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[IT뉴스]윤경욱 스펙터 대표 "채용 실패는 생산성 손실…비용 줄여야"

온카뱅크관리자

2025-10-28 16:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 실패 비용 감축은 기업의 주요 과제…AI 채용 의사결정 솔루션 ‘테오’ 공개 
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 (지디넷코리아=김민아 기자)채용 실패로 인한 손실이 조직 전체 생산성에 큰 영향을 미치면서, 이를 줄이는 것이 기업 핵심 과제로 떠오르고 있다. 단순히 구성원이 성과를 내지 못하는 데서 그치지 않고, 기업 성장에도 직접적인 타격을 줄 수 있기 때문이다. 
 윤경욱 스펙터 대표는 28일 서울 삼성동에서 열린 HR 트렌드 세미나 ‘Decision 2025’에서 채용 실패로 인한 생산성 손실 문제를 짚으며, 데이터 기반으로 채용 의사결정을 돕는 AI 솔루션 ‘TEO(테오)’를 공개했다. 
 윤 대표는 “좋은 인재를 뽑는 일은 더 이상 감이 아니라 데이터의 영역”이라며 “AI가 채용의 정확도와 효율성을 함께 높일 것”이라고 말했다.
 전 세계 채용 실패 비용 1경원 육박…“잘못된 채용, 회사 무너트릴 수 있어”
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 <img alt="윤경욱 스펙터 대표가 28일 열린 ‘Decision 2025’에서 발표하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/ZDNetKorea/20251028165040132pbxb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bNAxInqFNX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/ZDNetKorea/20251028165040132pbxb.jpg" width="658">
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 윤경욱 스펙터 대표가 28일 열린 ‘Decision 2025’에서 발표하고 있다.
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 고용노동부에 따르면 우리나라 연 이직 수는 1천140만건으로 집계됐다. 전체 임금 근로자가 1천800만명에 달하는 것을 고려하면 엄청난 수치라는 설명이다.
 글로벌 기업들은 채용 실패가 생산성 손실로 연결된다는 것을 인지하고 이에 따른 비용을 줄이는 것을 주요 목표로 삼고 있다는 분석이다. 스펙터에 따르면 전 세계적인 채용 실패 비용은 8조8천억 달러로 집계됐다. 우리나라만 따져도 200조원에 육박하고 있다.
 윤 대표는 “채용 실패는 단순 인건비 손실이 아니라 팀 퍼포먼스, 혁신의 속도, 고객 경험까지침식하는 것”이라며 “이를 줄이는 것이 모든 HR 담당자의 고민이다”고 말했다.
 스펙터는 채용 실패 유형을 5가지로 나누고 이에 따른 실패 비용을 각각 환산했다.
 김형우 스펙터 이사는 “HR 비용 중 가장 큰 비율을 차지하는 것은 인건비”라며 “채용 실패는 조직 성과에 기여하지 못하거나 문화적·윤리적으로 부적합한 모든 채용을 포함한다”고 말했다.
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 김형우 스펙터 이사가 28일 열린 ‘Decision 2025’에서 발표하고 있다.
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 김 이사는 채용 실패 유형을 ▲저성과 ▲빠른 퇴직 ▲조직 문화 부적응 ▲톡식 타이어 ▲중성과자 등으로 분류했다.
 그는 “1인당 발생하는 평균 채용 실패 비용은 2억1천70만원으로 1년에 10명만 발생해도 중소기업 하나의 연간 손이익과 맞먹는 규모”라며 “특히 중성과자 유형에서 발생하는 채용 실패 비용이 가장 많았다”고 분석했다.
 이어 “채용 실패가 지속된다면 조직은 기회를 잃고 추진력을 상실하게 된다”며 “결국 회사의 경영 리스크로 이어지는 등 잘못된 채용이 회사 전체를 무너뜨릴 수 있다”고 덧붙였다.
 AI 채용 의사결정 솔루션 ‘테오’ 공개…“운영 효율화·성과 예측 강화”
 이날 스펙터는 신규 서비스 ‘TEO(테오)’를 공개했다. 테오는 기업이 등록한 채용공고(JD)와 인재상 데이터를 기반으로 기업과 지원자 간 ‘일치율(Fit Data)’을 정밀하게 평가하는 AI 채용 의사결정 솔루션이다.
 윤 대표는 “기업들은 수많은 서류 검토, 면접 평가표, 회의 등을 거치며 지원자의 채용 여부를 고민하고 있지만, 최종 결정은 여전히 감으로 내리고 있다”며 “이를 해결하기 위해 지원자의 스킬·평판 인터뷰·로그·조직 적합도·퍼포먼스 등을 하나의 모델로 연결해 합불 여부를 판단하는 AI 테오를 개발하게 됐다”고 강조했다.
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 <img alt="스펙터의 AI 기반 HR 의사결정 서비스 ‘TEO(테오)’ 체험 부스." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/ZDNetKorea/20251028165042613uish.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="9EbLWc4qjG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/ZDNetKorea/20251028165042613uish.jpg" width="658">
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 스펙터의 AI 기반 HR 의사결정 서비스 ‘TEO(테오)’ 체험 부스.
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 테오는 일치율만을 보여주는 것을 넘어 현재 입력된 데이터의 양과 질을 종합적으로 분석해 ‘예측정확도’를 함께 제시한다. HR 담당자는 단순한 수치가 아닌 각 전형 단계별로 어떤 요소가 합·불에 영향을 미쳤는지, 정확도를 높이기 위해 어떤 데이터가 추가·보완돼야 하는지를 시각적으로 확인할 수 있다는 설명이다.
 또 ▲채용공고·인재상 ▲AI 서류 스크리닝 ▲평판 조회 ▲면접 분석 ▲합·불 대시보드 ▲소프트랜딩 가이드 등을 제공한다. 이를 통해 데이터 중심 평가로 채용 과정의 편향을 최소화하고 운영 효율화와 성과 예측을 강화할 수 있다는 기대다.
 윤 대표는 “테오는 좋은 채용과 나쁜 채용을 구별하지 않는다”며 “다만 회사가 어떤 인재를 선호하고 어떤 역량을 필요로 하며 해당 지원자가 여기에 얼마나 잘 맞는지를 판단한다”고 설명했다.
 이어 테오의 오류율에 대해서는 “처음에 입력해 인재상을 인식하는 단계부터 최종 테오 스코어가 나올 때까지의 모든 과정이 다 쪼개져 있으며 제미나이·GPT 등 다양한 모델을 사용해 다수의 분석을 돌린다”며 “테오 자체적으로도 검증 프로세스를 한 번 더 진행한다”고 덧붙였다.
 김민아 기자(jkim@zdnet.co.kr)
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