고용주는 즉시 기여하고 빠르게 적응하며 조직과 함께 성장하는 직원을 찾고 있습니다. 동시에 인공지능은 기업들이 예측하기 어려운 방식으로 초급 업무를 재편하고 있습니다. 고용주들은 모든 것을 의심하고 있습니다—AI 기반 세상에서 그들의 인력이 얼마나 효과적인가? 정말로 몇 명이 필요할까요? 어떻게 하면 직원들이 미래에도 비즈니스를 경쟁력 있게 유지할 수 있는 역량을 갖추도록 확신할 수 있을까요? 졸업생들은 어떻게 경력을 쌓을지, 어디서 경험할지, 그리고 얼마나 오랫동안 관련성이 유지될지 궁금해합니다. 2026년 ETS 인간 진보 보고서에 따르면, 근로자들은 2년 내에 업무의 52%가 AI에 참여할 것으로 예상하며, 이는 현재 32%에서 증가한 수치입니다.

AI가 업무 수행 방식을 바꾸는 동안에도 신진 인재는 여전히 필수적입니다. 초기 경력 직무는 단순한 일상적인 업무에 대한 책임을 부여하는 것 이상을 합니다. 또한 조직이 필요한 전문가, 관리자, 리더를 양성하는 훈련장이기도 합니다. 업무는 변할 수 있지만, 조직은 여전히 비즈니스를 배우고 판단력을 행사하며 더 큰 책임감을 갖추기 위해 필요한 지속적인 기술을 가진 사람이 필요합니다.

인재는 있지만, 고용주들은 적절한 신호에 접근할 수 없습니다. 채용 시스템은 익숙한 패턴 밖의 잠재력을 인식하도록 설계된 경우가 많지 않습니다. 유능한 지원자는 낯선 기관 출신, 비전통적인 학문 프로그램 출신, 또는 이전에 성공한 직원들과 다른 배경을 가진 사람일 수 있습니다. 그렇다고 해서 그 사람이 자격이 없다는 뜻은 아니며, 그 사람을 평가하는 데 사용된 증거의 질이 매우 중요하다는 뜻입니다.

고용주가 후보자의 질을 인정하지 못한다고 해서 그 후보자가 가치가 없다는 뜻은 아닙니다. 고용주가 신진 인재를 간과하는 이유는 잠재력을 식별하고 채용 위험을 완화할 신뢰할 수 있고 확장 가능한 방법이 부족하기 때문입니다. 모든 채용 결정에는 위험이 따르며, 고용주는 1) 후보자가 업무를 수행할 수 있는지, 2) 그 인재에게 투자한 시간, 교육, 자원이 더 강한 성과, 유지, 장기적 가치를 창출할 것인지 묻고 있습니다.

그 질문들에 답하는 데 사용된 대부분의 신호는 잠재력을 측정하도록 설계된 것이 아니었습니다.

더 강력한 채용 과정은 후보자가 가져야 할 것과 고용주가 개발할 수 있는 것을 분리하는 것에서 시작됩니다.

의사소통, 적응력, 판단력, 모호함에 대한 관용, 문제 해결 능력, 학습 능력은 인재 결정에 중요한 핵심 역량입니다. 기술 시스템, 도구, 프로세스에 대한 지식은 사실 온보딩, 멘토링, 그리고 채용 후 진행되는 맞춤형 교육을 통해 가장 잘 개발됩니다.

신입 직무 설명은 그 우선순위를 뒤집습니다. 이들은 긴 기술 요구사항 목록을 포함하며, 도메인 특화 역량을 적절한 역할에 맞는 지원자에게 가르칠 수 있음에도 불구하고 이전 경험을 요구합니다. 이는 기준을 낮춘다는 뜻이 아닙니다. 즉, 조직은 어떤 기준이 가장 중요한지 명확히 해야 합니다.

학위, 기관 내 평판, 이력서, 추천서, 이전 직책, 경력 연수 등이 후보자에 대한 정보를 제공합니다. 학위와 성적표는 지원자가 프로그램을 이수했음을 확인할 수 있고, 이력서에는 자기 보고로 경력 증명이 있을 수 있지만, 어느 쪽도 지원자가 직무 성공에 필요한 역량을 갖추었는지 확인하지는 못합니다.

더 강력한 정보가 없을 때, 고용주는 자신들이 알고 있는 신호에 의존합니다. 이러한 신호에 의존할 때, 유망한 초급 지원자들은 잠재력이 명확해지기도 전에 선별되는 경우가 많습니다.

경험 많은 채용 담당자들은 분명히 인재에 대한 강한 감각을 갖게 됩니다. 수년간 후보자를 면접하고 직장 내 성과를 관찰한 후, 성공과 관련된 패턴을 인식하는 법을 배웁니다. 그들은 그것을 보면 알아챕니다.

이 지식은 설명하기 어렵고, 측정하기 어렵으며, 조직 전체에 일관되게 적용하기도 거의 불가능합니다—이는 인간의 추론이며, 본질적으로 그것을 사용하는 사람만의 고유한 것입니다. 더 강력하거나 신뢰할 만한 증거가 없으면, 경험 많은 채용 담당자조차도 후보자의 잠재력을 부분적으로 파악하는 익숙한 신호에 의존하게 됩니다.

비슷한 학위와 비슷한 이력서를 가진 두 지원자는 판단력, 적응력, 의사소통, 학습 능력, 역할 적합성 면에서 상당한 차이를 가질 수 있습니다. 전통적인 채용 신호는 편향을 극복하고 적합성을 파악하며 사업의 방향을 바꿀 수 있는 인재를 놓치지 않을 수 있다는 유효하고 신뢰할 수 있는 직접적인 증거로 보완되어야 합니다.

직접 역량 측정의 과학적 배경은 새롭지 않지만, 인공지능과 저비용 기술의 발전으로 신흥 인재 확보가 요구하는 규모에 맞춰 검증된 역할별 증거가 실용화되고 있습니다. 성과 기반 평가, 시뮬레이션, 응용 프로젝트, 포트폴리오, 문제 해결 시연은 자격증이나 이력서 기반 추론을 넘어서는 증거를 제공할 수 있습니다.

이 도구들은 고용주가 성공을 정의하고 그 요구사항에 부합하는 후보자를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이들은 채용 결정에서 인간의 판단을 대체하지 않습니다. 가치 이득은 여러 후보자가 서류상으로 동등하게 자격을 갖추는 경우, 그 가치를 표현하거나 수치화하는 방식은 이해관계자들의 선택에 달려 있습니다.

더 나은 정보는 기존 채용 신호가 답하지 못하는 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 어떤 후보자들이 적응할 가능성이 가장 높을까요? 그 역할에 필요한 판단력을 가진 사람은 누구인가요? 누가 배울 수 있는 능력이 있을까요? 누가 리더를 유지하고 성장할 가능성이 더 높을까요?

목표는 완벽한 예측이 아닙니다. 불완전한 정보만을 바탕으로 한 결정보다 더 나은 선택입니다.

고용주들은 신규 입직 인재 개발에 반대하지 않습니다. 그들은 떠나거나 성과가 저조하거나 적합하지 않은 사람에게 시간, 교육, 자원을 투자하는 것을 주저합니다.

더 강력한 증거가 그 인식을 바꿀 수 있습니다. 고용주가 후보자가 필요한 내구성 있는 역량을 갖추었다는 신뢰가 커지면, 기술 교육은 더 정보에 기반한 투자가 됩니다.

이러한 자신감은 더 빠른 숙련도, 더 강한 생산성과 유지, 낮은 채용 비용, 더 큰 내부 이동성, 그리고 덜 순환적이고 예측 가능한 인재 파이프라인을 지원합니다.

신뢰받는 측정은 전문성 개발을 더욱 목적 있게 만들 수도 있습니다. 모든 직원에게 동일한 교육을 제공하는 대신, 고용주는 개인의 강점과 격차를 파악하고 직원의 잠재력과 조직의 현재 및 미래 요구에 부합하는 학습 경로를 구축할 수 있습니다. 직원들은 자신의 역량에 대한 이해를 높이고, 개발에 집중할 방향을 명확히 하며, 업무 변화에 맞춰 더 큰 주체성을 갖고 적응하고 관련성을 유지할 수 있게 됩니다.

평가의 가치는 평가 자체가 아닙니다. 가치는 신뢰할 수 있는 정보를 수집하고, 의도된 맥락에서 의미하는 것을 이해하며, 사람들이 이를 활용해 더 나은 결정을 내리도록 돕는 데 있습니다. 고용주와 직원이 이용할 수 있는 정보의 질을 개선함으로써, 조직은 더 큰 자신감을 가지고 인재를 식별하고 인재 개발에 더 효과적으로 투자할 수 있습니다.

조직은 세 가지 변화로 시작할 수 있습니다.

1. 성공을 정의하려면 고성과자를 구분하고 비즈니스 성과를 이끄는 지속 가능한 역량을 파악하세요.
2. 학위, 이력서, 이전 경력에 직접적인 기술, 능력, 잠재력을 입증하는 증거로 보완하세요.
3. 지원자가 가져야 할 것과 조직이 가르칠 수 있는 것을 분리하고, 적합성에 따라 채용한 뒤 직원들이 필요로 하는 기술 개발에 의도적으로 투자하세요.

초급 지원자들이 항상 모든 기술 자격을 갖춘 것은 아니지만, 많은 이들이 배우고 적응하며 성장할 수 있는 지속적인 역량을 갖추고 있습니다.

이러한 역량을 식별하는 방식을 개선하는 조직은 인재 풀을 넓히고, 더 강력한 매칭을 만들며, 신입 잠재력에서 장기적 성과로 이어지는 명확한 경로를 만들 수 있습니다. 인재 확보 전쟁에서 승리하는 조직은 적절한 도구를 사용해 가능성을 일찍 인식하고, 의도적으로 인재를 개발하며, 직원들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 역량을 강화하는 조직입니다.