AI에게 다 맡기는 채용 말고 우리가 만드는 것

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지금까지 알아본 AI와 함께 내 동료를 찾는 법을 돌아보면 이렇습니다.

"그런데 이걸 채용할 때마다 다 해야 하나요?"

시리즈를 다 보셨다면 이런 생각이 들 수 있어요. 맞아요. 지칠 수 있습니다. 좋은 사람을 찾는 데 필요한 과정이라는 건 알겠는데 소싱 단계에만 시간을 쓸 수 있는 것도 아니니까요. 차라리 AI에게 다 맡기고 싶은 마음이 드는 것도 당연합니다.

시리즈의 첫 글에서 저희는 '동료를 찾는 여정을 AI와 함께하더라도 기준과 결정의 주도권은 사람에게 있어야 한다'라고 이야기했습니다. 마지막 글에서는 왜 그래야 하는지, 그리고 이 험난한(?) 소싱을 지치지 않고 이어갈 수 있도록 서치라이트 팀이 고민한 방법을 이야기해 보겠습니다.

필요한 '경험'은 선명하게, 어떤 '모습'일지는 열어두기

이전 화에서 PM을 찾는 예시 팀이 처음 꺼낸 조건은 '스타트업 출신, 7년 이상'이었습니다. 그런데 담당할 일을 쪼개보니 필요한 건 '한정된 자원 안에서 우선순위와 출시 범위를 정해본 경험'이었고 큰 회사의 신규 사업 조직 출신도 살펴볼 이유가 생겼죠. '일본'으로 검색해도 보이지 않던 PM이, 일본향 제품 이름 'DD'를 따라가자 나타나기도 했고요.

두 번 모두 찾아볼 사람이 늘어난 이유는 같았습니다. 어떤 경험이 필요한지 이해하자 그 경험을 쌓았을 수 있는 다른 배경이 보이기 시작한 거죠. 이 시리즈에서 저희가 하고 싶었던 말도 여기에 있습니다.

이 자리에 필요한 경험을 분명하게 정의한다. 하지만 그 경험을 가진 사람의 모습을 미리 확정해 두지는 않는다.

정의가 뾰족할수록 가능성은 더 넓게 열어둘 수 있습니다. 생각지 못한 배경의 후보자를 왜 봐야 하는지 설명할 수 있으니까요. 직함이 달라 검색에서 빠진 사람, 관련이 없을 거라 여긴 업계의 사람, 회사 이름이 낯설어 지나친 사람 중에 우리가 찾던 후보자가 있을 수 있습니다.

타당한 이유가 있지만 처음엔 생각하지 못했던 후보자를 만나는 순간. 저희는 이걸 발견 이라고 부릅니다.

왜 AI에게 끝까지 맡길 수 없을까

그렇다면 이 모든 과정을 AI에게 통째로 맡기면 어떨까요. 조건을 주면 맞는 후보자를 찾아 점수까지 매겨주는 AI는 이미 많습니다. 하지만 저희는 끝까지 맡길 수 없는 이유가 있다고 생각합니다.

누가 100점인 사람인지 아무도 미리 알 수 없습니다.

찾은 후보자가 우리 팀에 진짜 맞는지는 꽤 긴 기간 동안 깊이 일해봐야 알 수 있습니다. 사람도 미리 알 수 없는 건 마찬가지인데, AI가 매긴 점수는 아무도 알 수 없는 걸 이미 확실한 답처럼 받아들이게 만들 수 있습니다. 게다가 점수는 처음 준 조건에 가까울수록 높게 나오니 생각지 못했던 후보자는 뒤로 밀리기 쉽습니다.

그래서 채용 단계에서 기댈 수 있는 건 이유와 근거입니다. 이 후보자의 어떤 경력과 경험이 우리 기준과 이어지는지 같은 것들이요. 그 이유가 우리 팀에서 유효할지는 사람이 판단해야 합니다. 팀 구성이 어떤 점을 기준으로 맞춰져 있고, 어떤 시도가 있었는지 등 그 미묘한 맥락과 뉘앙스를 아는 건 우리니까요.

발견도 마찬가지입니다. AI는 새로운 방향과 후보자를 가져올 수 있지만, 그 앞에서 '이 사람은 만나봐야겠다' 라고 결정할 수 있는 건 우리 팀이 처음에 어떤 모습을 떠올렸는지 아는 사람뿐입니다.

판단할 힘을 남길 수 있도록

사실 후보자 소싱은 노력이 필요한 게 맞습니다. 서치라이트 창업자들이 이 고난과 역경의 시간을 잘 압니다. AI가 없던 시절에는 모든 과정을 한 땀 한 땀 직접 했고, 퇴근 후엔 컨택한 후보자를 만나 설득하는 일도 많았습니다.

이 경험이 남긴 건 일종의 '감'이에요. 어떤 방향으로 넓히면 납득할 만한 후보자가 나오고 어떤 방향은 그럴듯해 보여도 헛걸음이 되는지, 여러 포지션을 직접 찾으며 경험으로 만들어진 감이요.

이런 시간을 겪어봤기에 서치라이트는 판단을 사람에게 남기기 위해서는 판단 앞 단계의 수고를 덜어준다는 약속이 따라야 한다고 생각해 왔습니다. 정의하고 찾는 단계에서 지치면 진짜 중요한 '판단하는' 일은 뒷전이 될 수 있으니까요.

이런 서치라이트 팀의 경험을 활용해 준비 중인 후보자 검색 AI가 휴리입니다. 잘 정리된 JD가 없어도 후보자를 찾고 싶은 누구든 휴리와 후보자 검색을 시작할 수 있습니다. 지금 팀의 상황과 후보자가 담당할 업무를 쏟아내면 내 머릿속에만 있던 "이런 사람이면 좋겠는데" 라는 감을 검색할 수 있는 기준으로 정리하는 일부터 시작하거든요. 휴리는 그 기준으로 요청한 조건에 맞는 후보자를 찾습니다.

그리고 생각지 못한 후보자도 발견할 수 있도록

휴리는 동시에 생각하지 못했던 방향의 후보자도 제안합니다. 그 방향들은 저희 팀이 사람을 찾으며 단련해 온 감을 거쳐 나온 것들이에요. 직함은 다르지만 우리가 찾는 일을 해온 사람, 다른 업계에서 비슷한 문제를 풀어본 사람처럼요. 이런 휴리의 제안에는 이유와 근거가 붙습니다. 그저 새롭기만 한 후보자를 보여주는 것은 발견이 되기 어려우니까요.

휴리가 제공하고 싶은 건 이런 경험입니다. 없던 게 아니라, 아직 안 보였던 사람을 발견하는 경험이요.

"이분은 처음 보는데, 한번 만나보고 싶네.”

검색 키워드를 조금씩 바꾸고 프로필을 읽다 보면 시간이 훌쩍 지나 있습니다. 맘에 드는 후보자를 더 찾아야 한다는 할 일은 그대로 남아 있고요. 다른 일도 해야 하니 우선 검색창을 닫지만 마음 한편이 무겁죠.

저희 팀은 이제 그 시간이 달라지기를 바랍니다.

휴리의 새로운 제안으로 찾은 후보자가 눈에 띕니다. 생각했던 직함과는 좀 다르고, 다른 업계 출신인데 프로필을 보니 우리 팀이 고민하던 문제가 떠오릅니다. 후보자를 저장하며 이런 생각이 듭니다. "이분 한번 만나보고 싶다."

어떤 상황에서 그런 결정을 했는지, 지금은 어떤 일을 하고 싶은지, 우리 팀 이야기를 들으면 어떤 생각을 할지 궁금해집니다. 아직 함께 일하게 될지는 모릅니다. 만나보면 예상과 다른 점도 있겠죠. 그래도 사람을 더 찾아야 한다는 숙제만 남았던 날과 만나보고 싶은 사람이 생긴 날은 다릅니다.

저희 팀은 이 시리즈의 제목을 <AI와 함께 내 동료를 찾는 법>으로 지었습니다. 필요한 사람을 정의하고, 흔적을 찾고, 경력 뒤의 맥락을 읽고, 가설을 고치는 이야기를 했는데요. 그 모든 과정의 끝에서 만나야 하는 건 결국 '한 사람'이에요. 존재하는지도 몰랐지만 내 동료가 될지도 모르는 사람이요.

AI에게 다 맡기는 채용 말고 서치라이트가 만드는 건 그 한 사람을 발견하는 채용입니다. AI가 범위를 넓혀 사람을 찾아오면, 그중에서 만나고 싶은 사람을 발견하는 건 우리 팀의 몫이에요. 후보자를 찾아야 한다는 부담에서, 만나고 싶은 후보자를 발견하는 설렘으로. 서치라이트가 휴리와 만들어갈 동료 찾기의 일상입니다.

*본문의 모든 사례와 회사명은 가상의 예시입니다.