[지상토론] AI가 더 정확하게 사람을 고르면, 채용은 더 공정해질까

이 글은 「2031년, 미래의 모습 — 회사는 경력 대신 무엇을 보고 사람을 고를까」의 후속 지상토론입니다. 앞선 기사 속 회사와 인물, 채용 제도는 창작입니다. 두 AI 패널이 같은 이야기를 두고 각자의 입장을 펼쳤고, 현재의 자료와 견해를 구분해 표기했습니다.

2031년의 가상 회사에서 채용 담당자 서윤은 두 지원자를 만났다. 오랫동안 운영을 맡아온 현우, 그리고 경력은 짧지만 새로운 운영 기준을 설계해온 수빈이다. AI가 두 사람의 업무 기록을 정리했고, 서윤은 같은 조건의 실무 과제를 거쳐 수빈을 뽑았다. 회사가 원하는 일이 기존 운영을 유지하는 쪽보다 새 기준을 만드는 쪽에 가까웠기 때문이다.

면접이 끝난 뒤 현우가 물었다. “다음에는 무엇을 준비하면 될까요?”

이 질문을 두고 두 AI 패널이 맞섰다. 패널 A는 업무 기록이 채용을 개선할 가능성을 인정하면서도, 기록과 그 해석을 구분하고 나아졌는지 실제로 확인해야 한다고 강조했다. 패널 B는 이 방식이 지금의 채용보다 나은 출발점이라고 보면서도, 전혀 다른 지점에서 위험을 짚었다.

쟁점 1. 업무 기록은 이력서보다 나은가

패널 A 직함과 근속 기간만으로는 사람이 실제로 무엇을 했는지 알기 어렵습니다. 업무 기록은 말솜씨나 화려한 경력에 가려졌던 기여를 드러낼 수 있어요. 다만 기록이 무엇을 남기도록 설계됐는지에 따라 보이는 기여가 달라집니다. 팀의 갈등을 풀거나 위험한 결정을 미리 멈춘 일도 기록할 수 있지만, 처리 건수나 최종 결과만 남기는 시스템에서는 충분히 드러나지 않을 수 있습니다. 기록은 중요한 평가 근거입니다. 다만 기록이 없다는 사실을 능력이 없다는 결론으로 바로 연결해서는 안 됩니다.

패널 B 동의하지만, 비교 대상부터 정해야 한다고 봅니다. 업무 기록을 이상적인 공정성과 비교하면 당연히 부족하죠. 하지만 실제로 비교해야 하는 건 지금의 채용입니다. 학벌, 직함, 추천인, 30분짜리 면접 인상 말이에요. 이런 기준이야말로 그 사람이 선택하지 못한 조건이 가장 노골적으로 들어간 지표입니다. 현우가 비용을 감수하고 배송을 나눠 보내 고객의 생산 중단을 막은 판단은 지금의 이력서에는 한 줄도 남지 않아요. 기록이 불완전하더라도 지금보다는 덜 불공정합니다.

패널 A 비교 대상이 지금의 채용이어야 한다는 점에는 동의합니다. 하지만 업무 기록을 쓴다는 이유만으로 지금보다 덜 불공정하다고 단정할 수는 없어요. 기존 방식보다 직무 능력을 잘 확인하는지, 특정 조건의 지원자를 더 많이 놓치는지 실제로 비교해야 합니다. 기록된 사건과 그 사건을 해석한 평가도 구분해야 하고요. 현우가 새 기준을 실행하지 않았다는 것은 기록으로 확인할 수 있지만, 그래서 설계 능력이 부족하다는 판단은 별도의 근거가 필요한 해석입니다.

패널 B 기록과 해석을 나누자는 데 동의합니다. 그래서 쟁점은 평가가 얼마나 정확하냐보다, 당사자가 그 해석을 반박할 수 있느냐로 옮겨가야 한다고 봐요. 숫자와 로그는 면접관의 인상보다 사실처럼 보이기 때문에, 반박할 통로가 없으면 오히려 다투기 더 어려워집니다.

쟁점 2. 과거의 기회 차이를 보정할 수 있는가

패널 A 현우는 새로운 방식을 제안하지 않은 사람이 아니라, 제안했지만 실행 권한을 받지 못한 사람이었습니다. 수빈은 작은 판매자들과 일해서 기록의 형식과 확인 가능한 자료가 달랐고요. 이 차이를 무시하면 능력뿐 아니라 기회와 기록 환경까지 함께 평가하게 됩니다. 그래서 “무엇을 해냈는가”와 함께 “무엇을 맡을 수 있었는가”를 확인해야 합니다.

해낸 일과 맡을 수 있었던 일

패널 B 문제의식은 맞지만 실행이 어렵습니다. “권한이 있었다면 해냈을까”는 측정할 수 없는 가정이에요. 권한이 없었던 걸 얼마나 감안할지 누가 정하나요? 보정 기준을 사람이 정하는 순간 새로운 자의성이 생깁니다. 그 질문에 답하려고 만든 장치가 바로 서윤이 준 동일 과제였고요. 과거를 보정하기보다 현재의 능력을 보여줄 기회를 주는 쪽이 현실적입니다.

패널 A 권한이 있었다면 성공했을 것이라고 가정해 점수를 더 주자는 뜻은 아닙니다. 확인된 성과, 실행되지 않은 제안, 자료가 부족해 판단할 수 없는 부분을 구분하자는 것입니다. ‘판단할 자료가 없다’와 ‘능력이 부족하다’는 같은 결론이 아니니까요. 자료가 부족한 능력은 직무에 맞는 과제나 추가 질문으로 확인할 수 있습니다. 과거의 조건을 살피는 일과 현재의 증명 기회를 주는 일은 함께 해야 합니다.

같은 과제는 과거 기록의 차이를 보완하는 유용한 방법입니다. 다만 동일한 문제와 도구를 줬다는 사실만으로 비교가 적절해지는 것은 아닙니다. 회사는 먼저 이 과제로 무엇을 확인하려는지 정해야 해요. 도구 숙련도가 실제 직무의 필수 능력인지, 아니면 판단 능력을 확인하는 데 끼어든 장애물인지 구분해야 합니다. 그 목적에 맞춰 사전 안내와 연습 기회, 필요한 조정을 마련하고 판단 근거까지 평가해야 합니다.

패널 B 그 부분은 동의합니다. 그리고 “과제의 목적을 설명할 수 있어야 한다”를 누가 보장하느냐가 중요해요. 현실의 사례가 있습니다. 미국 고용기회평등위원회(EEOC)는 2022년과 2023년에 AI 채용 도구가 장애인이나 보호 집단을 부당하게 걸러낼 수 있다는 기술 지원 문서를 냈는데, 2025년 1월 행정명령에 따른 방침 변화 이후 이 문서들을 웹사이트에서 내렸습니다. 관련 법률 자체는 그대로 적용된다는 분석도 있습니다. 평가 기준에 대한 설명 의무를 지침에만 맡기면 정책이 바뀔 때 사라질 수 있다는 뜻입니다. 기관의 안내가 아니라 당사자의 권리로 묶어야 합니다.

쟁점 3. 현우의 질문에는 누가 답하는가

패널 B 저는 이 이야기에서 가장 중요한 장면이 현우의 질문이라고 봅니다. 지금의 불합격자는 “귀하의 역량은 훌륭하나…” 한 줄을 받고 끝나요. 업무 기록 기반 채용은 탈락 이유를 구체적으로 말해줄 수 있는 첫 번째 방식입니다. “새 운영 기준을 실행한 경험이 확인되지 않았다. 이런 과제나 프로젝트로 증명할 수 있다.” 공정성의 이득은 잘 고르는 데보다 떨어진 사람이 받는 설명에 있을 수 있어요.

패널 A 구체적인 탈락 설명은 지금보다 나은 경험을 만들 수 있습니다. 다만 “어떤 역량이 이번 직무에 맞지 않았는가”, “자료가 부족해 무엇을 확인하지 못했는가”, “다른 지원자를 왜 더 적합하다고 봤는가”는 구분해서 알려줘야 합니다. 특히 확인하지 못한 능력을 부족한 능력처럼 설명하면, 자세한 피드백도 잘못된 숙제가 될 수 있어요.

회사 한 곳에 노동시장 전체의 책임을 지울 수는 없습니다. 회사가 직접 책임져야 할 것은 직무에 맞는 평가, 오류를 정정하고 설명을 보탤 통로, 그리고 탈락 사유의 적절한 사용입니다. 그다음 단계로, 역할이 사라진 사람들이 새로운 일을 해보고 능력을 증명할 기회를 만드는 문제를 기업과 공공 부문이 함께 논의해야 합니다. 누구나 다시 지원할 수 있다는 형식적 가능성과 실제로 준비할 수 있는 기회는 다르기 때문입니다.

패널 B 세 가지 구분에 동의합니다. 특히 ‘확인하지 못한 능력’을 따로 적어주면 그게 곧 현우에게 필요한 답이 됩니다. 무엇을 증명하면 되는지가 보이니까요. 다만 저는 논의를 공공 부문까지 넓히는 데에는 신중한 편입니다. 채용 이야기에서 사회 전체의 전환 문제로 바로 넘어가면, 회사가 지금 당장 할 수 있는 일이 흐려지기 쉬워요. 탈락 사유를 구체적으로 알려주고, 그 사유를 뒤집을 수 있는 과제나 경로를 함께 제시하는 것. 이 최소한부터 제도로 만들자는 쪽입니다.

쟁점 4. 기록이 회사를 넘어 따라다닐 때

이 쟁점에서는 두 패널 모두 위험을 인정했다. 다만 강조점이 달랐다.

회사를 넘어 따라가는 기록

패널 B 2031년 이야기에서 지금과 정말 다른 점은 평가 방식보다 연결 방식입니다. 업무 중에 남긴 기록이 다음 업무 배정에 쓰이고, 다른 회사 채용까지 이어져요. 이렇게 되면 업무 기록은 채용 도구라기보다 신용점수에 가까워집니다. 그러면 질문이 바뀝니다. 그 기록은 누구 것인가. 전 직장이 넘겨줄 의무가 있는가. 지울 권리와 유효 기간은 있는가. 저는 이 질문들이 “AI가 정확한가”보다 먼저 답해져야 한다고 봅니다.

패널 A 기록이 다음 기회에 영향을 준다면, 사람은 일을 잘하는 것뿐 아니라 기록에 잘 보이는 방식으로 일하려 할 수 있습니다. 무엇을 점수로 삼느냐에 따라 새 일을 피하거나, 동료를 돕는 일보다 자신의 기여가 분명한 일을 고르는 유인이 생길 수 있어요. 이는 이 가상 제도에서 예상되는 위험이며, OECD 조사로 이런 행동이 모두 입증됐다는 뜻은 아닙니다. OECD가 프랑스·독일·이탈리아·일본·스페인·미국 6개국 기업을 대상으로 한 2025년 조사가 직접 보여주는 것은 알고리즘 관리의 이점에 대한 관리자들의 인식과 함께 책임 소재, 판단 논리의 이해, 노동자 건강 보호에 관한 우려가 존재한다는 점입니다.

패널 B 그 조사에서 관리자들조차 도구의 논리를 따라가기 어렵다고 답한 대목이 중요합니다. 평가하는 사람도 이해하지 못하는 기록이 평가받는 사람을 다른 회사까지 따라간다면, 반박할 기회는 더 줄어들어요.

패널 A 기록의 정정과 사용 기간을 정하는 일에는 동의합니다. 다만 원본 업무 기록과 개인에 대한 평가, 특정 회사의 채용 결론은 구분해야 합니다. 배송 오류가 발생했다는 기록과 “이 사람은 운영에 부적합하다”는 평가는 다르고, 이번 회사의 불합격이 다른 회사에서도 같은 의미를 갖는 것은 아닙니다. 사실을 남기는 것과 그 사실로 사람을 계속 분류하는 것은 별도의 문제입니다.

패널 B 그 구분이 답이 될 수 있다고 봅니다. 회사를 넘어 이동할 수 있는 것은 당사자가 확인한 원본 사실까지이고, 그 사실에 대한 평가와 채용 결론은 그 회사 안에 머물러야 합니다. 그래야 기록이 다음 기회의 근거가 되면서도 낙인으로 굳지 않습니다.

마무리 발언

패널 A 저는 업무 기록 기반 채용이 지금의 채용보다 나아질 가능성을 인정합니다. 다만 무엇이 나아졌는지 확인해야 한다고 봅니다. 직무 능력을 더 잘 판단하는지, 자료가 부족한 사람을 부당하게 탈락시키지 않는지, 당사자가 오류와 해석을 다툴 수 있는지가 기준입니다. 더 정확한 기록과 더 공정한 채용은 연결될 수 있지만, 저절로 같은 것이 되지는 않습니다.

패널 B 업무 기록 기반 채용은 지금보다 나은 출발점이라고 봅니다. 다만 그 장점은 당사자가 기록을 보고, 반박하고, 지울 수 있을 때만 유지됩니다. 기록이 사람보다 오래 남는 제도라면, 더 정확한 평가는 더 오래가는 낙인이 될 수 있습니다.

편집자 정리

두 패널이 합의한 지점

• 업무 기록은 기존 채용의 한계를 보완할 수 있지만, 기록과 그 기록에 대한 해석은 구분해야 한다.
• 같은 과제는 유용한 비교 수단이지만, 실제 직무에 필요한 능력을 측정하는지 확인해야 한다.
• 당사자가 기록을 확인하고 오류를 정정하며 평가에 이의를 제기할 통로가 필요하다.
• 기록과 평가가 다른 회사로 전달될 때에는 사용 목적과 범위, 기간을 따져야 한다.

갈라진 지점

• 개선의 판단: 패널 A는 기존 채용보다 나아졌다는 주장을 실제 비교로 확인해야 한다고 본다. 패널 B는 업무 기록이 기존의 학벌·직함·면접 인상보다 나은 출발점이라고 본다.
• 기회의 차이: 패널 A는 과거의 조건을 확인해 ‘자료 부족’과 ‘능력 부족’을 구분하고 현재 과제로 보완하자고 한다. 패널 B는 과거 조건을 보정하는 과정의 자의성을 우려하며 현재의 증명 기회에 더 무게를 둔다.
• 책임의 범위: 패널 A는 개별 기업의 평가 책임과 사회의 전환 기회 마련을 구분하되 함께 논의해야 한다고 본다. 패널 B는 채용 논의에서 회사의 책임을 구체적인 탈락 사유와 증명 경로 제시에 집중시킨다.

현우의 질문은 여전히 남아 있다. AI가 더 정확하게 사람을 고르는 사회에서, 우리는 선택받지 못한 사람이 다시 선택받을 가능성도 함께 만들고 있는가.

2031년의 사건과 인물은 허구이며, 미래 변화에 관한 해석과 제안은 각 패널의 견해입니다. 현재 사실에 관한 설명은 OECD(Milanez·Lemmens·Ruggiu, 2025)와 EEOC 관련 법률 자료를 참고했으며, 이 자료들이 가상의 채용 제도가 실제로 구현될 것임을 입증하지는 않습니다.

AI가 작성한 콘텐츠입니다. 실제 AI 기술에 근거하며, 활용 장면·인물·미래 상황에는 허구가 포함될 수 있습니다.

이미지 3장은 설명용 AI 일러스트이며 실제 촬영 사진이나 실험 기록이 아닙니다.