기업의 직원 채용 담당자로 사람보다 알고리즘이 더 낫다

논문과 외국 뉴스사이트의 글을 바탕으로 이번 포스트의 제목을 붙이다보니 조금은 당황스러웠습니다. 너무 도발적이지 않은가라는 생각도 들었습니다. 이번 소식은 기업의 직원 채용에 있어서 사람이 하는 것보다 컴퓨터 컴퓨터가 더 낫다는 내용입니다. 고용 담당자로 면접관 보다 좋은 알고리즘이 우수한 인재를 골라내나 봅니다.

기업의 직원 채용 담당자로 사람보다 알고리즘이 더 낫다

전미경제연구소(NBER)는 채용 담당자와 알고리즘이 선정한 구직자의 '재직 기간'을 각각 조사하여 비교해보니 알고리즘으로 고른 인재가 더 오래 일하였다고 합니다. NBER는 콜센터나 데이터 입력과 단순 업무 위주의 서비스 사업을 하는 15개 기업에서 고용한 30만명의 재직기간을 조사했습니다. 채용하면서 기업의 채용 담당자에게 알고리즘을 이용한 평가를 알려주었습니다. 그러나 최종 입사결정은 각 기업의 인사 담당자가 하였습니다.

논문 : Mechanical versus clinical data combination in selection and admissions decisions: A meta-analysis, Journal of Applied Psychology, v98, 2013, p1060

알고리즘 평가를 위해서 구직자들은 테스트를 받았습니다. 테스트에는 업무 기술, 인격/성격, 인지력, 직무에 필요한 능력을 알아보는 질문 등이 포함되었습니다. 확보한 시험 결과를 알고리즘으로 분석하였습니다. 총 3단계로 분류하여 잠재력이 높으면 녹색, 적합하면 노란색, 좋지 못하면 빨간색으로 표시하였습니다.

조사결과에 따르면 녹색으로 평가된 그룹은 노란색으로 평가된 그룹보다 평균 재직기간이 12일 길었습니다. 노란색으로 평가된 그룹은 빨간색으로 평가된 그룹보다 17일 길었습니다. 컴퓨터 알고리즘이 제대로 작동하고 있는 셈입니다. 이번에 조사한 서비스업계는 종업원의 평균 재직기간은 3개월로 매우 짧은 편입니다. 따라서 조금이라도 오랫동안 일할 사람을 채용하는 것이 중요합니다. 아무튼 사람 보다 알고리즘이 더 정확히 입사 대상자의 충성도를 평가하였습니다.

그러나 이번 연구결과는 단순한 업무를 하는 인력을 채용하는데만 적용할 수 있습니다. 별다른 기술이 필요없는 직무에 맞는다고 봐야죠. 더 높은 수준의 업무를 하는 직업에 대해서는 좀 더 높은 수준의 알고리즘이 필요하겠습니다.