Article at a Glance
AI가 다양한 업무에 도입되면서 신입 채용 시장도 급변하고 있다. 같은 직업 안에서도 AI로 새로운 시도를 시작한 직무와 그렇지 않은 직무 간 채용 수요의 격차가 벌어지고 기업이 선호하는 인재상도 달라졌다. 이제는 시키는 일만 잘할 것 같은 지원자보단 AI로 문제를 해결하고 스스로 학습하는 인재가 주목받는다. 그 일환으로 AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토 및 보완하는 ‘AI 리터러시’, 스펙보다 구체적인 ‘스킬’ 등이 채용 공고의 새로운 키워드로 부상했다. 면접도 문제·해결책·성과가 드러나는 경험에 대해서만 물으며 문제 해결력을 검증하는 방향으로 바뀌고 있다. 취업 준비생은 사전에 AI를 활용해 실무에서 마주할 수 있는 문제를 해결하는 경험을 쌓고 이를 구체적인 성과와 함께 설명할 수 있어야 한다. AI 기반 서류 평가에도 대비해야 한다. 근거나 계획이 없는 추상적인 표현을 지양하고 채용 공고 속 핵심 키워드를 적극 반영해 지원 직무와의 적합성을 보여줄 필요가 있다.
‘취업 빙하기.’
다양한 업무를 AI가 대신하면서 신입이 들어설 문이 좁아진 건 부정할 수 없는 현실이다. 그런데 정말 문이 닫히고 있기만 한 걸까.
AI 기반 채용 매칭 플랫폼을 운영하는 HR 테크 기업 원티드랩의 윤명훈 사업총괄은 “AI로 인한 변화를 ‘기회의 감소’로만 결론짓는 건 절반의 진실”이라고 말했다. 문이 좁아진 게 아니라 문의 ‘위치’가 바뀌고 있다는 것이다. 실제로 AX(AI 전환)로 전체 신입 채용 규모가 준 것은 사실이지만 AI로 새로운 시도를 시작한 직무에서는 오히려 채용이 늘고 있다. AI로 콘텐츠를 만들고 성과를 관리하는 콘텐츠 마케터, AI를 다루는 프런트엔드 개발자
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와 백엔드
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역량까지 갖춘 풀스택
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개발자가 대표적이다. 같은 직업 안에서도 어떤 세부 직무에 서 있느냐에 따라 ‘빙하기’와 ‘호황’이 갈리기 시작한 것이다.
더 근본적인 변화는 ‘누구를 뽑느냐’의 기준에서 일어나고 있다. 달라진 초점에 맞춰 채용 공고에는 두 개의 새로운 언어가 등장했다. 하나는 AI가 내놓은 답을 맹신하지 않고 비판적으로 걸러내 보완할 줄 아는 ‘AI 리터러시’, 다른 하나는 학벌·어학점수·자격증 같은 추상적 스펙을 대체하는 구체적 ‘스킬’이다. 물론 “결국 AI에 일자리를 빼앗기는 것 아니냐”는 불안은 여전하다. 하지만 윤 사업총괄은 엑셀이 처음 등장했을 때를 떠올린다. 회계 일자리가 사라질 것이란 전망과 달리 엑셀은 업무 범위를 넓히며 새로운 직무를 만들어냈고 끝내 모두의 기본 역량이 됐다. AI 역시 같은 길을 걸으리라는 것이 그의 전망이다.
AI가 만능 해결사처럼 활약하는 시대, 기업은 어떤 기준으로 신입을 선발하고, 취업 준비생은 기회를 잡기 위해 무엇을 준비해야 할까. DBR이 윤명훈 원티드랩 사업총괄에게 AI 시대 신입 채용의 새로운 문법과 대비책을 물었다.
윤명훈 사업총괄은 쿠팡 HR 전문가 조직(CoE), 현대백화점 기획조정본부 디지털혁신실 등을 거쳐 원티드랩에 합류했다. 원티드랩에서 피플팀장을 지낸 후 현재 사업총괄을 맡고 있다. 가천대 경영대학원 피플사이언스전공 겸임교수, 중앙대 글로벌 인적자원개발대학원 객원교수로 활동 중이며 책 『피플 애널리스트들이 온다(공저)』 『스타트업 HR 팀장들(공저)』 등을 출간했다. AI 확산이 신입 채용 시장에 가져온 가장 큰 변화는 무엇인가?
같은 직업 안에서도 세부 직무에 따른 채용 수요의 차이가 커졌다. 많은 기업이 AX를 추진하면서 전반적인 신입 채용 규모가 감소한 것은 사실이다. 하지만 AI로 새로운 시도를 하기 시작한 직무에서는 오히려 채용이 증가하거나 유지되고 있다. 기업도 AI 활용력을 갖춘 ‘AI 네이티브(AI Native)’ 인재를 확보해야 하기 때문이다. 원티드랩이 채용공고 7만2793건을 토대로 분석한 2025년 대비 2026년 직종별 평균 채용 비중에 따르면 마케터가 가장 두드러진 성장세(10%)를 보였다. 생성형 AI가 콘텐츠 제작부터 광고 운영까지 마케팅 실무 전반으로 확산되면서 AI 활용력을 갖춘 마케터에 대한 채용 수요가 증가한 영향으로 볼 수 있다. AI를 활용해 광고 소재를 생성하고 A/B 테스트를 자동화하는 퍼포먼스 마케터, AI로 영상과 카드뉴스 등을 제작하는 콘텐츠 마케터 등이 대표적인 사례다. 반면 AI 활약에 직접적으로 타격을 받는 일반 개발자 대상 채용 공고는 15% 감소하며 대조적인 양상을 보였다. 최근 개발직군 채용 시장에서는 AI가 기본적인 프런트엔드(Front-end)를 지원하면서 AI를 사용할 줄 아는 프런트엔드 개발자, 여기에 백엔드(Back-end) 역량까지 지닌 풀스택(Full-stack) 개발자가 각광받고 있다.
취업 준비생은 희망 직업 안에서 AI와 연결되고 있는 세부 직무를 파악할 필요가 있다. 해당 직무에서의 AI 활용법을 살펴보며 관련 경험을 쌓는 것도 효과적이다. 앞으로 ‘AI 활용력’과 일하고 싶은 산업군·직무에 대한 이해도, 즉 ‘도메인 지식’을 모두 갖춘 인재에게 기업들의 시선이 향할 것이다.
신입에게 기대하는 AI 활용력이란 구체적으로 어떤 역량인가? ‘문제 해결력’으로 정의할 수 있다. 이제 기업은 지원자가 AI를 사용할 줄 아느냐를 넘어 AI로 어떤 문제를 해결해 봤는지에 주목한다. 과거에는 주로 시키는 일을 잘하고 열심히 배울 것 같은 신입을 채용했다면 이제 능동적인 인재를 뽑는다. AI로 문제를 해결하고 그 과정에서 학습할 줄 아는 지원자를 선호한다.
면접에서의 검증 방식도 달라졌다. 기존에는 행동 기반 인터뷰(BEI, Behavioral Event Interview)로 지원자의 전체적인 과거 활동을 물으며 문체 해결력을 유추했다. 요즘은 BEI 방식을 활용하되 문제, 해결책, 성과를 모두 파악할 수 있는 특정 사건에 대해서만 자세히 묻는다. 이때 활용 가능한 단계별 질문법이 있다. 우선 면접관은 당시 어떤 문제 상황이 발생했고, 왜 AI를 사용했는지를 물어봐야 한다. 그다음으로 무슨 역할을 맡았고, 실제 어떤 AI 도구를, 어떻게 활용했는지를 파악한다. 마지막으로 성과를 측정한 기준과 실제 구체적인 성과 수치까지 확인하면 된다. 같은 맥락으로 지원자도 면접에서 강조하고 싶은 문제 해결 경험이 있다면 상황, AI 활용 배경, 역할, 선정한 AI 도구 및 사용 방식, 성과 측정 기준과 실제 수치 등을 정리해봐야 한다. 면접관은 답변을 들을 때 3가지를 중점적으로 살펴야 한다. 첫째, ‘문제 정의의 명확성’이다. AI로 올바른 해결책을 얻으려면 문제의 본질부터 제대로 파악해야 한다. 지원자가 당시 상황을 구체적이고 논리적으로 설명하는지 점검해야 하는 이유다. 다음으로 중요한 건 ‘AI 이해도’다. 단순히 AI 사용 여부를 넘어 해당 툴을 선정한 이유부터 프롬프트 작성 또는 에이전트 생성 방식 등 활용 과정을 정확히 이해하고 있는지에 주목해야 한다. 만약 팀 활동인 경우 이해관계자를 설득한 과정 등을 물으며 ‘올바른 협업 자세’를 갖췄는지 확인하는 것도 필수다. AI 활용 능력만큼이나 직장에서 필요한 역량이기 때문이다.
검증의 일환으로 개발·디자인·마케팅에서만 필수였던 ‘포트폴리오 제출’이 최근 영업 직무 채용까지 확대되고 있다. 포트폴리오에서 가장 중요한 건 ‘시각화’다. 보기 좋게 디자인해야 한다는 뜻이 아니다. 직관적으로 이해될 수 있도록 페이지당 핵심 메시지를 1~2개만 다뤄야 한다. 성과를 소개할 땐 핵심만 강조해야 한다. 모든 수치 변화를 보여주기 위해 표, 그래프, 대시보드 전체를 첨부하는 경우가 많은데 알리고 싶은 부분만 캡처하거나 도식화하는 방식이 더 효과적이다.
신입 채용 공고에서 ‘AI 리터러시’ 키워드도 화두다. AI를 활용하는 기술적 역량과 다른 개념인가? 직역하면 ‘AI 문해력’이다. 기술적 역량이 프롬프트 작성처럼 AI를 도구로서 다루는 기술적 숙련도라면 AI 리터러시는 이를 통해 도출한 결과물을 비판적으로 수용하며 보완할 줄 아는 능력이다. AI의 결과물을 그대로 사용해도 되는지, 수정할 부분은 없는지를 판단하는 역량인 셈이다.
AI 리터러시를 갖추려면 윤리적 판단력과 비즈니스 판단력이 모두 필요하다. 이는 AI가 업무 전반에 활용되면서 불거진 리스크와도 맞닿아 있다. 우선 윤리적 판단력은 AI로 생성한 결과물이 법적 기준에 부합하는지를 판단하는 능력이다. 생성형 AI로 업무를 처리하는 경우가 늘면서 법적 리스크를 사전에 검토해야 할 필요성도 커졌다. AI로 만든 포스터를 그대로 사용했다가 타인의 저작권을 침해하거나 AI가 작성한 회원가입 약관이 개인정보 보호법에 위반되는 경우 등이 발생할 수 있기 때문이다. 여기에 해당 결과물이 시장에서 통할지를 예측하는 비즈니스 감각, 즉 비즈니스 판단력도 필요하다.
AI 리터러시와 기술적 역량은 불가분의 관계다. AI 리터러시를 제대로 갖춰야만 기술적 역량도 강화할 수 있다. 업무용 생성형 AI의 대부분은 대규모언어모델(LLM, Large Language Model) 기반이다. 간단한 프롬프트 작성만으로도 활용 가능하지만 결과물의 완성도가 일정하지 않거나 잘못된 내용을 알려주기도 한다. 만족스러운 솔루션을 얻으려면 몇 차례 프롬프트를 수정해야 하는데 윤리적 판단력과 비즈니스적 판단력이 있어야 AI에 올바른 수정 방향을 지시할 수 있다. 기업은 신입의 AI 리터러시를 어떻게 확인할 수 있는가? 개발직군 채용에서는 코딩 테스트가 달라지고 있다. 코딩 테스트에 AI 사용을 허용하고, AI가 준 피드백을 어떻게 해석하며 수정했는지 물어보는 추세다. 코딩 테스트에 AI 사용을 금지했던 과거와는 달라진 부분이다. 비개발직군 채용의 경우 아직 새로운 전형이 도입되기보단 면접 질문이 바뀌고 있다. AI 리터러시를 평가하기 위한 꼬리 질문의 비중이 늘었다. 원래는 프로젝트 진행 과정에서 AI 활용 방식 정도만 물었다면 이제는 그 과정에서의 시행착오와 보완책, 체감한 효과까지 꼼꼼히 살핀다.
특히 면접관은 실패 경험에 대해 집중적으로 꼬리 질문을 건넬 필요가 있다. 당시 AI 에이전트 설정 방식, 프롬프트 작성법, 실패한 이유, 앞으로 개선해야 할 점 등을 자세히 물어봐야 한다. 실패 분석 과정을 통해 지원자가 AI의 해결책을 얼마나 비판적으로 되돌아봤는지, 실패에서도 학습할 줄 아는 인재인지 모두 확인할 수 있어서다. 성공 경험은 잘된 이유가 명확하기 때문에 비교적 답변하기가 쉽다. 반면 실패 사례는 지원자가 주도적으로 진행하고 결과가 나온 이후에 충분히 고민하지 않았다면 답변을 꾸며내기가 어렵다. 그렇기에 취업 준비생도 면접을 준비할 때 자신의 실패 경험까지 되돌아봐야 한다.
한편 AI 리터러시를 확인하기 위해 전환형 인턴을 채용하는 기업도 늘고 있다. 결국 함께 일하며 가까이서 평가하는 것이 가장 정확하기 때문이다. 앞으로 AI 리터러시를 확인하기 위한 새로운 채용 전형이 늘어날 것으로 보인다. 조직이 겪고 있는 문제를 제시하며 AI 기반의 해결책을 묻는 ‘과제 전형’ 등이 도입될 수도 있다. 취업 준비생이 기업이 인정할 만한 AI 리터러시를 쌓고 이를 설득하기가 어려울 것 같다. 취업 준비생이 AI 역량을 증명하려면 단순히 AI를 사용할 줄 안다는 사실보다 실제 문제를 해결한 경험을 보여주는 것이 중요하다. 인턴이나 대외 활동이 없더라도 관심 있는 산업의 실무 문제를 직접 찾아 AI로 해결해보는 프로젝트를 수행해 도메인 지식과 비즈니스 판단력을 함께 쌓아야 한다.
포트폴리오에는 AI 활용 자체가 아니라 이를 통해 얻은 성과를 구체적으로 담아야 한다. 성과가 크지 않더라도 콘텐츠 제작 시간 단축, 자료 조사 효율 향상 등 AI를 활용해 이전보다 개선된 결과를 정량적으로 제시하면 충분하다. 기업은 화려한 성과보다 문제를 정의하고 AI로 가설을 검증하며 개선하는 역량을 더 높이 평가한다.
AI 시대의 채용 기준으로 스펙이 아닌 ‘스킬’을 꼽는 기업이 많다. 기업이 원하는 스킬이란 무엇인가? 오늘날 채용은 실무 역량을 유추하기보단 ‘사전 검증’하는 쪽으로 바뀌었다. 문제는 정확히 검증하기가 어렵다는 점이다. 실무 역량은 일할 수 있는 능력을 의미하는데 여기에는 지식을 포함해 여러 요소가 복합적으로 섞여 있다. 그동안 채용에서 리더십 역량, 커뮤니케이션 역량 같은 표현이 자주 사용됐지만 개념이 추상적이라는 한계가 있었다.
이런 이유로 최근 들어 ‘스킬’이 부상했다. 스킬은 실무 역량을 잘게 쪼갠 개념이다. 예를 들어 광고 기획자의 커뮤니케이션 역량을 기획서 작성, 프레젠테이션 스킬 등으로 세분화할 수 있다. 직무가 다양해지면서 요구되는 스킬도 상이해졌다. 최근 약 1년간 원티드에 등록된 채용 공고를 분석한 결과, AI 활용 스킬을 묻는 키워드의 등장 빈도가 급증했다. 단순히 AI 활용 가능 여부를 묻는 수준을 넘어 구체적인 사용 방식까지 확인한다. 채용 공고 본문에서 AI 에이전트로 업무 자동화 방식을 구현하는 기술을 뜻하는 ‘Agentic Workflow’의 언급 비중은 지난해 대비 약 4배 늘었다. ‘AI Native’와 ‘AI 코딩’의 비중도 각각 약 8배, 6배 증가했다. 이는 AI 활용 스킬이 직무 간 경계를 넘어 보편적인 채용 기준으로 자리 잡았음을 보여준다. 다만 HR 담당자의 57.9%가 ‘역량 검증’을 채용 과정의 가장 큰 어려움으로 꼽은 만큼 직무별 스킬을 사전에 구체화하고 채용 공고에도 자세히 안내하는 흐름이 강화될 것으로 보인다.
최근 AI로 서류를 검토하는 기업이 늘었다. 취업 준비생이 대비해야 할 부분이 있을까? 자기소개서 작성 시 주의해야 할 표현이 2가지 있다. 첫째, 진정성이 부족한 표현이다. “훌륭한 팀원이 되겠습니다” “무슨 일이든 잘할 수 있습니다”처럼 구체적인 근거나 계획이 없는 추상적인 문장들이 여기에 해당한다. 이런 표현은 AI 스크리닝 과정에서 감점 요인이 될 수 있다. 물론 열정적인 인재임을 표현하는 건 좋지만 어떻게 열정을 발휘할지에 대해서도 부연해야 한다.
둘째, 표절 의심을 받을 수 있는 표현도 주의해야 한다. AI로 작업한 초안을 수정하지 않고 제출할 때 자주 발생하는 문제다. 생성형 AI가 작성한 단어와 문장은 다른 지원자의 자기소개서에서도 등장할 가능성이 높으며 지원자의 경험에 100% 부합하기에도 어렵다. 또한 AI 특유의 문체도 감점 요인이 될 수 있다. AI로 전체적인 내용을 작성하되 최종 검토하면서 자신의 실제 경험과 지원 직무에 맞는 표현으로 일부 수정해야 한다.
AI 스크리닝에서 긍정적으로 인식될 수 있는 방법도 있다. 채용 공고의 JD(Job Description, 직무기술서) 내용을 적극 참고하는 것이다. 우선 타 기업의 채용 공고도 살펴보며 JD에서 반복되는 핵심 단어와 유사어를 정리한다. 해당 단어들을 자기소개서 곳곳에 적절히 반영하면 AI에 지원 직무와의 적합성을 알리는 데 도움이 될 수 있다.
힘들게 취업해도 결국 AI에 일자리를 빼앗길 것이란 불안감이 커지고 있다. 최근 경력직 채용 시장에서도 유사한 양상이 포착되는가? AI 도입으로 일자리가 줄어들 것이란 우려와 달리 오히려 경력직 채용 규모를 유지 또는 확대하는 기업이 많다. AX 추진에 필요한 경력직을 적극적으로 확보하려는 흐름이 나타나고 있다. 원티드랩이 2023~2025년 개발, 디자인, PM·PO, 보안 등 IT 직군의 신규 공고 수 증감률을 비교한 결과 2025년 7월 기준 채용 공고 수는 2023년 1월 대비 2배 이상 증가했다. 특히 경력직 채용 확대가 두드러졌다. 원티드랩 전체 IT 공고 중 0~2년 차의 신입 채용 공고 수는 2023년 대비 3.63% 증가한 반면 3~5년 차는 16.34%, 6~8년 차는 28.73%, 9~11년 차는 35.88% 늘었다. AI로 인해 경력직이 설 자리가 없어진다기보단 기업이 필요로 하는 경력직의 기준이 바뀌고 있는 것이다. 기존의 실무 역량에 AI 활용 능력까지 겸비한 인재와 그렇지 않은 사람 사이의 격차는 더욱 벌어질 것이다. AI로 대체되는 직무도 있겠지만 그만큼 새로운 인력을 필요로 하는 직무도 많아질 것이라고 본다. AI 덕분에 개인의 업무량이 크게 줄어들 것 같지만 생산성이 높아진 만큼 새로운 업무도 늘어난다. 하루 동안 하던 일을 단 몇 시간 만에 끝낼 수 있다면 그만큼 새로운 프로젝트가 늘 것이고, AI가 고도화될수록 팀의 업무 범위도 확대될 것이다. 결과적으로 팀의 업무량이 급감하지 않기 때문에 채용 규모가 유지되거나 새로운 일자리가 창출될 가능성도 높다.
AI 활용 스킬 외에 신입 사원이 커리어 초반에 쌓아야 할 역량은 무엇인가? 신뢰 형성에 필요한 커뮤니케이션 기술, 즉 ‘소프트 스킬(Soft Skill)’이다. AI로 인해 개인의 업무 범위가 넓어지며 부서 간 협업이 잦아짐에 따라 소프트 스킬의 필요성이 더욱 증가했다. AI 덕분에 전반적인 협업 속도가 빨라지면서 신속하게 소통해야 하는 점도 소프트 스킬이 주목받는 배경이 됐다. 최근에는 C레벨 채용 시 강력한 수준의 소프트 스킬을 요구하는 기업도 많다.
소프트 스킬을 바탕으로 한 직무들의 채용 수요도 꾸준히 유지되고 있다. 인간관계 강화에 기여하는 소프트 스킬은 AI로 대체되기 어려운 영역이기 때문이다. 대표적인 게 영업 직무다. AI로 제품 소개 글을 작성하는 등 영업 전략을 구상할 수 있지만 이를 상대방에게 실행하는 건 전적으로 담당자의 몫이다. 전문적인 소통 능력이 뒷받침돼야만 신뢰감을 높이고 인간관계를 강화할 수 있다.
신입 사원이 장기적으로 커리어 경쟁력을 쌓으려면 어떻게 해야 할까? 예전에는 모든 역량을 평균치로 갖춘 ‘작은 육각형’ 인재가 환영받았다면 이제는 ‘뾰족한 육각형’ 인재가 살아남는 시대다. 자신의 직무에서 AI가 대체할 수 있는 역량은 일정 수준으로 갖추되 그 외에 최소 한 가지 역량이 특출나게 뛰어난 전문가가 돼야 한다. 가령 AI로 사내 대출 도서 관리 시스템을 혼자서 만든 총무팀 담당자를 본 적이 있다. 누군가 시켜서 한 일이 아니라 직원들을 더 잘 지원하려면 무엇이 필요한지 스스로 관찰하고 실행한 결과였다. 이런 뾰족한 관찰력과 추진력은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 총무 담당자의 역량이다. 뾰족한 육각형 인재가 되기 위해서는 커리어 초반부터 확실한 목표를 설정해야 한다. 방향성이 분명해야 앞으로 어떤 역량을 쌓아야 할지, 그중에서 AI가 대신하기 어려운 영역은 무엇인지를 판단할 수 있다. 앞서 소개한 총무 담당자도 구성원을 지원하는 시스템을 만드는 사람이 되겠다는 목표가 있었기에 이에 필요한 관찰력과 추진력을 키워올 수 있었다.
뾰족한 육각형 인재로서 새로운 프로젝트를 경험할 때마다 이력서에 반영하는 노력도 필요하다. 커리어 초반에 ‘이력서 관리’는 먼 이야기처럼 들릴 수 있지만 주기적으로 업데이트해야 한다. 어떤 역량으로 어떻게 프로젝트를 진행했고, 무슨 성과를 냈는지 자세히 기록하는 것이다. 채용 플랫폼마다 이력서를 참고해 스카우트 제안이 오는 경우가 많기 때문에 이력서에 자신이 얼마나 뾰족한 인재인지를 알려야 한다.
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