AI 영상 면접 솔루션이 인간의 성격을 평가할 수 있을까?
본 보고서는 기업이 AI 기반 영상 면접 솔루션을 도입하는 과정에서 필요한 전략적 의사결정을 지원하기 위해 작성되었다. 핵심 질문은 'AI가 지원자의 영상 면접을 자율적으로 분석하여 자신감, 성격 등 서류만으로는 파악할 수 없는 정성적 역량을 신뢰도 높게 평가할 수 있는가'이다.
제 1장: Executive Summary
본 보고서는 기업이 AI 기반 영상 면접 솔루션을 도입하는 과정에서 필요한 전략적 의사결정을 지원하기 위해 작성되었다. 핵심 질문은 'AI가 지원자의 영상 면접을 자율적으로 분석하여 자신감, 성격 등 서류만으로는 파악할 수 없는 정성적 역량을 신뢰도 높게 평가할 수 있는가'이다.
분석 결과, AI 영상 면접 솔루션 시장은 원격 근무의 보편화와 채용 효율화 요구에 힘입어 연평균 17% 이상의 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 이는 단순 자동화를 넘어, 지원자의 잠재력을 깊이 있게 파악하려는 기업의 강력한 수요를 반영한다. 기술적으로 AI는 컴퓨터 비전, 음성 분석, 자연어 처리(NLP)를 통해 지원자의 표정, 목소리 톤, 단어 선택 등 비언어적·언어적 신호를 분석하여 역량을 추론한다.
그러나 이 기술의 핵심 전제, 즉 '비언어적 신호가 직무 성과와 인성을 정확하게 예측한다'는 주장은 학술적으로 여전히 논쟁의 대상이며, 특히 문화적·인구통계학적 차이에 따른 모델의 일반화 능력에 한계가 있음이 지적된다. 더불어, AI 알고리즘이 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 학습하고 증폭시킬 위험은 아마존의 채용 AI 실패 사례에서 명백히 드러났다. 이러한 위험에 대응하여 뉴욕시의 'Local Law 144'와 'EU AI Act' 등은 기업에게 AI 채용 도구에 대한 독립적인 편향성 감사와 결과 공개, 지원자에 대한 사전 고지 의무를 부과하며, 법적 책임을 사용자(기업)에게 명확히 하고 있다.