“지금 채용은 대혼란의 시대”

최근 2~3년 동안 채용만큼 빠르게 변한 업무는 없는 것 같습니다. COVID-19 초기, 급하게 온라인 전형을 도입하면서 지원자를 잘 판단할 수 있을지 우려했던 것이 무색하게, 언택트 채용 방식은 인재 선발에서의 가치를 증명하며 많은 기업이 활용하는 일반적인 현상이 되었습니다.

또한, 수시 채용이 본격화되면서 기업별 대응 전략은 각기 다른 양상으로 나타나고 있습니다. 스타트업, IT기업을 중심으로 서류전형의 비중을 줄이고 면접 위주로 지원자를 검증하는 시도가 늘고 있죠. 반면, 서류-인적성-면접 방식에서 크게 벗어나지 않으면서, 인적성이나 면접의 일부만 온라인으로 운영하는 하이브리드 채용 방식을 활용하는 기업도 여전히 많은 것 같습니다.

그러나 이 수많은 방법 중 대부분은 우수 인재 선발에 전혀 기여하고 있지 못하다는 사실, 알고 계셨나요? 특히 서류전형에서 살펴보는 수 많은 지표들, 편리하게 실시하고 받아 보는 인적성 점수, 두 눈으로 인재를 확인하는 면접 평가 모두 우수 인재 선발에 기여하지 못하고 있음이 밝혀졌습니다. 그러나 마이다스인의 역검(역랑검사)은 여타 선발 도구들과 달리 우수 인재를 효과적으로 선별하고 있음이 밝혀졌는데요. 이것이 어떻게 가능한지 한 번 살펴보도록 하겠습니다.

우수 인재는 곧 고성과자, 선발 도구는 지원자의 성과를 예측할 수 있어야죠

어떤 사람을 우수 인재라 할 수 있을까요? 지식이 풍부한 사람, 창의적 사고를 하는 사람, 커뮤니케이션을 잘하는 사람, 열정적인 사람, 실행력이 있는 사람…. 우수 인재의 특성을 다양하게 떠올려 볼 수 있겠지만, 이는 우수 인재의 한 부분 또는 모습일 뿐입니다. 잘 생각해보면, 우리가 이러한 특성을 갖춘 지원자를 찾는 이유는 자신의 특성과 장점을 발휘하여 회사와 조직에 기여하고 성과를 내주기를 바라기 때문입니다. 따라서, 궁극적으로 우수 인재란 곧 고성과자라 정의할 수 있습니다. 예컨대, 열정은 있는데 성과를 계속 못 내면 우수 인재가 될 수 없겠죠. 수시채용 시대에 직무 적합성 개념이 중요해지는 것도, 지원자가 직무 특성에 맞는 역량을 갖춰서 ‘성과를 잘 낼 수 있는 사람인지’를 보려고 한다는 점에서 비슷한 맥락이라 할 수 있습니다.

따라서 선발도구가 우수 인재 선발에 기여하고 있는지를 확인하기 위해서는 각 선발도구의 성과 예측력이 얼마나 되는지를 확인해보아야 합니다. 선발도구의 성과 예측력은 선발도구를 통해 측정한 지원자의 수준과 입사 후 성과 수준의 방향성이 얼마나 일치하는지를 계산하는 예측 타당도로 판단합니다. 예측 타당도가 무엇인지, 예측 타당도 판단 기준은 무엇인지가 궁금하신 분은 [우리 회사 선발 도구는 정확한걸까? 당신만 모르는 정확도 기준]을 읽어 보세요.

스펙, 인적성, 면접으로는 우수 인재 찾기 어려워요

그렇다면 위의 기준에 비추어 보았을 때, 우리가 흔히 채용 장면에서 사용하는 스펙, 인적성, 면접은 유용한 선발 도구일까요? 그렇지 않다는 것이 실증연구 결과입니다. 마이다스인은 2021년 하반기부터 2022년 상반기까지 다양한 산업군의 대기업, 중견기업, 중소기업을 포함한 총 16개 국내 기업으로부터 4040개의 실제 채용 데이터와 성과 데이터를 수집하여 예측 타당도 분석을 진행했다고 하는데요.

분석 결과 대학 순위(.00), 학점(.04), 영어 성적(.00), 자격증 수(.03) 모두 측정 도구로의 활용이 어려운 수준인 것으로 나타났습니다. 또한, 일부 기업에서는 인성검사(-.07), 적성검사(-.01), 면접(-.04)이 성과와 관계가 없거나 오히려 부적 관계를 보이기도 하였습니다. 결국 현재 많은 기업이 사용하고 있는 선발 도구의 대부분이 실제 직무성과와 관계가 거의 없거나 반비례하기 때문에, 좋은 인재에 대해 올바른 신호 효과를 주지 못하고 있다고 할 수 있습니다. 

역검(역량검사)는 고성과자를 누구보다 잘 예측해요

반면, 최근 온라인 채용에서 크게 주목받은 신역검의 경우 예측 타당도가 .51로 상당히 높다고 하는데요. 이는 마이다스인이 고객사 재직자들을 대상으로 신역검의 응시 데이터와 성과평가 데이터를 수집해 상관분석한 결과입니다. 기존 역검의 예측 타당도도 .42로 상당히 높은 편이지만, 새로 개발된 신역검 더욱 우수한 성과 예측력을 보여주고 있습니다.

귀찮다고 스펙, 인적성, 면접 방식을 고수하면 우수 인재 절반은 만나지 못하게 돼요

아직까지 예측 타당도의 중요성이 체감되지 않는 분이나, 스펙, 인적성, 면접이 예측 타당도가 낮은 것은 알겠지만 그럼에도 불구하고 크게 변화를 시도할 생각이 들지 않는 분들을 위해 선발도구 예측타당도에 따른 우수 인재 선발 가능성 시뮬레이션을 진행해보겠습니다. 시뮬레이션 방법은 Taylor-Russell (1939) 방법을 사용하였습니다.

먼저, 총 1000명의 지원자가 지원하였고, 지원자 중 200명이 실제 우수 성과자이며, 각 선발도구를 기준으로 상위 10%(= 100명)에 해당하는 사람을 선발하는 상황을 가정해 보겠습니다. 동일한 100명을 선발하지만, 예측 타당도가 .5인 선발도구를 기준으로 100명을 선발하면 그 중 약 51.5명이 고성과자일 것으로 기대되지만, 예측 타당도가 .1인 선발도구를 기준으로 100명을 선발하면 그 중 25.5명 만이 고성과자일 것으로 기대됩니다. 즉, 낮은 예측 타당도를 가진 선발도구를 활용한다면, 높은 예측 타당도를 가진 선발도구를 활용할 때에 비해 우수 인재 선발 확률이 2배 이상 낮아지는 것입니다. 이제 높은 예측 타당도가 중요한지 확실히 아시겠죠?

이렇게 정확할 수 있는 역검만의 비법은?

그렇다면 역검 다른 선발도구와 달리 높은 예측 타당도를 가질 수 있는 이유는 무엇일까요?

첫째, 복수의 서로 다른 과제와 측정 도구를 통해 지원자의 역량을 입체적으로 파악하기 때문입니다. 단일한 도구로는 지원자의 단면만을 이해하게 되지만, 여러 개의 도구를 사용하면 지원자의 역량을 종합적으로 측정할 수 있게 됩니다.

둘째, 게임 방식은 지원자의 추가적인 정보 획득에 유리하기 때문입니다. 예컨대 일반적인 적성 검사는 정답 여부에 따른 지원자의 서열 정보만을 알 수 있지만, 게임은 정/오답뿐 아니라 반응 시간, 집중력 유지, 실수 회복, 학습 속도, 비인지적 선호 등 실제 업무 수행과 밀접한 응시자의 특성 데이터를 추가적으로 측정하여 제공할 수 있습니다.

셋째, 기존 자기 보고식 검사의 한계점을 개선하였고, 성과예측을 위한 점수 계산 로직을 설계하였기 때문입니다. 단순히 주어진 문항에 응답하는 것이 아닌 강제 선택형, 순위형 등 다양한 형태의 자기보고식 검사를 활용하여 추가 정보 획득하는 한편, 채용 장면의 특수성을 고려해 긍정 편향을 극복할 수 있는 점수 계산 로직을 활용합니다. 또한, 고성과자의 응답 패턴을 활용해 고성과 여부를 예측함으로써 보다 높은 예측력을 확보할 수 있습니다.

역검(역량검사)을 통해 더 많은 우수 인재를 만나보세요

이 글을 읽고 가장 먼저 이루어져야 할 것은 우리 회사의 채용 현황을 면밀하게 살펴보는 일입니다. 우리 회사도 본문의 내용과 같은 모습을 보이고 있는지 확인해보세요.

우리 회사에서 사용하고 있는 선발 도구의 종류와 각 전형에서 선발 의사결정에 주요하게 영향을 미치고 있는 요소가 무엇인지를 자세히 들여다보고, 각각을 입사 후 성과와 비교해보세요. 만약 본문과 유사하게 타당도가 낮다는 결과가 나온다면, 이제 역검을 통해 채용을 혁신할 때입니다.