전세계 인사 담당자가 사랑하는 AI 채용 도구 시리즈 - 3. 채용 공고 첨삭기 'Textio'

출처: 코딩월드뉴스 (https://cms.codingworldnews.com/news/articleView.html?idxno=4166)

 

 

매력적인 채용 공고일까? '텍스티오' 가 첨삭한다
인재 채용 과정에서 텍스트를 읽는 인공지능(AI) 툴의 존재는 이제 익숙해졌다. 롯데는 이미 2018년 상반기부터 서류 전형 단계에서 이른바 '복사 붙이기식 이력서'를 걸러내고 회사 인재상에 적합한 지원자의 덕목을 찾아내기 위해 AI '에이브릴'을 사용하며 공정성과 효율성을 확대했다. 온라인의 자소서 예시 항목, 웹페이지 등에서 빅데이터를 추출하여 같은 내용인지 확인하고, '열정', '책임감' 등 우수 인재 요소를 지원자 자기소개서와 일일이 대조화 해 점수화한 것이다.

하지만, 또 다른 AI 툴 텍스티오(Textio)는 간과하기 쉬운 또 하나의 텍스트인 채용 공고에 집중했다. 채용에서 좋은 인재가 입사하고 싶은 회사로 만드는 채용 브랜딩의 역할이 중요하다. 여기에 공고가 큰 역할을 한다. 실제로 이공계 채용 포털 케이티잡의 회사에 대한 정보를 얻는 주요 수단 관련 질문에 구직자 811명 중 40% 이상이 "채용 공고에 있는 회사 소개 자료에 의존한다'라고 답했다.

담당자의 주관대로 공고를 쓰다 보면, 지나치게 남성적/여성적이거나 진부하고 꽉 막힌 표현을 쓸 수 있다. 만약 어떤 회사가 다양성을 중시하고, 변화에 유연한 조직임을 나타내어 이러한 문화에 알맞은 직원을 뽑고 싶다 해도 콘텐츠에 편견이 내포되어 있다면 어떨까? 적임자에게는 매력적이지 않은 회사라는 인상을 심어주면서 회사가 원하는 인재를 찾지 못할 수도 있다. 텍스티오가 이 모든 문제를 막는다.

 

자연어 처리(NLP) 로 공고의 뉘앙스를 점검한다

(출처: 텍스티오 공식 홈페이지)

텍스티오의 대표적인 기능은 공고 수정이다. 지원자들에게 매력적으로 보이기 위해 채용 공고를 '첨삭' 하는 것이다. 예를 들면, 텍스티오는 특정 성별을 주요 채용 대상으로 둘 때, 같은 의미라도 뉘앙스에 따라 공고의 매력도가 다르다는 사실을 알려준다.

(출처: 텍스티오 공식 홈페이지)

또한, 텍스티오는 '팀 플레이어(team player)'는 너무 진부한 단어라는 점에서 이를 '팀 메이트(team mate)'로 바꾸어 작성하면 후보자의 회신율이 증가한다고 추천하는 등 더 적합한 단어를 추천한다.

(출처: 텍스티오 공식 홈페이지)

기업의 다양성에 대한 포용력을 강조하는 문구를 직접 추천하기도 한다. 일례로, "우리는 다양성을 포용하며, 당신이 당신의 모습 그대로 일터에 오기를 원합니다"라는 문장은 포용력을 보여주는 대표적인 문장임을 설명하고 있다.

텍스티오의 기반 기술은 사람의 언어를 분석하여 컴퓨터와 사람이 소통하도록 하는 자연어 처리이다. '자연어 처리의 상업용 응용'이라는 주제로 게재된 논문에 따르면, 자연어 처리 연구 분야는 자연어의 이해, 기계의 작문, 오타 검열 등을 포함한다. 

챗봇 등을 통해 이제는 익숙해진 기술이지만, 텍스티오는 업계에서 가장 광범위한 최신 언어 데이터를 실시간으로 업데이트하여 기업 문화와 관련된 언어 지능을 높였다. 연령에 대한 편견 문구를 판단하거나 성별 및 유해 문구에 대한 데이터를 통해 합리적인 언어 사용을 돕고 있다. 이를 통해, 채용 브랜딩 과정에서 추측을 멈추고 객관적인 데이터 바탕으로 사려 깊은 기업문화 콘텐츠를 작성할 수 있도록 도와준다. 

 

자격을 갖춘 후보자의 지원이 30% 증가
공고에서 사용하는 언어로 조직의 사고방식을 엿볼 수 있다. 나와 다른 것에 대한 포용력, 성장과 변화에 열려 있는 것, 장기적으로 지속될 수 있는 소속감 등 매력적인 기업 문화는 미묘한 형태의 언어로 작동한다. 회사의 장점을 객관적이며 후보자 맞춤형의 문장으로 표현할 때, 채용 니즈와 일치하는 후보자들이 눈여겨보게 될 것이다. 

취업 준비생에게는 생소할 수 있으나 텍스티오는 맥도날드, 슬랙(Slack), 피앤지(P&G), 스포티파이 등  많은 기업에서 사용한다. 데이터를 통해 입증된 바와 같이 텍스티오 점수가 평균 이상이면 자격을 갖춘 후보자가 30% 증가하기 때문이다. 편견을 없애고, 오직 수학적 근거로 텍스트를 작성함에 따른 효과라고 생각한다. 

 

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