채용 실패가 초래하는 비용을 정량적으로 제시했다. 그는 "저성과, 조기퇴사, 조직 부적응, 독성 인재, 뉴트럴 퍼포머까지 모두 채용 실패로 본다"며 "실제 손실 데이터를 바탕으로 한 1명의 채용 실패 비용은 평균 2억 1070만 원에 달한다"고 말했다. 

이어 "해당 수치는 넣을 수 있는 데이터를 모두 넣은 수치"라며 "1명을 채용하기 위해 인건비의 경우 입사자 인건비, 서류와 면접에 투입되는 면접관 인건비와 리소스, 채용시 들어가는 채용 채널 비용 등 모두 합치면 이 정도"라고 설명했다.

▲ (왼쪽부터) 윤경욱 스펙터 대표, 유용연 스펙터 제품 총괄, 김형우 스펙터 HR 애널리틱스 총괄.  © 이한수 기자

이날 현장에서는 실제 사례를 통해 'TEO'의 정확도가 어느 정도인지를 선보였다. 

스펙터 입사 지원자인 A, B, C 3명의 실제 이력서와 면접, 평판 데이터를 넣은 평가 점수는 각각 62.3%, 71.2%, 88.3%였다. A는 수습을 통과하지 못했고 B는 조기에 퇴사를 했으며 C는 지금도 팀에서 자신의 역할을 잘 해내고 있다. 

'TEO'는 회사마다 갖고 있는 인재상, 채용공고를 꼼꼼하게 분석하고 채용공고에 담지 못하는 현업에 필요한 사항들도 탑재돼 점수를 낸다. 때문에 기업에선 프로그램을 도입하며 온보딩 하는 기간이 필요하고 스펙터는 해당 기간 동안 회의를 거쳐 충분한 자료를 업데이트한다.

유용연 스펙터 제품 총괄은 "파트너사 5곳, 1만 5000건 실제 채용 데이터를 기준으로 TEO 예측 정확도는 93.7%”라며 “동일 기준 테스트에서 구글 알고리즘보다 높은 수치"라고 밝혔다.

또 "이력서 1000건 검토에 기존 50시간이 걸리지만 TEO는 1시간 내 분석한다"고도 했다.

윤경욱 스펙터 대표는 "채용실패 비용은 글로벌 기준 7조8000억 달러로 우리나라로 한정하더라도 300조 원에 육박한다"며 "TEO는 이를 80% 이상 절감하는 것이 목표"라고 강조했다.

그러면서 "스펙터는 AI와 데이터를 통해 기업의 채용 실패를 예방하고 나아가 기술이 사람의 가치를 공정하게 평가할 수 있는 HR 환경을 만들어가겠다"고 말했다.

문화저널21 이한수 기자