진단검사·채용대행·AI 서류심사를 만들어 공급하는 회사에서 2년을 보냈습니다.
그 자리에서 100개가 넘는 기업의 채용과 진단을 바깥에서 들여다봤습니다.
이제 같은 문제를 안에서 풀어 보려고 기업 내부 HR로 방향을 잡았고,
부족한 이론은 HRD 대학원에서 붙이는 중입니다.
지원 포지션기업 내부 HR (채용 · HRD · HR데이터)
트랙2027년 상반기 신입 / 중고신입
축HRM · HRD · AI
재료 대기
이 서사에 동의하시나요? 그리고 창업(에스디에이) 이력을 첫 화면 앞에 둘지, 경력 뒤에 둘지 — 둘 중 하나를 골라 주세요.
1 · 기본 소개
윤석현
사람을 보는 일과 비즈니스를 보는 일 사이에 서 있는 쪽이 저에게 맞다고 생각합니다.
창업과 PM을 하며 회사 쪽 시선과 일하는 사람 쪽 시선을 번갈아 가졌고,
이전 직장들에서 핵심 인력이 떠나는 장면을 반복해서 본 것이 HR로 방향을 돌린 직접적인 계기였습니다.
재료 대기1차 콜 데이(10/15) 결과 숫자 — 콜 건수, 접촉률·응답률, 후속영업 전환 건수를 알려주세요.
배운 것
흩어진 명단을 합친 것보다, 매달 바뀌는 사람이 같은 품질을 내게 만든 설계가 더 어려웠습니다. 기록 형식을 고정하지 않으면 측정 자체가 성립하지 않습니다. (초안)
지원 도구 상세 — 비용 판단과 검증 AI
상용 노코드 도구는 18명 기준 월 12~25만원. 회사가 해당 워크스페이스를 쓰지 않아 무료 혜택이 없었습니다. 자체 스크립트 웹앱으로 바꿔 월 0원으로 내리는 대신, 오프라인 입력과 네이티브 앱 아이콘은 포기했습니다. 得失을 적어 두고 결정했습니다.
구축 실행은 AI 에이전트에 맡기고, 제 몫은 문제 정의 · 방향 결정 · 검증 · 운영이었습니다.
검증은 화면 확인이 아니라 시트를 내려받아 셀 단위로 원본과 대조했습니다.
2-2 · 회의록 자동화, 만들고 2주 만에 버린 일
AI판단
문제
매주 반복되는 회의록 작성 부담.
내가 한 것
사내 그룹웨어에서 회의록을 자동 생성하는 루틴을 만들어 운영했습니다 (2026-09-06 ~ 09-18).
숫자 · 결과
약 2주 운영 후, 그룹웨어 자체 AI가 같은 결과를 내기 시작해 직접 만든 자동화를 폐기하고 내장 기능으로 이관했습니다.
배운 것
내가 만든 것이라는 이유로 유지하지 않았습니다. 도구에 애착을 두지 않고 결과로 판단한 사례로 적어 둡니다. (초안)
2-3 · AI 에이전트 — 업무 구조에 맞춰 직접 설계한 운영체계
AI
문제
직장·대학원·개인 영역이 섞여 관리 부담이 커졌고, 회사에서는 채용대행 업무에 맞는 보조 체계가 필요했습니다.
내가 한 것
개인 운영체계 — 메신저 기반 에이전트를 세우고 영역별 관리 체계와 자동 루틴을 직접 설계. 매일 AI 뉴스 수집, 장기 기억 관리, 인사이트 적립, 채용공고 감시가 돌아갑니다.
회사 채용대행 맞춤 에이전트 — 채용대행 서비스에 맞춘 에이전트 구축.
숫자 · 결과
재료 대기운영 기간, 돌고 있는 자동 루틴 수, 실제로 줄어든 시간 — 12월에 정산해 채워야 합니다.
배운 것
"AI를 썼다"는 말은 재료가 되지 않습니다. 내 업무 구조를 먼저 쪼개고, 거기에 맞게 설계하고, 결과를 검증한 것만 남습니다. (초안)
2-4 · 신입 PM 숙련도 진단 시스템 — 감이 아니라 경험과 스킬로 투입을 판단
HRDHRM조직설계
문제
OJT는 정례화돼 있었지만 "언제 메인 PM으로 투입하는가"는 여전히 경험적 판단에 의존했습니다. "해봤다", "잘할 것 같다", "팀장이 알고 있다"로 투입하면 비용은 투입 뒤에 나타났습니다 — 투입 후 재검수, 팀장의 이중 확인, 실수의 사후 발견. 이것을 신입 개인의 역량 문제가 아니라 숙련도를 관찰할 공통 기준의 부재로 다시 정의했습니다.
내가 한 것
PM 업무를 실제 수행 단위인 40개 태스크(견적·착수 / 서류전형 / 필기전형 / 면접전형)로 분해하고, 각 태스크를 두 축으로 진단하게 했습니다 — 경험(해본 정도)과 스킬(혼자 수행할 수 있는 정도), 각각 0~3단계. 같은 업무라도 해본 정도와 혼자 해낼 수 있는 수준은 다르다는 전제입니다.
팀원 등록 → 자가진단 시트 자동 생성 → 40개 태스크에 경험·스킬 응답 → 가중점수·핵심 통과율·보완 항목 자동 산출 → 비교 대시보드. 입력은 한 번이면 됩니다.
판정 3단계: PM 투입 검토 가능(경험·스킬 각 80% 이상, 핵심 태스크 100%) / 조건부 투입 검토(각 60% 이상, 핵심 80%) / OJT 보완 필요. 점수는 배치 확정이 아니라 OJT 우선순위를 정하는 근거이고, 최종 투입 여부는 팀장·본부장이 검토합니다.
태스크마다 양식·예시·체크리스트·시스템 링크를 Task ID로 연결해, 개인이 가진 자료가 팀의 공동 자산이 되게 했습니다(등록 전 개인정보·고객사 보안정보 제거 규칙 포함).
숫자 · 결과
40개 태스크 · 2개 진단축 · 4단계 척도 · 판정 3단계. 2026년 7월 사내 공개.
팀원은 자기 빈칸(다음에 보완할 태스크)을, 팀장은 리스크(응답수·가중점수·핵심 통과율·최종판정)를 같은 입력에서 봅니다.
재료 대기적용 인원과 판정 분포(투입 검토 가능 / 조건부 / 보완 필요 각 몇 명), 그리고 도입 뒤 달라진 것 하나 — 팀장 재검수 빈도, 투입 시점, 사후 발견 실수 중 무엇이든.
배운 것
점수보다 중요한 것은 "다음 실전에서 어떤 태스크를 경험시킬 것인가"였습니다. 진단은 사람을 등급 매기는 도구가 아니라, 다음 OJT를 구체화하는 도구일 때 쓰입니다. (초안 — 소개서 문장에서 가져옴)
관련: 단기 인력용 1일차 교육 자료 (2026-10)
매달 바뀌는 콜담당자용 1일차 안내문·통화 참고 카드·입력 3패턴·다이얼 목록. 교육을 1시간으로 줄이고 나머지를 책상 위 도구로 대체한 퍼포먼스 서포트 설계이며, 2-1 카드의 "1일 온보딩" 항목으로 다룹니다.
2-5 · HRM — 채용 · 평가 · 보상
HRM
가장 두꺼운 축입니다. 현 직장이 HR 진단·채용대행 기업이라, 채용·진단·보상 재료가 여기 모여 있습니다. 고객사명과 단가는 모두 익명화했고, 매출 수치는 올리지 않았습니다.
채용대행 운영 — 제안발표부터 운영까지 3개 기업
문제
기업이 자체 인력으로 감당하기 어려운 채용 전형을 외부에서 설계·운영해야 했습니다.
내가 한 것
제안발표부터 운영까지 3개 기업을 담당했고, 서류·필기·면접 전 과정을 운영했습니다.
숫자 · 결과
재료 대기공기업/사기업 구분, 지원자 규모, 본인이 직접 설계한 전형 요소는 무엇이었나요?
배운 것
재료 대기세 번의 운영에서 전형 설계에 대해 바뀐 생각 한 줄.
AI 서류심사 + 면접질문 생성 AI
문제
서류 검토에 사람 시간이 과하게 들어갔고, 판정 근거를 설명하기 어려웠습니다.
내가 한 것
서류심사 AI와 면접질문 생성 AI 서비스 개발에 참여했고, 판정 근거를 자동으로 리포팅하게 만들었습니다.
숫자 · 결과
업무 리드타임 24시간 → 2시간 (91% 단축)
운영비용 78% 절감 (서류 600건 기준)
판정 근거 자동 리포팅으로 신뢰도 확보
재료 대기본인 역할의 범위(기획 / 프롬프트 설계 / 검증 중 어디까지), 정확도·사람과의 불일치율 같은 품질 숫자, 실제 도입 기업 수.
배운 것
HR에서 자동화되는 부분과 사람 판단이 남는 부분을 직접 갈라 본 경험입니다. 속도보다 "근거를 설명할 수 있는가"가 도입의 조건이었습니다. (초안)
진단검사 리뉴얼 · 운영 — 인재상 기반 인성검사
문제
기존 진단검사를 기업 인재상에 맞춰 다시 세워야 했습니다.
내가 한 것
인재상 기반 인성검사를 구축하고, 진단도구 컨설팅과 운영을 맡았습니다.
숫자 · 결과
100개가 넘는 기업의 진단도구 컨설팅·운영 담당.
재료 대기리뉴얼에서 실제로 바꾼 것은 무엇인가요? 타당도·신뢰도 검증은 했나요?
배운 것
재료 대기100개 기업의 인재상을 본 사람만 쓸 수 있는 한 줄.
레퍼런스체크 · 다면진단 프로그램 개발
문제
진단검사 리뉴얼 과정에서 레퍼런스체크와 다면진단을 함께 제공할 필요가 생겼습니다.
내가 한 것
레퍼런스체크·다면진단 프로그램을 개발해 사이트에 적용했습니다.
숫자 · 결과
파일럿 테스트 만족도 90%, 2개 기업 제안 후 운영.
재료 대기"직접 개발"의 범위(설문 설계인지, 사이트 구현까지인지)와 문항 수 · 평가자 구조.
배운 것
재료 대기평가자를 설계할 때 가장 신경 쓴 지점 한 줄.
보상제도 기획 — 2026년 사내 성과금 제도
문제
사내 성과금 제도를 새로 세워야 했습니다.
내가 한 것
2026년도 보상제도를 기획하고 실행했습니다.
숫자 · 결과
재료 대기설계 원칙(개인/팀 중 어디에 비중, 어떤 지표), 대상 인원, 도입 전후 변화.
배운 것
재료 대기제도를 실제로 돌려 보고 바뀐 생각 한 줄. — 신입 지원자 중 보상제도를 직접 설계한 사람은 드뭅니다. 이 카드가 가장 아깝습니다.
ATS 개발 · 조직진단 컨설팅
문제
채용시스템 담당자가 이탈해 서비스를 새로 세워야 했고, 별도로 대기업 조직진단 컨설팅 요청이 있었습니다.
재료 대기ATS에서 본인 역할의 범위, 그리고 조직진단의 문제정의 결과와 제안 내용(기업 식별 정보를 지운 형태로).
배운 것
재료 대기인터뷰·설문으로 조직 문제를 정의해 본 경험에서 남은 한 줄.
대학원에서 붙인 이론 — 채용 예측변인
문제
현장에서 쓰는 선발 도구를 고를 때, 근거를 숫자로 말할 수 있어야 했습니다.
내가 한 것
채용 예측변인의 메타분석 근거를 정리했습니다 (구조화면접 .42, GMA .31 등 Sackett 계열). 전략적HRM 세미나에서는 '채용' 주제로 임원보고 형식 발제를 준비 중입니다.
숫자 · 결과
타당도 계수로 도구를 비교하는 습관이 생겼습니다.
배운 것
"이 전형이 무엇을 얼마나 예측하는가"를 먼저 묻게 됩니다. (초안)
2-6 · HRD — 대학원 산출물을 현장에 대 보기
HRD
문제
이론을 요약하는 것으로는 포트폴리오가 되지 않습니다. 배운 틀을 제가 실제로 보는 조직에 대 봐야 합니다.
내가 한 것
퍼포먼스 테크놀로지 중간·기말 (팀 과제) — 팀원 재직 기업의 "PL 의존형 인재육성" 문제를 Gilbert BEM 6셀로 진단(구성원·PL·HRD 각 1인 인터뷰), 근본 원인을 평가·KPI 부재로 잡고 평가 고도화 → 체계 재설계 → KPI 도입의 3단 개입과 12개월 실행 계획, Kirkpatrick 평가, 이상 신호 모니터링까지 설계. 본인 역할은 중간 과제의 AI 검토·시각화·통합 편집, 기말 과제의 자료 정리·보고서 제작.
인적자원개발기초 13주차 발제 — 교재(2009)의 기술-HRD 세 접점을 절별로 "2026 AI 시대의 재해석"으로 다시 읽음.
프레임 3개를 고르고, 각각 "언제 꺼내 쓰는지 + 실제로 써본 장면 하나"를 붙일 자리입니다. 지금 후보는 셋입니다.
채용 예측변인 — 타당도 계수로 도구를 고르는 습관
HPT 갭 분석 — 현재 상태와 이상 상태의 차이로 문제를 정의
역할 분리 설계 — 권한을 쪼개 책임을 가시화
재료 대기이 셋을 그대로 갈지, 바꿀지 골라 주세요. 각 프레임마다 "실제로 써본 장면" 한 개씩 필요합니다.
3-2 · 조직 — 1인당 퍼포먼스
1인당 본인 연봉의 3배는 내줘야 한다. 그래야 손해를 보지 않는다고 생각한다.
근데 그 매출의 정의는 조금 다르기도 한 것 같다. 젠슨 황이 말하길, 자기 50만 달러짜리 엔지니어가
토큰을 최소 25만 달러어치 안 쓴다면 '엄청 걱정될' 거라고 했다. 핵심은 값어치다.
두 기준은 방향이 반대입니다. 하나는 산출(매출)을 보고, 하나는 투입(얼마나 큰 시스템을 돌리는가)을 봅니다. 성과 지표가 산출에서 "운영하는 시스템의 크기"로 옮겨간다면, 아래 AX 관점의 네 번째 항목과 같은 주장이 됩니다. (초안)
재료 대기면접에서 반드시 파고드는 항목입니다. 주장 한 문장 + 근거 숫자 1개 + 예상 반론 1개를 채워 주세요.
3-3 · HRD — 사람은 변하는가
HRD
기본적으로 사람은 안 변한다고 생각했습니다. 그래서 좋은 문화·제도를 만들어도 사람은 안 바뀌기 때문에,
목표·사고방식·행동방식·동기부여 포인트 중 어떤 부분에서라도 공통점을 가진 사람을 채용해야만
문화와 제도에 유의미한 기준을 세울 수 있다고 생각합니다. 그런데 열정 넘치는 HRD 담당자 동기들을 보면서,
이런 각고의 노력 끝에 적어도 한두 개는 바뀔 수 있지 않을까 생각 중입니다.
지금 입장은 "선발이 먼저, 제도는 그 위에서만 유효"이고, 그게 흔들리는 중입니다. 결론보다 흔들리는 지점 자체를 남깁니다. (초안)
재료 대기대학원에서 배운 것 중 현장에서 틀렸다고 느낀 것 하나 — 이게 있어야 요약이 아니라 사고가 됩니다. (10/23 중간과제에서 먼저 다듬고 가져오면 됩니다)
3-4 · AX — 기업은 반드시 AX를 해야만 하는가
AI
답: 모든 기업이 반드시는 아닙니다. "AX를 하느냐 마느냐"가 아니라 "우리 회사에 어떤 문제가 있고, AI가 그걸 해결하는 최선의 수단인가"입니다. 수단이 목적이 되면 안 됩니다.
그렇게 보는 이유 — 아홉 줄
AX의 목적은 비용 절감이 아니다. 비용 절감은 결과일 뿐이고, 본질은 기업의 인지 능력과 학습 속도를 높이는 것이다.
기업의 본질은 '가치 변환 시스템'이다. 입력(노동·정보·자본)을 출력(제품·서비스)으로 바꾸는 조직이고, AX는 그중 노동과 정보 처리 방식 자체를 바꾼다.
경쟁력이 직원 수가 아니라 "한 사람이 얼마나 큰 시스템을 운영할 수 있는가"로 이동할 가능성이 있다.
언어 → 문자 → 인쇄 → 인터넷 → AI. 하나의 새로운 인지혁명으로 볼 수도 있다.
레거시 기업일수록 어렵다. 문제는 기술이 아니라 조직 문화·의사결정 구조·데이터 분산·기존 역할과 권한이다.
DX가 AX의 기반이다. 업무의 디지털화, 데이터 표준화, 지식의 연결 위에서만 AI가 가치를 만든다.
AX는 AI 프로젝트가 아니라 조직 변화 프로젝트다. 시작은 "AI를 어디에 붙일까"가 아니라 "우리 조직에서 가장 큰 인지 비용은 어디서 발생하는가"를 찾는 것이다.
효과적인 AX는 작은 성공에서 시작한다. 회의록, 문서 검색, 보고서 초안, 문의 분류 — 작은 성공이 신뢰를 만들고 더 큰 변화로 이어진다.
내 사례로 대 보면
8번의 실행 사례 — 서류 600건을 읽는 24시간이 가장 큰 인지 비용이라고 보고 2시간으로 줄였습니다.
9번의 보완 — 회의록 자동화는 2주 만에 버렸습니다. 작은 성공의 목적은 유지가 아니라 신뢰 형성이라는 걸 몸으로 알았습니다.
7번의 현장판 — CRM 원장 통합은 AX가 아니라 DX였습니다. 명단 통합과 표준화가 먼저였습니다.
채용 쪽 관찰 — 평가 단위가 움직이는 중 (2026-09)
학력·전공·학점을 받지 않고 "문제정의 → AI 활용 → 결과검증" 과정을 평가하는 전형이 등장했습니다. 평가 단위가 "무엇을 아는가"에서 "AI와 함께 어떻게 풀고 검증하는가"로 옮겨가는 것인데, 기존 예측변인 연구(구조화면접 .42, GMA .31)가 재던 것과 다른 대상을 재기 시작한 것이고 그 새 척도의 예측타당도는 아직 검증되지 않았습니다. 환호하기 전에 타당도를 의심해 둡니다.
같은 맥락에서 "2027년이 신입으로 들어갈 마지막 시기"라는 제 가설에는 반론이 하나 있습니다 — 닫히는 건 입구가 아니라 자물쇠입니다. 줄어드는 건 스펙 문법으로 통과하는 자리이고, 늘어나는 건 산출물로 통과하는 자리입니다.
재료 대기2027년에 이 가설이 맞았는지 틀렸는지 대조한 결과를 여기에 덧붙일 자리.
4 · 평판
남이 말해 준 것
원칙: 캡처 원본은 올리지 않습니다. 사이트에는 익명 처리한 인용(직책·맥락만), 당사자 동의를 받은 추천 문구,
공개 가능한 문서로 간접 증명되는 것만 올립니다. 재직 중 구직이고, 동료 이름과 사내 정보가 노출되면
신뢰도에 역풍이 오기 때문입니다.
재료 대기대표 집계 기준 PM 담당 매출 언급(2026-09) — 공개 범위 확인 후 게시
재료 대기추천 문구를 부탁할 사람 목록(직책만) — 누구에게 요청할지 정해 주세요.
5 · 대외활동 · AI 에이전트 · 사이드 프로젝트
바깥에서 한 것
운영한 것
TEDxKoreatechU 8th Organizer2020.08 – 2020.11
예비창업패키지 — 최우수 선정2022.05 – 2023.02 · 에스디에이
따라간 것
제20회 글로벌 역량강화 HRD 컨퍼런스(2025.09) · 그리팅X원티드 Impact HR Webinar 2025(2025.09) · 잡코리아 30주년 컨퍼런스 더 리부트(2026.01) · 2026 한국인력개발학회 춘계학술대회(2026.05) · HR After AI forum(2026.07) — HR과 AI의 흐름을 계속 따라가는 중입니다.
재료 대기위 7건의 운영/참석 구분이 맞나요? (오거나이저·예비창업패키지는 운영, 나머지 5건은 참석으로 적었습니다)
사이드 프로젝트
동들 — 연합동아리 플랫폼약 3년차 · 누적 사용자 5,000명+ · 개발자 2명과 함께 기획·디자인 담당, 프론트 일부 개발dongdle.com